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Le tecnologie che includono e si basano sul Machine Learning – come Gamification, Realtà Aumentata e Rewarding System - sono determinanti oggi in tutti i contesti retail, perché contribuiscono al successo delle strategie per conquistare nuovi clienti e fidelizzarli.
Raccogliere, analizzare ed elaborare in modo intelligente le interazioni digitali – incrociandole con i dati relativi all’offline - è il primo passaggio per la correttezza e l’efficacia delle decisioni strategiche di un brand.
Continua a leggere l’articolo di oggi per sapere di più su questa applicazione dell’Intelligenza Artificiale e tutti i vantaggi a disposizione del mondo retail.
Machine Learning: cos’è?
Il Machine Learning (ML) è l’applicazione della tecnologia di Intelligenza Artificiale che permette ai sistemi di apprendere e migliorarsi in base all’esperienza, senza essere programmati in modo diretto; l’obiettivo del ML è lo sviluppo di programmi capaci di accedere alle informazioni e utilizzarle per imparare in autonomia.
In questa pagina troverai diversi approfondimenti sull’argomento: puoi cliccare quello di tuo interesse per passare subito alla sezione dedicata.
Collegamenti rapidi
- Intelligenza Artificiale e Machine Learning
- Come funzionano gli algoritmi di ML
- Applicazione del ML al mondo retail
- La base del nuovo Digital Customer Engagement
- ML & Notifiche Push
Intelligenza Artificiale e Machine Learning
Lo sviluppo delle tecnologie di Artificial Intelligence (AI) per operare una trasformazione da macchine a dispositivi intelligenti può essere raggiunto solo attraverso il Machine Learning che, di fatto, aiuta le macchine a pensare come farebbero gli esseri umani.
Per chiarire ogni dubbio, dunque, Intelligenza Artificiale e Machine Learning non sono la stessa cosa: il ML è un ramo dell’AI e ne supporta il continuo sviluppo, esaminando e confrontando le informazioni raccolte per trovare i comportamenti ricorrenti e apprendere con l’esperienza.
Il valore delle tecnologie di ML si concretizza nella capacità di risolvere problemi a una velocità e una portata irraggiungibili dalla mente umana. I Big Data possono essere così analizzati ed elaborati in processi automatici di routine, lasciando alle persone l’attività ben più stimolante e gratificante di studiarli per dare vita a strategie efficaci.
I dati sono la chiave
Gli algoritmi di ML creano un modello matematico basato su dati d’esempio, i cosiddetti Training Data, per fare previsioni o prendere decisioni, pur senza essere programmati specificamente per farlo. In questo modo, possono essere individuati dei trend che per le aziende si rivelano fondamentali per migliorare i processi decisionali ed essere più efficaci.
L’Intelligenza Artificiale applicata al business
Il ML crea le basi necessarie ai sistemi di Intelligenza Artificiale per automatizzare i processi e risolvere in autonomia eventuali problemi. Tra gli esempi di applicazione del Machine Learning troviamo i chatbot e il riconoscimento vocale, ma anche le auto senza conducente.
Per passare agli esempi specifici del mondo retail, clicca qui!
Come funzionano gli algoritmi di Machine Learning?
Il meccanismo di apprendimento su cui si basano gli algoritmi di ML ricalca i processi cognitivi che consentono agli esseri umani di comprendere e conoscere: si genera a partire da un input.
In questo video condiviso da Osservatori Digital Innovation possiamo comprendere in modo rapido le recenti tappe della rapida evoluzione in ambito Deep Learning:
Che si tratti di una serie di immagini, video o suoni, dunque, il processo di ML inizia con l’osservazione di dati, per cercare i comportamenti ricorrenti e trarre delle conclusioni basate sull’esperienza di osservazione precedente.
In questo modo, il computer è in grado di apprendere in modo autonomo, senza la necessità di interventi o assistenza nella programmazione.
Non si tratta di fantascienza, ma di una realtà ormai consolidata che permette alle aziende di innovarsi e incrementare l’efficienza.
Perché il ML è strategico per le aziende retail? Scopriamolo nel prossimo paragrafo!
Applicazione del Machine Learning al mondo retail
In ambito retail, gli algoritmi di ML servono a sviluppare un sistema di Intelligenza Artificiale capace di suggerire prodotti, offerte e promozioni agli utenti, basandosi sullo storico degli acquisti, sui comportamenti online, su parametri geografici o demografici.
In questi casi, si parla di Actionable Data che altro non sono che le informazioni utilizzabili da subito per iniziative finalizzate al Customer Engagement.
Nel contesto omnichannel, la conoscenza dei propri clienti e del proprio pubblico diventa approfondita solo attraverso l’analisi dettagliata dei singoli comportamenti di acquisto, dei gusti, delle preferenze e delle abitudini.
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Le nuove opportunità di coinvolgere i clienti si possono realizzare proprio grazie al Machine Learning - il modulo fondante delle soluzioni innovative di Digital Customer Engagement - che permette di raccogliere, analizzare ed elaborare tutte le interazioni digitali in autonomia, per definire e offrire un Customer Journey ottimizzato in ogni istante.
Quello che un tempo veniva definito percorso di acquisto, infatti, oggi deve essere considerato nella totalità dell’esperienza cliente: per ottenere interazioni coerenti su tutti i canali e in ogni fase, valorizzando il rapporto brand cliente, sempre più aziende si affidano a un canale di comunicazione privilegiato: l’App.
La base del nuovo Digital Customer Engagement
Una applicazione mobile ottimizzata e user friendly apre la strada a un duplice vantaggio:
- il brand crea un mix esperienziale che oggi è imprescindibile per conoscere, comprendere e valorizzare i dati relativi ai propri utenti
- i clienti hanno a disposizione un touchpoint che è allo stesso tempo utile e divertente e possono accedere a premi che incentivano la fidelizzazione
Tutti i settori retail che hanno necessità di conquistare e fidelizzare il cliente, stabilendo un legame emotivo, possono farlo attraverso la creazione di un’esperienza sorprendente; le tecnologie di ML, Realtà Aumentata, così come Gamification e Digital Rewarding sono essenziali per ottenere risultati.
Imagonist è la soluzione per il customer engagement 4.0 che permette di:
☑️ raccogliere dati e analizzare i sensi digitali dei clienti in un unico contenitore digitale per prendere decisioni strategiche
☑️ amplificare la customer experience attraverso gamification e rewarding system (sempre raccogliendo dati)
☑️ integrare i diversi touchpoint fisici e digitali attraverso l’omnicanalità, realizzando un customer journey infinito
Imagonist è data-driven: il modulo fondante di Machine Learning raccoglie in modo sistematico le informazioni fornite dal cliente attraverso la sua attività – nel pieno rispetto della normativa GDPR - e l’Intelligenza Artificiale crea strategie efficaci, supportando il business.
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Quali sono gli obiettivi raggiungibili dalla App Imagonist?
Il back to store, ovvero la possibilità di riportare le persone nei negozi fisici. Come? Attraverso Gamification e Proximity Marketing, i punti accumulati nel contesto ludico possono essere spesi nel punto vendita più vicino al cliente in quel momento dell’interazione.
Non solo, anche l’aumento dello scontrino medio è a portata di mano, grazie a iniziative di upselling e cross-selling attivabili una volta che il cliente entra in negozio - tramite beacon, giochi o instant win.
Come abbiamo visto, però, il Journey non trova nell’acquisto una vera e proprio fine; per mantenere il coinvolgimento, il cliente può essere sempre aggiornato con notizie in linea con i suoi interessi e riceverle tramite App grazie alle Notifiche Push. Approfondiamo l’argomento nel prossimo paragrafo!
Machine Learning & Notifiche Push
Prima di addentrarci nel tema del legame tra ML e notifiche, analizziamo alcuni dati e i vantaggi a disposizione dei brand retail.
Tra i benefici concreti delle Notifiche Push inviate tramite App, troviamo la possibilità di contatto immediato, indipendentemente da dove si trovi l’utente. La consegna rapida e in tempo reale dei messaggi permette inoltre l’azzeramento di altri eventuali costi di comunicazione (per l’invio di SMS o MMS ad esempio).
Da non sottovalutare l’impatto sul tasso di conversione, il cui aumento medio con il passaggio da canali più tradizionali (SMS o email) alle notifiche da App è stimato nel 30%.
Ecco altre statistiche interessanti raccolte dal portale Business of Apps:
- il CTR (click-through rate, cioè la percentuale di utenti che cliccano una notifica per aprirla sul totale delle visualizzazioni) medio delle notifiche push si attesta sul 3% circa
- la personalizzazione dei messaggi arriva a incrementare il tasso di apertura delle notifiche portandolo fino al 9%
- le notifiche che includono emoji 🚀 hanno un CTR medio di quasi il 5%
- il tasso di retention medio per l’iscrizione alle notifiche inviate in modo generalizzato a tutti gli utenti è del 21%
- quando le notifiche sono targettizzate e comprendono elementi di personalizzazione, il tasso di retention sale al 39%
- sui dispositivi Android le notifiche vengono attivate in modo automatico con il download dell’App, mentre per quelli iOS è necessario che l’utente acconsenta alla ricezione in modo attivo
- di conseguenza, la percentuale media di utenti Android che ricevono le notifiche è dell’81%, mentre quella degli utenti iOS è del 51%
- i tassi di reazione alle notifiche più elevati (8,4%) si registrano di martedì
Quali sono gli elementi che determinano un incremento del reaction rate alle Notifiche Push?
Le emoji 😄, i contenuti interattivi – come immagini, video o audio allegati – l’invio in base alle attività (giorni e orari con uno storico di interazione maggiore), la targhettizzazione avanzata e la personalizzazione.
A tal proposito, la personalizzazione delle offerte, degli sconti e dei coupon sulla base dello storico degli acquisti, dei gusti e delle preferenze è il punto di incontro fra Notifiche Push e Machine Learning, il modulo che definisce gli elementi su misura per singolo utente.
Il ML elabora i dati raccolti attraverso la APP e personalizza l'interazione con il cliente, permettendo al brand di attivare la strategia più efficace e definire un rapporto one-to-one finalizzato al raggiungimento degli obiettivi.
In conclusione:
- raccogliere i dati ed elaborarli per prendere decisioni strategiche efficaci
- amplificare l’esperienza in ottica data-driven attraverso Gamification e Rewarding System
- integrare i touchpoint fisici e digitali attraverso l’omnicanalità, realizzando un Journey infinito
Sono questi i tre pilastri della piattaforma Imagonist, che supportano i brand nella creazione e nel mantenimento di un rapporto diretto, costante e continuo con i clienti.
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