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.
In questa pagina troverai diversi approfondimenti sull’argomento: puoi cliccare quello di tuo interesse per passare subito alla sezione dedicata.
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.
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.
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!
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!
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.
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.
Scarica la guida gratuita e scopri come fare innamorare i clienti del tuo brand!
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.
Una applicazione mobile ottimizzata e user friendly apre la strada a un duplice vantaggio:
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.
☑️ 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.
Vuoi saperne di più? Clicca qui e richiedi una demo gratuita!
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!
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:
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:
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.
Per saperne di più, richiedi una demo gratuita!