AI nel Customer Journey: come aumenta il valore dei clienti
6 Aprile 2023 in Intelligent Customer Experience
L’impiego dell’AI nel Customer Journey è vitale per potenziare la relazione con i clienti, favorendone la fidelizzazione e incrementandone gli acquisti, in volume e valore.
Indipendentemente dal tipo di prodotto o servizio e dal settore del fornitore, dal luogo e dalle modalità di acquisto, i consumatori si aspettano oggi un’interazione personalizzata con il brand, di essere riconosciuti e coinvolti sulla base dei propri interessi e passioni, di ricevere risposte immediate e assistenza al momento dell’acquisto e nel post-vendita. Per essere competitiva sotto questi aspetti, l’impresa deve dunque offrire un servizio customizzato lungo tutto il Customer Journey, presidiare correttamente i touchpoint di valore e risolvere rapidamente le richieste manifestate dai clienti.
Per poter soddisfare queste esigenze in modo efficace, le aziende devono inevitabilmente ricorrere al supporto dell’automazione e dell’Intelligenza Artificiale per migliorare la gestione del processo di conversione dei prospect in clienti, in piena ottica di retention. Andiamo più nel dettaglio analizzando come trarre il massimo valore dalla relazione con il cliente applicando l’AI nel Customer Journey.
AI Customer Journey: la fase preliminare di Intelligence
L’AI nel Customer Journey si rivela un alleato prezioso, specialmente nelle fasi immediatamente antecedenti all’avvio del percorso che condurrà il cliente all’azienda. L’Intelligenza Artificiale è in grado di identificare le location più redditizie per l’apertura di un nuovo punto vendita fisico attraverso l’analisi dei profili sociodemografici della zona, dei dati satellitari, della raggiungibilità con mezzi pubblici e del traffico, della profilazione degli abitanti e degli orari di maggior traffico.
Analogamente, l’AI può migliorare il posizionamento sui motori di ricerca per le keyword riferite ai temi rilevanti per l’organizzazione, conducendo così a un incremento sostanziale del traffico e alla riduzione dei costi di acquisizione del visitatore, utente e cliente tramite campagne di comunicazione e di advertising, avvalendosi dell’analisi e dell’elaborazione puntuale di dati sociodemografici e di comportamento così come di quelli legati alla fruizione dei contenuti stessi.
Attraverso il Social Media & Web Listening –processo atto a tenersi aggiornati in modo proattivo su quanto esposto online a proposito della propria impresa, specialmente sui social – l’Intelligenza Artificiale abilita anche una più mirata profilazione di interessi, bisogni e comportamenti, per suggerire le azioni di posizionamento e comunicazione che impattino direttamente sul Customer Journey.
AI Customer Journey: come potenzia le fasi del percorso
Il valore dell’AI nel Customer Journey è poi evidente lungo le sue diverse fasi. Nel primo step (Awareness), nel quale il cliente scopre il brand, i suoi prodotti e servizi, l’organizzazione deve comprenderne bisogni, desideri, disponibilità di spesa e preferenze d’acquisto. In questo caso, l’AI nel Customer Journey può contribuire a delineare meglio le caratteristiche dei clienti suddividendoli in gruppi omogenei tramite il clustering, sulla base di caratteristiche personali e comportamenti e attraverso l’analisi di dati sociodemografici, contrattuali e transazionali fino al comportamento tenuto online nell’e-commerce e sui siti web. Questa analisi preliminare consente di segmentare l’offerta per rispondere in modo adeguato a ogni gruppo.
Nella fase successiva del Customer Journey (Consideration), in cui il cliente valuta l’offerta e passa eventualmente al momento successivo di acquisto (Decision), l’Intelligenza Artificiale si rivela efficace per massimizzare il tasso di conversione e del valore medio dell’acquisto, attraverso la personalizzazione realizzata ad esempio mediante sistemi di raccomandazione, che suggeriscono all’utente prodotti in linea con il suo profilo. È però necessario dotarsi di strumenti per valutare se abbiamo fatto passi in avanti: l’Intelligenza Artificiale può sfruttare l’analisi dei Big Data per identificare i touchpoint e i contenuti ideali che facilitano le decisioni del cliente.
Questo è il primo passo per aumentare il Customer Lifetime Value (CLV), ovvero la metrica che misura la profittabilità che un determinato cliente ha per un’impresa per tutta la durata del loro rapporto. Per massimizzare questo valore è indispensabile analizzare l’esperienza dal punto di vista del cliente e capire quali informazioni e contenuti gli saranno più utili in ogni fase, traendone anche le conseguenze in termini di trasformazioni dell’organizzazione, indispensabili anche per trattenere il cliente fidelizzato.
Dunque, impiegare l’AI nel Customer Journey punta a migliorare l’engagement e la fidelizzazione del cliente monitorando al contempo il tasso di abbandono (Churn Rate): è in grado di determinare i fattori che possono determinare l’interruzione del rapporto e intercettare il sentiment dei clienti tramite l’analisi delle conversazioni con il Customer Care e attraverso il Social Media & Web Listening per esplorare le interazioni con il brand online.
AI Customer Journey: l’obiettivo è massimizzare il Customer Lifetime Value
Per misurare il CLV è indispensabile individuare quali sono i touchpoint in cui il cliente ha effettivamente creato valore per l’azienda, per poi procedere con l’analisi dei dati a disposizione per ricostruire il Customer Journey. In questa prospettiva, si rivela necessario andare a definire strumenti che avranno un impatto anche di tipo organizzativo sull’azienda, capaci sia di fare previsioni sul comportamento dei clienti che di supportare scelte di business sempre più data-driven.
I dati provenienti da diverse fonti dovranno essere raccolti e gestiti in maniera unitaria per diventare conoscenza utile a ridisegnare l’esperienza utente in una o più fasi, in un uno o più punti di contatto, ricorrendo ad esempio a tecnologie come la Customer Intelligent Platform, dove, ancora una volta, l’AI è la chiave per comprendere l’impatto delle diverse componenti del comportamento dei clienti e creare strategie che migliorino l’esperienza dell’utente.
