L'IA, il motore di una strategia CRM intelligente

Il cuore del CRM sono i dati. Oggi le aziende hanno accesso a enormi volumi di dati sui clienti, ma poche sono in grado di sfruttarli appieno. L'intelligenza artificiale consentirà alle aziende di elaborare volumi molto elevati di dati sui clienti per sfruttarne il potenziale e trasformarli in azioni intelligenti.

Vediamo come l'IA ha il potere di trasformare la vostra strategia e di decuplicare l'impatto delle vostre azioni di CRM.

Aumentare la conoscenza dei clienti

L'analisi e lo sfruttamento di questi dati sui clienti attraverso l'IA offre notevoli vantaggi competitivi ai marchi. Elaborazione di score, classificazione dei prodotti in base alle prestazioni, comprensione delle preferenze dei clienti, analisi degli acquisti, integrazione dell'ascolto dei social network... le capacità di analisi e comprensione risultano aumentate. L'uso dell'IA consente di sfruttare al meglio tutte le informazioni raccolte.

Identificare i segmenti chiave e crearne di nuovi

Incrociando diversi tipi di dati, è possibile segmentare in modo intelligente la propria base clienti e persino creare nuovi segmenti.

• Comportamento di acquisto: l'IA analizza i dati di acquisto dei clienti e identifica i prodotti o i servizi più popolari. Queste informazioni possono essere utilizzate per creare nuovi segmenti in base alle preferenze di acquisto.
• Segmentazione comportamentale: utilizzando l'IA, i clienti possono essere classificati in base al loro comportamento di navigazione, acquisto ed engagement per l'azienda.
• Canali di comunicazione: l'IA analizza i canali di comunicazione più utilizzati dai clienti per comunicare con il marchio. Si segmenta la base clienti in base ai loro canali di riferimento.
• I dati social analizzati dall'IA possono identificare le tendenze dei consumatori e il loro comportamento, segmentando così il vostro database.

Stima del valore totale di un singolo cliente

L'IA consente di valutare il valore reale di ciascun cliente. Utilizzando i dati raccolti e la potenza analitica, sarete in grado di identificare i KPI rilevanti:

• LTV (Lifetime Value) misura il valore totale di un cliente per tutta la durata del suo rapporto con l'azienda. Tiene conto degli acquisti ripetuti, della durata del rapporto e del margine di profitto.
• CAC (Customer Acquisition Cost): si calcola dividendo i costi di acquisizione (marketing, pubblicità, ecc.) per il numero di nuovi clienti acquisiti nel periodo.
• Il tasso di conversione: la percentuale di acquisti di una campagna rispetto al numero di individui a cui si rivolge. Più alto è il tasso di conversione, più prezioso è il cliente.
• Frequenza di acquisto: il numero di acquisti effettuati in un determinato periodo.
• Tasso di churn: è la percentuale di clienti che hanno smesso di acquistare i prodotti del marchio in un determinato periodo. Un basso tasso di churn indica che i clienti hanno un valore elevato per l'azienda.

Arricchire i profili dei clienti

L'IA è in grado di analizzare e decostruire grandi volumi di dati sui clienti. Setacciandoli, l'IA vi aiuta ad arricchire i profili dei clienti con un livello di precisione senza precedenti. Ecco alcuni esempi:

• Cronologia degli acquisti: i dati storici come i prodotti acquistati, le date e gli importi degli acquisti vengono analizzati per identificare le tendenze di acquisto e i prodotti più richiesti.
• Il comportamento di navigazione sul sito web, come le pagine visitate, la durata della visita e le azioni intraprese, ci aiuta a comprendere meglio gli interessi e le preferenze dei clienti.
• Dati di comunicazione: le e-mail o le telefonate effettuate dal cliente possono essere utilizzate per comprendere le sue esigenze e aspettative.
• Interazioni: tassi di apertura delle e-mail, tassi di clic, tassi di conversione misurano l'engagement e l'interesse dei clienti.

Con l'IA, aumentate la conoscenza dei clienti, consentendovi di prendere decisioni strategiche e d'impatto in termini di servizi, offerte e soddisfazione dei clienti.

Anticipare le tendenze

Non c'è bisogno di leggere nel pensiero: con l'IA e il Deep Learning, il marketing diventa predittivo. Grazie a dashboard intelligenti, è possibile anticipare le esigenze e le aspettative dei clienti ma anche dei prospects. Ecco alcuni esempi di casi d'uso del marketing predittivo...

Modellare la propensione al consumo

Con l'IA è possibile prevedere la probabilità che un cliente acquisti un prodotto specifico in base a fattori come i prodotti acquistati in precedenza, le preferenze, il comportamento di navigazione sul sito web, le interazioni con pubblicità e promozioni e i dati demografici.

Previsione delle intenzioni di acquisto

Prevedere le intenzioni di acquisto diventa possibile... analizzando dati come i prodotti visualizzati, il numero di visite, il tempo trascorso sul sito, le ricerche effettuate, gli acquisti precedenti, le recensioni e le valutazioni dei prodotti, le abitudini di acquisto e le preferenze dei marchi.

Stimare la probabilità di non ritorno

Per identificare i clienti che di recente hanno ridotto la loro attività di acquisto o hanno iniziato a interagire meno spesso con il marchio, è possibile analizzare i resi e i reclami, le risposte ai sondaggi sulla soddisfazione. In questo modo, l'IA individua i segnali che indicano un elevato rischio di non ritorno.

Rilevare i cambiamenti nelle abitudini di acquisto

Oltre alle categorie di dati sopra descritte, l 'IA può anche tenere conto di fattori esterni come tendenze di mercato, eventi stagionali, promozioni e offerte speciali per fornire un rilevamento più accurato.

Rimanere davanti alla concorrenza. L'IA vi offre l'opportunità di ascoltare i vostri clienti e le loro esigenze. Questo vi permette di prendere le decisioni giuste al momento giusto e di costruire una strategia di marketing orientata al cliente.

Personalizzare le campagne marketing

Analisi della risposta alle campagne di marketing può aiutarvi a ottimizzare le prestazioni complessive e individuali delle campagne, a comprendere meglio le preferenze dei clienti e a migliorare la vostra strategia di prodotto, di prezzo e di contenuto. In questo modo, potete agire sulle seguenti leve:

Raccomandazioni di prodotti

È possibile sfruttare l'intelligenza artificiale per consigliare i prodotti ai clienti in base alle loro preferenze e allo storico degli acquisti. Queste raccomandazioni possono essere basate su algoritmi di filtraggio collaborativo, clustering o deep learning per fornire consigli accurati e personalizzati. In questo modo si massimizzano le vendite consigliando prodotti pertinenti per ogni singolo cliente e aumentano le possibilità di cross-selling e up-selling.

Ottimizzazione della frequenza di contatto

Integrando l'IA nel vostro CRM, potete determinare la frequenza ottimale di contatto con i clienti in base al loro comportamento e allo storico degli acquisti. In questo modo, eviterete di sollecitare eccessivamente i clienti e ottimizzerete l'efficacia delle campagne  marketing, programmando e attivando le campagne al momento giusto.

Personalizzazione dei messaggi

Grazie alla potenza dell'intelligenza artificiale, è possibile personalizzare i messaggi di marketing in base alle preferenze e agli interessi dei singoli clienti. I messaggi possono essere adattati in tempo reale in base alle azioni e alle reazioni dei clienti. È possibile utilizzare le previsioni per personalizzare le offerte e rendere i messaggi più pertinenti e coinvolgenti.

Ottimizzazione dei canali di comunicazione

Quali sono i canali più efficaci per ciascun cliente? A questa domanda è possibile rispondere analizzando le loro preferenze e la storia delle interazioni con il marchio. Ottimizzando i canali di comunicazione, si migliora  l'engagement e la conversione dei clienti.

Attivando queste leve e facendo affidamento su una maggiore conoscenza dei clienti, è possibile ottimizzare le prestazioni delle campagne di marketing in termini di redditività, coinvolgimento e fedeltà dei clienti.

Creare un percorso di acquisto su misura

Offrire un'esperienza personalizzata e priva di attriti è fondamentale per massimizzare la soddisfazione dei clienti. L'intelligenza artificiale può aiutarvi nei seguenti casi...

Esperienza di ricerca ottimizzata

Pertinenza, scelta e velocità sono i requisiti dei clienti nella fase di ricerca. L'intelligenza artificiale può essere utilizzata per fornire risultati di ricerca dei prodotti più pertinenti in base alle preferenze e alla cronologia degli acquisti dei clienti. Niente più lunghi elenchi da consultare!

Supporto decisionale in tempo reale

Ciò può includere consigli sui prodotti, informazioni sulle promozioni in corso, opzioni di spedizione e di pagamento e suggerimenti per risolvere i problemi. Fornendo un supporto decisionale personalizzato, i clienti sono meglio equipaggiati per prendere decisioni informate e soddisfacenti.

Previsione del punto di attrito

Prevenire è meglio che curare! Questo vale anche per le relazioni con i clienti. L'intelligenza artificiale può essere utilizzata per identificare i problemi ricorrenti, prevedere i potenziali problemi che i clienti potrebbero incontrare e proporre soluzioni proattive.

Identificazione del disimpegno del cliente e modellazione del rischio

Come spiegato in precedenza, l'IA è in grado di modellare le tendenze. Utilizzando gli algoritmi di apprendimento automatico, l'IA identifica le caratteristiche dei clienti che sono maggiormente correlate al rischio di disimpegno. Una volta identificate queste caratteristiche, l'IA modella il rischio di disimpegno e i clienti vengono classificati in base al punteggio di rischio.

Personalizzazione del percorso del cliente

La mitigazione dei punti di attrito implica lo sviluppo di un customer journey personalizzato e su misura. L'intelligenza artificiale può, ad esempio, identificare i canali di comunicazione di riferimento per i clienti (e-mail, telefono, chat, ecc.) e adattare il percorso di conseguenza.

Conclusione

I dati dei clienti sono la vostra risorsa più preziosa. Utilizzando l'intelligenza artificiale, aumentate la business intelligence, l'efficienza e l'impatto delle vostre strategie CRM. I vari attori della relazione con il cliente beneficiano così di funzionalità CRM molto più efficienti, che consentono loro di ottimizzare le azioni di fidelizzazione e acquisizione dei clienti. L'Intelligenza Artificiale si sta rivelando un valido aiuto per consentire agli attori coinvolti di svolgere azioni personalizzate con clienti e prospect.

Utilizzando questa tecnologia in modo strategico, aumenterete le prestazioni, la redditività e la competitività della vostra azienda sul mercato.