Profilazione dell’utente: come usare i big data nel Marketing
La gestione del cliente, o anche Customer Relationship Management (CRM), è un’attività che si basa su tre obiettivi fondamentali:
- Acquisizione di nuovi clienti o, quantomeno, individuazione di clienti potenziali;
- Acquisizione di un numero maggiore di feedback dai clienti con cui si è già in relazione e/o incremento degli acquisti;
- Fidelizzazione, ovvero la determinazione di scenari di acquisto ricorrente dai clienti di primo piano, con cui l’azienda ha il maggior numero di relazioni.
Nel contesto operativo attuale, caratterizzato dalla capacità delle aziende di collezionare ed elaborare grandi quantità di dati, si assiste oggi alla nascita dei cosiddetti “AI-Driven CRM” (AID-CRM). Si tratta di tecnologie e metodologie per la gestione dei processi di CRM che sfruttano meccanismi di analisi e di previsione sulla base di tecniche di Intelligenza Artificiale. Gli strumenti di “AI-Diven CRM” sono caratterizzati da:
- Approccio Customer-Centric. Tutte le interazioni tra il cliente e l’azienda devono essere tracciate e rese disponibili per l’AID-CRM. In particolare, è fondamentale tracciare le modalità di risposta dei clienti alle sollecitazioni aziendali, in modo da poter individuare il profilo comportamentale e prevedere le reazioni a nuove campagne o nuovi prodotti;
- Gestione dei Processi. L’approccio AID-CRM determina la capacità di cambiare dinámicamente i processi di marketing e più in generale dei processi di business, adattandoli alle effettive esigenze dei clienti ed alle tendenze emergente.
Uno degli elementi fondamentali per un buon AID-CRM è rappresentato dalle tecniche di profilazione dell’utente, che consentono alle aziende di definire strategie di comunicazione e gestione delle campagne promozionali basate su una conoscenza approfondita della propria customer base, e conseguentemente sull’individuazione dei fabbisogni dei clienti.
Le funzionalità di profilazione dei clienti messe a disposizione dagli AID-CRM non devono essere confuse con le tecnologie che le supportano e che vengono comunemente riferite come MarTech (Marketing Technology).
Ad esempio, l’AID-CRM fa riferimento alla strategia di interazione con i clienti in base al profilo comportamentale, mentre i sistemi di invio automatico delle mail, anche quando sono molto sofisticati e si basano su logiche complesse, sono parte del MartTech.
Di contro, le tecnologie rilevanti per effettuare una buona profilazione dei clienti derivano dall’Intelligenza Artificiale, ed in particolare dagli algoritmi e sistemi che consentono la gestione dei Big Data correlati ai processi di acquisto.
Profiling di Big Data di acquisto tramite AI
Nell’ideazione delle champagne di marketing, spesso, le aziende ricorrono a report che sono in grado di calcolare dati come i seguenti:
- Numero degli ordini totali nel tempo;
- Incassi nel tempo per ogni tipologia di prodotto e per distribuzione geografica;
- Totale speso nel tempo dalle varie tipologie di cliente rispetto alle varie tipologie di prodotto.
L’applicazione di tecniche di Machine e Deep Learning, in combinazione con il ragionamento automatico, consente oggi alle aziende di passare da un comportanento “reattivo” ad uno “predittivo”, in grado di anticipare i fenomeni che caratterizzano le relazioni con i propri clienti. È dunque possibile rispondere a domande di business più complesse come le seguenti:
- Quali sono i clienti più profittabili/preziosi per l’azienda? E quali i clienti a rischio abbandono?
- Quale è la probabilità che un cliente che ha comprato il prodotto A compri anche il prodotto B?
- Quali clienti rispondono meglio ad una specifica offerta o campagna di marketing?
A tal fine, è necessario utilizzare tecnologie per l’analisi dei dati che consentano di supportare l’intero processo di scoperta di conoscenza, basato sui seguenti passi:
- Comprensione del contesto di business
- Comprensione dei dati
- Preparazione e “pulizia” dei dati
- Addestramento dei modelli di Machine Learning
- Valutazione delle prestazioni
- Applicazione dei modelli nel contesto applicativo
I benefici del profiling basato sull’analisi dei Big Data per le imprese
La definizione di strategie di Marketing basate sull’analisi dei big data, con particolare riferimento alla profilazione degli utenti, consente di ottenere molteplici benefici nel breve e nel lungo termine, tra cui in particolare:
- Miglioramento dell’engagement dei clienti;
- Retention e fedeltà dei client;
- Ottimizzazione delle performance e della spesa delle campagne di marketing.
Tutti questi benefici possono essere ottenuti, oggi, grazie all’applicazione di tecniche di Intelligenza Artificiale con l’obiettivo di sfruttare nel migliore dei modi i big data correlati ai processi di acquisto, correlandoli in modo opportuno e sulla base dei profili di comportamento attribuiti ai clienti.
In un mondo sempre più data-oriented, i dati sono la risorsa fondamentale su cui costruire la crescita economica e l’intelligenza artificiale è l’insieme delle tecniche attraverso le quali è possibile estrarre un effettivo vantaggio competitivo.