Per un'esperienza cliente al top, è necessario conoscere i propri clienti: l'intelligenza artificiale aiuta in questo senso.

La qualità dei prodotti sarà presto irrilevante? Certamente no. Ma sta diventando sempre più importante l'esperienza che i clienti vivono durante l'intero customer journey, dalla prima volta che si imbattono nel marchio o nel prodotto, attraverso l'intero ciclo di vita, fino al (sperato) acquisto successivo.

Poiché una corrente Studio del mercato globale afferma che il 34% dei clienti che hanno avuto una cattiva esperienza con un marchio non tornerà mai più. Tuttavia, circa il 40% pagherebbe fino al 20% in più per una migliore esperienza del cliente. È chiaro il potenziale che si nasconde qui: a seconda dei casi, per una forte crescita o per un mega-disastro aziendale.

Per conquistare i clienti, fidelizzarli il più a lungo possibile e trasformarli in veri e propri clienti premium, le aziende devono sapere molto di più su di loro che l'indirizzo di fatturazione e gli acquisti precedenti. Che si tratti di B2C o B2B, una conoscenza psicologica quasi profetica e allo stesso tempo approfondita del cliente e, naturalmente, dell'intera relazione con il cliente è il prerequisito fondamentale per un marketing di successo. Ed è anche fondamentale che questa conoscenza sia disponibile in tempo reale in tutti i punti dell'azienda in cui avviene il contatto con il cliente. Perché l'esperienza di essere realmente riconosciuti in un contatto, con esigenze, desideri e problemi, è imbattibile. Nel contatto interpersonale può scatenare l'infatuazione, nel contatto con il cliente... beh, quasi qualcosa del genere.

I dati stanno alla customer experience come il lume di candela sta a un appuntamento galante

Gli occhi di peluche non sono lo strumento di seduzione per un contatto di successo con i clienti, ma l'uso professionale dei dati di marketing, che diventa davvero efficace solo con l'IA, ha un grande potenziale per stabilire e approfondire le relazioni. L'intelligenza artificiale e la potenza di calcolo del cloud sono necessarie perché altrimenti non sarebbe possibile gestire l'enorme volume di dati che fornisce costantemente informazioni sulla situazione del cliente da un'ampia varietà di fonti. E questo non riguarda solo il reparto marketing, ma anche il sistema degli ordini, le vendite, la logistica, l'assistenza e così via.

Questa gestione dei dati richiede una piattaforma tecnologicamente avanzata che sia in grado di rispettare tutte le norme di conformità e di fornire tutti i dati necessari per un'esperienza cliente eccellente in tempo reale per ogni contatto con i clienti. Tuttavia, questi dati devono prima essere raccolti. Tuttavia, è inutile se poi marciscono da qualche parte nel back office. Devono essere utilizzati in modo intelligente. I dati devono quindi essere inseriti in una piattaforma centralizzata di customer intelligence. Oracle, ad esempio, offre una piattaforma per fornire un servizio migliore utilizzando questi e altri dati provenienti da fornitori terzi, aumentando così la fiducia nell'azienda.

Esempio di best practice: Daimler Predictive Analytics

Nel campo delle previsioni di acquisto, l'esempio di best practice di Daimler merita di essere emulato ben oltre l'industria automobilistica. "Quando abbiamo deciso per la prima volta di innovare nel campo degli analytics, volevamo usarli per prevedere i futuri acquirenti dei modelli entry-level della Classe A", dice Daniel Pape, Senior Project Manager di Daimler. "Sapevamo di dover utilizzare l'intelligenza artificiale per ottenere un valore reale dai nostri dati". Il progetto è partito da una combinazione di dati provenienti dalla gestione delle relazioni con i clienti delle filiali, da un lato, e dalla gestione delle campagne, dall'altro.

Il team di analisi ha scavato così a fondo nei dati e ha esaminato i clienti di questo set di dati in modo così approfondito da riuscire a identificare alcuni di loro che possedevano già due Mercedes Classe S e stavano pensando di acquistare un altro veicolo. Questo è stato fatto con circa 100.000 dati di clienti berlinesi. Una prima serie di analisi ha ristretto la cifra a 5.000 potenziali acquirenti di una Mercedes Classe A. In sei settimane sono state individuate decine di potenziali clienti che avevano la maggiore probabilità di acquistare un veicolo di Classe A.

Il team Daimler ha iniziato con il deep mining dei dati e poi ha utilizzato la business intelligence (BI) e l'AI. Con le funzionalità, sono tornati alla BI per esaminare i modelli. I risultati potevano poi essere facilmente visualizzati utilizzando una soluzione aperta. Grazie a questa combinazione, il team è riuscito a delineare un cliente quasi assemblato, proprietario di una Classe S e in grado di acquistare una Classe A Mercedes.

L'intelligenza artificiale permea l'intero processo di customer experience

La prossima grande novità per l'azienda è l'applicazione dell'intelligenza continua nei suoi processi. In concreto, ciò significa che Daimler riceverà un ciclo di feedback dall'IA, compreso il suo rapporto con le decisioni dei clienti, in modo che l'algoritmo possa imparare da se stesso.

La domanda non è interessante solo per i produttori di automobili: quando e in quali circostanze un cliente è disposto ad acquistare di nuovo il mio prodotto X, oppure come up-sell o cross-sell ad un altro prodotto o servizio? È chiaro che se si dispone di risposte affidabili anche solo a metà, è possibile aumentare in modo significativo l'accuratezza delle misure di marketing.

Tuttavia, la sfida non è banale: quando le aziende falliscono, è soprattutto perché non pensano o non hanno pensato a lungo termine, ha spiegato Rob Tarkoff, Executive Vice President Oracle Customer Experience Cloud & Oracle Data Cloud, in una recente intervista. "Molti hanno forse introdotto un sistema CRM a breve termine, una soluzione rapida per un problema acuto, ma poi non l'hanno collegato alle soluzioni di back-office. Oppure hanno introdotto l'email marketing senza collegarlo alla loro soluzione AdTech. Le aziende che hanno una visione a lungo termine tendono a pensare end-to-end. Nonostante tutte le tendenze tecnologiche, una cosa è sempre rimasta invariata: la necessità di archiviare le informazioni in modo sicuro, di gestirle in modo efficiente e di fidarsi di esse per generazioni. I dati sono ancora oggi al centro dell'attenzione, soprattutto nell'economia dell'esperienza, e sono la base dell'intelligenza artificiale".

Esistono molti segnali dei clienti, anche molto utili, su cui un'azienda può basarsi. I consumatori utilizzano app, siti web, cliccano su annunci pubblicitari, chiamano call center, partecipano a sondaggi, scaricano un white paper... Tutto ciò si aggiunge a qualcosa come il linguaggio digitale del corpo, che può dire molto su una persona. Tutto questo viene mappato nei cosiddetti grafici, che servono all'intelligenza artificiale come base per ulteriori passi, come le raccomandazioni di acquisto.

Questo deve essere sfruttato per fornire ai clienti esistenti o potenziali la migliore customer experience che sarà decisiva in futuro.