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Come migliorare il rapporto con i tuoi clienti con la Machine Learning

Come migliorare il rapporto con i tuoi clienti con la Machine Learning

Siamo nell'era del cambiamento, della trasformazione del mondo digitale che tocca tutti gli aspetti della nostra vita: dalla politica alle ricerche su internet. Questa tecnologia ci permetterà sempre di più di prevedere il futuro, sugli acquisti, sulle preferenze delle persone. Come? Vediamolo insieme.

Machine Learning: capire le persone

La Machine Learning è l'abilità di una macchina di apprendere senza essere stata esplicitamente programmata per farlo.

Questo vuol dire che, come avviene tra due persone all'inizio di una relazione, la macchina impara a conoscerti, a carpire le tue abitudini, il tuo linguaggio, immagazzina tutte le informazioni e ti dà la risposta giusta nel momento giusto.

Grazie alla Machine Learning e all'Intelligenza Artificiale è possibile individuare trend e raggruppare comportamenti simili raccogliendo dati sulle persone, e di conseguenza prevedere risultati portando, tra le altre cose, vantaggi sulla vendita di un prodotto.

Conversare in digitale

Chatbot, Siri, Cortana, Google Now... sono esempi lampanti del cambiamento della conversazione tra brand e persone. Rappresentano il futuro della comunicazione marketing perché fungono da intermediari: agiscono tra le richieste delle persone e le risposte del brand, e lo fanno nell'immediato.

Spring é uno dei tanti esempi di conversazione "quasi umanizzata", che mantiene però i suoi limiti (qui puoi vedere una dimostrazione).

Spring, come hai potuto vedere, comunica con l'utente offrendo delle risposte alternative preimpostate, che si adattano alla risposta dell'utente. 

machine-learning-mastercard.png

 

Il chatbot di Mastercard si comporta diversamente:

«Quanto ho speso nel mese di settembre?»

«Hai speso xx, tra il (data) e il (data). Vuoi che vada avanti?»
«Mostrami Ottobre»
«Hai speso xx, tra il (data) e il (data). Vuoi che ti mostri le transazioni?»

Come puoi notare, questo chatbot è un assistente virtuale al 100% perché ti dà la risposta che cerchi, prevedendo anche una tua esigenza futura senza che tu glielo chieda ("Vuoi che ti mostri le transazioni?"). Crea un vero e proprio dialogo stimolante e soprattutto utile.

Per far sì che la conversazione soddisfi i bisogni dell'utente, è importante che il messaggio sia contestualizzato e personalizzato, che parli in sostanza il suo stesso linguaggio, proprio come abbiamo visto nel chatbot di Mastercard. Questo messaggio deve essere però inserito in un'interfaccia che tenga conto della User Experience, per rendere l'interazione più semplice e trasparente.

All stesso modo, anche le domande ai motori di ricerca sono una sorta di conversazione tra te e "la macchina digitale". E oggi più che mai le ricerche vocali sono in sensibile aumento. E´necessario, quindi, che la macchina si adatti ai modi di dire e alle differenze linguistiche delle persone per riconoscere di cosa hanno bisogno.

Grazie alla Machine Learning, Google sta proprio facendo questo: riconosce un determinato linguaggio e personalizza la risposta.

Un esempio? Alla domanda "Quanti cucchiaini di zucchero vanno nel thé?”, Google darà risposte diverse in Australia rispetto che in Germania.

Come si adatta l'advertising

"Personalizzazione" è il filo conduttore di questa trasformazione. Personalizzare il messaggio ti permette di arrivare al target di riferimento, di raggiungere le personas che molto probabilmente hanno bisogno di te in quel momento. Ed è così che funziona per l'advertising: conta di più raggiungere le persone, ovunque esse si trovino, che non il canale che viene impiegato per raggiungerle. Qui ti spieghiamo perché è importante farlo.

Nell'advertising, di conseguenza, è in atto un cambiamento di rotta: non più ottimizzazione del CPC (Cost Per Click) ma del CPL (Cost Per Lead), per attirare le persone giuste e raccogliere le loro informazioni di contatto. Mettere in pratica una Lead Generation è fondamentale per riuscire a colpire il pubblico giusto.

Abbiamo capito che...

  1. Prevedere comportamenti, preferenze (e anche acquisti) è possibile analizzando il maggior numero di dati
  2. La Machine Learning è in grado di apprendere da noi, e di conseguenza di aiutarci quando ne abbiamo bisogno
  3. Le conversazioni stanno cambiando, il modo di fare advertising anche. L'importante è mantenere il focus sulle persone, su ciò che fanno, sul luogo in cui si trovano, e creare con loro un vero e proprio dialogo.

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