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Personalizzazione dell'AI
Personalizzazione dell'AI
Data di pubblicazione: 5 agosto 2024
Autori: Molly Hayes, Amanda Downie
Con personalizzazione dell'AI ci si riferisce all'uso dell'intelligenza artificiale (AI) per adattare i messaggi, i consigli sui prodotti e i servizi ai singoli utenti. Analizzando i dati e imparando dal comportamento degli utenti, gli strumenti basati sull'AI possono creare contenuti altamente personalizzati che migliorano l'esperienza dei clienti e ne aumentano il coinvolgimento.
I recenti progressi nella tecnologia dell'AI, come l'AI generativa, hanno migliorato le pratiche di marketing generando esperienze personalizzate quasi in tempo reale. Questi progressi stanno inaugurando un'era di iper-personalizzazione omnicanale, un'esperienza cliente personalizzata e senza interruzioni su tutte le piattaforme che risponde immediatamente al comportamento del cliente.
Poiché la personalizzazione basata sull'AI è diventata più precisa e potente, i consumatori si aspettano esperienze personalizzate. Un recente report dell'IBM Institute for Business Value ha rilevato che tre consumatori su cinque vorrebbero utilizzare le applicazioni di AI mentre fanno acquisti. E secondo la società di consulenza McKinsey, il 71% dei consumatori si aspetta che le aziende forniscano contenuti personalizzati. Il 67% di questi clienti afferma di provare un senso di frustrazione quando le loro interazioni con le aziende non sono adeguate alle loro esigenze.1 È stato dimostrato che anche la personalizzazione favorisce l'espansione. Lo stesso report ha rilevato che le organizzazioni in rapida crescita generano il 40% in più di entrate grazie alla personalizzazione rispetto alle loro controparti che si muovono più lentamente.
Nel panorama odierno, la personalizzazione basata sull'AI viene utilizzata in tutti i settori per creare raccomandazioni di prodotti pertinenti ed esperienze contestualizzate su larga scala. Queste tattiche sono applicabili indipendentemente dal fatto che l'utente target sia un singolo acquirente online, uno specialista degli acquisti in un'organizzazione business-to-business (B2B) o un dipendente che riceve comunicazioni personalizzate.
Alcune applicazioni specifiche del settore per la personalizzazione AI includono:
E-commerce: nell'e-commerce, l'AI elabora raccomandazioni basate sulla cronologia di navigazione e di acquisto, suggerendo prodotti in base alle preferenze e alle esigenze specifiche dell'utente. Può anche produrre e-mail o altri messaggi personalizzati per i consumatori, facilitando campagne di marketing personalizzate.
Intrattenimento: i suggerimenti personalizzati sui contenuti nei servizi di streaming sono in genere basati sulla personalizzazione condotta tramite l'AI. Questi motori di raccomandazione visualizzano playlist, film o altri contenuti personalizzati in base alle preferenze individuali.
Formazione e istruzione: i sistemi di apprendimento adattivo, sul posto di lavoro o altrove, offrono contenuti e risorse educativi su misura. Utilizzando l'AI, forniscono feedback personalizzati e il monitoraggio dei progressi.
Finanza: la personalizzazione dell'AI offre consulenza finanziaria personalizzata e raccomandazioni di investimento in base agli obiettivi dell'utente e alle condizioni generali di mercato.
Marketing: la personalizzazione AI è alla base di diverse strategie di marketing, tra cui campagne di e-mail marketing personalizzate o pubblicità online mirate a gruppi di consumatori specifici.
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Gli strumenti di AI possono interagire con i consumatori in ogni punto di contatto del percorso del cliente, dalla navigazione in un mercato online alla ricezione di messaggi di follow-up su un prodotto o servizio.
Se impiegata in modo efficace, la personalizzazione dell'AI ha un impatto significativo sui ricavi. Un sondaggio effettuato tra centinaia di importanti amministratori delegati dell'IBM Institute for Business Value ha rilevato che le organizzazioni che danno priorità all'esperienza del cliente (CX) hanno registrato una crescita dei ricavi tre volte superiore rispetto ai colleghi. L'86% di questi leader considera la personalizzazione una parte essenziale delle proprie campagne CX.
Alcuni dei principali vantaggi della personalizzazione AI includono:
Le esperienze su misura hanno un impatto positivo sulla soddisfazione e sulla fidelizzazione dei clienti, fornendo un'esperienza digitale contestualmente appropriata in grado di tradursi in relazioni positive con un marchio.
La personalizzazione dei contenuti mantiene gli utenti coinvolti più a lungo fornendo loro le informazioni di cui con maggiore probabilità avranno bisogno.
Raccomandazioni pertinenti aumentano la probabilità di un acquisto, portando a un numero maggiore di vendite.
Con l'AI, le organizzazioni utilizzano l'automazione per creare una quantità elevata di campagne di marketing, consigli sui prodotti o esperienze di assistenza clienti: in questo modo si liberano risorse da impiegare in altre aree. Alcuni studi hanno suggerito che un programma di personalizzazione riduce i costi di acquisizione dei clienti fino al 50%.2
Fornire esperienze personalizzate in base alle preferenze dei clienti può fornire un vantaggio competitivo significativo. Alcuni brand fanno molto affidamento sulla personalizzazione AI per il loro modello di business fondamentale, come le società in abbonamento che forniscono prodotti selezionati ai propri clienti.
Man mano che la personalizzazione dell'AI fa emergere dati granulari sugli utenti di un'organizzazione, la tecnologia può essere utilizzata per ottenere informazioni sul comportamento attuale e futuro dei clienti, consentendo un processo decisionale più informato. Con dati dettagliati sugli utenti, le aziende raccolgono anche informazioni preziose sui loro clienti di maggior valore, consentendo loro di iterare in modo intelligente e muoversi rapidamente.
La personalizzazione basata sull'AI in genere utilizza una combinazione di machine learning (ML), elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e AI generativa. In generale, il processo funziona raccogliendo i dati dei clienti relativi al comportamento, alle preferenze e alle interazioni degli utenti, insieme a dati contestuali come la posizione, l'ora del giorno e il dispositivo utilizzato. Spesso, questa raccolta di dati comporta l'unione di dati dell'organizzazione con set di dati di terze parti.
Questi dati vengono poi analizzati da algoritmi AI, che identificano modelli e tendenze nel comportamento degli utenti. In genere, l'AI raggruppa gli utenti in segmenti basati su caratteristiche e comportamenti simili, in un processo noto come segmentazione del pubblico. Analizzando questi segmenti e i comportamenti degli utenti, l'AI raccomanda poi prodotti, servizi o contenuti che si allineano alle preferenze e ai dati demografici degli utenti. Può anche mostrare contenuti specifici su un sito web o un'app a diversi utenti in base ai loro profili univoci.
Man mano che l'AI continua a "imparare" dagli utenti nel tempo, ottimizza ulteriormente il processo di personalizzazione, adattandosi continuamente per perfezionare consigli e risposte.
La personalizzazione dell'AI migliora il coinvolgimento degli utenti fornendo consigli specifici e offrendo contenuti unici in base alle preferenze e alle esigenze di un individuo. Alcune applicazioni chiave per la personalizzazione dell'AI includono:
Raccomandazioni di prodotti personalizzate
L'AI analizza i dati degli utenti, come la cronologia di navigazione, le interazioni sui social media, i modelli di acquisto e le preferenze, per suggerire prodotti in linea con i gusti individuali. Questa tecnica è ampiamente utilizzata nelle piattaforme di e-commerce come Amazon e Netflix, e contribuisce ad aumentare le vendite e a migliorare l'esperienza del cliente mostrando gli articoli più pertinenti. Più dati vengono forniti all'AI lungo il percorso del cliente (ad esempio articoli acquistati o visualizzati in determinati periodi dell'anno), più raffinati e accurati saranno i suoi consigli.
Chatbot basato su AI
I chatbot e gli assistenti virtuali basati sull'AI forniscono interazioni personalizzate in linguaggio conversazionale "leggendo" e comprendendo le domande degli utenti, per poi offrire risposte su misura. Questi chatbot possono gestire il servizio clienti, fornire consigli sui prodotti e assistere nella risoluzione dei problemi, in modo da creare un'esperienza utente più efficiente e personalizzata. Disponibili a tutte le ore del giorno, questi chatbot raccolgono anche insight preziosi sui modelli di acquisto e sulle abitudini di coinvolgimento dei consumatori, promuovendo in tal modo l'efficienza.
Contenuti intelligenti
La personalizzazione dei contenuti prevede l'utilizzo dell'AI per inviare e-mail, articoli, descrizioni di prodotti, video, messaggi di testo o altri media personalizzati agli utenti in base ai loro interessi e comportamenti. Utilizzando la personalizzazione dei contenuti, le organizzazioni possono fornire risorse coinvolgenti e di alta qualità che hanno rilevanza nel pubblico di destinazione e fanno risparmiare tempo e risorse.
Targeting degli annunci
L'AI migliora la pubblicità mirata analizzando i dati degli utenti per proporre annunci che hanno maggiori probabilità di interessare un individuo specifico. Ciò aumenta l'efficacia delle campagne di marketing e riduce gli sprechi nelle campagne pubblicitarie consentendo di raggiungere il pubblico giusto con il messaggio giusto.
Determinazione dinamica dei prezzi
Il dynamic pricing è una strategia basata sull'AI in cui i prezzi vengono regolati in tempo reale in base a vari fattori come la domanda, l'offerta, il comportamento dei consumatori e le condizioni del mercato. Sebbene in passato fossero adottati più spesso dalle organizzazioni nel settore dell'ospitalità e dei viaggi, i prezzi dinamici vengono ora utilizzati in vari ambiti per ottimizzare i prezzi al fine di massimizzare i ricavi e fornire tariffe più basse ai consumatori durante i periodi di minor traffico.
Personalizzazione predittiva
La personalizzazione predittiva utilizza l'AI per anticipare le esigenze e le preferenze degli utenti prima che le esprimano esplicitamente. Analizzando i dati storici, l'AI può prevedere quali prodotti o contenuti possono interessare a un utente nel futuro, migliorando l'esperienza complessiva. Ad esempio, Starbucks ha avviato un programma di personalizzazione predittiva basato su algoritmi di machine learning che offriva bevande specifiche agli utenti dell'app in base alla cronologia degli acquisti. Anche le previsioni su ciò che i consumatori avrebbero ordinato in base all'ora del giorno o alle condizioni meteorologiche sono state integrate nel sistema di gestione dell'inventario del marchio.
Tendenze emergenti nella personalizzazione dell'AI
L'AI generativa e altri progressi nelle tecnologie di AI hanno avuto un profondo impatto sulla pratica e sull'implementazione della personalizzazione negli ambienti della vendita e nel mondo del business. Sempre più spesso, le tecnologie di AI hanno la capacità di creare contenuti specifici per singoli utenti o di prevedere le esigenze dei clienti. Alcuni recenti progressi nella personalizzazione AI includono:
Iper-personalizzazione
L'iper-personalizzazione fa avanzare la pratica della personalizzazione utilizzando dati in tempo reale e l'AI per offrire esperienze altamente personalizzate. Mentre la segmentazione raggruppa i clienti, questo processo consente alle organizzazioni di parlare direttamente ai singoli consumatori. Ciò può includere suggerimenti sui prodotti in tempo reale, contenuti dinamici del sito web che rispondono alla navigazione dell'utente e campagne di marketing personalizzate che si adattano in base alle interazioni dell'utente. Con una profonda comprensione dei singoli consumatori e del modo in cui interagiscono con un'azienda, le organizzazioni sono in grado di fornire informazioni contestualmente rilevanti sul canale corretto esattamente al momento giusto.
Personalizzazione omnicanale
La personalizzazione omnicanale, o personalizzazione senza canali, garantisce un'esperienza coerente e personalizzata in tutti i punti di contatto con i clienti, inclusi siti web, app mobili, social media e acquisti in negozio. L'AI può integrare i dati provenienti da più canali per creare un percorso utente fluido e coeso: ad esempio, il rivenditore di prodotti di bellezza Sephora è stato efficace nella sua strategia di personalizzazione omnicanale offrendo un'app complementare che aiuta i consumatori a trovare gli articoli. L'app unisce dati come gli acquisti precedenti e i brand provati in negozio.
Creazione di contenuto
L'AI generativa può creare testi di marketing, articoli e persino risorse creative in base alle preferenze e al comportamento dell'utente. Ciò consente ai marchi di produrre un grande volume di contenuti pertinenti in modo efficiente e di creare molti più contenuti in base alle preferenze individuali rispetto al passato. Ad esempio, l'AI generativa potrebbe creare annunci pubblicitari specifici per un singolo consumatore in base all'ora del giorno o a quanto un utente dell'app è vicino a un determinato negozio.
Trasformazione dei talenti
Sebbene molti casi d'uso della personalizzazione dell'AI si applichino al marketing esterno, tecniche simili vengono utilizzate anche a livello interno. La personalizzazione basata sull'AI nelle risorse umane aiuta a identificare e coltivare i talenti adattando i programmi di formazione, i piani di sviluppo della carriera e le strategie di coinvolgimento dei dipendenti per utenti specifici. Questo assicura che i dipendenti ricevano opportunità di crescita e supporto adeguati, migliorando la fidelizzazione e la soddisfazione sul lavoro. Gli agenti e gli assistenti virtuali forniscono anche comunicazioni personalizzate relative alle responsabilità quotidiane dei dipendenti, riducendo gli errori e aumentando l'efficienza.
Gli sforzi di personalizzazione stanno trasformando il modo in cui le aziende interagiscono con clienti e dipendenti, ma le campagne scalabili e che hanno successo solitamente iniziano da una solida base di dati ed effettuano regolarmente audit delle pratiche interne.
Alcune best practice comuni per implementare la personalizzazione dell'AI includono:
I sistemi di AI si basano su una solida base di dati. L'acquisizione e la pulizia di questi dati, sia interni che di terze parti, richiedono spesso investimenti significativi.
Ciò potrebbe anche significare l'assunzione di ingegneri e l'acquisizione della potenza di calcolo necessaria per ospitare un sistema di AI.
Anche se i consumatori di oggi desiderano la personalizzazione, l'utente medio rimane preoccupato per la privacy dei dati. I programmi efficaci di personalizzazione dell'AI si sforzano di fornire ai consumatori informazioni che possono utilizzare, senza estrarre inutilmente dati personali che potrebbero non voler condividere.
Una buona governance dei dati può anche richiedere a un'organizzazione di implementare solidi protocolli di sicurezza per salvaguardare i dati dalle violazioni.
L'uso di un'AI per personalizzare l'esperienza utente richiede in genere una comunicazione chiara in cui gli utenti vengono informati su come vengono utilizzati i loro dati.
Aspettative chiare sull'uso e la gestione dei dati possono anche garantire che i modelli di AI siano addestrati su dati diversi per prevenire bias e discriminazioni.
Le organizzazioni in genere ottengono risultati migliori quando verificano attentamente il modello utilizzato per addestrare e ottimizzare il loro sistema di AI personalizzata. Scegliendo un modello di AI adatto ai casi aziendali e alle attività di personalizzazione, i brand possono favorire prodotti più performanti. In genere, i modelli di successo vengono aggiornati regolarmente e riaddestrati su nuovi dati per migliorarne la precisione.
Le campagne di successo in genere comportano una pianificazione significativa prima dell'addestramento di un sistema di AI. La creazione di una roadmap per allineare le strategie di personalizzazione con gli obiettivi aziendali generali può aiutare a garantire che il prodotto finale promuova la crescita e la redditività.
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Note a piè di pagina
1 The value of getting personalization right—or wrong—is multiplying (link esterno a ibm.com), McKinsey, 12 novembre 2021.
2 Cos'è la personalizzazione? (link esterno a ibm.com), McKinsey, 30 maggio 2023.