Quest'anno sarà ricordato come l'anno in cui l'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML) hanno finalmente preso il volo, offrendo prodotti incentrati sul consumatore che hanno entusiasmato milioni di persone. L'intelligenza artificiale generativa, inclusi DALL E e ChatGPT, ha mostrato ciò che molte persone già sapevano: AI e ML trasformeranno il modo in cui ci connettiamo e comunichiamo, soprattutto online.
Ciò ha profonde implicazioni, soprattutto per le startup che cercano di capire rapidamente come ottimizzare e migliorare il coinvolgimento dei clienti sulla scia di una pandemia globale che ha cambiato il modo in cui i consumatori acquistano i prodotti.
Mentre le startup attraversano una stagione straordinariamente dirompente che include anche pressioni inflazionistiche, mutevoli incertezze economiche e altri fattori, dovranno innovare per rimanere competitive. AI e ML potrebbero essere in grado di trasformarlo in realtà.
L'iper-personalizzazione è in prima linea in questi sforzi. A McKinsey L'analisi ha rilevato che il 71% dei consumatori si aspetta che i brand offrano esperienze personalizzate e tre quarti sono frustrati quando non lo fanno. Per esempio, solo circa la metà dei rivenditori afferma di disporre degli strumenti digitali per fornire un'esperienza cliente avvincente.
Man mano che il settore avanza, gli innovatori rivolti ai consumatori possono enfatizzare meglio esperienze e connessioni personalizzate integrando strumenti di intelligenza artificiale e ML per coinvolgere i propri clienti.
I dati che contano di più
L'iperpersonalizzazione lo è sulla base dei dati del cliente, una risorsa onnipresente nell'ambiente digitale odierno. Mentre i dati eccessivi o inutili dei clienti possono intasare le pipeline dei contenuti, le informazioni giuste possono favorire l'iper-personalizzazione su larga scala. Ciò include la fornitura di informazioni critiche su:
- Comportamento d'acquisto. Quando i marchi comprendono i comportamenti di acquisto, possono fornire contenuti iterativi che si basano su scenari passati per guidare le vendite.
- Intenzione di acquisto. Sebbene l'intenzione dell'acquirente sia solo vagamente correlata ai modelli di acquisto, questa metrica può fornire un contesto alle tendenze e alle aspettative dei clienti.
- Sondaggi. Questi dati diretti e misurano il sentimento del cliente, l'impatto del prodotto e l'efficacia del servizio, offrendo alle aziende uno sguardo all'interno del loro servizio e delle opportunità.
- Partecipazione ai canali digitali. Sebbene le metriche del i social media può fuorviare le aziende, altre metriche del canale digitale come il tempo trascorso, i download di risorse e la frequenza delle visite possono fornire indicazioni chiare.
Fondamentalmente, prima non era possibile raccogliere, aggregare e applicare questi dati all'esperienza del cliente, ma i progressi di AI e ML lo stanno finalmente rendendo possibile.
In che modo AI e ML fanno la differenza
AI e ML possono essere utilizzati per analizzare i dati dei clienti e fare previsioni su ciò che potrebbero desiderare dopo dall'esperienza del marchio. Alimentando grandi quantità di dati in un modello ML, può essere addestrato a riconoscere modelli e relazioni all'interno dei dati che potrebbero non essere immediatamente evidenti agli esseri umani. Successivamente, il modello utilizza i modelli per fare previsioni sul comportamento futuro del cliente.
I marchi intraprendenti possono utilizzare queste previsioni per creare campagne di marketing mirate, consigli personalizzati sui prodotti o esperienze in negozio personalizzate che hanno maggiori probabilità di migliorare l'esperienza del cliente.
Inoltre, le tecnologie AI e ML possono creare un profilo del cliente e una singola vista del cliente per personalizzare il cliente in base a contenuti generati dall'IA in tempo reale.
Ad esempio, un marchio leader per l'igiene orale utilizza algoritmi di intelligenza artificiale per consigliare tipi di spazzolini da denti e altri prodotti correlati in base alle preferenze del dentifricio, espandendo la sua portata nelle famiglie in base a come i membri della famiglia consumano il dentifricio.
Allo stesso modo, le aziende B2C ad alto volume con opportunità di up-sell e cross-sell per prodotti più complessi, come le istituzioni finanziarie, stanno sfruttando enormi set di dati dei clienti per raggiungere nuovi clienti su larga scala.
Best practice per l'avanzamento di AI e ML
Man mano che la tecnologia continua ad avanzare, le aziende si rivolgono sempre più a questi strumenti per ottenere informazioni preziose sul comportamento e sulle preferenze dei clienti. Tuttavia, è importante affrontare l'implementazione di AI e ML con una mentalità strategica e una chiara comprensione delle sue capacità. Le migliori pratiche includono:
- Mantenere l'integrità dei dati. Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono essere imprecisi, quindi le aziende che utilizzano questa tecnologia devono vigilare sul mantenimento dell'integrità dei dati. Devono testare e monitorare la produzione con la supervisione umana. Ciò si estende alle tecnologie di intelligenza artificiale generativa, che possono automatizzare alcuni processi, ma hanno prodotto abbastanza informazioni false e fuorvianti da richiedere a tutti i marchi di rivedere attentamente i contenuti prima che raggiungano i clienti.
Man mano che i fondatori navigano in un mercato imprevedibile e i consumatori richiedono esperienze più personalizzate, AI e ML diventeranno sempre più strumenti essenziali per l'innovazione. Sfruttando i dati sul comportamento di acquisto, l'intenzione dell'acquirente, le risposte ai sondaggi e l'impegno digitale, le aziende possono ottenere una comprensione completa dei propri clienti e utilizzare AI e ML per prevedere le loro esigenze e preferenze.
Ecco perché è essenziale che le aziende diano la priorità all'iper-personalizzazione e rimangano un passo avanti rispetto alla concorrenza adottando queste tecnologie e seguendo le migliori pratiche per la loro implementazione. In questo modo, le start-up saranno in grado di innovare al ritmo del cliente e offrire le esperienze personalizzate che i consumatori si aspettano anni luce dalla velocità disponibile in precedenza.
