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Il mese scorso abbiamo parlato di personalizzazione. Abbiamo ricevuto ottimi feedback e abbiamo deciso di concentrarci oggi sull’analisi predittiva. È un argomento in piena crescita ma che poche aziende sfruttano ancora nelle loro strategie… A torto o a ragione?
Cos'è l'analisi predittiva?
L’obiettivo del marketing predittivo è rispondere alla domanda:
“Come anticipare e rispondere ai futuri bisogni dei miei prospect / clienti ancor prima che li esprimano?”
Concretamente, questo raggruppa le tecniche di elaborazione e modellazione dei comportamenti dei clienti che permettono di anticipare le loro azioni future a partire dal comportamento presente e passato.
Questo approccio si basa sullo sfruttamento e sull’analisi di una grande quantità di dati… è proprio il famoso “Big Data”! 😊 Questi dati provengono da diverse fonti, in particolare dal sito dell’azienda.
Il marketing predittivo permette alle aziende di personalizzare le proprie offerte proponendo il prodotto o servizio giusto, al momento giusto, al cliente giusto.
Niente meno! È quindi lontano il tempo in cui si parlava a tutti i visitatori allo stesso modo e ora bisogna concentrarsi su una strategia: quella di offrire un’esperienza cliente unica.
Il marketing predittivo: Come distinguersi nel 2024?
Immaginate questo: sapete esattamente quali clienti sono pronti ad acquistare e quali altri rischiano di abbandonare il vostro brand. Per i primi, inviate un regalo personalizzato per ringraziarli della loro fedeltà e incoraggiarli a passare all’azione. Per i secondi, proponete un codice promozionale speciale per convincerli a tornare. Parallelamente, analizzate le conversazioni con il vostro servizio clienti per individuare i momenti in cui la frustrazione aumenta, in modo da rassicurarli immediatamente con una risposta adeguata e personalizzata.
Questo è il marketing predittivo. Non si tratta più solo di reagire ai comportamenti passati dei clienti, ma di anticipare le loro azioni future e personalizzare ogni interazione di conseguenza. Se questo concetto non è nuovo nel 2024, la vera novità risiede nella democratizzazione degli strumenti di machine learning (ML) e dei grandi modelli linguistici (LLM).
1 - Targeting predittivo: identificare, anticipare e agire:
Un tempo riservate alle grandi aziende dotate di team tecnici specializzati, queste tecnologie sono oggi alla portata di tutte le aziende, anche quelle con risorse limitate. Questa accessibilità permette a un numero maggiore di brand di implementare strategie di marketing predittivo efficaci senza bisogno di competenze avanzate in data science.
Soluzioni come Google Analytics 4 (GA4) e BigQuery ML rendono questa tecnologia accessibile a tutte le aziende.
Forse non lo sapete, ma GA4 offre gratuitamente 4 audience predittive. Permettono di identificare automaticamente gli utenti con un forte potenziale di acquisto o quelli a rischio di abbandono. Le campagne media e il targeting onsite possono così essere adattati di conseguenza, offrendo ad esempio promozioni mirate agli utenti a rischio o offerte personalizzate agli acquirenti potenziali.
BigQuery ML, dal canto suo, permette di creare modelli predittivi personalizzati basati sui vostri dati interni, per segmenti ancora più raffinati, senza dover approfondire la complessità degli algoritmi. Questi strumenti destinati al grande pubblico permettono quindi di sfruttare segmenti predittivi e di adattare le vostre strategie di marketing in modo proattivo, senza richiedere competenze in machine learning.
Tra gli strumenti che democratizzano il targeting predittivo, possiamo citare anche Emotion AI di AB Tasty, che permette di analizzare le emozioni degli utenti in tempo reale, adattando messaggi e offerte in base al loro stato emotivo. Questo approccio rafforza la personalizzazione delle campagne, ottimizzando il coinvolgimento in base alle sensazioni immediate dei visitatori.
2 - Personalizzazione del contenuto: comprendere e anticipare i bisogni
La seconda sfida del 2024 secondo noi per il marketing predittivo riguarda la personalizzazione dei contenuti. Qui non si tratta solo di sapere quando e a chi inviare un messaggio, ma anche come personalizzare il contenuto in modo pertinente e contestuale. È qui che entrano in gioco gli LLM (grandi modelli linguistici).
Analisi delle emozioni e dei bisogni con gli LLM
Gli LLM come GPT-4 permettono di analizzare grandi quantità di testo, che si tratti di feedback dei clienti, conversazioni con il servizio clienti, o persino commenti sui social media. Questi modelli sono in grado di identificare non solo le intenzioni ma anche le emozioni che sottendono ogni interazione.
Prendiamo un esempio: analizzate le trascrizioni delle interazioni con il servizio clienti per rilevare segnali di frustrazione o insoddisfazione. Da qui, potete adattare le raccomandazioni o il tono delle vostre comunicazioni per rassicurare i clienti scontenti e offrire loro soluzioni personalizzate, rafforzando così la loro soddisfazione e fidelizzazione. In Welyft utilizziamo già questi modelli di dati per analizzare le trascrizioni dei test utente e ricavarne insight emotivi che arricchiscono la nostra comprensione dei percorsi.
Raccomandazioni iper-personalizzate con gli agenti conversazionali
Il punto in cui gli LLM brillano particolarmente è nella generazione di un'esperienza realmente 1to1, in cui l'utente può interagire con il vostro brand in modo iper naturale e personalizzato.
Grazie a questa capacità di generare contenuti, gli LLM permettono di creare percorsi cliente unici in cui ogni proposta di prodotto o di contenuto si basa su una comprensione profonda dei bisogni e delle emozioni dell'utente. Non siamo più semplicemente nella segmentazione comportamentale, ma in una comprensione completa e in tempo reale di ogni cliente, il che massimizza le possibilità di conversione e di retention.
Alcuni attori del CRO come Dynamic Yield si sono dedicati a questo, ad esempio con Shopping Muse, utilizzando questi modelli per proporre raccomandazioni di prodotto che si adattano in tempo reale alle preferenze degli utenti.
Sfide tecniche, strategiche ed etiche
Se il marketing predittivo offre opportunità incredibili, resta comunque confrontato a diverse sfide che è importante considerare per garantirne l'efficacia.
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1 - Sfide tecniche: la qualità dei dati prima di tutto
La qualità dei dati è cruciale per qualsiasi modello predittivo. Senza dati puliti, coerenti e ben strutturati, gli algoritmi di machine learning e gli LLM saranno meno efficaci. È quindi necessario assicurarsi che il vostro piano di tracking sia ben stabilito, standardizzato, con convenzioni chiare e un monitoraggio rigoroso dei dati in tempo reale. Questo garantisce che i modelli abbiano informazioni precise su cui basare le loro previsioni.
Attenzione però: affinché queste previsioni siano realmente efficaci, è indispensabile disporre di dati puliti e strutturati. Strumenti come GA4 facilitano la raccolta di dati in tempo reale, ma affinché i loro algoritmi predittivi funzionino correttamente, il piano di tracking deve essere rigorosamente standardizzato. La nomenclatura degli eventi e delle variabili deve essere chiara e omogenea affinché gli algoritmi possano interpretare correttamente le informazioni. Senza un piano di tracking ben definito, le previsioni rischiano di essere distorte e poco affidabili.
2 - Sfide strategiche: definire obiettivi chiari
Il marketing predittivo, per quanto potente, non può avere successo senza obiettivi chiari. Dovete sapere cosa cercate di ottimizzare: il vostro tasso di conversione? La fidelizzazione? Il churn? Ogni caso d'uso richiede una strategia specifica e azioni appropriate. Non si tratta di utilizzare le previsioni per il gusto di farlo, ma di integrarle in una visione globale che risponda a esigenze precise.
3 - Sfide etiche: rispettare la riservatezza e le aspettative dei clienti
Infine, una sfida centrale resta la protezione dei dati personali e il rispetto della riservatezza. Utilizzando tecnologie predittive che si basano sui dati degli utenti, le aziende devono rimanere trasparenti sul modo in cui queste informazioni vengono raccolte e utilizzate. È essenziale rispettare normative come il GDPR e non compromettere mai la fiducia degli utenti.
Perché è dunque così complicato?
Non siamo quindi di fronte a della stregoneria, ma troppo poche aziende lavorano su queste sfide. È una vera sfida che può essere complessa da mettere in atto senza risorse e senza competenze.
Alcuni strumenti permettono di colmare questa lacuna e possono essere di grande utilità, ma anche qui la mancanza di risorse può farsi sentire.
È una delle nostre raccomandazioni preferite: iniziare in piccolo prima di accelerare strutturandosi. Questo consiglio è particolarmente valido per il marketing predittivo, dove le prime tappe sono essenziali!
State lavorando su queste tematiche nella vostra azienda? Non esitate a contattarmi, mi piacerebbe molto poterne parlare con voi!
