{"id":2327,"date":"2024-09-24T12:31:03","date_gmt":"2024-09-24T10:31:03","guid":{"rendered":"https:\/\/agenzia-loyalty-e-incentive.it\/blog\/?p=2327"},"modified":"2025-01-21T08:17:06","modified_gmt":"2025-01-21T07:17:06","slug":"machine-learning-e-lintelligenza-artificiale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/agenzia-loyalty-e-incentive.it\/blog\/machine-learning-e-lintelligenza-artificiale\/","title":{"rendered":"MIGLIORARE LA FEDELT\u00c0 E LA FIDELIZZAZIONE DEI CLIENTI ATTRAVERSO IL MACHINE LEARNING E L\u2019INTELLIGENZA ARTIFICIALE"},"content":{"rendered":"

Secondo Forrester Research, le imprese basate sugli insights registreranno una crescita del fatturato annuo del 27% dal 2015 al 2020, raggiungendo $ 1,2 miliardi di fatturato totale e le tecnologie di Machine Learning raggiungeranno un mercato di $ 100 miliardi entro il 2025. <\/span><\/h3>\n

<\/h3>\n

Il Machine Learning<\/strong> aiuta le aziende a migliorare il percorso del cliente verso la conversione fornendo i contenuti giusti nel posto giusto al momento giusto.<\/p>\n

\"loyalty<\/p>\n

Questa opportunit\u00e0 \u00e8 cos\u00ec efficace che, secondo IDC, il 64% dei dirigenti di marketing intervistati<\/strong> ha affermato che
\n“il targeting ottimizzato dei messaggi” e “inserzioni pubblicitarie personalizzate in tempo reale” offriranno un valore importante entro il 2020.
\nInoltre, uno studio congiunto del MIT e Google<\/strong> ha rilevato che il 50% delle aziende prevede di utilizzare il Machine Learning<\/strong> per una maggiore conoscenza dei clienti e il 48% si aspetta che produca un vantaggio competitivo.<\/p>\n

Senza alcun dubbio, Machine Learning pu\u00f2 aprire le porte a approfondimenti sui clienti e a interazioni pi\u00f9 preziose con i consumatori.<\/p>\n

Cos’\u00e8 l’apprendimento automatico?<\/h3>\n

Il Machine Learning \u00e8 un’applicazione di intelligenza artificiale<\/strong> che utilizza le statistiche per aiutare i computer a “apprendere” con i dati (ovvero, migliorare in modo incrementale le prestazioni di un’attivit\u00e0 pi\u00f9 si esegue), senza essere programmata esplicitamente per farlo.
\nPoich\u00e9 la potenza di calcolo e l’aumento della larghezza di banda e delle capacit\u00e0 di archiviazione sono diventate prevalenti verso la fine del secolo scorso, \u00e8 diventato possibile “addestrare” i computer per apprendere con un ridotto contributo umano.<\/p>\n

Il Machine Learning<\/strong> lavora su ampi database e combinazioni multiple di variabili per trovare relazioni predittive. Le aziende intelligenti e orientate al cliente possono sfruttare queste informazioni per fidelizzare i clienti e far crescere la loro attivit\u00e0 attraverso programmi di fidelizzazione.<\/p>\n

Maggiori informazioni sul cliente<\/h3>\n

Per ottimizzare i rapporti con i clienti, le aziende devono raccogliere e analizzare i dati dei clienti.
\nMachine Learning, con l’aiuto delle tecnologie Big Data<\/strong>, raccoglie una grande quantit\u00e0 di dati storici dei clienti in analisi mirate che informano i punti di contatto con i clienti e il percorso del cliente. Questi dati storici aiutano a prevedere il comportamento dei clienti e registrare il comportamento effettivo per migliorare le previsioni future
\nNel contesto della fidelizzazione dei clienti<\/strong><\/a>, gli algoritmi di Machine Learning possono aiutare a rilevare il rischio di abbandono del cliente.<\/p>\n

Migliorare l’esperienza del cliente<\/h3>\n

Con i dati dei clienti e le analisi in atto, le aziende lavorano per ottimizzare tutti gli aspetti dell’esperienza del cliente. Machine Learning offre modi efficaci per migliorare il servizio clienti<\/strong>, automatizzare le interazioni con i clienti e gestire i reclami, che possono aiutare le aziende abilitate a Machine Learning a conservare i clienti nel tempo.<\/p>\n

Migliorare il servizio clienti<\/h3>\n

Fornire risposte sbagliate o altrimenti impiegare troppo tempo per risolvere i loro problemi aumenta il rischio di abbandono.
\nNatural Language Processing (NLP)<\/strong>, un sottoinsieme di Machine Learning che consente ai computer di comprendere il linguaggio umano scritto e parlato, pu\u00f2 rendere pi\u00f9 utili le interazioni con i clienti, consentendo ai clienti di descrivere il loro problema.
\nGli algoritmi di Machine Learning possono quindi prevedere il motivo per cui il cliente contatta l’assistenza clienti<\/strong> e tradurre tale contenuto in un messaggio utilizzabile per gli agenti dei contact center e consentire di offrire un miglior servizio.<\/p>\n

Automazione delle interazioni con i clienti<\/h3>\n

All’inizio del percorso del cliente, i chatbot<\/strong>, che sono applicazioni di messaggistica che utilizzano la PNL per interagire con gli utenti, possono facilitare conversazioni meno complesse e consentire agli utenti di trovare soluzioni ai loro problemi senza un intervento umano diretto.<\/p>\n

Gestione dei reclami<\/h3>\n

Ci sono alcuni tipi di coinvolgimento del cliente che potrebbero avere un impatto negativo sulla fidelizzazione dei clienti, come le chiamate di reclamo dei clienti.
\nUn cliente che ha reclamato deve diventare una opportunit\u00e0 per l\u2019azienda<\/strong>.
\nCon Machine Learning, le aziende possono trasformare queste situazioni in opportunit\u00e0 positive di creazione di relazioni.
\nPrevedendo quali clienti si lamenteranno e quando, le aziende possono superare l’esperienza dei reclami con iniziative pro attive, soluzioni preventive e offerte allettanti.
\nLa risultante esperienza positiva del cliente potrebbe avere un impatto evidente sulla fidelizzazione e persino trasformare il cliente in un promotore.
\nL’impatto sulla fidelizzazione dei clienti di una buona esperienza \u00e8 ovvio: se un cliente ha una buona esperienza con un’azienda, \u00e8 meno probabile che acquisti da un concorrente.
\nLa relazione tra l’esperienza del cliente e la fedelt\u00e0 del cliente<\/strong> \u00e8 pi\u00f9 sfumata. Un’esperienza cliente positiva pone le basi per una strategia di successo creando una piattaforma per interazioni ripetute e significative con i clienti, rafforzando la consapevolezza del marchio e, soprattutto, raccogliendo dati che possono alimentare programmi di fidelizzazione mirati.<\/p>\n

Ottimizzazione del marketing mix<\/h3>\n

Machine Learning pu\u00f2 aiutare le aziende a portare sul mercato un’esperienza cliente positiva, perfezionando le loro offerte di prodotti, i prezzi, i canali di vendita e le promozioni. Combinare una esperienza mirata con un marketing mix<\/strong> personalizzato aiuta a fidelizzare e fidelizzare i clienti.<\/p>\n

Prodotto<\/h3>\n

Suggerire i prodotti ai clienti \u00e8 un’applicazione di Machine Learning emergente che spesso utilizziamo sui siti di e-commerce (ad esempio “Frequently bought together<\/strong>” e “I clienti che hanno acquistato questo articolo hanno anche acquistato questo”). Utilizzando la cronologia degli acquisti dei clienti e altri dati, gli agenti automatici possono fare raccomandazioni sui prodotti molto specifiche e sorprendentemente accurate sulla base di indagini anche ampie. Man mano che l’apprendimento automatico matura nel riconoscere le esigenze dei clienti nel consigliare i prodotti, pu\u00f2 anche aiutare nella progettazione di nuovi prodotti<\/strong>.<\/p>\n

Prezzo<\/h3>\n

Anche i siti di e-commerce utilizzano Machine Learning per indirizzare i consigli sui prezzi. I siti web di viaggi e vacanze, ad esempio, utilizzano prezzi dinamici per tenere conto dei cambiamenti nell’offerta e nella domanda attraverso le offerte stesse. E poich\u00e9 Machine Learning influenza lo sviluppo del prodotto, ci saranno anche opportunit\u00e0 per raffinare i modelli di prezzo.<\/p>\n

Retail<\/h3>\n

Ci sono anche grandi opportunit\u00e0 per Machine Learning per personalizzare dove e come un cliente pu\u00f2 acquistare il prodotto<\/p>\n

Promozione<\/h3>\n

I canali di marketing personalizzati preparano il terreno per promozioni mirate e programmi di fidelizzazione pi\u00f9 allettanti e graditi. Al posto di inviare a tutti i clienti un gran numero di offerte generiche, i marketer abilitati all’uso di Machine Learning possono ora utilizzare le preferenze note dei clienti per inviare offerte mirate. Ci\u00f2 pu\u00f2 migliorare il ROI di marketing<\/strong>, con il conseguente aumento del tasso di conversione.
\nMachine Learning pu\u00f2 personalizzare in modo simile l\u2019esperienza del cliente per l’acquisto. Le aziende possono applicare Machine Learning per inviare messaggi personalizzati agli acquirenti nelle fasi di “valutazione” e “acquisto” del percorso dell’acquirente, dando a questi potenziali clienti interessati l’ultima spinta di cui hanno bisogno per aumentare la fedelt\u00e0 e, infine, fare clic sul pulsante “Acquista”.<\/p>\n

Machine Learning offre alle aziende un’enorme opportunit\u00e0 per fidelizzare i clienti e migliorare la fedelt\u00e0 dei clienti, oltre a conquistare nuovi clienti<\/strong>.
\nDando un senso agli immensi datatbase dei clienti di molte aziende, Machine Learning fornisce informazioni senza precedenti sui potenziali problemi dei clienti e apre le porte alla risoluzione di tali problemi prima che si traducano in clienti persi, aumentandone la fidelizzazione, l\u2019esperienza e anche la possibilit\u00e0 di diventare ambassador \/ testimonial del brand.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

\n

VUOI FIDELIZZARE <\/span>IL CLIENTE CON LE TECNOLOGIE DEL MACHINE LEARNING E DELL\u2019INTELLIGENZA ARTIFICIALE?<\/span><\/h2>\n

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