Customer experience e intelligenza artificiale: come migliora la relazione brand-cliente

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Customer experience e intelligenza artificiale: come migliora la relazione brand-cliente

Come customer experience e intelligenza artificiale possono creare una comunicazione personalizzata e self-service smart, per fidelizzare il cliente

09 Gen 2020

di Redazione Data Science & Machine Learning

Customer experience e intelligenza artificiale (AI) risultano sempre più un binomio vincente per migliorare l’interazione tra brand e cliente. Lo confermano le analisi di Gartner, che prevede una relazione fra impresa e cliente gestita, entro il 2020, per l’85% attraverso sistemi di AI.

Affinché l’intelligenza artificiale porti risultati significativi, è utile chiarire il significato di customer experience (spesso confusa con altri elementi della relazione), come sequenza di interazioni brand-cliente attraverso diversi touch point lungo il customer journey, durante tutto il suo ciclo di vita. Si tratta di gestirle al meglio in quanto l’impatto di queste interazioni (di tipo cognitivo, emotivo, comportamentale, sensoriale) sono determinanti per garantire una migliore customer experience, capace di generare clienti più fedeli e pronti a promuovere il brand all’esterno.

Ma nonostante il grande interesse per la customer experience, i casi di successo sono rari. Secondo Forrester, solo un cliente su cinque si ritiene pienamente soddisfatto delle esperienze offerte dai brand con cui interagisce, nonostante l’84% delle stesse imprese dichiari di aspirare a diventare leader in questo campo.
Si tratta dunque di capire come Customer Experience e Intelligenza Artificiale possano allearsi e sfruttare lo scambio di informazioni, dati e sensazioni, lungo il customer journey, per migliorare la qualità dell’interazione e dell’esperienza cliente-brand.

Customer experience e intelligenza artificiale per la personalizzazione

La personalizzazione, supportata dall’intelligenza artificiale, viene utilizzata in molte realtà aziendali B2C per migliorare la customer experience on line e nei punti vendita fisici. Al momento dell’acquisto è possibile impiegare algoritmi di Machine Learning per fornire ai clienti consigli personalizzati, assistendo l’utente online come farebbe un commesso di un negozio tradizionale, proponendo il prodotto giusto al momento giusto, senza essere invadenti e rispettando la privacy. L’AI può aiutare anche i commessi nei negozi fisici dove il cliente viene riconosciuto e orientato sulla base degli acquisti precedenti, dei prodotti già visionati o degli interessi registrati.

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Un marketing personalizzato supportato dall’AI

Customer experience e intelligenza artificiale possono quindi utilizzare la grande quantità di dati che i consumatori lasciano quando navigano, come il comportamento di acquisto, preferenze e interessi, anche per lanciare campagne con contenuti personalizzati per ogni singolo cliente o prospect.
Le persone del marketing possono allineare i contenuti con le indicazioni che provengono dall’AI e innovare le loro strategie, grazie ai modelli basati sia sui dati aziendali e sia su informazioni esterne. Grazie alla conoscenza dei comportamenti dei clienti, è anche possibile realizzare analisi predittive e di target più efficaci per veicolare contenuti online più vicini agli interessi del cliente e campagne e-mail, messaggi su smartphone e advertising.

L’importanza del customer service

Il customer service è determinante per una positiva customer experience, visto che la stragrande maggioranza dei clienti sarebbe disposta a lasciare immediatamente il brand se il servizio clienti non fosse soddisfacente. Molte organizzazioni ne sono consapevoli e si stanno orientando verso una logica digital first, per personalizzare le interazioni attraverso la conoscenza dei dati comportamentali e del cliente, con un’integrazione sia fra canali sia fra il supporto automatizzato e umano, con un ruolo fondamentale dell’AI per indirizzare al meglio le richieste.
L’intelligenza artificiale può però fare molto di più che offrire migliori efficienze operative. Secondo i suggerimenti di Forrester, può migliorare il supporto lungo il journey dei clienti; promuovere esperienze che mettono al centro le aspettative dei clienti; offrire esperienze altamente personalizzate e interazioni di servizio reattive, possibili solo se basate sulla conoscenza di intenti, contesto e storia; supportare gli agenti umani nella cura delle relazioni con i clienti. Queste ultime interazioni, sempre più rare visto l’uso crescente del self-service, sono fondamentali e l’AI può aiutare gli operatori umani a trovare il giusto contenuto e la risposta più corretta, consentendo loro di concentrarsi sulla conversazione in corso.

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Redazione Data Science & Machine Learning

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