Customer experience sempre più sofisticate e personalizzate, guidate da modelli decisionali e trend predittivi basati sui dati.
Ecco come cambiano i processi di fidelizzazione con l’integrazione dell’IA nel customer management.
Nonostante la disponibilità di strumenti sempre più avanzati per interpretare e anticipare con maggiore efficacia i dati dei clienti, nell'era digitale la fedeltà dei consumatori ai brand è in diminuzione e sempre meno esclusiva, anzi.
Secondo l’indagine “The Relationship Economy 2023” di Twilio, in un mercato sempre più competitivo e sovraffollato, il consumatore è attirato in media da 4,75 marchi dello stesso prodotto. Ma il dato più allarmante è un altro: quattro consumatori su cinque (81%) ammettono di aver abbandonato un marchio per scarsa affidabilità (44%), comunicazione lacunosa (34%) o eccesso di insistenza (28%).
Anche se il prezzo rimane un fattore importante nelle decisioni d'acquisto (per il 31% degli intervistati) e i consumatori mostrano interesse per più marchi a causa della diversificazione dei canali di accesso, una customer experience inefficace allontana i clienti, che pretendono trasparenza (44%) e affidabilità (41%). In particolare, i consumatori lamentano annunci pubblicitari con over-targeting, prezzi incoerenti (39%), una comunicazione eccessiva (35%) o non personalizzata (34%) tra gli elementi che minano profondamente i rapporti con i brand. Oltre ad una difficoltà a mettere a fuoco il consumatore, dunque, emerge una mancanza di equilibrio tra troppa e troppo poca comunicazione nelle strategie di retention.
In questo nuovo scenario, le aziende devono abbracciare il concetto di “relazione aperta” con il consumatore, adottare un approccio sempre più proattivo alla costruzione dell'engagement e adattare le proprie strategie di fidelizzazione in modo da soddisfare le mutevoli aspettative dei consumatori. Gli strumenti per ricostruire una relazione esclusiva e duratura tra brand e cliente, nell’era dell’intelligenza artificiale, sono a portata di mano.
Personalizzazione e trasparenza al centro della customer experience
In un recente studio di Deloitte condotto su oltre 3 mila consumatori negli Stati Uniti emerge chiaramente come i programmi di fidelizzazione siano ancora un validissimo alleato per la retention. A patto, però, che riescano a garantire un’esperienza accessibile, piacevole, premi personalizzati e servizi esclusivi.
L’indagine di Deloitte rileva che i consumatori desiderano sempre di più esperienze su misura, guidate dalle informazioni personali che scelgono di condividere. Più della metà (53%) dei consumatori intervistati, infatti, afferma che sarebbe disposta a condividere informazioni personali in cambio di servizi e premi su misura delle loro esigenze.
I risultati del sondaggio indicano che i consumatori sono più disposti a condividere i propri dati quando le aziende offrono esperienze e ricompense altamente personalizzate che offrono ai consumatori flessibilità di scelta. Infine, la ricerca suggerisce alle aziende di “concentrarsi sull'ottimizzazione dei dati disponibili per sviluppare le esperienze personalizzate che i consumatori richiedono”, ma anche di continuare a costruire la fiducia dei consumatori “attraverso un uso responsabile dei dati.”
Come l'intelligenza artificiale sta cambiando il loyalty marketing
Personalizzazione su larga scala, dunque, è diventata la parola d’ordine nel loyalty marketing. Nell’era dei dati, i programmi di fidelizzazione tradizionali con approccio “one-size-fits-all” hanno ormai lasciato il posto ad esperienze “tailor made”, sempre più individuali e personalizzate. E al centro di questa trasformazione ci sono l'intelligenza artificiale (AI) e il machine learning, tecnologie che stanno ridisegnando le aspettative dei consumatori e le strategie di fidelizzazione delle aziende.
L’integrazione dell’IA nel Customer Relationship Management (CRM), in particolare, promette di arricchire la customer experience e dare un vero e proprio boost ai programmi fedeltà. Ma in che modo? Le potenzialità dell’intelligenza artificiale permettono di creare modelli decisionali e trend predittivi basati sui dati che migliorano e ottimizzano il processo decisionale, rendendo più efficaci alcune operazioni e automatizzando totalmente altre come il lead scoring o il next best action.
Secondo un’analisi di Forrester Research, i vantaggi dell’integrazione dell’IA nella Business Intelligence (BI) sono principalmente tre:
- 1 . Personalizzazione e segmentazione
L’integrazione dell’IA predittiva negli strumenti di analisi e modellazione di propensione all’interno dei CRM consente di ottimizzare il targeting di offerte e campagne, individuando il segmento più adatto ad una determinata offerta o il cliente più propenso a considerare azioni specifiche. Grazie alla sua capacità di comprendere meglio i clienti, anticiparne i bisogni e rispondere alle loro esigenze, l’ingresso dell’IA nei CRM permette l’adattamento dei premi di fedeltà alle preferenze di ciascun cliente in base ai modelli comportamentali. Infine attraverso il churn prediction, fornisce un supporto importantissimo nel prevedere quali clienti sono a rischio di abbandono e sviluppare iniziative di retention personalizzate. - 2 . Semplificazione della gestione della comunicazione
L'intelligenza artificiale conversazionale consente interazioni personalizzate basate sulla comprensione delle preferenze e della storia degli utenti, creando una customer experience più coinvolgente, realistica e soddisfacente per i clienti. Rispetto ai sistemi tradizionali, infatti, l’IA migliora la capacità del sistema di prevedere l’evoluzione dello scenario di contesto e fornire risposte mirate. La capacità dei sistemi conversazionali di elaborare le informazioni in tempo reale consente di fornire risposte più rapide e pertinenti rispetto ai chatbot tradizionali limitati dagli script statici su cui sono programmati. L’IA conversazionale permetterà non solo di automatizzare i processi di routine, ma soprattutto di offrire un supporto immediato e il più possibile vicino al consumatore, guidandolo efficacemente nella customer journey. - 3 . Identificazione delle frodi
Gli strumenti di intelligenza artificiale si stanno rilevando particolarmente efficaci anche nei processi di fraud detection legati ai programmi di fedeltà. Grazie alla loro capacità di analizzare grandi volumi di dati, identificare gli schemi e adattarsi alle tendenze in evoluzione, rappresentano una soluzione significativamente più avanzata rispetto ai modelli statici. L'analisi predittiva con strumenti di intelligenza artificiale, infatti, consente di rilevare schemi di frode più complessi e difficili da individuare, ma può anche utilizzare il machine learning per adattarsi e apprendere a identificare sempre nuovi modelli di frode man mano che si evolvono.
Ma anche l’intelligenza artificiale generativa (GenAI) sta iniziando ad essere utilizzata per migliorare le capacità di retention attraverso applicazioni come la generazione dinamica di contenuti e di offerte contestuali in tempo reale durante i percorsi di acquisto, la comunicazione anticipante e il miglioramento delle performance di ricerca. Nel 2023, ad esempio, Instacart ha lanciato un plug-in ChatGPT chiamato Ask Instacart che consente ai consumatori di ricevere raccomandazioni creative – come suggerimenti e ricette – a domande poste in linguaggio naturale.
Elaborando e analizzando con maggiore efficacia i dati con l’ausilio dell’IA, dunque, i sistemi possono formulare nuove strategie, personalizzare le attività di marketing e affinare le offerte di prodotti e servizi con maggiore efficacia rispetto al passato. E, ovviamente, garantire quella personalizzazione avanzata di contenuti, offerte e interazioni che aumenta significativamente l’engagement e la soddisfazione del consumatore.
Conclusione
Nell’era dei dati, il customer management è sempre più orientato verso l'individuazione e la fidelizzazione dei singoli clienti, con un'attenzione particolare verso i programmi fedeltà e l'approccio CRM, potenziato dall’interazione con l’IA. Aziende leader come Alibaba, Expedia e Target – ma anche settori tradizionali come quello dei department store – stanno registrando crescite significative grazie alla focalizzazione sui programmi fedeltà e sull'aumento del valore medio degli ordini, ma anche al supporto delle nuove tecnologie.
Ma per realizzare un orientamento efficace alla retention di un consumatore sempre meno “monogamo” nei confronti dei brand, le aziende devono partire dalle opportunità offerte dall’intelligenza artificiale per sviluppare un engagement mirato, significativo e coinvolgente. La chiave sarà saper sfruttare dati e insight per la creazione di esperienze sempre più personalizzate su ogni canale, punto di contatto e interazione, attraverso messaggi e contenuti sempre più specifici e rilevanti che si adattano alle esigenze e preferenze del singolo cliente per arrivare alla fidelizzazione.
I CRM basati su intelligenza artificiale (AI) possono svolgere un ruolo cruciale nell'offrire un coinvolgimento più efficiente, efficace e su larga scala, ma è importante non trascurare l'aspetto emotivo delle interazioni con i consumatori. L'adozione di un CRM evoluto resta fondamentale per gestire in modo efficace i dati e personalizzare le comunicazioni attraverso i diversi canali, mantenendo un alto livello di coinvolgimento e soddisfazione dei clienti.