Engagement predittivo: come l'intelligenza artificiale anticipa le esigenze dei clienti

Oggi i clienti non si aspettano solo un servizio rapido: desiderano un supporto personalizzato e in grado di anticipare le loro esigenze prima ancora che debbano chiedere aiuto. Se la tua azienda attende che sia un cliente a contattarla, è già in ritardo.

È qui che entra in gioco l’engagement predittivo. Utilizzando l’intelligenza artificiale (AI), l’engagement predittivo ti aiuta a comprendere il comportamento dei clienti in tempo reale. Affidati a queste informazioni per anticipare le esigenze dei tuoi clienti e invia il messaggio o l’offerta giusti nel momento più opportuno. Si tratta di un passo necessario a  migliorare la percezione del tuo brand da parte delle persone.

In passato, le aziende attendevano che i clienti chiamassero o inviassero un’e-mail contenente una domanda o un reclamo. Questo approccio non funziona più. Oggi, le persone vogliono che l’assistenza clienti capisca di cosa hanno bisogno e intervenga prima che si presentino problemi.

Quindi si aspettano di essere contattate con messaggi utili e tempestivi. In caso contrario, i clienti potrebbero abbandonare il servizio e non tornare più.

L’intelligenza artificiale aiuta le aziende a soddisfare questa nuova domanda. Raccoglie e analizza enormi quantità di dati comportamentali e altre informazioni provenienti da siti web, app mobili, social media e contact center. Quindi, utilizzando analisi predittive e altri strumenti, va alla ricerca di tendenze nel comportamento delle persone.

Questa analisi rende proattivo il customer service, permettendo ai tuoi sistemi di intervenire in tempo reale, risolvere i problemi e offrire a ogni cliente l’esperienza giusta, senza che debbano spiegare nulla in anticipo.

L’automazione tradizionale segue alcune regole. Ad esempio, se qualcuno aggiunge un articolo al carrello, successivamente il sistema potrebbe inviare un promemoria.

L’engagement predittivo fa un passo avanti ulteriore. Sfrutta la previsione dell’intento per individuare esigenze potenziali e intervenire in base ai segnali che indicano che un cliente potrebbe, ad esempio, abbandonare il sito o aver bisogno di supporto, ancor prima che lo faccia. Non aspetta. Agisce in tempo reale in base alle esigenze dei clienti. Ad esempio, quando la probabilità che il cliente faccia una determinata cosa supera una soglia predefinita, attiva subito la migliore azione successiva. Ciò potrebbe includere l’offerta di un contenuto mirato, una chat proattiva o un invito di richiamata, oppure un flusso self-service personalizzato.

Machine learning e analisi comportamentale
Il machine learning (ML) studia il comportamento dei clienti e ne individua gli schemi. Continua ad apprendere e migliorare ogni volta che qualcuno visita il tuo sito o apre una app.

L’analisi comportamentale permette quindi di individuare i momenti in cui è più probabile che i clienti abbiano bisogno di supporto, siano pronti ad acquistare o inizino a sentirsi frustrati. Ecco che puoi offrire una soluzione al momento giusto, migliorando l’engagement.

Elaborazione del linguaggio naturale e rilevamento del sentiment
L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) consente all’intelligenza artificiale di leggere e comprendere ciò che le persone dicono in chat, e-mail e chiamate vocali. Rileva il tono e le emozioni per sapere quando qualcuno è arrabbiato, confuso o pronto ad agire.

Queste informazioni ti aiutano a identificare i momenti problematici e a rispondere in modo umano, impedendo alle persone di abbandonare l’attività in corso.

Piattaforme di orchestrazione del journey
Le piattaforme di orchestrazione del journey raccolgono i dati da ogni punto di contatto con il cliente, inclusi strumenti CRM, siti web, app mobili e persino dispositivi connessi. Quindi utilizzano l’intelligenza artificiale per decidere l’azione più opportuna in qualsiasi momento del journey.

In questo modo è possibile indirizzare ogni cliente verso un percorso personalizzato, dall’inizio alla fine.

Fonti dati: web, mobile, CRM e IoT: i clienti interagiscono con la tua azienda in molti modi. L’intelligenza artificiale raccoglie dati da ciascuno di essi – pagine web, app mobili, call center, social media e dispositivi connessi (compresi i prodotti per la casa intelligente) – tracciando un quadro completo di ogni customer journey.

Elaborazione diffusa dei segnali comportamentali: l’intelligenza artificiale può analizzare milioni di azioni contemporaneamente. Il sistema nota piccole azioni quali le visite ripetute a una pagina prodotto o il clic sul pulsante Indietro al momento del pagamento e le trasforma in informazioni significative.

È così che riesce a individuare schemi che spesso sfuggono all’occhio umano e a rispondere esattamente al momento giusto.

Identificazione dei momenti di forte intenzione: l’intelligenza artificiale può riconoscere quando i clienti sono più propensi a effettuare un acquisto o a chiedere aiuto. Azioni come leggere recensioni, confrontare prezzi o consultare le FAQ possono indicare un forte intento da parte del cliente.

Sapendolo, puoi contattarli prima che se ne vadano o provino frustrazione.

Contestualizzare il comportamento passato e presente: per comprendere le azioni di un cliente i sistemi predittivi analizzano sia i dati passati che quelli in tempo reale. Quindi combinano le azioni precedenti con quelle in corso, consentendo di prendere decisioni migliori e più rapide.

Chat web, e-mail, in-app e voce: una volta che l’AI sa cosa desidera un cliente, invia il messaggio giusto sul canale migliore, come chat web, notifiche in-app , e-mail o persino una telefonata.

Si tratta di un approccio personale e utile, anziché casuale o robotico.

Trigger dinamici e risposte automatiche: l’AI utilizza trigger dinamici per inviare messaggi al momento migliore. Ad esempio, per incoraggiare un cliente fermo alla cassa a completare l’ordine l’AI potrebbe offrire assistenza o uno sconto.

Si tratta di reazioni che si aggiornano in tempo reale e migliorano nel tempo grazie all’apprendimento automatico.

Supporto proattivo prima dell’abbandono del carrello
Quando un cliente sembra bloccato o sul punto di abbandonare il carrello durante il pagamento, l’AI può offrire assistenza in tempo reale, come l’apertura di una chat o la risposta a domande frequenti, prima che l’opportunità di vendita vada persa.

Offerte tempestive di cross-selling e up-selling
Se qualcuno sta acquistando un telefono, l’AI potrebbe suggerire una custodia o un piano assicurativo. Queste offerte personalizzate aumentano i ricavi senza sembrare invadenti, perché corrispondono agli interessi del cliente.

Ridurre lo sforzo del cliente anticipandone le esigenze
L’engagement predittivo riduce l’impegno richiesto al cliente, migliorando la sua soddisfazione e la Customer Experience (CX). Prevedendo le esigenze, si può indirizzarle nel modo giusto. Con la risoluzione dei problemi prima che si verifichino, i clienti si sentono apprezzati e supportati.

Aumento del tasso di engagement
Dopo aver implementato l’engagement predittivo, i dati dovrebbero evidenziare una crescita dei clic, una maggiore durata delle visite al sito e un incremento delle aperture delle email. Questi numeri mostrano un’attività di contatto e relazione pertinente e tempestiva.

Metriche di conversione e fatturato
Spesso da un maggiore engagement scaturiscono più conversioni – come acquisti o registrazioni – e ulteriori ricavi. Monitorare questi risultati consente di dimostrare il ROI.

Soddisfazione del cliente e NPS
I clienti sono più soddisfatti quando non devono ripetersi o cercare risposte. Esperienze migliori favoriscono punteggi di soddisfazione migliori e punteggi NPS (Net Promoter® Score) più alti.

Test A/B e addestramento continuo del modello
Per ottenere risultati migliori, testa diversi messaggi e trigger. L’intelligenza artificiale impara da ciò che funziona e non funziona, aiutandoti a migliorare la tua attività di contatto e relazione nel tempo.

Creazione di cicli di feedback per l’accuratezza dell’AI
Ogni interazione con il cliente insegna qualcosa di nuovo al tuo sistema. Che una persona clicchi su un messaggio o lo ignori, quei dati addestrano il modello a funzionare meglio la volta successiva.

1. Valuta la prontezza e la maturità dei dati
Per prima cosa, valuta il livello di preparazione dei tuoi sistemi di dati. I tuoi strumenti sono connessi? Sono in grado di gestire grandi volumi di informazioni in tempo reale? Se la risposta è negativa, lavora per migliorare la maturità dei tuoi dati prima di lanciare strumenti predittivi.

2. Scegli gli strumenti e le piattaforme giusti
Cerca piattaforme che combinino servizi proattivi alimentati dall’intelligenza artificiale, processi decisionali in tempo reale e orchestrazione del journey. Assicurati che si integrino con il tuo CRM, supportino il contatto multicanale e si adattino alla crescita della tua attività.

3. Allinea gli stakeholder di marketing, vendite e supporto
L’engagement predittivo funziona meglio quando tutti i diversi attori coinvolti si trovano sulla stessa lunghezza d’onda. Marketing, vendite e supporto dovrebbero avere obiettivi condivisi e comunicare in modo chiaro. Il risultato: un’esperienza fluida per i clienti su tutti i punti di contatto.

• Silos di dati: integra i sistemi per ottenere una visione completa del Customer Journey.
• Privacy e conformità: scegli strumenti che rispettino normative come GDPR e CCPA.
• Coinvolgimento del team: forma il personale sul funzionamento dell’engagement predittivo e mostrane il valore.

L’engagement predittivo modifica il modo in cui ti relazioni con i clienti. Non si limita ad attendere le domande, risponde in anticipo. Non si limita a rispondere, anticipa.

Con l’intelligenza artificiale, il tuo brand può offrire esperienze personalizzate fluide, intelligenti e utili. Infonderai fiducia, ridurrai gli sforzi e otterrai risultati migliori, prima ancora che il cliente lo chieda.