Con personalizzazione dell'AI ci si riferisce all'uso dell'intelligenza artificiale (AI) per adattare i messaggi, i consigli sui prodotti e i servizi ai singoli utenti. Analizzando i dati e imparando dal comportamento degli utenti, gli strumenti basati sull'AI possono creare contenuti altamente personalizzati che migliorano l'esperienza dei clienti e ne aumentano il coinvolgimento.
I recenti progressi nella tecnologia dell'AI, come l'AI generativa, hanno migliorato le pratiche di marketing generando esperienze personalizzate quasi in tempo reale. Questi progressi stanno inaugurando un'era di iper-personalizzazione omnicanale, un'esperienza cliente personalizzata e senza interruzioni su tutte le piattaforme che risponde immediatamente al comportamento del cliente.
La personalizzazione basata sull'AI è ormai integrata in numerosi settori, grazie all’evoluzione delle sue capacità. Poiché la personalizzazione basata sull'AI è diventata più precisa e potente, i consumatori si aspettano esperienze personalizzate. Un recente report dell'IBM Institute for Business Value ha rilevato che tre consumatori su cinque vorrebbero utilizzare le applicazioni di AI mentre fanno acquisti. E secondo la società di consulenza McKinsey, il 71% dei consumatori si aspetta che le aziende forniscano contenuti personalizzati. Il 67% di questi clienti afferma di provare un senso di frustrazione quando le loro interazioni con le aziende non sono adeguate alle loro esigenze.
Il potere della personalizzazione si estende anche al fatturato. Lo stesso report ha rilevato che le organizzazioni in rapida crescita generano il 40% in più di entrate grazie alla personalizzazione rispetto alle loro controparti che si muovono più lentamente.
Nel panorama odierno, la personalizzazione basata sull'AI viene utilizzata in tutti i settori per creare raccomandazioni di prodotti pertinenti ed esperienze contestualizzate su larga scala. Queste tattiche sono applicabili indipendentemente dal fatto che l'utente target sia un singolo acquirente online, uno specialista degli acquisti in un'organizzazione business-to-business (B2B) o un dipendente che riceve comunicazioni personalizzate.
Applicazioni specifiche per settore
Alcune applicazioni specifiche del settore per la personalizzazione AI includono:
- E-commerce: nell'e-commerce, l'AI elabora raccomandazioni basate sulla cronologia di navigazione e di acquisto, suggerendo prodotti in base alle preferenze e alle esigenze specifiche dell'utente. Può anche produrre e-mail o altri messaggi personalizzati per i consumatori, facilitando campagne di marketing personalizzate.
- Intrattenimento: i suggerimenti personalizzati sui contenuti nei servizi di streaming sono in genere basati sulla personalizzazione condotta tramite l'AI. Questi motori di raccomandazione visualizzano playlist, film o altri contenuti personalizzati in base alle preferenze individuali.
- Formazione e istruzione: i sistemi di apprendimento adattivo, sul posto di lavoro o altrove, offrono contenuti e risorse educativi su misura. Utilizzando l'AI, forniscono feedback personalizzati e il monitoraggio dei progressi.
- Finanza: la personalizzazione dell'AI offre consulenza finanziaria personalizzata e raccomandazioni di investimento in base agli obiettivi dell'utente e alle condizioni generali di mercato.
- Marketing: la personalizzazione AI è alla base di diverse strategie di marketing, tra cui campagne di e-mail marketing personalizzate o pubblicità online mirate a gruppi di consumatori specifici.
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Gli strumenti di AI possono interagire con i consumatori in ogni punto di contatto del percorso del cliente, dalla navigazione in un mercato online alla ricezione di messaggi di follow-up su un prodotto o servizio.
Se impiegata in modo efficace, la personalizzazione dell'AI ha un impatto significativo sui ricavi. Un sondaggio effettuato tra centinaia di importanti amministratori delegati dell'IBM Institute for Business Value ha rilevato che le organizzazioni che danno priorità all'esperienza del cliente (CX) hanno registrato una crescita dei ricavi tre volte superiore rispetto ai colleghi. L'86% di questi leader considera la personalizzazione una parte essenziale delle proprie campagne CX.
Vantaggi della personalizzazione AI
Alcuni dei principali vantaggi della personalizzazione dell'AI includono:
- Le esperienze su misura hanno un impatto positivo sulla soddisfazione e sulla fidelizzazione dei clienti, fornendo un'esperienza digitale contestualmente appropriata in grado di tradursi in relazioni positive con un marchio.
- La personalizzazione dei contenuti mantiene gli utenti coinvolti più a lungo fornendo loro le informazioni di cui con maggiore probabilità avranno bisogno.
- Raccomandazioni pertinenti aumentano la probabilità di un acquisto, portando a un numero maggiore di vendite.
- Con l'AI, le organizzazioni utilizzano l'automazione per creare una quantità elevata di campagne di marketing, consigli sui prodotti o esperienze di assistenza clienti: in questo modo si liberano risorse da impiegare in altre aree. Alcuni studi hanno suggerito che un programma di personalizzazione riduce i costi di acquisizione dei clienti fino al 50%.
- Fornire esperienze personalizzate in base alle preferenze dei clienti può fornire un vantaggio competitivo significativo. Alcuni brand fanno molto affidamento sulla personalizzazione AI per il loro modello di business fondamentale, come le società in abbonamento che forniscono prodotti selezionati ai propri clienti.
Man mano che la personalizzazione dell'AI fa emergere dati granulari sugli utenti di un'organizzazione, la tecnologia può essere utilizzata per ottenere informazioni sul comportamento attuale e futuro dei clienti, consentendo un processo decisionale più informato. Con dati dettagliati sugli utenti, le aziende raccolgono anche informazioni preziose sui loro clienti di maggior valore, consentendo loro di iterare in modo intelligente e muoversi rapidamente.
Funzionamento della tecnologia personalizzante basata su AI
La personalizzazione basata sull'AI in genere utilizza una combinazione di machine learning (ML), elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e AI generativa. In generale, il processo funziona raccogliendo i dati dei clienti relativi al comportamento, alle preferenze e alle interazioni degli utenti, insieme a dati contestuali come la posizione, l'ora del giorno e il dispositivo utilizzato. Spesso, questa raccolta di dati comporta l'unione di dati dell'organizzazione con set di dati di terze parti.
Questi dati vengono poi analizzati da algoritmi AI, che identificano modelli e tendenze nel comportamento degli utenti. In genere, l'AI raggruppa gli utenti in segmenti basati su caratteristiche e comportamenti simili, in un processo noto come segmentazione del pubblico. Analizzando questi segmenti e i comportamenti degli utenti, l'AI raccomanda poi prodotti, servizi o contenuti che si allineano alle preferenze e ai dati demografici degli utenti. Può anche mostrare contenuti specifici su un sito web o un'app a diversi utenti in base ai