Nel 2021, a livello globale, il settore MarTech (contrazione di Marketing Technology) valeva 344,8 miliardi di dollari e il dato è destinato a salire nei prossimi anni.

Sono le conclusioni di uno studio firmato da Statista, una delle più grandi piattaforme online di dati statistici al mondo. Secondo il report, quasi il 50% delle organizzazioni intervistate ha già utilizzato una piattaforma di automazione del marketing negli ultimi quattro anni, migliorando notevolmente le proprie performance a livello di customer experience.

Una delle sfide principali è quella di offrire una mole consistente e accurata di dati all'intelligenza artificiale affinché possa dispiegare tutte le sue potenzialità e rispondere efficacemente alle richieste degli utenti. Basti pensare che, per citare un altro rapporto di Statista, quasi un terzo dei clienti negli Stati Uniti si aspetta una risposta a domande o reclami sui social media entro meno di 24 ore.

Dall'utilizzo di tecnologie di intelligenza artificiale e machine learning è inoltre possibile ottenere indicazioni per migliorare la customer experience (quella relazione strettamente personale suscitata dall'interazione tra un consumatore e un prodotto o un brand, che va a toccare vari livelli di sensibilità da quello più razionale a quello emotivo), garantendo fluidità tra i canali di vendita e i punti di contatto (sia fisici sia digitali).

E tutto questo al fine di aumentare la fidelizzazione, incrementare le vendite e, in ultima analisi, accrescere i risultati di business dell'azienda.

A che cosa serve l'intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale ha un compito fondamentale nella gestione della customer experience che consiste nell'elaborare e dare valore a tutte le informazioni che si hanno sul cliente in modo da poter poi compiere azioni mirate sui propri target o, addirittura, personalizzate.

Il punto di partenza dunque sono le informazioni disponibili in azienda e tutte quelle che arrivano dai vari touchpoint, così come anche quelle eventualmente acquistate da data provider. Il primo step è armonizzare e integrare il tutto, ma la sola collezione dei dati non serve.

Adottare tecnologie di intelligenza artificiale e machine learning significa dare valore a quelle informazioni, un valore che si esprime prima di tutto in maggiore conoscenza del cliente (acquisito o potenziale che sia) ma soprattutto nella generazione di insight, quelle viste uniche relative ai diversi individui che consentono di stabilire per ciascuno (o per cluster omogenei) un particolare customer journey.

L'intelligenza artificiale fa la differenza nella customer experience perché può diventare protagonista proprio a questo livello di profondità di relazione: la misurazione della risposta dei consumatori ai vari messaggi mandati e l'analisi dei loro comportamenti nei confronti dell'azienda permette di generare un processo di apprendimento in continuo miglioramento per tarare le varie azioni di risposta e proposta. I dati elaborati infatti permettono di aggiornare i profili in maniera costante e arrivano ad aiutare a prevedere i comportamenti futuri dei clienti.

Le tecnologie da utilizzare

Convincere a compiere un'azione (sino addirittura ad acquistare un prodotto) e comunque rendere più efficaci, in generale, le strategie di customer care. Tutto questo è possibile con il supporto di una serie di tecnologie quali quelle di:

• aggregazione dei dati e big data analytics;
• machine learning (che consentono apprendimento continuo dai dati che man mano sono forniti, anche in tempo reale); 
• NLP-Natural Language processing, per avere un dialogo naturale tra uomo e macchina (pensiamo ai chatbot, assistenti virtuali disponibili 24 ore su 24). 

Uno degli ambiti in cui queste tecnologie hanno cambiato il modus operandi tradizionale è il marketing, tanto che, ormai, si parla di AI Marketing, ossia di marketing che sfrutta l'intelligenza artificiale per interagire con i clienti, capire meglio il mercato e suggerire le azioni da compiere.

Vi sono varie applicazioni a servizio di questa disciplina che combinano le tecnologie sopra citate. Per esempio, le soluzioni che consentono la creazione automatica di testi e contenuti; i sistemi di recommendation sfruttati per indirizzare i comportamenti (che solitamente si basano sull'analisi puntuale dei comportamenti tenuti dalle persone in precedenti interazioni). Gli strumenti di Programmatic advertising possono poi essere utilizzati per diffondere le comunicazioni in modo preciso e mirato e, infine, con la marketing automation, è possibile gestire l'intero processo di acquisizione dei potenziali clienti in automatico.

In quest’ottica la soluzione messa a punto da Network Contacts, ossia il MAS (Multi Agent System) potrebbe rappresentare un “gamechanger” per molte aziende che mirano a integrare Sales, Provisioning, Marketing e Customer Service. L’approccio seguito dal team R&S dell’azienda è stato infatti quello di costruire un’infrastruttura logica e tecnologica per implementare l’efficienza operativa delle aziende tramite la cooperazione tra molteplici agenti virtuali autonomi (o bot). Ognuno incaricato di svolgere al meglio task ben definiti.

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