Di Beatrice Marzi e Irene Colombo
Massimo Savazzi, CX Sales Development Director & Experience Strategist, durante il workshop di Oracle Italia, spiega la correlazione presente fra due parole usate, e alle volte abusate, nel settore del marketing: dati e intelligenza artificiale. Con l’obiettivo di porsi criticamente di fronte alla tecnologia e capire concretamente cosa è possibile fare attraverso la stessa, Savazzi riporta pillole di esperienza e spunti interessanti per capire come i due grandi trend possano davvero migliorare la customer experience.
Il passaggio preliminare per comprendere il rapporto tra data e AI consiste nel considerare i cambiamenti del contesto in cui oggi si opera.
Cosa è cambiato nel mondo? Il paradigma economico è divenuto estremamente legato al concetto di esperienza, in virtù del fatto che i ruoli di consumatore e brand sono divenuti più fluidi e hanno, in un certo senso, invertito le dinamiche di potere fra i due. Caratteristica principe dell’experience economy, infatti, consiste nel fatto che è proprio il consumatore a definire quali sono i paradigmi di relazione, e non più il brand, che deve invece adeguarsi ai nuovi e sempre diversi customer journey di ogni soggetto. Ognuno di noi in effetti stabilisce se vuole comprare attraverso mobile o attraverso altri canali, stabilisce se vuole avere i beni spediti a casa o se vuole invece comprare tramite e-commerce e recuperare i prodotti in un negozio… qualsiasi forma di relazione è frutto della scelta del consumatore.
Questo paradigma comporta non poche difficoltà per i brand che devono trovare il giusto compresso tra l’adeguarsi ai canali che i loro clienti prediligono, e scegliere quelli più opportuni per i propri contenuti. Un problema sentito, ad esempio, nel settore delle pubbliche amministrazioni, nel quale emergono richieste da parte di clienti che vorrebbero discutere di posizioni finanziarie, tasse, multe e dati sensibili su canali social.
Potremmo affermare che la customer experience è il nuovo campo di battaglia: tutti coloro che si occupano di marketing e aiutano le aziende a entrare in relazione con i rispettivi clienti devono tenerne conto e, soprattutto, devono capire come l’esperienza tra brand e consumer avviene. Ciò a partire dalla considerazione dello strumento utilizzato nella relazione con il brand: 5 miliardi sono gli smartphone presenti in un mondo di 7 miliardi di persone. Un dato assolutamente rilevante se si considera inoltre che in Italia il cellulare viene usato attivamente per tre ore e mezza al giorno.
Nell’experience economy governata dal mobile che cosa sono i dati e che cos’è l’intelligenza artificiale?
Il concetto di dati, così come quello di intelligenza artificiale è piuttosto vago e nebuloso, di più facile comprensione se lo si vede applicato in un caso concreto, come quello proposto da Savazzi:
A. decide che vuole cambiare moto e ha iniziato la sua ricerca a partire da siti differenti rispetto a quelli della sua cronologia, perché ha avuto figli, ha cambiato stile di vita e cerca una moto più adatta alla persona che è ora. Tutte le sue ricerche generano dati che vengono raccolti e resi disponibili. Così, una volta che A. ha raggiunto il suo sito di riferimento dal quale acquistare, i dati raccolti vengono applicati: la pagina web gli proporrà non più il catalogo con moto da fuori strada, ma moto più adatte alle sue attuali esigenze.
In questa dinamica apparentemente semplice, si nasconde la correlazione tra data e AI, ma non solo, emerge anche la doppia anima del dato: da un lato infatti il sito cui si fa riferimento nell’esempio, sta usando i dati che ha acquisito in precedenza, ma al contempo ciò che mostra (un video o un’immagine ad esempio) è in grado di scaturire una reazione in A., in modo tale da poter raccogliere un secondo dato, dinamico, in grado di scatenare una reazione a catena di dati in azione: dati che nel momento dell’attivazione generano ulteriori dati da raccogliere.
Ogni volta che tocchiamo lo schermo, in sostanza, si generano dati. Il brand allora non solo può sfruttare i dati che già possiede, ma può raccogliere ulteriori dati di interesse proprio a partire da quelli già in suo possesso.
Nel mondo dell’advertising il lavoro sul dato è interessante se inteso come qualcosa che viene raccolto in continuazione, un dato in azione per l’appunto, dal quale scaturisce il problema di riuscire effettivamente ad accogliere ed attivare in tempo reale i dati dei clienti. I dati in azione possono essere dati derivanti dal comportamento che l’utente ha sui social o su un determinato sito e permettono di essere a conoscenza delle azioni svolte sulle piattaforme, piuttosto che delle reazioni avute di fronte a un banner mostrato. Il problema deriva dal fatto che questi dati raccolti in tempo reale non derivano unicamente dalle proprietà di un’azienda ma anche da terzi (come nel caso dei dati di comportamento sui social media).
Questa tipologia di dati, ad ogni modo, sono oggi considerati “il nuovo petrolio”, e possono esserlo solo con le “trivelle giuste” (intelligenze artificiali in grado di processarli). Spesso invece vengono considerati come data informazioni come nome, cognome e indirizzo email: dati di profilo che hanno certamente una propria utilità ma che ogni azienda possiede e che non sono in grado di generare innovazione per l’impresa. Google, Facebook, Amazon, Netflix monetizzano infatti attraverso dati dinamici, dati che consentono di creare una relazione tra brand e consumatore, perché correlati all’utilizzo di AI. Di fatto chi ad oggi è riuscito a collegare i dati e l’intelligenza artificiale, a costruire questo legame, è riconosciuto come un leader.
Il dato deve essere per questo all’origine della strategia di marketing ed è fondamentale che la sua gestione sia pensata in modo anticipato e non a valle. Costruire una strategia a partire dal dato implica inoltre l’utilizzo dell’intelligenza artificiale: se vengono infatti raccolti dati dinamici, in quantità notevoli e in tempo reale e dai dati stessi vengono generati ulteriori altri dati, ci si ritroverebbe con una quantità tale da essere ingestibile per qualsiasi essere umano. C’è bisogno pertanto di un’intelligenza in grado di processare il dato ed estrarne il valore fondamentale per la strategia. Lo scopo è quello di creare un’esperienza unica e soddisfacente per l’utente, in grado di generare ritorno e fidelizzazione, in grado di costruire una relazione tra il brand e il suo cliente. Il disegno strategico dunque deve partire dal dato e arrivare all’esperienza.
L’intelligenza artificiale è fondamentale perché è in grado di riconoscere un pattern all’interno di una quantità enorme di dati.
Basti pensare al fatto che se i dati crescono all’infinito, emerge il problema della de-duplicazione: una singola entità spesso si presenta con una dozzina di diversi enti perché ogni volta che si effettua un accesso o una registrazione è potenzialmente possibile farlo con dati che si discostano tra loro anche se di un punto o di un trattino. Poter de-duplicare i dati è il primo passaggio essenziale affinché questi divengano utili, ovvero attivati e dunque monetizzabili. L’attivazione di un dato implica l’essere in grado di segmentare, di aumentare il dato con degli attributi intelligenti correlati al business di riferimento, vuol dire poter arricchire i dati con quelli comportamentali e trovare risposta a domande come: la pubblicità è stata vista o no? Fino a quale secondo è stata vista? È stata interrotta prima o dopo quello che si considera come punto di massimo interesse?
L’intelligenza artificiale è dunque alimentata dai dati ed opera silenziosamente, se funziona, mettendo ordine nella complessità dinamica che si crea nel marasma dei dati che si generano dall’attività degli utenti. L’AI rende i dati comprensibili, individua categorie, filtra secondo criteri specifici ed estrapola pattern riconducibili al segmento di riferimento di una campagna pubblicitaria. De-duplica il dato, associa cookie e mobile ID, ma non solo, l’intelligenza artificiale aiuta anche a scegliere il canale e il momento migliore per mandare un messaggio promozionale in modo del tutto personalizzato rispetto alle abitudini del soggetto; un tipo di personalizzazione impossibile da realizzare per l’uomo, che permette di attivare campagne in real time rispetto al tempo di aspettativa soggettivo.
Il dato e l’intelligenza artificiale insieme generano allora la possibilità di offrire un’esperienza unica e assolutamente personalizzata per i clienti, che sarebbero disposti a pagare il 20% in più per qualcosa pensato esclusivamente per la loro persona; In ultima analisi, quindi, il connubio data-AI garantisce ritorni nelle aziende in grado di attivarsi in questa direzione.
