AI e ML mettono il cliente al centro dei processi di vendita

21 Giugno 2019

Gli analisti di IDC stimano che quest’anno il 40% delle iniziative di digital transformation comprenderà, sotto qualche forma, l’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) ed entro due anni, il 75% delle applicazioni d’impresa avrà capacità intelligenti al proprio interno. L’interesse per l’AI non è una moda, la raccomandazione per le imprese d’ogni dimensione e settore è quella di portarsi avanti, cominciare a valutare dove e come l’AI può essere d’aiuto nei processi, per migliorare efficienza e go-to-market. Gli algoritmi intelligenti aiutano a trasformare grandi moli di dati eterogenei e in continua crescita in informazioni utili per individuare le tendenze dei mercati, le opportunità di business e migliorare i processi aziendali.

L’analisi sui dati dei clienti è certamente l’ambito più promettente d’impiego dell’AI nelle vendite. Gli algoritmi intelligenti consentono ai team di vendita di selezionare i clienti che a fronte di specifiche iniziative possono generare più profitto, quindi creare campagne mirate con minori costi, sui canali volta a volta più rilevanti. Aiutano ad affinare il CRM, a identificare i clienti più propensi a passare ai concorrenti (churn analysis) e le migliori strategie per la retention. La conoscenza di gusti e bisogni di ogni cliente permette di sviluppare strategie di lead prospecting e lead generation garantendo alti livelli di conversione così come fare cross-selling e up-selling con i livelli di personalizzazione e di efficacia paragonabili ai grandi siti di e-commerce.


Genialcloud Analysis: l’analisi self service alla portata di tutti

Le tecnologie di AI sono alla base delle applicazioni che hanno impatto diretto su clienti e sulla vendita di nuovi servizi: dalle chatbot con cui è oggi possibile dare supporto “robotico” di primo livello ai consumatori, alla manutenzione predittiva che nasce dall’elaborazione con ML dei dati che riguardano utilizzo e guasti dei sistemi. Un ambito quest’ultimo che promette grandi sviluppi nel futuro dei servizi, grazie all’impiego di sensori e sistemi IoT connessi in rete.

L’integrazione delle capacità di AI e ML sono alla base del salto di qualità che ha compiuto negli scorsi mesi Genialcloud Analysis, lo strumento d’analisi dei dati della suite di produttività business Avantune, progettato per permettere ad utenti “non specialisti” di selezionare i dati da fonti eterogenee e costruirvi sopra, senza scrivere codice, i modelli d’analisi, viste e dashboard utili per comprendere i fenomeni più rilevanti per la conoscenza del mercato e dei clienti.

L’uso congiunto di data mining, AI e ML ha dotato il tool self-service Analytics delle capacità d’analisi predittiva, aggiungendo quindi la dimensione di conoscenza “del futuro” alla più tradizionale analisi descrittiva che serve per capire cosa sta accadendo nel presente, e a quella diagnostica, per trovare le risposte nei dati storici. Caratteristica comune ai sistemi ML, i risultati dell’analisi predittiva hanno livelli di affidabilità che crescono nel tempo, man mano che nuovi dati vengono incorporati nei modelli, affinandone il funzionamento.

 

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