Analisi predittiva e AI: il binomio perfetto

L’analisi predittiva, in campo marketing & sales, non è certo una novità. Già da decenni, le aziende impiegano metodi analitici avanzati per anticipare le tendenze di mercato, ottimizzare le strategie di pricing e personalizzare le campagne pubblicitarie.  

In uno scenario sempre più competitivo e digitalizzato, le aziende che abbracciano le nuove tecnologie possono raggiungere obiettivi davvero incredibili.  

Grazie all’analisi predittiva dei dati è possibile anticipare il comportamento dei clienti, ottimizzare le strategie di pricing e personalizzare al meglio le proprie campagne.  

Il marketing, però, è in continua crescita e oggi, a ridefinire il panorama, è l’intelligenza artificiale, la quale ha elevato l’analisi predittiva a nuovi livelli di precisione ed efficienza. L’IA non solo analizza il passato, ma riesce anche a prevedere con maggiore accuratezza i comportamenti futuri dei consumatori. Questo significa, per le aziende, potersi adattare in tempo reale alle dinamiche di mercato e anticipare i bisogni dei clienti. Ne parliamo in questo articolo, esaminando qualche esempio concreto. 

Analisi predittiva: cos’è e come funziona 

L’analisi predittiva si basa sull’utilizzo di algoritmi complessi e dati storici per anticipare i futuri comportamenti dei consumatori. Attraverso l’analisi di dati, l’intelligenza artificiale (AI) e il machine learning (ML) individuano dei pattern in grado di prevedere i comportamenti futuri, permettendo alle aziende di ottenere una visione chiara e proattiva sulle dinamiche di mercato. 

Il risultato? Le aziende possono personalizzare al massimo le interazioni con i clienti, migliorare le proprie strategie di marketing e ottenere previsioni sulle vendite.  

Perché tutto ciò sia possibile, è necessario passare per alcuni importanti step, tra cui:  

• individuazione del problema da risolvere, cioè la domanda a cui dovrà rispondere l’analisi predittiva; 
• raccolta dei dati, passaggio che molte aziende compiono dotandosi di un CRM; 
• pulizia e categorizzazione dei dati, in modo da prepararli per i modelli di analisi predittiva; 
• scelta dei modelli predittivi (tra i più utilizzati, per esempio, la regressione o gli alberi decisionali). 

Analisi predittiva con intelligenza artificiale: alcuni esempi 

L’AI è ampiamente utilizzata nell’analisi predittiva. Moltissime sono le aziende che oggi mettono in atto questo tipo di analisi, dopo aver raccolto i dati tramite CRM, per effettuare segmentazioni avanzate, analizzare la stagionalità e le tendenze storiche delle vendite, per comprendere le percezioni del marchio adattando le proprie strategie di marketing e migliorare l’esperienza dei propri clienti.  

L’applicazione dell’AI e dell’analisi predittiva nel marketing è decisamente ampia. Vediamo alcuni esempi per comprendere meglio la loro utilità per le PMI e il motivo per cui possono essere considerate il binomio perfetto per ottimizzare le strategie di vendita e di marketing. 

1. Anticipare i desideri dei clienti 

L’incorporazione dell’intelligenza artificiale (AI) nell’analisi predittiva ha raggiunto un tale livello di ottimizzazione da consentire alle aziende di anticipare i desideri dei clienti, spesso ancora prima che gli stessi utenti siano consapevoli di tali inclinazioni 

L’AI, infatti, oggi è in grado di esaminare il comportamento passato dei consumatori, identificare tendenze nascoste e prevedere con una precisione straordinaria le loro future preferenze. Tutto ciò permette alle aziende di offrire ai clienti esperienze, prodotti e servizi personalizzati, non solo andando a rafforzare il rapporto con loro, ma anche soddisfacendo appieno le esigenze del mercato. 

2. Prevedere il comportamento dei clienti 

Il binomio analisi predittiva e AI è in grado non solo di anticipare i desideri dei clienti, ma anche di prevederne il comportamento futuro.  

I modelli predittivi avanzati, alimentati da grandi dataset, riescono a individuare segnali di cambiamento nelle abitudini dei consumatori, analizzano i comportamenti passati e le abitudini di acquisto, fornendo un vantaggio competitivo preziosissimo. 

3. Prevenire l’abbandono da parte dei clienti 

L’intelligenza artificiale svolge un ruolo significativo anche per individuare i clienti che potrebbero essere inclini all’abbandono del brand.  

Attraverso l’analisi dettagliata dei dati comportamentali e transazionali (per esempio, anche attraverso l’analisi sul coinvolgimento delle campagne e-mail), questi sistemi sono in grado di individuare segnali predittivi di un possibile distacco da parte dei clienti.  

L’azienda può, dunque, mettere in atto campagne di re-engagement, ad esempio proponendo proprio a quei clienti offerte e promozioni atte a riconquistarne fiducia e fedeltà.  

4. Ottimizzare le campagne social 

L’analisi predittiva riguarda anche le attività di marketing sui social media.  

Tramite l’analisi dei dati, l’intelligenza artificiale è in grado di individuare pattern temporali e comportamentali del pubblico, permettendo di determinare l’orario ottimale per la pubblicazione dei contenuti, con il risultato di ottenere maggiore visibilità e interazioni.  

Non solo, l’analisi predittiva è utilizzata anche per condurre A/B test, consentendo alle aziende di valutare le performance di diverse strategie e ottimizzare le proprie iniziative sui social media.  

Analisi predittiva con intelligenza artificiale e PMI 

Nonostante la complessità delle tecnologie per l’analisi predittiva, quest’ultima non è appannaggio esclusivo delle grandi aziende.  

Raggiunto un buon livello di digitalizzazione, anche le PMI possono sfruttare i vantaggi di analisi di questo tipo. Basti pensare che oggi esistono diversi strumenti in grado di raccogliere dati di qualità, che possono poi essere filtrati e categorizzati per l’analisi predittiva. 

La raccolta e acquisizione dei dati da parte di piccole e medie imprese è oggi più semplice grazie alla presenza di gestionali concepiti proprio sulle esigenze delle PMI. 

CRM in Cloud di TeamSystem, ad esempio, è in grado di: 

• visualizzare e monitorare le attività di vendita, lo stato delle opportunità e i risultati; 
• creare un database illimitato di contatti e organizzazioni, ottenendo una visione chiara della loro cronologia nonché degli affari, attività e comunicazioni a loro collegati; 
• compilare in automatico informazioni di rilievo attinenti ai clienti potenziali, attingendole con un solo click da banca dati Cerved; 
• sfruttare gli strumenti di System Intelligence per geolocalizzare i clienti, gestire le ricerche di contenuti e ottimizzare l’assistenza alle vendite; 
• filtrare, clusterizzare ed esportare dati in modo pratico, veloce e leggibile. 

Un software come CRM in Cloud rappresenta un prezioso alleato per le piccole e medie imprese nella raccolta di dati e nella gestione efficace della relazione con i clienti.