Tra gli infiniti modi con i quali l'intelligenza artificiale sta rivoluzionando ogni ambito della vita aziendale, vale anche la pena comprendere come questa tecnologia sia in grado di trasformare i processi interni e di cambiare il modo in cui i brand interagiscono con i loro clienti online per offrire loro esperienze sempre più rilevanti e su misura.
Pertanto, se l'intento è quello di sfruttare tutte le potenzialità che l'AI offre per creare una customer experience ad personam esistono tutta una serie di strumenti avanzati per migliorare l'engagement, aumentare le conversioni e la fidelizzazione dell'utente.
Perché la personalizzazione dell'esperienza utente è importante?
Prima di addentrarci nelle varie tecniche con le quali l'intelligenza artificiale può rendere l'esperienza utente molto più ricca, può risultare utile comprendere meglio perché la personalizzazione di questo aspetto della vita online di tutti noi è diventata cruciale nel web marketing moderno. Alla base di tutto c'è il fatto che, in un panorama sempre più competitivo, le aziende devono distinguersi non solo per la qualità dei prodotti e dei servizi, ma anche per la qualità dell'interazione con il proprio pubblico, il quale non si accontenta più di contenuti generici e standardizzati, ma si aspetta che i brand rispondano alle loro esigenze individuali, offrendo loro soluzioni ad hoc, pertinenti e immediate.
Ciò ha scatenato la nascita di molteplici tecniche e approcci che le aziende possono utilizzare per rendere il sito più custom grazie all'AI che vanno ben oltre la semplice suddivisione dei clienti in segmenti demografici.
Le raccomandazioni personalizzate sui prodotti
Uno degli utilizzi più conosciuti dell'intelligenza artificiale per rendere il sito più adatto a ogni suo utente è l'implementazione dei cosiddetti recommendation tool, strumenti che analizzano i dati comportamentali dell'utente (per esempio i prodotti visualizzati, cronologia degli acquisti e delle ricerche effettuati) e forniscono suggerimenti ad alto livello di customizzazione su che cosa acquistare o esplorare in tempi successivi.
L'esempio classico è quello dei marketplace e dei siti di e-commerce che utilizzano algoritmi di machine learning per suggerire prodotti simili a quelli già visti o acquistati dall'utente, con una precisione che aumenta via via che l'interazione con il sito aumenta la sua frequenza e il tempo di permanenza. Questo tipo di personalizzazione non solo aumenta la probabilità che il cliente trovi ciò che desidera, ma incrementa anche il valore medio dell'ordine tramite cross selling e up selling. Nel primo di questi due casi siamo di fronte a una tecnica di pre-vendita che consiste nel suggerire al cliente prodotti complementari o correlati a quello che sta acquistando o che ha già acquistato. L'obiettivo è incoraggiare l'acquirente a comprare più articoli in aggiunta al prodotto principale, aumentando così il valore complessivo del carrello. L'up selling consiste, invece, nel convincere il cliente a scegliere una versione più costosa o più avanzata del prodotto o del servizio che sta già valutando. L'obiettivo è far sì che l'acquirente scelga una variante del prodotto con caratteristiche superiori o con un valore aggiunto, spingendo quindi verso una spesa maggiore.
I contenuti dinamici basati sul comportamento dell'utente
Con l'AI è possibile personalizzare non solo i prodotti visualizzati, ma anche i contenuti presentati agli utenti. Qualora decidessi di utilizzare - anche in questo caso - l'apprendimento automatico, potrai, infatti, tracciare e analizzare il comportamento di chi naviga il sito e popolarlo, in tempo reale, in base alle preferenze ricavate.
Un tale approccio aiuta a mantenere alto l'interesse dell'utente e lo invita a esplorare ulteriormente il sito, aumentando così la permanenza e il coinvolgimento.
I chatbot e gli assistenti virtuali personalizzati
I chatbot sono diventati sempre più comuni sui siti web e, sempre grazie all'intelligenza artificiale, possono fornire esperienze utente altamente personalizzate, poiché un bot AI di interazione non si limita a rispondere a domande generiche, ma può apprendere dalle interazioni con l'utente, adattare le risposte e offrire suggerimenti mirati che si basano sulla cronologia di navigazione o di acquisto.
Con l'aumentare dell'interazione, l'assistente virtuale diventa sempre più accurato, proponendo opzioni in linea con i suoi interessi e le sue preferenze.
Targeting geografico in tempo reale
Un altro modo in cui l'AI permette di migliorare l'esperienza utente del sito è attraverso il geotargeting: utilizzando dati di localizzazione in tempo reale, la piattaforma web potrà personalizzare l'esperienza in base al luogo in cui si trova l'utente, che riceverà offerte locali o segnalazioni di eventi nelle sue vicinanze, oppure visualizzerà contenuti nella lingua locale.
Questa tecnica è particolarmente utile per i siti di e-commerce che fanno capo anche a negozi fisici, in quanto può essere utilizzata per promuovere il modello click and collect, offrendo all'utente la possibilità di ritirare nel punto vendita gli acquisti fatti online.
L'ottimizzazione delle interfacce utente
L'intelligenza artificiale può anche essere impiegata per ottimizzare l'interfaccia utente in base alle preferenze individuali di chi accede alla risorsa web, la quale può giovare della modifica automatica del layout, della disposizione dei contenuti e delle call to action realizzate in base al comportamento dell'utente.
Più in concreto, un utente che tende ad interagire con i contenuti video del tuo sito potrebbe visualizzarne un numero maggiore in primo piano, mentre chi è più orientato alla lettura potrebbe ricevere articoli come opzione prioritaria.
L'intelligenza artificiale e la raccolta dei dati
Un elemento fondamentale per personalizzare l'esperienza utente del tuo sito è rappresentato dalla capacità dell'intelligenza artificiale di raccogliere e analizzare dati in tempo reale. Ogni interazione dell'utente, come il tempo trascorso su una pagina, i click su determinati elementi e le ricerche effettuate, può essere utilizzata per migliorare le pagine e personalizzare ulteriormente l'esperienza di chi vi accede.
Big Data e machine learning: l'AI sfrutta i Big Data per generare intuizioni approfondite sui comportamenti degli utenti indicando alle aziende tutti quei pattern nei dati che non sarebbero altrimenti evidenti. Quando, in un momento successivo, questi modelli vengono applicati per segmentare il target in gruppi più piccoli e più specifici, la personalizzazione diventa ancora più accurata.
Per esempio, gli algoritmi possono analizzare dati storici per prevedere quando un utente potrebbe essere pronto per effettuare un acquisto, o quando c'è il rischio che abbandoni il sito senza completare una transazione. Con queste informazioni, il tuo sito potrà attivare in modo automatico messaggi pop-up, promozioni o altre offerte per mantenere l'utente coinvolto e incentivarlo a effettuare la conversione.
L'intelligenza artificiale predittiva: si tratta di uno degli sviluppi più interessanti nel campo dell'AI e consente di anticipare i bisogni degli utenti prima che essi stessi li esprimano. Anche in questo contesto, grazie all'analisi dei dati e all'apprendimento automatico, la tecnologia può prevedere quale potrebbe essere la prossima azione dell'utente e personalizzare, di conseguenza, la sua experience.