Le sfide del marketing predittivo nel 2024

Questo post proviene dalla nostra newsletter WETALK alla fine di ogni mese, ricevi le migliori notizie per ottimizzare l'esperienza e le prestazioni del tuo sito!

‍

Che cos'è l'analisi predittiva?

L'obiettivo del marketing predittivo è quello di rispondere alla domanda:

"Come posso anticipare e soddisfare le esigenze future dei miei prospect/clienti prima ancora che le esprimano?".

In termini pratici, si tratta di tecniche per l'elaborazione e la modellazione del comportamento dei clienti, che ci permettono di anticipare le loro azioni future sulla base dei comportamenti passati e presenti.

Questo approccio si basa sullo sfruttamento e sull'analisi di una grande quantità di dati... ecco i famosi "Big Data"! 😊 Questi dati provengono da diverse fonti, tra cui il sito web dell'azienda.

Il marketing predittivo consente alle aziende di personalizzare la propria offerta proponendo il prodotto o il servizio giusto, al momento giusto, al cliente giusto.

Non c'è altro da fare! I tempi in cui ci si rivolgeva a tutti i visitatori nello stesso modo sono ormai lontani e ora è necessario concentrarsi su un'unica strategia: creare un'esperienza unica per il cliente.

Marketing predittivo: come sfruttare al meglio il 2024?

Immaginate di sapere con esattezza quali clienti sono pronti ad acquistare e quali invece rischiano di abbandonare il vostro marchio. Per i primi, inviate un regalo personalizzato per ringraziarli della loro fedeltà e incoraggiarli ad agire. Per i secondi, offrite un codice promozionale speciale per convincerli a tornare. Allo stesso tempo, analizzate le conversazioni con il vostro servizio clienti per identificare i momenti di frustrazione, in modo da poterli rassicurare immediatamente con una risposta adeguata e personalizzata.

È questo il senso del marketing predittivo. Non si tratta più solo di reagire al comportamento passato dei clienti, ma di anticipare le loro azioni future e personalizzare di conseguenza ogni interazione. Sebbene questo concetto non sia nuovo nel 2024, la vera novità sta nella democratizzazione degli strumenti di apprendimento automatico (ML) e dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM).

1 - Targeting predittivo: identificare, anticipare e agire :

Un tempo appannaggio di grandi aziende con team tecnici specializzati, queste tecnologie sono ora disponibili per tutte le imprese, anche per quelle con risorse limitate. Questa accessibilità significa che un maggior numero di marchi può implementare strategie di marketing predittivo efficaci senza dover disporre di competenze avanzate di data science.

Soluzioni come Google Analytics 4 (GA4) e BigQuery ML mettono questa tecnologia alla portata di tutte le aziende.

Forse non lo sapete, ma GA4 offre gratuitamente 4 pubblici predittivi. Esse identificano automaticamente gli utenti con un elevato potenziale di acquisto o quelli a rischio di abbandono. Le campagne media e il targeting onsite possono quindi essere adattati di conseguenza, ad esempio offrendo promozioni mirate agli utenti a rischio o offerte personalizzate ai potenziali acquirenti.

BigQuery ML, invece, consente di creare modelli predittivi personalizzati basati sui dati interni, per segmenti ancora più raffinati, senza dover approfondire la complessità degli algoritmi. Questi strumenti per i consumatori consentono quindi di sfruttare i segmenti predittivi e di adattare in modo proattivo le strategie di marketing, senza richiedere competenze di machine learning.

Un altro strumento che democratizza il targeting predittivo è Emotion AI di AB Tasty, che analizza le emozioni degli utenti in tempo reale, adattando messaggi e offerte in base al loro stato emotivo. Questo approccio migliora la personalizzazione delle campagne, ottimizzando il coinvolgimento in base alle sensazioni immediate dei visitatori.

2 - Personalizzare i contenuti: comprendere e anticipare le esigenze

A nostro avviso, la seconda sfida del 2024 del marketing predittivo riguarda la personalizzazione dei contenuti. In questo caso, non si tratta solo di sapere quando e a chi inviare un messaggio, ma anche come personalizzare i contenuti in modo pertinente e contestuale. È qui che entrano in gioco gli LLM (grandi modelli linguistici).

Analisi delle emozioni e dei bisogni con i LLM

I LLM come il GPT-4 possono essere utilizzati per analizzare grandi quantità di testo, che si tratti di feedback dei clienti, conversazioni con il servizio clienti o anche commenti sui social network. Questi modelli sono in grado di identificare non solo le intenzioni, ma anche le emozioni alla base di ogni interazione.

Facciamo un esempio: analizzate le trascrizioni delle interazioni del servizio clienti per rilevare i segnali di frustrazione o insoddisfazione. Da qui, è possibile modificare le raccomandazioni o il tono delle comunicazioni per rassicurare i clienti insoddisfatti e offrire loro soluzioni personalizzate, aumentando così la loro soddisfazione e fedeltà. Noi di Welyft stiamo già utilizzando questi modelli di dati per analizzare le trascrizioni dei test degli utenti ed estrarre informazioni emotive per arricchire la nostra comprensione dei viaggi dei clienti.

Raccomandazioni iper-personalizzate con agenti conversazionali

Dove i LLM brillano particolarmente è nella generazione di esperienze veramente 1to1, in cui l'utente può interagire con il vostro marchio in modo iper-naturale e personalizzato.

Grazie a questa capacità di generare contenuti, gli LLM permettono di creare customer journey unici, in cui ogni prodotto o proposta di contenuto si basa su una profonda comprensione delle esigenze e delle emozioni dell'utente. Non si tratta più di una semplice segmentazione comportamentale, ma di una comprensione completa e in tempo reale di ogni cliente, che massimizza le possibilità di conversione e di fidelizzazione.

Operatori di CRO come Dynamic Yield, ad esempio, stanno studiando questo aspetto con Shopping Muse, utilizzando questi modelli per offrire raccomandazioni di prodotti che si adattano in tempo reale alle preferenze degli utenti.

Questioni tecniche, strategiche ed etiche

Sebbene il marketing predittivo offra incredibili opportunità, ci sono ancora una serie di aspetti che devono essere presi in considerazione per garantirne l'efficacia.

1 - Questioni tecniche: la qualità dei dati in primo luogo

La qualità dei dati è fondamentale per qualsiasi modello predittivo. Senza dati puliti, coerenti e ben strutturati, gli algoritmi di apprendimento automatico e gli LLM saranno meno efficaci. È quindi necessario assicurarsi che il piano di tracciamento sia ben definito, standardizzato, con convenzioni chiare e un rigoroso monitoraggio dei dati in tempo reale. Ciò garantisce che i modelli dispongano di informazioni accurate su cui basare le loro previsioni.

Tuttavia, affinché queste previsioni siano davvero efficaci, è essenziale disporre di dati puliti e strutturati. Strumenti come GA4 facilitano la raccolta dei dati in tempo reale, ma perché i loro algoritmi predittivi funzionino correttamente, il piano di monitoraggio deve essere rigorosamente standardizzato. La nomenclatura degli eventi e delle variabili deve essere chiara e coerente, in modo che gli algoritmi possano interpretare correttamente le informazioni. Senza un piano di monitoraggio ben definito, le previsioni rischiano di essere distorte e inaffidabili.

2 - Questioni strategiche: definire obiettivi chiari

Il marketing predittivo, per quanto potente, non può avere successo senza obiettivi chiari. È necessario sapere cosa si sta cercando di ottimizzare: il tasso di conversione? La fedeltà dei clienti? Il tasso di abbandono? Ogni caso d'uso richiede una strategia specifica e azioni appropriate. Il punto non è usare le previsioni fine a se stesse, ma integrarle in una visione complessiva che risponda a esigenze specifiche.

3 - Questioni etiche: rispetto della riservatezza e delle aspettative del cliente

Infine, la protezione dei dati personali e il rispetto della riservatezza rimangono una questione fondamentale. Utilizzando tecnologie predittive che si basano sui dati degli utenti, le aziende devono rimanere trasparenti sulle modalità di raccolta e utilizzo di queste informazioni. È essenziale rispettare normative come il RGPD e non compromettere mai la fiducia degli utenti.

Perché è così complicato?

Non stiamo parlando di stregoneria, ma sono troppo pochi i marchi che lavorano su questi temi.



Si tratta di una vera e propria sfida che può essere complessa da mettere in atto senza risorse e competenze. Esistono strumenti che possono essere utilizzati per colmare questa lacuna, e possono essere molto utili, ma la mancanza di risorse può farsi sentire anche in questo caso. Questo è uno dei nostri consigli preferiti: iniziare in piccolo e poi accelerare strutturandosi.

Questo consiglio è particolarmente valido per il marketing predittivo, dove le prime tappe sono fondamentali! State lavorando a questi progetti nella vostra azienda? Non esitate a contattarmi, mi piacerebbe parlarne con voi!

‍