Lezione dal corso Intelligenza Artificiale applicata al Marketing
Un'analisi molto molto interessante che possiamo andare a fare sul nostro set di dati, che diventa ancora più interessante se abbiamo collegato i dati CRM con i dati della Digital Analytics.
È la cosiddetta analisi per FM dove FM sono tre lettere che stanno per i sensi frequency monetari ai sensi, che è un parametro che ci dice sostanzialmente da quand'è l'ultima volta che L'utente ha acquistato o ha fatto un contatto con noi, ha fatto un'azione di conversione per noi rilevante frequency che è un'altra metrica che ci dice quanto frequentemente quell'utente acquista, quindi se acquistato più volte.
Quante volte ha acquistato da noi ho fatto un'azione per noi rilevante ha fatto un'azione di conversione monetari che è un parametro che quantifica il valore di quell'utente tramite il cosiddetto lifetime value e quindi quanto quell'utente è valso per noi nel tempo.
Incrociando questi tre parametri è possibile andare a segmentare rispetto a queste tre dimensioni di tutta la base clienti che abbiamo all'interno del nostro CRM identificando quelli che sono i clienti VIP e che quindi sono quei clienti che hanno acquistato recentemente che hanno per esempio che pagano tantissimo e che per noi hanno un valore enorme e che acquistano frequentemente le persone affezionatissimi e che quando acquistano acquistano con uno sconto medio molto elevato e tutti quelli che sono magari gli utenti ad alto potenziale, quelli che magari acquistano da hanno acquistato di recente non hanno ancora acquistato frequentemente, quindi non li abbiamo fidelizzati e hanno un valore monetario comunque molto molto alto.
Quindi scontrini medi molto molto elevati.
Segment ando gli utenti in questo modo possiamo andare ai identificare delle azioni specifiche di marketing per ognuno di questi segmenti e quindi muoverci in modo diverso, non solo rispetto a quelli che sono i comportamenti degli utenti, ma anche rispetto a quello che è il potenziale.
Quindi cambiare prospettiva rispetto alla segmentazione classica, mettersi nei panni dell'azienda e andare a capire quelle che sono le opportunità di business che abbiamo sulla nostra base clienti.
E qui l'intelligenza artificiale viene ancora in supporto in due modi diversi.
Un primo modo è quello di andare a descrivere come sono fatti questi segmenti tramite la segmentazione l'analisi degli interessi fatta su base massiva in base al comportamento sul sito che hanno questi oggetti, questi quindi elementi che andiamo a tracciare all'interno del nostro sito, possiamo andare a capire descrivere quelli che sono effettivamente le differenze di comportamento degli utenti che sono presenti all'interno dei diversi cluster quindici.
Possiamo rendere conto magari che i nostri vip client sono diversi da quelli con cui abbiamo opportunità di crescita? Sono diversi dai clienti che acquistano a bassissimo valore perché magari visitano proprio pagine diverse del sito, hanno un comportamento di acquisto diverso, hanno uno score comportamentale diverso e questi sono diventano parametri che ancora prima di diventare predittore, che è una cosa molto molto complessa ad andare a costruire diventano sicuramente utili per avere degli insight rispetto a quelli che sono magari le chiavi di comunicazione per andare a prendere utenti per noi rilevanti.
Potremmo renderci conto, per esempio, che tutti gli utenti top spendere tutti i cosiddetti vip, quindi gli utenti a maggior valore che magari poi acquistando anche frequentemente hanno una passione smodata per un determinato tema.
Domani inizieremo a fare tutti i nostri annunci pubblicitari esclusivamente su quel tema, mettendo immagini esclusivamente su quel tema lì, perché questo ci permetterà di attrarre effettivamente i nostri utenti a maggior valore e riuscirà in questo modo a incrementare la nostra marginalità, la nostra capacità di andare a far tesoro delle azioni di marketing che mettiamo sul mercato Diprè qualificare anche tramite la creatività che utilizziamo, il modo in cui interagiamo con i nostri clienti finali.
L'altro tipo di applicazione di modalità in cui l'intelligenza artificiale interviene in modo forte nelle fm analysis e andare a fare l'analisi di anomalie di spostamenti.
Ci sono degli utenti che potrebbero pian piano muoversi da un determinato segmento a un altro, quindi magari vip client che pian piano smettono di acquistare, che magari iniziano pian piano a ridurre lo scontrino medio che magari inizi pian piano a diradare la frequenza con cui acquistano.
E questo potrebbe essere un segnale molto molto utile per prevenire il charney.
La capacità dell'intelligenza artificiale sta proprio nell'identificare anche puntualmente quando uno di questi clienti si sta spostando da un quadrante, quindi da un segmento che noi riteniamo interessante a un altro.
E in questo modo anche solo avere l'informazione che una persona che è per noi un cliente vip sta pian piano magari disaffezione dandosi all'azienda può generare in noi la possibilità di andare ad attivare un'azione di marketing specifica di andare a ricontattare e anche semplicemente telefonicamente quel cliente coltivare la relazione, capire perché si stava disaffezione.
Nando e quindi puoi reindirizzare anche l'azione strategica, piu' in modo più ampi e magari anche puntualmente su quel cliente.
Andare a fare un'azione specifica lo sconto una chiacchierata farlo sentire anche al centro della nostra relazione, perché noi ai nostri clienti VIP ci teniamo tantissimo in modo tale che quel cliente non si perda, prevenire e quindi riuscire a mantenere l'azienda piu' sana e piu' in grado di non perdere il tesoro di base clienti che ha costruito nel tempo.
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