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Intelligenza artificiale e marketing predittivo: le armi dell’e-commerce

L’e-commerce è uno dei settori che cresce di più a livello globale. Si stima che, nel 2021, abbia raggiunto complessivamente i 10 miliardi di dollari. Uno dei fattori alla base di questa crescita è il progresso dell’intelligenza artificiale.

Negli ultimi anni, l’AI si è evoluta fino a diventare uno degli strumenti più potenti in mano alle aziende di e-commerce. L’AI è in grado di prevedere comportamenti, incrementare le vendite, ottimizzare le attività di marketing e migliorare la capacità di relazione e fidelizzazione.

Il motore dell’intelligenza artificiale sono i dati dei clienti e delle aziende. A partire da questa incredibile quantità di informazioni, la tecnologia è in grado di moltiplicare le opportunità e le possibilità di un e-commerce. 

Quali sono i vantaggi dell’AI per l’e-commerce?

  1. Azioni di marketing personalizzate

L’intelligenza artificiale consente di personalizzare i contenuti in base all’utente. Attraverso l’analisi dei big data della cronologia degli acquisti e di altre interazioni con i clienti, è possibile inviare messaggi e contenuti personalizzati.

  1. Maggiore fidelizzazione

Personalizzare i messaggi vuol dire aumentare il senso di coinvolgimento e, quindi, il valore della relazione. La personalizzazione omnicanale, secondo una ricerca di McKinsey, può generare un aumento potenziale delle entrare del 10-15%.

  1. Automazione senza interruzioni

L’intelligenza artificiale svolge un ruolo cruciale nell’automatizzare le attività ripetitive dell’e-commerce. Con l’AI è possibile automatizzare, per esempio, i consigli sui prodotti, gli sconti fedeltà, l’assistenza di primo livello e altro ancora. 

  1. Processo di vendita efficiente 

L’AI contribuisce a creare un processo di vendita più efficiente, grazie alla raccolta dei dati dei clienti, l’automazione delle richieste di follow-up sui carrelli abbandonati e l’interazione con i chat bot.

Analisi predittiva: i dati di oggi per i risultati di domani

Prevedere il futuro. Non parliamo di magia ma di analisi predittiva. L’analisi predittiva analizza i dati dei clienti per fornire risultati e consigli. Per farlo, utilizza metodi e strumenti come il data mining, la modellazione dei dati, la machine learning e gli algoritmi di intelligenza artificiale.

In un mercato competitivo e dinamico come l’e-commerce, l’analisi predittiva consente di capire in anticipo cosa vogliono i consumatori, per offrire esperienze di acquisto coinvolgenti e personalizzate. 

Il punto di partenza è che i clienti non sono tutti uguali, hanno comportamenti, gusti e preferenze diverse. La tecnologia consente, per esempio, di analizzare i clic, la cronologia degli acquisti e le preferenze dei prodotti in tempo reale, per segmentare il pubblico in gruppi e sottogruppi. Grazie a tutte queste informazioni, l’e-commerce può inviare messaggi personalizzati per stimolare un’azione: completare un acquisto, recuperare un carrello abbandonato, ecc. 

L’analisi predittiva può fare anche altro: può aiutare l’e-commerce a definire il prezzo ottimale di un prodotto, tramite un’analisi delle opinioni dei clienti. Queste preziose informazioni servono alle aziende per capire il prezzo più alto che i clienti sono disposti a pagare per ogni prodotto.

In tutti questi casi, l’obiettivo finale del marketing predittivo è aumentare le vendite e le conversioni, attraverso campagne mirate e personalizzate.

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