Un operatore di marketing che osserva tre dashboard diverse non ha un modo semplice per capire quali clienti stanno per acquistare e quali stanno per andarsene.
Le aperture delle email raccontano una storia, la cronologia degli acquisti ne racconta un'altra e l'attività sul sito web una terza; e individuare manualmente gli schemi in tutti e tre richiede tempo che nessuna campagna può permettersi di sprecare. Questa è la realtà quotidiana dei team che cercano di tenere il passo con il comportamento dei clienti su ogni canale, ed è proprio il problema che l'analisi predittiva AI è stata creata per risolvere.
La funzionalità dei segmenti predittivi di Mailchimp si basa su algoritmi di machine learning per analizzare dati storici e attuali, creando un modello predittivo AI che raggruppa i clienti in base a segnali quali la probabilità di acquisto, il customer lifetime value previsto, il rischio di abbandono e la data del prossimo ordine.
Invece di affidarsi all'istinto, gli operatori di marketing ottengono un modello addestrato a prevedere potenziali risultati futuri sulla base di segnali reali, non di supposizioni. Con Mailchimp, puoi conoscere il tuo pubblico e ogni suo segnale.
Quindi, cos'è esattamente l'analisi predittiva AI e in che modo trasforma dati sparsi in decisioni su cui gli operatori di marketing possono agire fin da oggi?
Che cos'è l'analisi predittiva dell'AI?
L'analisi predittiva AI utilizza algoritmi di machine learning per studiare dati storici e attuali e prevedere cosa potrebbe accadere in futuro in termini di vendite, comportamento dei clienti o operazioni aziendali.
L'analisi predittiva in sé non è una novità; le aziende la utilizzano da quando hanno iniziato a raccogliere dati. Ciò che l'AI aggiunge è velocità e scalabilità. Invece di un team che trascorre ore a passare al setaccio qualche centinaio di punti dati, un modello di AI predittiva può elaborarne milioni in pochi minuti, trasformando le informazioni grezze in previsioni su cui le aziende possono agire immediatamente.
Differenza tra AI e analisi predittiva
L'analisi predittiva è un tipo di AI. È solo un'applicazione dell'intelligenza artificiale, proprio come il riconoscimento delle immagini o l'elaborazione del linguaggio naturale; l'AI è il campo più ampio e l'analisi predittiva è il compito specifico di utilizzare i dati per prevedere cosa accadrà successivamente.
La distinzione è importante perché i due termini possono essere usati in modo intercambiabile, confondendo ciò che ciascuno fa effettivamente. L'analisi predittiva esisteva prima dell'AI. Gli analisti creavano modelli manualmente, elaborando alcune centinaia di punti dati alla volta.
Ciò che l'AI ha cambiato è la velocità e la scalabilità. Un modello di apprendimento automatico può elaborare milioni di punti dati e restituire una previsione in pochi minuti, riducendo quasi a zero un'attività che prima richiedeva ore.
Applicazioni dell'analisi predittiva dell'AI
L'AI è diventata prevalente in numerosi campi. Per le organizzazioni che utilizzano regolarmente l'analisi predittiva, l'utilizzo dell'AI nel processo può migliorare i risultati e migliorare l'efficacia complessiva di un'organizzazione.
Dai un'occhiata a come l'analisi predittiva AI viene utilizzata nei diversi settori di seguito:
Marketing e vendite
Il luogo ideale in cui un'azienda può trarre vantaggio dall'analisi predittiva sono gli strumenti di analisi dei siti web. Utilizzando i dati raccolti dagli utenti del sito web, un'azienda può sviluppare un piano di marketing rivolto direttamente a individui specifici.
Grazie all'analisi predittiva dell'AI, è possibile valutare rapidamente diversi piani per determinare quale soluzione possa essere più efficace per i singoli utenti. La soluzione di marketing specifica può essere implementata anche in tempo reale e rivolta agli utenti che navigano su un sito web.
Servizio clienti
Mentre le aziende cercano di migliorare l'esperienza del cliente fornendo servizi personalizzati, l'uso dell'AI e dell'analisi predittiva ha fornito nuovi modi di usare i dati dei clienti. Applicando l'AI ai dati dei clienti già in possesso di un'azienda e alle nuove informazioni raccolte dai nuovi clienti, un'azienda può creare rapidamente una soluzione che aumenterà la soddisfazione.
Vantaggi dell'uso dell'analisi predittiva AI
L'analisi predittiva AI cambia il modo in cui vengono prese le decisioni, l'efficienza con cui operano i team e l'esperienza dei clienti con un brand. Le aziende che adottano questi strumenti ottengono un vantaggio competitivo rispetto a quelle che continuano ad affidarsi all'istinto. I vantaggi dell'uso di modelli di analisi predittiva per analizzare i dati sono:
- Miglioramento del processo decisionale: quando un'azienda può basare le proprie scelte sui dati anziché su ipotesi, tali decisioni comportano molti meno rischi. I modelli predittivi attingono a dati storici e attuali per individuare le opzioni che hanno maggiori probabilità di dare risultati positivi, consentendo così ai dirigenti di dedicare meno tempo a formulare ipotesi.
- Maggiore efficienza: l'analisi manuale dei dati richiede ore, mentre l'AI predittiva può gestirla in pochi minuti. Invece di assegnare a un team il compito di esaminare i fogli di calcolo, l'analisi predittiva AI fa il lavoro pesante, consentendo ai dipendenti di concentrarsi sulla strategia anziché sull'elaborazione dei numeri.
- Esperienze dei clienti migliorate: i modelli predittivi possono segnalare ciò che un singolo cliente probabilmente desidererà in seguito, che si tratti di un consiglio su un prodotto o di un'email inviata al momento giusto. Le aziende che agiscono in tempo reale in base a questi segnali tendono a registrare una maggiore soddisfazione dei clienti e più acquisti ripetuti.
- Rischio ridotto: individuare un problema prima che si verifichi, che si tratti di un cliente sul punto di abbandonare o di una spedizione che rischia di arrivare in ritardo, offre a un'azienda il tempo di intervenire tempestivamente. È difficile ottenere questo tipo di preavviso senza una previsione basata sull'AI.
Segmenti predittivi e Analytics AI: come lavorano insieme
I segmenti predittivi e i Analytics AI sono progettati per funzionare in sequenza, l'uno che conduce all'altro.
I segmenti predittivi analizzano i dati storici e attuali per raggruppare i clienti in base a ciò che probabilmente faranno dopo: chi è pronto ad acquistare e chi rischia di allontanarsi. Da lì subentra Analytics AI, approfondendo il motivo per cui emergono questi modelli e consigliando cosa fare al riguardo, ad esempio modificare un orario di invio, aggiornare un segmento o cambiare un'offerta, in modo da poter prendere una decisione e metterla in pratica.
Usati insieme, i due trasformano un singolo punto dati in una decisione completa. Uno segnala l'opportunità; l'altro la spiega e indica il passaggio successivo. Per gli operatori di marketing che gestiscono più canali, questa combinazione riduce l'analisi manuale dei dati che prima si frapponeva tra un'intuizione e un'azione.
Migliora le operazioni aziendali con l'analisi predittiva basata sull'AI
Che il tuo team faccia già affidamento sull'analisi predittiva o abbia appena iniziato, il passo successivo è lasciare che l'AI si faccia carico di una parte maggiore del lavoro. I segmenti predittivi e Analytics AI si basano sulla stessa idea: conoscere il tuo pubblico e ogni suo segnale. Insieme, trasformano dati sparsi in previsioni e passi successivi su cui un team di marketing può agire subito.
Mailchimp integra queste funzionalità direttamente nella nostra piattaforma, insieme a una serie completa di strumenti di marketing per email, automazione e segmentazione della clientela. Ovunque si trovi la tua azienda nel suo percorso dei dati, Mailchimp ti offre un modo pratico per mettere al lavoro l’analisi predittiva.