Come sfruttare l'intelligenza artificiale per migliorare la fedeltà dei clienti nel 2024

L'intelligenza artificiale, o AI, ha trasformato il modo in cui le aziende operano e trovano opportunità di crescita.

Un sondaggio del 2023 ha rivelato che i professionisti del marketing globale utilizzano l'intelligenza artificiale per allineare la creazione di contenuti e il marketing con l'intento di ricerca, migliorare l'esperienza dell'utente del sito web e incrementare le classifiche dei motori di ricerca.

Sebbene questi siano i tre obiettivi principalitutti gli sforzi mirano a raggiungere un unico obiettivo: acquisire clienti e rafforzarne la fedeltà. Ma come si fa a sfruttare l'intelligenza artificiale in modo efficiente per massimizzare il coinvolgimento e la fidelizzazione dei clienti in questo panorama di marketing contemporaneo?

Le migliori pratiche di AI per il marketing della fedeltà

Mentre le strategie di marketing sono uniche per ogni azienda, l'intelligenza artificiale offre tattiche di ottimizzazione valide per tutti. Ecco quindi le migliori pratiche per migliorare la fidelizzazione dei clienti nel 2024:

1. Integrare i chatbot nei canali di vendita

L'esperienza del cliente si riferisce alle impressioni che i clienti hanno del vostro marchio durante il loro percorso di acquisto. Fattori come la facilità di risoluzione e la navigazione tra i canali di vendita influenzano queste impressioni.

L'intelligenza artificiale contribuisce ad arricchire l'esperienza dei clienti semplificando ogni punto di contatto, in particolare il servizio clienti e l'assistenza, per rispondere immediatamente alle preoccupazioni e fornire un movimento senza soluzione di continuità all'interno dei siti web e dei profili dei social media. Tra le integrazioni di rilievo per l'assistenza clienti ci sono i chatbot.

I chatbot sono programmi informatici che utilizzano l'intelligenza artificiale conversazionale per automatizzare messaggi e risposte. Queste integrazioni consentono ai clienti di trovare e comprendere facilmente le informazioni senza ricerche manuali o interventi umani.

Allo stesso tempo, i chatbot forniscono un'assistenza 24/7 che serve i clienti anche quando gli agenti sono offline. È possibile automatizzarli con risposte basate sulle domande più frequenti, consentendo ai clienti di raggiungere e conoscere meglio la vostra azienda nel momento più opportuno.

Tuttavia, le risposte basate sulle domande frequenti sono caratteristiche tradizionali dei chatbot, che richiedono agli utenti di selezionare i suggerimenti per far avanzare la conversazione.

Nel corso del tempo, i chatbot sono diventati capaci di programmazione complessa e di comprensione del linguaggio naturale (NLU), consentendo agli utenti di avviare conversazioni senza dover scegliere i suggerimenti. Questi algoritmi hanno innovato i chatbot consapevoli del contesto e in grado di comprendere il linguaggio umano.

Supponiamo di essere il proprietario di un'agenzia di viaggi con un sito web dotato di un chatbot. Quando un visitatore invia un messaggio per chiedere consigli di viaggio, il chatbot chiede di specificare le sue preferenze. Poi, gli algoritmi analizzano la risposta per fornire suggerimenti in linea con gli interessi e le esigenze dell'utente.

Di seguito sono riportati alcuni esempi di integrazioni di chatbot sui canali di vendita dei marchi:

Il chatbot del marchio di salute e benessere Mindvalley consente agli utenti di scegliere se imparare da loro o contattare l'assistenza clienti:

Con la continua evoluzione dei chatbot, gli sviluppatori scalano le applicazioni AI come l'apprendimento automatico e profondo per sviluppare algoritmi che migliorano le capacità di comprensione ed elaborazione dei chatbot. Sfruttando queste tecnologie è possibile fornire un'assistenza versatile ai clienti, che rafforza la fidelizzazione e la fedeltà.

2. Creare raccomandazioni personalizzate

L'intelligenza artificiale può rafforzare la personalizzazione delle campagne di marketing. 

Le integrazioni di machine learning e di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) analizzano in modo completo le esigenze, gli interessi, le preferenze e i comportamenti dei consumatori, aiutandovi a sviluppare strategie che risuonino con i clienti potenziali. Questo vantaggio è essenziale per costruire relazioni forti e autentiche con i clienti.

Per questi motivi, l'analisi AI dei clienti può creare raccomandazioni ed esperienze personalizzate in base alle interazioni, alla cronologia delle transazioni e ai comportamenti dei clienti.

Ad esempio, gli utenti che fanno acquisti sul vostro sito web possono ricevere suggerimenti sui prodotti che corrispondono alle loro preferenze e ai loro acquisti passati. Allo stesso modo, gli utenti che interagiscono e si impegnano costantemente con i contenuti relativi alla proprietà della casa e che potrebbero aver bisogno di tassi di interesse più bassi o di condizioni di mutuo migliori, potrebbero ricevere raccomandazioni di finanziamento come un rifinanziamento della casa nelle loro applicazioni di mobile banking.

Ecco un esempio di raccomandazioni personalizzate su Amazon. L'utente ha ricevuto suggerimenti in base alle inserzioni visualizzate in precedenza.

Inoltre, l'intelligenza artificiale consente di creare programmi di fidelizzazione personalizzati per ogni cliente. I clienti che acquistano spesso scarpe riceveranno offerte di sconto per il loro prossimo acquisto, mentre quelli che mostrano interesse per altri prodotti riceveranno promozioni in base alle loro preferenze.

L'annuale di Spotify Avvolto è un famoso esempio di programma di fidelizzazione personalizzato che utilizza l'intelligenza artificiale. Questa funzione analizza le abitudini di ascolto degli utenti in un arco di tempo specifico e crea un riepilogo basato su queste informazioni. Mostra i migliori artisti, i generi, le canzoni e i messaggi dei cantanti:

Questa personalizzazione intelligente è un elemento da incorporare nelle vostre strategie di marketing 2024, in quanto contribuisce a fornire un'esperienza più allettante e gratificante ai clienti.

3. Implementare l'analisi predittiva

L'analisi predittiva è un'applicazione di IA che utilizza algoritmi di apprendimento automatico e statistico per prevedere i risultati. algoritmi statistici per prevedere i risultati sulla base di dati storici. Nel marketing, questa tecnologia prevede l'utilizzo dei dati dei clienti per prevedere i loro interessi, preferenze e comportamenti futuri.

L'implementazione dell'analisi predittiva nelle strategie di acquisizione dei clienti può produrre i seguenti vantaggi:

• Vi aiuta ad analizzare i grandi dati demografici dei consumatori, classificando i potenziali clienti in base alle vostre esigenze in pochi clic. È quindi possibile ridimensionare queste informazioni per creare campagne pubblicitarie iper-targettizzate.
• Identifica i segmenti di mercato non sfruttati che offrono opportunità di crescita, consentendovi di espandere la vostra base di clienti e la vostra portata.
• Esegue una revisione storica di tutte le interruzioni e gli incidenti del servizio negli ultimi 12-24 mesi. Questa analisi olistica può rivelare problemi potenziali e comuni relativi a soluzioni specifiche, aiutandovi ad affrontarli e modificarli per evitare inconvenienti.
• Migliora l'analisi del sentiment determinando se il feedback dei clienti ha sfumature positive, negative o neutre, consentendo di affrontare i potenziali problemi per migliorare la soddisfazione dei clienti e creare campagne di marketing più incentrate sul cliente.
• Calcola il valore di vita del cliente, o CLV, per determinare i clienti di alto valore. Questa analisi vi aiuta a reindirizzare e coltivare i vostri sforzi e le vostre risorse verso i clienti fedeli, per aumentare la fidelizzazione e la redditività.
• Aiuta a creare un percorso d'acquisto ideale per il cliente, analizzando come i potenziali clienti potrebbero percepire e utilizzare i vostri prodotti o servizi attraverso i dati storici dei clienti precedenti.
• Churn combina le parole change e turn, ovvero i clienti abbandonano un servizio o migrano verso i concorrenti dello stesso settore. Le previsioni di churn sono molto importanti per mantenere i clienti e attirarne di nuovi.

Casi di studio di aziende che sfruttano l'IA per migliorare la fidelizzazione dei clienti

Un caso di studio sull'analitica predittiva si è concentrato sulla previsione del "churn" in una grande banca brasiliana.

Lo studio ha rilevato che i bassi tassi di abbandono dimostrano che i clienti che hanno rapporti solidi con l'istituto, che contraggono più prestiti e che dispongono di un maggior numero di prodotti e servizi hanno meno probabilità di chiudere il conto corrente.

Al contrario, alti tassi di abbandono rivelano che molti clienti stanno abbandonando il servizio.

Questa previsione utilizza quattro serie di dati: il comportamento del cliente, le variabili del macroambiente, le percezioni del cliente e i dati demografici del cliente.

Inoltre, sottolinea l'importanza di investire in strategie di cross-selling e upselling per fidelizzare i clienti.

1. Aggiungere elementi di gamification

Un'altra strategia da incorporare nelle vostre strategie di marketing per il 2024 è l'IA gamification.

Gamification AI utilizza tecnologie intelligenti per rendere gli elementi di gamification più personalizzaticoinvolgenti e adattivi. Questa fusione consente di creare esperienze reattive e personalizzate in base alle preferenze e agli interessi dei clienti.

Con l'intelligenza artificiale della gamification, potete integrare elementi come sfide, badge, livelli e giochi con incentivi per motivare i clienti a giocare e a guadagnare premi dai vostri programmi di fidelizzazione.

Ad esempio, un marchio di fitness utilizza l'intelligenza artificiale per analizzare i dati dei clienti, come le attività preferite, le routine di allenamento e gli obiettivi di fitness, per i programmi di fidelizzazione. 

Utilizzano queste informazioni per creare sfide personalizzate, incoraggiando i clienti a impegnarsi in attività in linea con i loro interessi. Questi programmi possono consistere nel completare un numero specifico di allenamenti entro un determinato periodo di tempo o nel guadagnare premi per il raggiungimento di una pietra miliare del fitness.

Questo approccio gamificato contribuisce a migliorare il coinvolgimento dei clienti, rendendo le interazioni più interattive. Allo stesso tempo, riconoscere e premiare gli sforzi dei clienti può favorire il legame emotivo, approfondendo il senso di fedeltà.

Un esempio di gamification dell'IA è il programma "POP" di Funko.POP! Yourself!" Questa funzione consente agli utenti di creare i propri Funko pops, che possono essere acquistati o salvati come avatar.

Inoltre, è possibile aggiornare i programmi di fidelizzazione basati su AI e gamificati per garantire che rimangano rilevanti per i clienti. Questo non solo mantiene i programmi interessanti, ma aiuta anche a rafforzare le nuove tattiche di riconoscimento che alimentano il legame emotivo dei clienti con il vostro marchio.

Un esempio di programma di fidelizzazione gamificato con meccanismi di ricompensa è il McDonald's Buy Five Get One Free McCafe. Il programma di fidelizzazione infonde un senso di esclusività, poiché solo chi partecipa può godere dei vantaggi. Grazie alla gamification della promozione, McDonald's crea un'esperienza di acquisto avvincente e gratificante per i clienti, che in ultima istanza si fidelizzano al marchio e ripetono l'attività.

Per questo motivo, l'intelligenza artificiale della gamification è uno strumento all'avanguardia, che fonde strategicamente psicologia, tecnologia e marketing per aumentare il coinvolgimento e la fidelizzazione dei clienti.

2. Innovare e scalare i vostri prodotti o servizi

L'intelligenza artificiale può essere uno uno strumento irresistibile per l'innovazione di prodotti o serviziun vantaggio che alcuni marketer trascurano. Oltre a comprendere le preferenze dei consumatori e a prevedere i comportamenti futuri, dovreste utilizzare questa tecnologia per innovare e scalare i vostri prodotti o servizi.

Il vantaggio critico dell'AI nelle innovazioni di prodotto o di servizio risiede nella sua capacità di fornire un benchmarking longitudinale approfondito che non si basa su sondaggi generici. Il benchmarking è un metodo distinto che monitora i cambiamenti e le tendenze dei prodotti e dei servizi nel tempo. 

Questa tecnologia intelligente offre le seguenti strategie innovative:

• Analisi dei dati a lungo termine: Utilizza i dati storici per analizzare come le tendenze e i cambiamenti influenzeranno i vostri prodotti e servizi.
• Analisi della concorrenza: A differenza dell'analisi tradizionale dei concorrenti che monitora le opportunità e le lacune, l'IA offre una valutazione scalabile che prevede come i vostri prodotti o servizi si collochino rispetto ai concorrenti una volta lanciati e utilizzati dai clienti.

Inoltre, l'IA consente di sfruttare l'"effetto volano", una strategia che si basa sulla costanza per aumentare lo slancio e garantire un miglioramento continuo. Più si utilizza l'IA, più dati apprende, aiutandola a ottenere prestazioni migliori di prima. 

Pertanto, innovare e scalare i vostri prodotti o servizi con l'IA può garantire la loro competenza a lungo termine sul mercato.

Abbracciare l'intelligenza artificiale per costruire una base di clienti fedeli

L'intelligenza artificiale promette operazioni semplificate che creano esperienze più personalizzate, mirate, interattive e gratificanti per i clienti. L'adozione di questa tecnologia consente di sfruttare la sua capacità di aiutare a promuovere una base di clienti fedeli che possono diventare sostenitori del marchio nel lungo periodo.