04/07/2018

digital

La Customer Intelligence è una strada percorribile

 

Zamboni (3rdPlace): come portare davvero valore alle aziende

"Solo l'applicazione di modelli di intelligenza artificiale, integrata ad una solida data governance digitale, può fornire un modello di Customer Intelligence realmente utile per le aziende", ha dichiarato Claudio Zamboni, Partner Managing Director di 3rdPlace. "Infatti, oggi è necessario potere tracciare dei profili di consumo basati su informazioni che sono a disposizione in vario modo e in varie forme, da quelli socio-demografici ai comportamenti, dagli interessi alle interazioni. Tutti questi dati, riorganizzati e analizzati, diventano uno strumento di business formidabile".

La Customer Intelligence  una strada percorribile

3rdPpace ha contribuito al successo di alcune importanti realtà del settore retail impegnate nella valorizzazione dei propri shop online e i risultati sono stati mostrati in anterprima al recente Netcomm Forum 2018. "La nostra metodologia ha permesso di incrementare a due cifre il Conversion Rate", ha dichiarato Zamboni. "Andando a sommare ai dati già in possesso delle aziende a quelli forniti consapevolmente dagli utenti e integrandoli con i comportamento d'acquisto di utenti con caratteristiche simili, il nostro sistema è in grado di imparare associando dati e informazioni apparentemente non correlate tra loro per fornire risposte molto precise. Sono convinto che 3rdPlace possa davvero fornire un aiuto efficace alla Digital Intelligence, portando sul mercato soluzioni innovative".
Intelligenza artificiale per i comportamenti dei clienti

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Se i dati aziendali prevedono strumenti come il CRM per memorizzare i punti di contatto, oggi i consumatori adottano un approccio multicanale e sono più sfuggenti. "Poniamo il caso del lancio di nuovi prodotti - ha incalzato Zamboni -: avere a disposizione un'analisi delle previsioni basate su di un target di riferimento aiuta, avere lo storico degli acquisti è di aiuto, ma è determinante avere le informazioni offline, ma anche i dati delle esperienze d'acquisto dei clienti dei negozi fisici. Noi guardiamo i clienti, le loro esperienze d'acquisto, definiamo le categorie e le regole per il tracciamento dei dati e poi l'intelligenza artificiale aiuta ad assemblarli. Questo modo di operare ci permette di avere una visione completa e di poter anticipare gli sviluppi futuri. In pratica, misurare e prevedere l'impatto dei comportamenti e dei prodotti sul mercato offre una serie di informazioni utili a tante figure aziendali: dalle vendite al marketing, ma anche alla produzione e distribuzione. I report sono volti a semplificare la visione dei dati e renderli immediatamente leggibili. La personalizzazione è piuttosto spinta, perché le analisi sono estremamente specifiche ai prodotti, ai mercati e ai servizi offerti ai clienti. Utilizziamo il machine learning per interpretare i dati e questi algoritmi tendono ad affinarsi sempre più con il trascorrere del tempo. E' una piccola rivoluzione concreta nel settore".



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