L'importanza dei CDP alimentati da AI e ML nell'era del marketing empatico

Molte aziende sono alla ricerca di una maggiore attenzione al cliente, poiché questo favorisce relazioni migliori, un'incremento dei guadagni e una riduzione dei costi operativi. Il marketing empatico, che mette il cliente al primo posto, è la chiave per raggiungere questo obiettivo. Sebbene possa sembrare paradossale, l'utilizzo di piattaforme di dati sui clienti (CDP) alimentati da machine learning (ML) e intelligenza artificiale (AI) può facilitare la connessione umana e costruire la fiducia tra le aziende e i consumatori. Con un CDP, i brand possono personalizzare il percorso del cliente in base ai desideri e alle motivazioni individuali, ottenendo un'esperienza più significativa per il cliente. Perché i CDP alimentati da ML sono di livello successivo? I CDP stanno diventando sempre più diffusi in settori come il commercio al dettaglio, la sanità e i servizi finanziari. Consolidando i dati da varie fonti e utilizzando il machine learning, i CDP offrono rappresentazioni accurate del comportamento del cliente, che a loro volta possono informare non solo il marketing, ma anche altri dipartimenti. Con l'integrazione del machine learning in prodotti come Acquia CDP, i punti dati provenienti da diverse fonti vengono analizzati per generare business intelligence che evidenzia modelli e tendenze. Mentre gli esseri umani potrebbero analizzare manualmente i dati, sarebbe un processo molto lungo. Casi d'uso per i CDP alimentati da ML I CDP utilizzano dati e interazioni passati con un brand per creare un profilo completo del cliente, che include informazioni come se un acquisto è stato effettuato in negozio o se è stata lasciata una recensione del prodotto. Il machine learning utilizza quindi l'analisi predittiva per anticipare il comportamento e le preferenze del cliente in tempo reale. Questa capacità di comprendere e prevedere il comportamento del cliente è un tratto distintivo del marketing empatico, poiché consente raccomandazioni di prodotto personalizzate che si allineano con i gusti e le preferenze individuali. Altri esempi includono: - La tua attività sta pianificando la chiusura di molti negozi poiché si sta spostando verso un modello di e-commerce. Un CDP può identificare quei clienti che fanno acquisti principalmente o esclusivamente in negozio, in modo che il tuo team di marketing possa offrire la spedizione gratuita per attenuare la transizione dal loro canale di acquisto preferito. Il cioccolatiere GODIVA ha avuto una situazione simile durante la pandemia di Covid-19 e ha visto triplicare i tassi di clickthrough delle email, insieme ad altri risultati impressionanti. - Oppure, diciamo che la tua organizzazione è nella sanità. Un CDP può identificare i pazienti in base alla loro condizione e raccomandare contenuti appropriati, come studi clinici o opzioni di trattamento. - Nel commercio al dettaglio, ci possono essere clienti che visualizzano ripetutamente un articolo ma non lo acquistano. Il machine learning può registrare questo comportamento e avvisare tali clienti via SMS quando il prezzo scende. La loro risposta consente alle organizzazioni di valutare chi potrebbe essere più sensibile al prezzo e inviare coupon in futuro. - Forse l'attività sta prosperando, e i tuoi team di rev ops e sviluppo aziendale stanno guardando all'espansione in nuove città o mercati. Un CDP può aiutare a guidare le decisioni su quali località possono supportare meglio questa iniziativa mostrando i negozi esistenti che potrebbero essere sopraffatti dal traffico e quindi potrebbero utilizzare un altro negozio fisico per gestire l'eccesso di clienti. Oppure i dati potrebbero rivelare vendite stabili all'estero in Asia. Forse è il momento di aprire una succursale a Hong Kong. - Oppure diciamo che sei un fornitore di software per piccole imprese e liberi professionisti. In base ai dati dei tuoi call center o del servizio clienti, un CDP può aiutare a identificare punti di dolore costanti, guidando così lo sviluppo del prodotto e forse riducendo il churn. Ad esempio, potresti inviare una email che riconosce le loro preoccupazioni ripetute, condividere la roadmap del prodotto che affronta quei punti di dolore e offrire uno sconto.