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Nell’era del marketing data-driven, la capacità di prevedere se un utente compirà un’azione chiave - come un acquisto, una registrazione o una richiesta di contatto - è diventata essenziale per ottimizzare strategie di acquisizione, conversione e fidelizzazione. Questo approccio predittivo prende il nome di propensity modeling.
Cos’è il propensity modeling
Il propensity modeling consiste nell’addestrare un modello di machine learning supervisionato in grado di assegnare a ogni utente un propensity score: una probabilità stimata che quell’utente compia una determinata azione in un intervallo temporale definito.
A differenza del lead scoring tradizionale basato su regole statiche (es. +10 punti per apertura email), il modello predittivo apprende dai dati storici reali - come comportamenti di navigazione, interazioni passate, fonti di acquisizione e cronologia degli acquisti - per produrre stime affidabili e aggiornabili.
Dal punto di vista tecnico, i modelli più comuni includono:
- Logistic Regression, per baseline semplici e interpretabili;
- Gradient Boosted Decision Trees, per dataset con pattern complessi;
- Neural Network architectures, per ambienti omnicanale con grandi volumi di dati sequenziali.
Le feature più rilevanti includono variabili transazionali (recency, frequency, monetary), segnali comportamentali (clickstream, engagement), dati contestuali e storici di risposta alle campagne.
Il modulo Action Prediction nella Bytek Prediction Platform
All’interno della Bytek Prediction Platform, il modulo proprietario Action Prediction implementa un avanzato modello di propensity modeling, progettato per stimare in modo accurato e continuo la probabilità che ciascun utente compia un’azione ad alto valore per il business.
Come funziona
Il modulo Action Prediction si basa su un approccio supervisionato e altamente configurabile, che sfrutta dati di prima parte e modelli proprietari per stimare la probabilità che un utente compia un’azione rilevante. Di seguito sono riportate le principali fasi operative che abilitano il funzionamento del modello.
- Addestramento su eventi business-critical
Il modello può essere configurato per qualsiasi evento target: una conversione online, una richiesta demo, una prenotazione, un acquisto ad alta marginalità. - Input da fonti integrate nel Marketing Cloud Data Warehouse
I dati provengono da sistemi CRM, eCommerce, app, advertising e customer care, consolidati in una singola customer view alimentata da dati di prima parte consensati. - Output in formato attivabile
Il propensity score viene scritto all’interno del profilo utente e può essere utilizzato per trigger personalizzati, email/SMS automation, CRM enrichment o bidding ottimizzato.
Use case abilitati
Il modulo Action Prediction abilita numerosi scenari applicativi che migliorano la capacità delle aziende di agire in modo tempestivo, mirato e strategico lungo l’intero funnel.
- Prioritizzazione delle lead: classificazione dinamica dei contatti in base alla probabilità di conversione, per aiutare i team sales e CRM a concentrarsi sui prospect a più alta propensione.
- Identificazione degli intenti di acquisto: rilevazione anticipata di segnali comportamentali e micro-azioni che indicano un interesse concreto dell’utente, utile per attivare campagne mirate o nutrire opportunità commerciali.
- Segmentazione comportamentale: definizione di audience ad alto potenziale attraverso soglie di propensione, per campagne personalizzate su email, SMS, display e canali paid.
- Marketing automation predittiva: attivazione automatica di messaggi, workflow o trigger specifici in base al livello di propensione, riducendo la latenza tra intenzione e azione.
- Value-based bidding: trasmissione del propensity score come segnale custom alle piattaforme pubblicitarie, abilitando strategie di bidding calibrate sul valore economico atteso della conversione, e non solo sulla probabilità generica.
- Churn prevention: monitoraggio delle variazioni negative nella propensione, per identificare clienti a rischio abbandono e intervenire in modo tempestivo con azioni di retention o win-back.
L’AI model Action Prediction funziona come un layer predittivo nativamente integrato nell’infrastruttura marketing, sales e advertising, che consente alle aziende di trasformare i segnali comportamentali in decisioni attivabili.