Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale ha trasformato il modo in cui le aziende gestiscono i dati e interagiscono con i clienti, aprendo nuove opportunità per il marketing. Infatti, l’IA permette di analizzare grandi volumi di segnali, consentendo una comprensione più profonda delle preferenze e dei comportamenti. Questo livello di conoscenza permette di creare campagne altamente personalizzate, migliorando l’esperienza e il coinvolgimento del cliente.
In questo contesto, l’adozione dell’IA per identificare e attivare gli interessi degli utenti rappresenta uno strumento innovativo e potenzialmente dirompente nell’individuazione dell’intento della base clienti.
In passato, gli interessi degli utenti venivano identificati esaminando il numero di contenuti visitati in determinate sezioni del sito. Questo approccio, ampiamente utilizzato dalle DMP per il targeting contestuale, era essenzialmente statistico-deterministico e sfruttava la semplice architettura informativa di un sito.
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Successivamente, le grandi piattaforme pubblicitarie come Google hanno rilasciato algoritmi molto raffinati per comprendere il contenuto della pagina letta dall’utente ed estrarne il significato. Oggi, grazie alla diffusione dell’IA su scala globale, abbiamo la possibilità di sfruttare approcci molto simili alle grandi DMP, con due vantaggi principali.
Il primo è che non dobbiamo più affidarci esclusivamente all’architettura dell’informazione: l’IA è in grado di analizzare trasversalmente il sito, comprendere e interpretare i contenuti, estrarne l’essenza e attribuirla correttamente all’utente, indipendentemente dalla sua posizione.
Il secondo vantaggio risiede nella personalizzazione: l’IA ci permette di selezionare con precisione gli interessi che vogliamo estrarre, allineandoli alle esigenze del business e dei clienti.
Come raccontato in dettaglio in uno dei nostri ultimi articoli, in Bytek abbiamo implementato un approccio basato sugli embeddings e sviluppato un algoritmo proprietario per assegnare gli interessi agli utenti in modo accurato. Il processo di onboarding è gestito in modo collaborativo: organizziamo workshop con i clienti per identificare gli argomenti più rilevanti per il loro business (interessi personalizzati), che possono essere tracciati all’interno di pagine e contenuti specifici e poi associati ai singoli utenti. Questo approccio ci permette anche di identificare particolari eventi della vita, che possono influenzare preferenze e comportamenti.
Oltre a tracciare gli eventi della vita e gli interessi personalizzati, identifichiamo anche gli interessi relativi a prodotti o servizi specifici, utilizzando la stessa metodologia. Analizziamo il comportamento degli utenti sulle pagine, precedentemente etichettate tramite IA, e lo confrontiamo sia con la navigazione personale che con quella di altri utenti con preferenze simili.
Questi dati, basati su informazioni di prima parte, arricchiscono la nostra comprensione dell’utente e possono essere attivati in varie piattaforme: CRM, sistemi di marketing automation, campagne su Google Ads e Meta, programmatic e persino sul sito web per una personalizzazione mirata.
Nei paragrafi seguenti, esamineremo in dettaglio le modalità e le strategie per attivare l’analisi degli interessi, evidenziando approcci pratici e personalizzati in grado di ottimizzare il coinvolgimento e i risultati delle campagne di marketing.
Attivazione CRM ed esperienze di Cross-Sell
Un’area di grande potenziale nell’attivazione dei risultati dell’analisi degli interessi degli utenti è il cross-selling. Attraverso l’integrazione degli interessi direttamente all’interno del CRM, questi dati diventano immediatamente disponibili e azionabili per l’area vendite. Ciò consente al team commerciale di agire in modo proattivo. Ad esempio, se l’analisi rivela un interesse per l’assicurazione sulla vita, il venditore può agire rapidamente, attivando una strategia dedicata: può contattare direttamente il cliente o utilizzare modelli di email preconfigurati, pronti per essere inviati quando viene identificato un interesse specifico. Inoltre, queste operazioni possono essere completamente automatizzate raggruppando nel CRM tutti i clienti con interessi simili e inviando loro comunicazioni personalizzate.
Queste strategie sono una pratica essenziale nel marketing moderno. La capacità di capire in tempo reale quando un utente manifesta uno specifico intento d’acquisto è fondamentale. Lavorando con precisione sugli interessi, possiamo identificare queste opportunità e agire di conseguenza.
Inoltre, le comunicazioni basate su interessi specifici e comportamenti osservati non vengono percepite come intrusive dal cliente. Al contrario, i dati mostrano che i tassi di coinvolgimento e conversione migliorano significativamente, poiché il contenuto risuona con il momento esatto e le esigenze dell’utente, creando un’esperienza di maggior valore e rilevanza.
Personalizzazione con gli LLM
L’uso dei Large Language Models per la personalizzazione rappresenta un’altra opportunità per sfruttare l’analisi degli interessi degli utenti. Attraverso il prompt engineering, è possibile includere variabili come le caratteristiche specifiche del cliente, i segmenti di appartenenza, gli interessi rilevati, il valore del cliente (ad esempio il customer lifetime value) e il tono di voce, che può essere identificato anche attraverso l’analisi degli interessi.
Infatti, è possibile creare una tassonomia dei toni di voce e capire quale stile comunicativo viene effettivamente utilizzato sul proprio sito web. Spesso si è convinti di usare un certo tono di voce, ma l’analisi dei contenuti può rivelare che ne viene usato un altro. Questa intuizione può poi essere integrata nei prompt per ottenere risultati di personalizzazione altamente efficaci.
Reporting
Il reporting basato sull’analisi degli interessi fornisce una comprensione approfondita della propria base clienti, consentendo di prendere decisioni informate. Ad esempio, se dopo aver calcolato gli interessi dei singoli utenti applichiamo sistemi di clustering avanzati come i modelli k-means, possiamo identificare i segmenti di clientela più rilevanti e scoprire gli interessi che hanno in comune. Questi insight forniscono indicazioni preziose per affinare le strategie di marketing e vendita.
Una delle strategie chiave è quella di adattare il piano editoriale in base agli interessi prevalenti dei migliori clienti.
Inoltre, se gli utenti mostrano interesse per certi argomenti ma non acquistano i prodotti correlati, potrebbe esserci un disallineamento tra l’offerta e le loro preferenze. In questi casi, è utile rivedere la strategia di prodotto e adattare la comunicazione alle reali esigenze dei clienti.
Un’altra variabile importante è il cambiamento degli interessi nel tempo, specialmente con l’avanzare dell’età dei clienti. Le coorti di clienti, come le generazioni, si evolvono: un’azienda che dieci anni fa aveva una base clienti prevalentemente trentenne si troverà ora di fronte a un gruppo di clienti quarantenni con esigenze e interessi diversi. La capacità di monitorare questi cambiamenti attraverso dashboard che forniscono dati in tempo reale è essenziale per mantenere le strategie di marketing allineate alle esigenze in continua evoluzione della base clienti.
Attivare gli interessi con l’Event-driven Marketing
L’event-driven marketing è un’altra possibile strategia per attivare i dati derivanti dall’analisi degli interessi degli utenti. Grazie alle tecnologie di intelligenza artificiale, è possibile trasformare gli interessi identificati in eventi attivabili in tempo reale. Questo approccio permette di sviluppare azioni reattive basate su trigger specifici, che si attivano al verificarsi di determinati comportamenti o manifestazioni di interesse dell’utente.
Ad esempio, è possibile configurare dei trigger che, quando un utente mostra un particolare interesse, fanno scattare l’invio di email personalizzate, generate dall’IA tramite prompt engineering. Parallelamente, si possono attivare strategie di retargeting su piattaforme come YouTube, creando campagne specifiche verso cluster di utenti che hanno espresso recentemente un certo interesse.
Un ulteriore livello di personalizzazione può essere raggiunto attraverso l’uso di strumenti come Mutiny, che permettono di modificare l’esperienza utente in tempo reale. In questo contesto, un’azienda può cambiare dinamicamente l’aspetto delle landing page o di contenuti specifici sul proprio sito web in base agli interessi espressi dall’utente. Quando un utente visita la pagina, il sistema ne riconosce l’interesse e adatta immediatamente il contenuto, presentando offerte o promozioni su misura per massimizzare l’efficacia della comunicazione e del coinvolgimento.
Comprendere le diverse finestre decisionali è fondamentale, poiché permette di calibrare in modo ottimale la pressione media e le attività di personalizzazione, sfruttando i momenti più opportuni per influenzare la scelta del consumatore.
