IA e dati di prima parte: una sinergia per il successo aziendale

Oggi parliamo spesso di dati di prima parte, ma cosa sono esattamente? I dati di prima parte possono essere divisi in due categorie principali:

• Dati osservati: includono informazioni come l’età dei clienti, il negozio preferito, la data dell’ultimo acquisto, gli articoli acquistati e l’importo speso. Questi dati aggregati possono essere utilizzati per alimentare l’intelligenza artificiale, creando esperienze utente personalizzate e Prediction accurate.
• Dati modellati: questi dati derivano dai dati osservati ma sono ottenuti utilizzando tecniche di data mining. Per esempio, è possibile aggregare tutte le interazioni di un utente con un sito web per identificare i suoi interessi principali, prevedere il rischio di abbandono o determinare a quale cluster appartiene, che si tratti di un cliente top o fedele. Questi sono dati modellati di prima parte, in quanto derivano dalla modellazione di dati osservati che diventano etichette intelligenti estremamente importanti.

I modelli utilizzati nel business per estrarre informazioni dai dati osservati rientrano in due ampie categorie: modelli di prediction e modelli di detection.

• Modelli di prediction: forniscono informazioni inedite che non sono esplicitamente presenti nei dati. Partendo dai dati storici o dall’osservazione del comportamento di altri clienti, questi modelli prevedono il comportamento futuro di uno specifico utente. Ad esempio, possono rispondere a domande sulla probabilità che l’utente X pianifichi una chiamata per una demo del prodotto o su quanto l’utente Y spenderà nei prossimi mesi. I modelli di prediction più comunemente usati nel business sono i modelli di classificazione (che classificano gli utenti in determinate categorie: acquisterà il servizio/non acquisterà il servizio) e i modelli di regressione (che prevedono specifici valori futuri).
• Modelli di detection: estraggono caratteristiche inerenti ai dati che non sarebbero rilevabili a occhio nudo. Possono determinare, ad esempio, il tipo di cliente (nuovo, top, a rischio di churn) o identificare l’interesse attuale di un utente. Per determinare il tipo di cliente si usa il clustering, che crea gruppi di utenti simili. Gli algoritmi comuni per il clustering includono K-means, Hierarchical Clustering e DBscan. Il K-means è il più semplice e il più utilizzato.

I modelli di detection sono utilizzati anche per rilevare anomalie; ne sono un esempio un aumento anomalo delle sessioni o un picco di traffico organico al sito web, identificati analizzando le serie temporali. Per rispondere a domande complesse sui dati dei clienti e ottimizzare le strategie di marketing e vendita, è essenziale scegliere l’algoritmo giusto in base alla quantità, qualità e tipo di dati disponibili. L’approccio migliore può variare a seconda delle specifiche esigenze aziendali e del contesto applicativo.

Algoritmi di Prediction e Detection per il business.

I metodi di analisi che dimostrano la maggiore efficacia e impatto nel contesto aziendale sono: classificazione, regressione, clustering e una combinazione di NLP e clustering.

Classificazione

I modelli di classificazione stimano la probabilità che un individuo appartenga a una particolare classe. Sono particolarmente utili per prendere decisioni basate su dati predittivi. Ad esempio, per determinare se un utente si iscriverà a una newsletter, l’algoritmo stima la probabilità di iscrizione in base a variabili come il comportamento di navigazione, il tipo di dispositivo utilizzato, il browser, le dimensioni dell’azienda in cui lavora e l’ultima visita al sito. Se la probabilità è alta, l’algoritmo classifica l’utente come probabile iscritto. Inoltre, l’algoritmo identifica le variabili più influenti nel modello, fornendo informazioni essenziali per ottimizzare le strategie di marketing.

Regressione

Questa analisi permette di stimare il valore di una variabile per un individuo sulla base di dati storici. Ad esempio, analizzando il comportamento passato di un utente e confrontandolo con utenti simili, è possibile prevedere quanti prodotti acquisterà nei prossimi sei mesi. Anche in questo caso, si tratta di algoritmi predittivi.

Clustering

Il clustering è una tecnica di machine learning non supervisionata che raggruppa gli individui in cluster, in modo che quelli all’interno di un gruppo siano il più possibile simili tra loro e il più possibile diversi dagli altri gruppi. Questa divisione è utile per azioni di marketing mirate. Gli algoritmi di clustering non fanno previsioni ma evidenziano caratteristiche intrinseche negli individui, permettendo di identificare, ad esempio, clienti economici o premium in base alle loro caratteristiche, al comportamento, agli interessi e alle transazioni passate.

NLP+Clustering

Combinando gli algoritmi di Natural Language Processing (NLP) e il clustering, è possibile assegnare uno o più interessi a ogni cliente o utente. Ad esempio, analizzando le visualizzazioni di pagina su un sito con migliaia di pagine tematiche, si può evitare di ottenere un elenco infinito di interessi raggruppando le pagine in macro-categorie. In Bytek, questo processo inizia con un algoritmo NLP che analizza e comprende il contenuto delle pagine, seguito da un algoritmo di clustering che raggruppa le pagine per argomento, facilitando così l’identificazione degli interessi degli utenti per le azioni di marketing.

Implementazione di algoritmi di prediction e detection nel business

Gli algoritmi analizzati costituiscono i pilastri fondamentali per lo sviluppo di strategie efficaci non solo per il marketing e le vendite, ma per l’intero business. Esempi specifici di applicazione di questi algoritmi in contesti aziendali concreti sono presentati nei paragrafi seguenti.

Analisi dei punti di abbandono nei processi di onboarding.

Utilizzando i dati di prima parte per alimentare gli algoritmi di scoring e churn, un istituto finanziario o assicurativo con un processo completamente digitale può identificare i punti critici nei processi di onboarding. Questa analisi consente di attivare strategie mirate di engagement e recupero, migliorando significativamente i tassi di conversione nei processi di acquisizione clienti.

Lo scoring aiuta a determinare la probabilità di conversione di un utente, mentre l’algoritmo di churn prevede se l’utente sta per abbandonare il percorso di onboarding. Questo è particolarmente utile per gli istituti finanziari o assicurativi che operano attraverso funnel di onboarding digitali. Un utente che entra nel processo di onboarding e riceve un punteggio di propensione elevato, basato sul suo comportamento e su quello di altri utenti convertiti, è considerato un potenziale cliente di valore con un’alta probabilità di attivare un conto corrente o richiedere una consulenza.

Se il tasso di churn aumenta durante il percorso di navigazione dell’utente, ciò indica una probabile insoddisfazione dell’utente, che potrebbe essere dovuta a difficoltà nel reperire documenti o altri problemi. In questo scenario, gli algoritmi di intelligenza artificiale segnalano che il cliente è troppo importante per essere perso, consentendo di attivare strategie di retargeting, email marketing, personalizzazione della customer experience, mobile marketing e altre tattiche per ridurre il tasso di churn e riportare l’utente nel funnel di conversione.

Avviso di rischio di abbandono del cliente

Un altro caso di studio significativo riguarda l’implementazione di un algoritmo di churn focalizzato sui clienti esistenti da parte di un brand che opera nel settore retail con una presenza sia fisica che digitale.

Attraverso l’uso di tecnologie di intelligenza artificiale, l’azienda analizza e interpreta i dati comportamentali degli acquirenti, categorizzandoli in cluster specifici. Questo approccio permette di sviluppare ed eseguire strategie di fidelizzazione mirate, adattate al profilo e alle esigenze di ogni cluster, con l’obiettivo di prevenire e contrastare efficacemente il churn.

Per la catena retail, è essenziale trattenere i Top Client, ovvero coloro che effettuano acquisti frequenti, sono fedeli da molti anni e non hanno mai smesso di visitare i negozi fisici e digitali. Nel caso in cui un tale cliente smetta di frequentare i negozi per un periodo prolungato, il tasso di churn aumenta e l’azienda riceve una notifica di anomalia. In questa fase, il brand può intervenire inviando email personalizzate e attivando azioni di vendita diretta. La capacità di eseguire queste operazioni su larga scala per migliaia di clienti rende l’investimento nell’intelligenza artificiale altamente scalabile e conveniente.

Prompt Engineering con dati di prima parte

Nel mondo della GenAI, i modelli calcolano statisticamente la probabilità che una parola sia affine a una parola precedente. Un’agenzia di marketing che mira a massimizzare l’efficacia della GenAI deve creare esperienze utente che riflettano accuratamente i valori, gli obiettivi e il pubblico del brand cliente. Questo approccio strategico consente di sviluppare soluzioni innovative e personalizzate, assicurando che ogni campagna sia perfettamente allineata con l’identità del brand e risuoni autenticamente con la sua base di clienti, sfruttando al meglio il potenziale offerto dalla tecnologia.

Per raggiungere questo obiettivo, è essenziale sviluppare prompt che integrino i valori dell’azienda cliente, i valori degli utenti target, i loro interessi, il cluster a cui è destinato il messaggio/immagine, il tone of voice dell’azienda o quello del pubblico target. Questo processo ti permette di creare contenuti in grado di coinvolgere efficacemente il pubblico di riferimento, poiché saranno perfettamente allineati con le loro aspettative e i loro valori.

In questo modo, sfrutti davvero la GenAI istruendola con informazioni tratte da modelli che hanno estratto il massimo dai dati di prima parte disponibili, come i cluster target, il tono di voce, i valori e gli interessi.

Personalizzazione omnicanale

Nel settore FMCG (Fast-Moving Consumer Goods), un leader del settore mira a creare contenuti altamente personalizzati per ogni canale di comunicazione in cui investe. Questa strategia assicura che il messaggio promozionale sia ottimizzato per raggiungere e coinvolgere efficacemente il pubblico target, migliorando l’efficacia della comunicazione e massimizzando il ritorno sull’investimento su ogni piattaforma utilizzata.

L’obiettivo principale è implementare un’efficace personalizzazione omnicanale, resa possibile grazie all’uso di dati di prima parte e dell’intelligenza artificiale generativa. Ad esempio, analizzando le performance storiche dei canali, se YouTube si dimostra performante con video brevi per il brand, questa informazione viene utilizzata per creare prompt video specifici. Allo stesso modo, se i post con immagini funzionano meglio su Facebook, le informazioni sul formato e i dati generati dall’IA, come i top customer e i loro interessi tematici e di prodotto, vengono integrati nel prompt. Questo processo consente la produzione di contenuti su misura per il pubblico target, il brand e il canale prescelto, garantendo il massimo impatto della campagna.

In assenza di dati di prima parte o di modelli efficaci, l’uso dell’IA generativa rischia di produrre contenuti generici con scarse performance e poca aderenza alle esigenze aziendali.

Inoltre, è fondamentale scegliere soluzioni software e piattaforme collegate all’ecosistema esterno, come piattaforme ADV, CRM e siti web aziendali. Senza queste connessioni, rischi di avere modelli efficaci che rimangono confinati nelle dashboard, offrendo analisi interessanti ma non realmente azionabili.

La Bytek Prediction Platform mira a risolvere questo problema combinando dati di prima parte centralizzati e integrati con algoritmi proprietari di prediction e detection. Le informazioni ottenute vengono trasformate in attributi intelligenti azionabili su varie piattaforme di marketing grazie a moduli di connessione, garantendo così la massima efficacia delle campagne.