Analisi degli Interessi e AI: personalizzazione, automazione e reporting per massimizzare il ROI

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’AI permette di analizzare grandi volumi di segnali, consentendo una comprensione più profonda delle preferenze e dei comportamenti. Questo livello di conoscenza consente la creazione di campagne altamente personalizzate, migliorando l’esperienza e l’engagement del cliente.

In questo contesto, l’adozione dell’AI per identificare e attivare gli interessi degli utenti rappresenta uno strumento innovativo e potenzialmente dirompente nell’identificazione 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.

Successivamente, 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’AI 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 informativa: l’AI 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’AI ci consente di selezionare con precisione gli interessi che vogliamo estrarre, allineandoli alle esigenze aziendali 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 i temi 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 consente anche di identificare particolari eventi di vita, che possono influenzare preferenze e comportamenti.

Oltre a tracciare eventi di vita e interessi personalizzati, identifichiamo anche interessi relativi a prodotti o servizi specifici, utilizzando la stessa metodologia. Analizziamo il comportamento degli utenti sulle pagine, precedentemente etichettate utilizzando l’AI, e lo confrontiamo sia con la navigazione personale che con quella di altri utenti con preferenze simili.

Questi dati, basati su informazioni first-party, 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 personalizzazioni mirate.

Nei paragrafi seguenti, esamineremo in dettaglio i modi e le strategie per attivare l’analisi degli interessi, evidenziando approcci pratici e personalizzati che possono ottimizzare l’engagement 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 nel CRM, questi dati diventano immediatamente disponibili e utilizzabili per l’area vendite. Questo consente al team di vendita di agire in modo proattivo. Ad esempio, se l’analisi rivela un interesse per le assicurazioni sulla vita, il venditore può agire rapidamente, attivando una strategia dedicata: può contattare direttamente il cliente o utilizzare template di email preconfigurati, pronti per essere inviati quando viene identificato un interesse specifico. Inoltre, queste operazioni possono essere completamente automatizzate raggruppando tutti i clienti nel CRM con interessi simili e inviando loro comunicazioni personalizzate.

Queste strategie sono una pratica essenziale nel marketing moderno. La capacità di comprendere in tempo reale quando un utente manifesta uno specifico intento di acquisto è cruciale. 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 engagement e conversione migliorano significativamente, poiché il contenuto risuona con il momento esatto e le esigenze dell’utente, creando un’esperienza più apprezzata e rilevante.

Personalizzazione con LLM

L’utilizzo dei Large Language Model per la personalizzazione rappresenta un’altra opportunità per sfruttare l’analisi degli interessi degli utenti. Attraverso il prompt engineering, è possibile includere variabili come caratteristiche specifiche del cliente, segmenti di appartenenza, interessi rilevati, valore del cliente (ad es. customer lifetime value) e tone of voice, che può essere anch’esso identificato attraverso l’analisi degli interessi.

Infatti, è possibile creare una tassonomia dei toni di voce e comprendere quale stile comunicativo viene effettivamente utilizzato sul proprio sito web. Spesso si è convinti di utilizzare un certo tone of voice, ma l’analisi dei contenuti può rivelare che ne viene utilizzato 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 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 cluster di clienti più rilevanti e scoprire gli interessi che hanno in comune. Queste intuizioni forniscono indicazioni preziose per affinare le strategie di marketing e vendita.

Una delle strategie chiave è adattare il piano editoriale in base agli interessi prevalenti dei migliori clienti.

Inoltre, se gli utenti mostrano interesse per determinati argomenti ma non acquistano prodotti correlati, potrebbe esserci una disconnessione 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’invecchiamento dei clienti. Le coorti di clienti, come le generazioni, 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 tracciare questi cambiamenti attraverso dashboard che forniscono dati in tempo reale è essenziale per mantenere le strategie di marketing allineate con le esigenze in evoluzione della base clienti.

Attivare gli Interessi con l’Event-driven Marketing

L’event-driven marketing è anch’essa una strategia possibile per attivare i dati dall’analisi degli interessi degli utenti. Grazie alle tecnologie di intelligenza artificiale, è possibile trasformare gli interessi identificati in eventi che possono essere attivati in tempo reale. Questo approccio consente di sviluppare azioni reattive basate su trigger specifici, che vengono attivati quando si verificano determinati comportamenti degli utenti o manifestazioni di interesse.

Ad esempio, è possibile configurare trigger che, quando un utente mostra un particolare interesse, attivano l’invio di email personalizzate, generate dall’AI attraverso il prompt engineering. In parallelo, possono essere attivate strategie di retargeting su piattaforme come YouTube, creando campagne specifiche verso cluster di utenti che hanno recentemente espresso un certo interesse.

Un ulteriore livello di personalizzazione può essere raggiunto attraverso l’uso di strumenti come Mutiny, che consentono 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 riconosce il suo interesse e adatta immediatamente il contenuto, presentando offerte o promozioni su misura per massimizzare l’efficacia della comunicazione e l’engagement.

Comprendere le diverse finestre decisionali è cruciale, poiché consente di calibrare in modo ottimale la pressione mediatica e le attività di personalizzazione, sfruttando i momenti più opportuni per influenzare la scelta del consumatore.