{"id":19685,"date":"2022-02-21T14:22:28","date_gmt":"2022-02-21T13:22:28","guid":{"rendered":"https:\/\/www.makingscience.com\/?p=19685"},"modified":"2022-02-21T14:22:28","modified_gmt":"2022-02-21T13:22:28","slug":"determinare-propensione-acquisto-con-intelligenza-artificiale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.makingscience.com\/it\/blog\/determinare-propensione-acquisto-con-intelligenza-artificiale\/","title":{"rendered":"Determinare la propensione all&#8217;acquisto con l&#8217;intelligenza artificiale"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-weight: 400;\">Prevedere come i clienti potrebbero interagire con il proprio marchio, che si tratti di fare un acquisto ripetuto, reagire a uno sconto o passare a un concorrente, aiuta i marketer a personalizzare le comunicazioni con il pubblico e, di conseguenza, ad aumentare le conversioni.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>I modelli di &#8220;propensione all&#8217;acquisto&#8221; permettono di capire quanto \u00e8 probabile che un utente completi il suo percorso<\/strong>. Se si \u00e8 in grado di accertare la probabilit\u00e0 che una persona acquisti dal proprio brand prima di inviarle comunicazioni, allora si ha anche il potere di interagire, o non interagire, con lei, rendendo il proprio marketing molto pi\u00f9 efficace ed efficiente.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Alimentati dall&#8217;intelligenza artificiale (IA), che pu\u00f2 fornire un senso a enormi set di dati altrimenti difficile da dare, i modelli di propensione all&#8217;acquisto possono personalizzare la customer experience, offrendo il prodotto giusto alla persona giusta al momento giusto, aumentando le probabilit\u00e0 di conversione.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Per fare questo, tali modelli richiedono tre processi per prendere decisioni:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Raccolta dei dati<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Previsione<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Attivazione<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Raccolta dei dati<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Come per gran parte del marketing digitale, <strong>un modello di propensione all&#8217;acquisto richiede la capacit\u00e0 di raccogliere una grande quantit\u00e0 di dati<\/strong>: da siti web, campagne pubblicitarie, CRM, call center, vendite offline e cos\u00ec via.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Vista la competitivit\u00e0 dei mercati oggi, diventa fondamentale raccogliere informazioni pi\u00f9 complete possibile. Spesso si pensa che le attivit\u00e0 di raccolta e analisi dei dati siano prerogativa delle grandi aziende e dei siti web che generano milioni di pagine viste. Invece, ogni azienda pu\u00f2 e deve estrapolare il maggior numero di informazioni utili per il proprio business.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">In quest\u2019analisi, \u00e8 meglio includere dati approfonditi anche sul valore dei clienti, quali valore di acquisto, frequenza degli acquisti, margine e redditivit\u00e0, e valore di vita previsto (customer lifetime value, o CLV).\u00a0<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Previsione<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Una volta che si sono raccolti i dati, \u00e8 necessario definire le metriche da migliorare<\/strong>, in modo che l&#8217;algoritmo capisca il suo obiettivo. Per esempio, si potrebbe voler lavorare sul valore di vita del cliente o sulla propensione all&#8217;acquisto.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Utilizzando l&#8217;IA, \u00e8 possibile creare una visione approfondita degli utenti, come per esempio capire chi \u00e8 di alto valore o meno, chi potrebbe diventare un cliente fedele e chi potrebbe \u2018disertare\u2019.\u00a0<\/span><\/p>\n<h3><span style=\"font-weight: 400;\">Attivazione<\/span><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ora che il modello \u00e8 stato costruito, si pu\u00f2 applicarlo alle attivit\u00e0 di marketing. <\/span><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c8<\/span><span style=\"font-weight: 400;\"> possibile <strong>inserirlo nelle piattaforme pubblicitarie e assegnare un punteggio agli utenti in tempo reale<\/strong>, per aumentare o diminuire le offerte in base alla redditivit\u00e0 prevista. Si pu\u00f2 adattare la propria messaggistica creativa o personalizzare le landing page in base agli acquisti precedenti e ai comportamenti sul web.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c8 anche possibile connettersi ai call-center e ai propri sistemi CRM, in modo che si possa assegnare priorit\u00e0 di contatto in tempo reale.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Attivando i Big Data, \u00e8 possibile identificare le strategie che porteranno a un aumento delle conversioni nella propria azienda. In Making Science, aiutiamo i nostri clienti a capire la propensione all&#8217;acquisto dei loro clienti con la nostra tecnologia, che permette di aumentare le prestazioni diminuendo i costi. Per saperne di pi\u00f9 e per conoscerci, <span style=\"color: #f0076f;\"><a style=\"color: #f0076f;\" href=\"https:\/\/www.makingscience.it\/eventi\/technology-for-intelligent-advertising\/?utm_source=BLOG&amp;utm_medium=banner&amp;utm_campaign=MS_IT_TECH_ADV&amp;utm_id=LI_TECH+INT+ADVERTISING%2FEVENT_03022022\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">non mancare al nostro evento<\/a><\/span> <strong>Technology for Intelligent Advertising il 31 marzo<\/strong>.<\/span><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.makingscience.it\/eventi\/technology-for-intelligent-advertising\/?utm_source=BLOG&amp;utm_medium=banner&amp;utm_campaign=MS_IT_TECH_ADV&amp;utm_id=LI_TECH+INT+ADVERTISING%2FEVENT_03022022\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-17935 size-large\" src=\"https:\/\/www.makingscience.com\/wp-content\/uploads\/1\/2022\/01\/Banner-CTA-IT-Event-Marzo-1024x384.png\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"384\" \/><\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Prevedere come i clienti potrebbero interagire con il proprio marchio, che si tratti di fare un acquisto ripetuto, reagire a uno sconto o passare a un concorrente, aiuta i marketer a personalizzare le comunicazioni con il pubblico e, di conseguenza, ad aumentare le conversioni. 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