Il futuro del marketing è qui: intelligenza predittiva

L'intelligenza predittiva potrebbe suonare come uno strumento futuristico che appartiene a un film di fantascienza. Ma i marketer di oggi utilizzano la tecnologia per fornire ciò che i loro clienti vogliono prima ancora che sappiano di volerlo.

Gli strumenti di intelligenza predittiva stanno aiutando aziende come il rivenditore di mobili Room & Board a migliorare i loro profitti e raggiungere i clienti in modo più efficace. Hanno implementato la tecnologia Marketing Cloud di Salesforce che ha analizzato i dati sul traffico dei clienti e l'analisi predittiva per suggerire ulteriori acquisti ai clienti in tempo reale. Il risultato è stato un incredibile ROI del 2900%.

Certo, non molte aziende godranno dello stesso successo di vitto e alloggio. Ma la tecnologia si è evoluta così tanto che i professionisti del marketing non possono ignorare alcune nuove rivelazioni, come un sistema che offre consigli basati sui modelli di traffico dei clienti.

Fornire ai clienti un'esperienza personalizzata continua a dimostrare un ROI positivo. Se non hai familiarità con il concetto, dovresti sapere cos'è l'intelligenza predittiva e quali strumenti sono disponibili.

Cos'è l'intelligenza predittiva?

A volte indicata come analisi predittiva, l'intelligenza predittiva è un metodo per creare un'esperienza del cliente unica per un particolare individuo monitorando il comportamento del cliente e costruendo un profilo delle sue preferenze specifiche. Questi dati del profilo vengono quindi utilizzati per prevedere ciò che i clienti vorranno dopo.

Ad esempio, supponiamo che un acquirente online abbia appena acquistato una TV a schermo piatto. Questi nuovi strumenti di intelligence rileverebbero l'acquisto e invierebbero all'acquirente un'e-mail in tempo reale suggerendo un tavolino da caffè o un mobile TV. Ciò elimina la necessità per gli esseri umani di considerare manualmente ogni aspetto del profilo di un cliente e rende il marketing più efficiente.

Come sta cambiando il marketing B2B

Gli esperti di marketing erano soliti assegnare un punteggio ai lead manualmente per determinare in quale fase si trovavano i potenziali clienti nel percorso del cliente. Il punteggio lead manuale si verifica quando gli esperti di marketing assegnano un voto o un valore numerico a determinati lead in base alla loro analisi. Ad esempio, se un marketer nota uno schema in cui i lead che guardano una demo del prodotto si convertono a un tasso più elevato, agli osservatori della demo potrebbe essere assegnato un voto "A" mentre ai lead che non hanno guardato la demo potrebbe essere assegnato un voto "B".

Al contrario, il punteggio lead predittivo utilizza il comportamento di un potenziale cliente e la cronologia degli acquisti passati per determinare cosa sta cercando e se sta anche cercando di acquistare. Il punteggio lead predittivo utilizza i big data per determinare quali lead hanno maggiori probabilità di essere convertiti, in modo che i venditori possano concentrarsi sui lead che forniranno all'azienda il massimo valore.

Lattice Engines e Mintigo sono due società che forniscono servizi di analisi B2B basati su cloud come il lead scoring predittivo. Lattice Engines cerca social network, database pubblici e pagine Web e combina tali informazioni con i dati interni dei clienti per aiutare le aziende a trovare prospettive di vendita ottimali. DocuSign ha utilizzato Lattice Engines, società di lead scoring predittivo, per trovare i lead con maggiori probabilità di conversione. Il risultato è stato un aumento del 38% nella prevedibilità delle conversioni.

Mintigo utilizza l'intelligenza artificiale per potenziare la sua piattaforma di marketing predittivo raccogliendo continuamente informazioni come tendenze di assunzione, canali di marketing utilizzati e tecnologie installate. Successivamente, usano questi dati per determinare quali lead B2B hanno il valore più alto. Quindi, viene combinato con la piattaforma di automazione del marketing interna di un'azienda per determinare dove i team di vendita dovrebbero concentrare le proprie risorse.

Chiaramente, l'intelligenza predittiva sta aiutando i professionisti del marketing a migliorare nell'ottenere informazioni dettagliate sul comportamento dei clienti. Ecco alcuni degli strumenti che i marketer utilizzano per diventare più efficienti:

Apprendimento automatico

Uno studio di Forrester Consulting del 2014 ha chiesto a 121 intervistati quali fossero le loro tre sfide principali. Elencati in 3 e 4, rispettivamente, stavano analizzando flussi di dati da ogni interazione con il cliente e applicando tali intuizioni per migliorare le esperienze del cliente:

Con la continua evoluzione dei big data, i professionisti del marketing lavorano con flussi di dati sempre più grandi che possono essere difficili da gestire per gli esseri umani. L'apprendimento automatico è una soluzione a questo problema. L'apprendimento automatico è il processo in cui i sistemi setacciano grandi insiemi di dati per cercare schemi e quindi adattare il loro programma in base alle nuove informazioni.

Staples utilizza l'apprendimento automatico per raccogliere informazioni sulle preferenze dei propri acquirenti aziendali in diversi modi: con gli acquirenti self-service tramite il loro sito Web e il loro Easy Button mentre le persone parlano. Entrambi aiutano Staples a prevedere meglio le proprie esigenze di acquisto. Man mano che gli acquirenti parlano nel pulsante nel tempo, il bot identifica ciò di cui il cliente ha bisogno e migliora le sue risposte.

Intelligenza artificiale

Uno dei maggiori problemi dei professionisti del marketing è che non sempre vengono forniti dati che diano loro un quadro completo. L'intelligenza artificiale può trovare nuove fonti di dati sul Web, come notizie, aggiornamenti sui social media e database. Tutti questi dati aggiuntivi aiutano i professionisti del marketing a trovare lead di qualità superiore e a personalizzare meglio i contenuti per i loro potenziali clienti.

L'intelligenza artificiale è anche un potente strumento di personalizzazione. L'intelligenza artificiale può adattare le e-mail in modo specifico alle preferenze del marchio dei tuoi clienti utilizzando la cronologia degli acquisti e il profilo del consumatore. Lo strumento è così potente che un sondaggio di Demandbase ha rilevato che l'80% dei professionisti del marketing ritiene che l'intelligenza artificiale rivoluzionerà il settore del marketing entro i prossimi 5 anni:

Sebbene i professionisti del marketing credano molto nel potere dell'intelligenza artificiale, non sono ancora del tutto sicuri di come implementarla. Solo il 26% dei marketer intervistati da Demandbase ha affermato di avere una conoscenza molto sicura dell'AI. Immagina di avere un'auto sportiva nel tuo vialetto ma di non capire come guidare un veicolo. Questa è la fase in cui si trovano attualmente molti marketer con l'intelligenza artificiale.

Se i professionisti del marketing vogliono utilizzare l'apprendimento automatico, l'intelligenza artificiale e altri strumenti in modo efficace, è essenziale che sappiano quali sono le tendenze all'orizzonte. Ecco tre tendenze che stanno guidando il cambiamento nel marketing B2B.

L'80% dei professionisti del marketing ritiene che l'intelligenza artificiale rivoluzionerà il settore del marketing entro i prossimi 5 anni.

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3 Tendenze dell'intelligenza predittiva

La ricerca ha dimostrato che l'intelligenza predittiva produce maggiore coinvolgimento dei dipendenti e valore della vita del cliente. Uno studio del 2016 dell'Aberdeen Group ha indicato che l'analisi predittiva potrebbe aumentare il margine di profitto medio per cliente di quasi il 5% e il lifetime value del cliente del 10% rispetto ai non utenti:

Con sempre più aziende che investono nell'intelligenza predittiva, è importante sapere cosa aspettarsi nei prossimi anni.

L'ascesa dei chatbot

I chatbot utilizzano sempre più il machine learning per diventare più intelligenti e fornire risposte migliori ai clienti nel tempo. I clienti possono ottenere risposte alle loro domande su un prodotto o servizio senza dover setacciare una pagina delle domande frequenti o effettuare una telefonata che richiede tempo.

I chatbot sono diventati uno strumento importante per le aziende che desiderano automatizzare più processi e fornire la migliore esperienza utente possibile. Solo nei primi 6 mesi del 2016, sono stati investiti 58 milioni di dollari in chatbot. Inoltre, Gartner prevede che entro il 2020 i clienti difficilmente interagiranno con un'azienda a livello da uomo a uomo:

La tecnologia maturerà senza dubbio e le domande poste dai clienti verranno probabilmente aggiunte al loro profilo di consumatore per formare un quadro migliore di dove si trovano nel percorso del cliente e quali servizi potrebbero acquistare.

App intelligenti

L'apprendimento automatico non sarà più solo uno strumento che i colossi della tecnologia come Facebook possono permettersi. Le app intelligenti diventeranno mainstream prima di quanto pensi. Presto, la maggior parte delle aziende utilizzerà app che analizzano rapidamente grandi quantità di dati e modificano il proprio programma in base a nuove informazioni. E se non ci credi, credici: nel 2016, TechCrunch ha appreso che il 90% delle startup con cui ha incontrato prevedeva di utilizzare l'apprendimento automatico per migliorare la propria esperienza del cliente.

Ci sarà anche un mercato in crescita per gli algoritmi che alimentano le app intelligenti. Algorithmia è uno di questi mercati. Mashape è un altro marketplace per le API che gli sviluppatori utilizzano per creare app intelligenti. Gli esperti di marketing si affideranno sempre più agli algoritmi per eseguire app intelligenti che forniscono soluzioni personalizzate ai propri clienti.

I marketplace sono importanti perché riducono l'attrito nel processo di acquisto e vendita. Con un processo di acquisto più semplice, ciò significa un'adozione più rapida delle app intelligenti e delle API che le alimentano.

I big data vedono un aumento degli investimenti

Un sondaggio di DNV GL – Business Assurance ha rilevato che il 76% di tutte le organizzazioni sta cercando di aumentare o mantenere il proprio investimento nei big data entro il 2019. Il sondaggio ha inoltre rilevato che la maggior parte delle aziende a livello globale vede i big data come un'opportunità. Le aziende che investono di più nei big data stanno vedendo miglioramenti nell'efficienza e nel processo decisionale, e le aziende stanno anche adottando i big data come un modo per acquisire e archiviare informazioni critiche sui loro clienti:

Con una nuova attenzione all'apprendimento automatico e all'intelligenza artificiale, i dati che alimentano questi processi devono provenire da qualche parte. I big data forniscono a questi strumenti le informazioni di cui hanno bisogno per dipingere un quadro più completo per i professionisti del marketing. Senza grandi quantità di dati, l'intelligenza predittiva può portare a conclusioni sbagliate e indirizzare i professionisti del marketing nella direzione sbagliata. Ecco perché i big data devono essere coltivati ​​insieme agli strumenti predittivi.

Esempi predittivi di customer intelligence

Le aziende tendono a utilizzare maggiormente l'analisi predittiva. Ma non è solo una tecnica per il futuro. In questo momento, le aziende stanno utilizzando strumenti predittivi per migliorare i propri profitti e diventare più efficienti.

Vista interna

InsideView è una società di marketing e vendita che aveva bisogno di un modo più efficace per determinare quali lead valesse la pena perseguire. A quel tempo, InsideView aveva solo due rappresentanti di vendita e determinare quali lead in entrata avevano la massima priorità era un lungo processo di 18 giorni , un numero che l'azienda voleva ridurre drasticamente.

Si sono quindi rivolti alla soluzione di analisi predittiva di SalesPredict per ottenere informazioni intelligenti sul punteggio dei lead. La soluzione ha utilizzato migliaia di segnali per produrre approfondimenti sull'intenzione di acquisto di un lead. L'analisi predittiva ha consentito a InsideView di creare un punteggio per ogni lead che è stato incorporato nell'automazione del marketing esistente dell'azienda.

Il risultato? Il processo di qualificazione dei lead di InsideView è stato ora ridotto a 2 giorni. Inoltre, il loro tasso di conversione è aumentato del 25% e l'azienda ha registrato una crescita del 100% nella sua pipeline di vendita qualificata.

Cellulare USA

US Cellular voleva sapere quali ottimizzazioni del sito Web potevano implementare per aumentare le entrate e quanto fosse efficace ciascuna di queste azioni. Hanno assunto Cardinal Path per completare un'analisi dell'intenzione di acquisto (una forma di analisi predittiva) per scoprire quali azioni del sito web erano più predittive di acquisti futuri.

Si credeva che i potenziali clienti che utilizzavano l'aggiunta al carrello o la funzione di localizzazione del negozio sul sito Web dell'azienda fossero lead di valore superiore. Cardinal Path ha scoperto che i potenziali clienti che hanno utilizzato la funzione "Chat Now" o "Offerte" di US Cellular avevano maggiori probabilità di effettuare un acquisto futuro rispetto ai potenziali clienti che hanno utilizzato uno store locator. US Cellular ha utilizzato queste informazioni per concentrarsi su lead più qualificati, il che ha portato a un aumento del 61% del lifetime value del cliente.

Di quale tecnologia trarrai vantaggio?

La tecnologia di business intelligence predittiva come l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale non sono più concetti estranei che puoi ignorare. Sono qui per restare e cambiare il marketing digitale così come lo conosciamo. Entrambi consentono ai professionisti del marketing di creare soluzioni personalizzate per i clienti e rimanere al passo con le tendenze correlate può aiutare la tua azienda a diventare più efficiente in futuro.

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