Come si comporteranno i miei clienti? Cosa acquisteranno? Quali prodotti andranno riassortiti con più frequenza? Di certo ogni responsabile marketing aziendale si sarà posto molte volte queste domande, perché tra i suoi compiti più importanti c’è la raccolta e l’analisi di un’enorme quantità di dati e informazioni.
Dati e informazioni che provengono sia dal mondo fisico sia dal mondo digitale, attraverso una serie di canali: negozi e punti vendita, centri di assistenza, siti web, telefonate/chat con operatori, centri di logistica.
È chiaro, quindi, che riuscire a memorizzare, elaborare e analizzare i dati è indispensabile principalmente per due motivi:
In entrambi i casi, grazie all’analisi puntuale dei dati, si possono definire alcuni modelli per predire i comportamenti futuri dei consumatori.
Qui entrano in gioco gli algoritmi di intelligenza artificiale che consentono a un software di auto-apprendere i profili di comportamento di clienti e fornitori (si parla di “machine learning” o “deep learning”). In altre parole, è possibile individuare le tendenze d’acquisto e definire di conseguenza delle politiche commerciali cucite su misura per singoli individui o gruppi.
L’analisi predittiva quindi permette di conoscere in anticipo determinate informazioni, che poi saranno utilissime per ottimizzare i processi aziendali.
I modelli di previsione possono essere utilizzati nei settori più diversi. Pensiamo a una compagnia elettrica, che attraverso i contatori elettronici intelligenti (smart meter) può esaminare i profili di consumo energetico degli utenti e proporre delle offerte mirate, magari inserendo la possibilità di acquistare prodotti/soluzioni (luci led, caldaie a condensazione eccetera) volti a migliorare l’efficienza energetica per ridurre il costo della bolletta.
Oppure, in una catena di punti vendita che ha la necessità di acquisire informazioni sulle abitudini d’acquisto dei clienti, partendo dall’analisi multidimensionale dei dati raccolti da differenti canali, come scontrini dei negozi, tessere fedeltà, partecipazione a determinate campagne promozionali e così via.
L’elaborazione dei dati a fini statistici e commerciali è un vantaggio rilevante anche per un’impresa del settore logistico: conoscere in anticipo le quantità di prodotti da ordinare/spedire, in base alle richieste dei clienti, consente di ridurre sprechi e inefficienze, organizzando nel modo migliore la gestione del magazzino e delle scorte con relativi trasporti.
L’analisi predittiva non si ferma qui: gli algoritmi di machine learning possono aiutare il responsabile marketing a tracciare le attività e i comportamenti delle persone, creando così delle vere e proprie reti di relazioni tra l’azienda e i suoi clienti, sviluppate a partire dalle informazioni contenute nei database e poi rielaborate da un programma di marketing automation.
E così è possibile anche mettere in comunicazione diretta il mondo fisico con quello virtuale, grazie ad esempio alle soluzioni di marketing di prossimità che sfruttano la localizzazione intelligente tramite vari apparecchi installati nei punti vendita (sensori Wi-Fi, videocamere, bluetooth, beacon).
Questa comunicazione fisica-digitale comporta almeno un paio di vantaggi: da una parte, registrare abitudini, scelte, preferenze dei consumatori e quindi prevedere in tempo reale i loro comportamenti d’acquisto, dall’altra, trasmettere informazioni e contenuti personalizzati, coinvolgenti e multimediali sui dispositivi degli utenti. Con le nuove tecnologie è possibile arrivare fino alle frontiere più innovative del marketing cosiddetto “cognitivo”, in grado di “entrare nella mente” delle persone, facendo leva sulle emozioni e sui bisogni (reali o indotti) per realizzare prodotti e servizi sempre più tagliati su misura delle loro esigenze.