3 modi per migliorare la UX con il Machine Learning

Il Machine Learning (ML) è l’applicazione dell’Intelligenza Artificiale (AI) che permette ai sistemi di migliorare la User Experience senza essere esplicitamente programmati a farlo.

Questa tecnica si basa su algoritmi capaci di leggere le informazioni (e i training data) per generalizzare i comportamenti degli utenti. In altre parole, applica tecniche di apprendimento statistico per identificare e prevedere automaticamente gli schemi ricorrenti nei dati, identificando caratteristiche comuni.

In questo modo è possibile capire il comportamento degli utenti nel dettaglio e, di conseguenza, migliorare la user experience (UX).

Attualmente, l’84% delle grandi aziende utilizza l’AI, e secondo uno studio di Tata Consultancy Services (TCS) entro il 2020 la quasi totalità delle aziende adotterà questa tecnologia in qualche area del loro business.

Secondo questo report, le aziende che negli ultimi mesi hanno investito nell’Intelligenza Artificiale hanno aumentato i loro profitti del 25% e hanno ridotto le loro spese del 20%.

D’altro canto, i nuovi lavori nati a seguito dell’incorporamento dell’Intelligenza Artificiale giocheranno un ruolo fondamentale, triplicando il numero dei posti di lavoro nelle aziende dove la strategia di business è incentrata sulla trasformazione digitale.

(Image: HubSpot)

Ecco 3 modi in cui il Machine Learning può migliorare la user experience:

1.Analisi predittiva dei dati

Saper visualizzare le relazioni con i dati genera fiducia. La fiducia porta a prendere le giuste decisioni, che a loro volta porteranno ad azioni di marketing in grado di migliorare la user experience.

Esistono strumenti straordinari, come Tableau e Qlikview, che forniscono un’ampia varietà di widgets di visualizzazione dei dati che possono essere applicati sia ai dati strutturati che a quelli non strutturati.

Un ottimo esempio di come i dati possono essere usati per migliorare la user experience può essere rintracciato nel settore Travel & Hospitality. In questo ambito, i dati sono utilizzati per fornire ai clienti raccomandazioni migliori. Per esempio, possono esserci innumerevoli combinazioni di volo tra Milano e Shanghai, e questo numero può essere moltiplicato per N volte se si considerano tutti i servizi possibili.

Ma quali sono le soluzioni e i servizi di viaggio più appropriati per un passeggero specifico? Quale hotel si adatta meglio a una giovane coppia che ha appena prenotato il volo per la destinazione della prossima vacanza?

L’algoritmo del Machine Learning è basato su sistemi di raccomandazioni che offrono un valore autentico agli utenti e alle agenzie di viaggio, in quanto propongono le opzioni più rilevanti per i clienti e più vantaggiose per il fornitore del servizio.

L’analisi predittiva aiuta a capire meglio i bisogni degli utenti e ad associare questa conoscenza con altri possibili prodotti e servizi.

2. Analisi dei contenuti

Attraverso l’analisi predittiva dei dati potrai creare contenuti intelligenti e rilevanti che permettono di generare engagement con gli utenti. In questo modo, è possibile focalizzarsi sulle strategie personalizzando il messaggio.

Questa tecnica è perfetta, ad esempio, nella registrazione degli utenti: i dati generati dalle iscrizioni possono essere utilizzati in modo che l’algoritmo del Machine Learning possa offrire raccomandazione sul contenuto basate sui dati storici.

L’email marketing - probabilmente la tecnica di digital marketing più classica - può migliorare tantissimo le sue performance con il Machine Learning.

Ecco quattro esempi:

1. Ottimizzazione del momento di invio della newsletter. Attraverso il Machine Learning puoi determinare il momento migliore per inviare o inoltrare le tue newsletter.

2. Personalizzazione delle raccomandazioni attraverso la newsletter. Puoi consigliare meglio i prodotti e i servizi in base alle informazioni estrapolate dal Machine Learning, come nel caso delle prenotazioni di volo citato in precedenza.

3. Il Machine Learning per iper-segmentare la tua audience. Grazie all’algoritmo del Machine Learning puoi identificare quali segmenti della tua audience sono più facilmente convertibili. Puoi creare campagne studiate appositamente per loro.

4. Il Machine Learning permette di avere insight migliori sulla tua audience nel suo life cycle. Sfruttando dati transazionali e comportamentali, le analisi predittive ti permettono di inviare email contestuali attraverso il life cycle del cliente, con metriche quali il Customer Lifetime Value (CLTV), il momento del primo acquisto, il periodo intercorso tra un acquisto e l’altro… In questo modo puoi realizzare campagne efficaci per creare engagement con i tuoi utenti più efficacemente e in tempo reale.

3. Impara dai risultati

Le tecniche di Machine Learning permettono di modificare in tempo reale le azioni di marketing. Imparare dai risultati permetterà ai professionisti di crescere e migliorare le proprie capacità.

Per esempio, grazie alla Learning Machine, puoi sviluppare un “customer care predittivo”. Sapere in che modo un cliente può entrare in contatto con te è un’informazione molto importante. Non solo permette di pianificare le risorse (abbiamo abbastanza persone che rispondono al telefono?) ma anche di personalizzare la comunicazione.

Negli Stati Uniti si sta testando un progetto che utilizza questa tecnica. È una tecnologia AI di Saffron, una divisione di Intel.

L’analisi di migliaia di fattori permette di associare gli schemi generali dei comportamenti dei clienti con i singoli individui.

Nella nuova era del digital marketing, la tecnologia sarà la responsabile nell’ottimizzazione dei processi. Ciononostante, è comunque utile avere un’agenzia specializzata che possa aiutarti in questo processo.