Intervista a Andrea Mariotti, Head of Account Management di t.bd think by diennea

AI Enrichment e gestione dei dati: in che modo l’intelligenza artificiale sta ridefinendo la personalizzazione della Customer Experience?

Per molto tempo personalizzare ha significato segmentare meglio. Oggi l’intelligenza artificiale permette di andare oltre, perché aiuta a leggere una quantità più ampia di segnali e a trasformarli in informazioni utili per la relazione con il cliente.
Il presupposto, però, è avere una buona base dati. L’AI non risolve la frammentazione delle informazioni: se i dati sono incompleti, poco affidabili o isolati in sistemi diversi, anche la capacità di interpretarli sarà limitata.
In questo contesto, l’AI Enrichment può arricchire la conoscenza del cliente, individuare correlazioni e pattern, far emergere interessi e propensioni e supportare modelli predittivi capaci, ad esempio, di stimare la probabilità di acquisto o di abbandono.
Dashboard evolute, analytics e modelli predittivi possono quindi aiutare Marketing ed eCommerce Manager a comprendere meglio i comportamenti dei clienti e a decidere quali audience coinvolgere, con quali contenuti e in quali momenti.
La personalizzazione diventa così un processo più evoluto, basato sulla capacità di utilizzare i dati disponibili per rendere la Customer Experience più pertinente e valutarne concretamente l’impatto sui risultati.

Molte aziende investono per acquisire nuovi clienti, ma faticano a valorizzare quelli che hanno già. Quali dati, processi e tecnologie servono oggi per costruire una relazione continuativa e profittevole con i clienti?

Il primo punto è non fermarsi alla conversione, ma considerare il valore che un cliente può generare durante l’intero ciclo di vita.
Molte aziende possiedono già una grande quantità di informazioni, ma spesso questi dati sono distribuiti tra eCommerce, CRM, campagne advertising, customer care, loyalty e altri touchpoint. La priorità diventa quindi collegarli, renderli coerenti e soprattutto utilizzabili.
Una Single Customer View consente di ricostruire una visione completa del cliente e costituisce la base per sviluppare segmentazioni più accurate, automazioni e analisi potenziate dai modelli predittivi.
Questo permette di attivare processi concreti: riconoscere i clienti ad alto potenziale, individuare i segnali di churn, favorire il secondo acquisto, sviluppare attività di cross e up selling oppure differenziare comunicazioni e customer journey in base al valore, agli interessi e ai comportamenti.
In questa prospettiva, retention e Customer Lifetime Value diventano KPI importanti per valutare l’efficacia delle attività di marketing. Acquisition e loyalty non sono due ambiti separati: la capacità di conoscere e coinvolgere il cliente nel tempo permette anche di valorizzare maggiormente l’investimento sostenuto per acquisirlo.

Perché un visitatore del Global Summit Digital Marketing & Ecommerce dovrebbe sedersi al vostro tavolo? Cosa vi differenzia maggiormente dalle altre aziende del settore?

Al nostro tavolo vogliamo confrontarci con le aziende partendo dalle loro esigenze concrete: comprendere meglio i propri clienti, valorizzare i dati disponibili e utilizzarli per migliorare la Customer Experience e i risultati di business.
Sono temi che coinvolgono diversi aspetti dell’ecosistema digitale: dati distribuiti tra piattaforme differenti, segmentazioni da evolvere, CRM da ottimizzare, misurazione del Customer Lifetime Value, engagement e loyalty, fino alle opportunità offerte dall’AI per l’analisi e l’arricchimento delle informazioni.
In t.bd think by diennea mettiamo insieme competenze su dati, CRM, Customer Experience e tecnologia, seguendo i progetti dalla definizione dell’approccio fino all’implementazione e alla misurazione dei risultati. Questo ci permette di gestire le diverse componenti come parti di uno stesso percorso, evitando che piattaforme, dati e attività di marketing rimangano separate.
Al Global Summit parleremo quindi di CRM, programmi loyalty, attività di engagement, performance marketing e analisi predittive basate su AI, cercando di capire insieme alle aziende dove si trovano oggi, quali opportunità possono cogliere e quali interventi possono generare un impatto concreto sulla relazione con i propri clienti.