Migliora le strategie di acquisition grazie all’Intelligenza Artificiale
Investire in una strategia di acquisizione dei clienti efficace è fondamentale per le aziende moderne. Immerse in un mercato altamente competitivo in cui la velocità di analisi e di adattamento definisce con sempre più le probabilità di sopravvivenza o declino, ogni azienda deve riuscire a farsi trovare pronta ad affrontare e superare i problemi derivanti dai cambiamenti del mercato e soprattutto cercare di anticiparli.
Oggi le imprese devono avere un atteggiamento proattivo nei confronti del mercato, che prenda piede da uno studio approfondito del nuovo consumatore e, in particolare, del proprio target di riferimento.
Per riuscirci, le aziende devono investire necessariamente nell’analisi dei dati. La società in cui viviamo, così profondamente interconnessa, crea infinite quantità di dati e informazioni che devono essere necessariamente utilizzate dalle imprese per riuscire a capire il mondo che le circonda. Essi sono a tutti gli effetti una finestra sul proprio mercato di riferimento e permettono alle aziende di impostare strategie in grado di rispondere alle necessità dei clienti.
Ma come è possibile analizzare in maniera corretta la grandissima mole di dati e, soprattutto, riuscire a renderla utilizzabile dalle imprese?
Come ogni nuova serratura ha un ladro che studia come aprirla, anche nel mercati si sviluppano continuamente nuovi modi di analizzarli. Oggi, ciò è possibile solo grazie all’Intelligenza Artificiale, strumento altamente tecnologico che permette di di analizzare quantità pressoché infinite di dati e renderle facilmente fruibili a chiunque, rivoluzionando la presenza dell’azienda all’interno del proprio mercato.
Ma come funziona in dettaglio?
Se dovessimo impostare una strategia di acquisition, avremmo una differenza fondamentale a seconda del fatto che stessimo utilizzando o meno l’intelligenza artificiale. Vediamo di seguito alcuni esempi.
Innanzitutto, grazie all’intelligenza artificiale è possibile ridurre al minimo il rischio di scelta del mercato da attaccare. Attraverso un’analisi preventiva delle informazioni a disposizione è possibile tracciare uno studio su quei mercati che più si adattano ai punti di forza dell’azienda e dove esistono sinergie capaci di rendere maggiormente. In questo modo è possibile eliminare la percezione, spesso distorta, che deriva dalle nuove tendenze e dalle aree di interesse che si sviluppano nel tempo.
Così facendo, è possibile trovare il mercato giusto su cui lanciare il prodotto giusto. Questo perché, allo stesso tempo, è possibile capire in anticipo quali siano le necessità dei potenziali clienti, così da proporsi come la loro soluzione progettando un prodotto sulla base delle loro necessità, senza dover perdere tempo prezioso nel modificarlo successivamente per adattarlo.
In secondo luogo, l’utilizzo dell’intelligenza artificiale per analizzare il nostro business e il mercato di riferimento, ci permette anche di comprendere quale sia il canale migliore di vendita. Telefono, mail, social, sito web, ognuno di essi ha delle caratteristiche specifiche che si adattano in maniera diversa alle necessità dei consumatori. A seconda del target a cui ci stiamo riferendo, infatti, potrebbe essere necessario adottare approcci differenti, canali differenti, differenziando la propria offerta di contatto.
Infine, l’intelligenza artificiale permette un’alta possibilità di controllo e monitoraggio, in modo da poter osservare con uno sguardo profondo i risultati passo dopo passo. Così facendo, è possibile affrontare rapidamente i problemi che dovrebbero venire a crearsi e a definire in altrettanto poco tempo una soluzione per risolverli.
Come è possibile implementare l’intelligenza artificiale all’interno della propria azienda?
Con BigProfiles, che mette a disposizione dei propri clienti una piattaforma di intelligenza artificiale facile e intuitiva in grado di analizzare in pochissimo tempo grandissime quantità di dati, adatta sia agli esperti di settore che a chi non ha alcuna conoscenza in termini di coding.
Grazie ad essa, il team di data scientist, insieme alle operations e al marketing, avrà la possibilità di predire i comportamenti dei propri prospect o clienti all’interno del proprio CRM e impostare di conseguenza modelli in grado di tracciare la migliore strategia possibile per riuscire a raggiungere i propri obiettivi di acquisition, riuscendo ad aumentare le vendite fino al 66% (vedi il success case con Intelcia), ma anche di cross-selling, retention o recupero crediti.
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