AI e Machine Learning, l’Intelligenza Artificiale è la disciplina della computer science dedicata allo studio e allo sviluppo di sistemi in grado di perseguire autonomamente specifiche attività con capacità simili a quelle dell’essere umano come il ragionamento, l’apprendimento, la pianificazione e la risoluzione di problemi.
Caratteristica fondamentale di questi sistemi è dunque la capacità di operare in autonomia, adattando e migliorando il proprio comportamento sulla base degli effetti delle scelte compiute, grazie a processi di apprendimento automatico, il così detto Machine Learning.
Se al concetto di Intelligenza Artificiale sono riconducibili tutte le tecnologie che riproducono il funzionamento dell’intelligenza umana, il Machine Learning ne rappresenta un sottoinsieme. Attraverso l’apprendimento automatico l’output di un processo basato sull’intelligenza artificiale continua ad ottimizzarsi, riducendo il margine d’errore all’aumentare della quantità di nuovi dati analizzati. Una volta raccolti e processati i dati necessari, i sistemi di AI sono capaci di operare in autonomia e possono supportare i processi decisionali data.
AI e Machine Learning: esempi e applicazioni
I sistemi di Intelligenza Artificiale consentono di gestire e analizzare con profitto una grande mole di dati fondamentali per le aziende. Applicare l’AI all’analisi dei Big Data, consente di processare rapidamente questi repository, sviluppando modelli per individuare trend, effettuare analisi di forecasting, fornire suggerimenti di azioni e supportare processi decisionali, sempre a partire dagli obiettivi e i vincoli di business di un’azienda. Un vantaggio competitivo che consente di condurre scelte data-driven sui mercati, principalmente in ambito marketing & sales. Ad esempio, l’IA può supportar le aziende nella determinazione dinamica dei prezzi o suggerire sconti per determinati cluster di clientela. Entrando più nel dettaglio degli use case di AI e Machine Learning a supporto dell’ottimizzazione delle attività commerciali di un’azienda, di seguito sono riportati alcuni esempi.
Ecco, dunque, alcuni esempi e applicazioni di AI e Machine Learning.
AI e Machine Learning: prevedere il rischio di abbandono dei clienti
Una delle attività strategicamente più rilevanti per le aziende è rappresentata dalla comprensione delle dinamiche di abbandono dei clienti, soprattutto nell’ambito della fornitura di servizi. Comprendere i driver dell’abbandono e le caratteristiche che accomunano i clienti che in passato hanno abbandonato un brand, aiuta le aziende a prevedere il tasso di abbandono futuro e individuare le migliori strategie preventive. La creazione di un modello per il calcolo del tasso di abbandono dei clienti (Churn Analysis) permette alle aziende di identificare i clienti che con maggior probabilità smetteranno di interagire con l’azienda e i motivi di questa scelta.
Grazie all’impiego di algoritmi di Machine Learning è possibile analizzare un elevato numero di variabili che hanno impatto sulle scelte di un cliente e descrivere uno scenario articolato delle dinamiche di abbandono, ottenendo indicazioni come la percentuale di rischio di abbandono dei singoli clienti, le cause principali che porteranno a questa scelta e suggerimenti di azioni commerciali da condurre in ottica di retention.
AI e Machine Learning: il dynamic pricing
La determinazione dinamica dei prezzi consente alle aziende di restare aggiornate e rispondere alle dinamiche di un mercato in costante evoluzione, caratterizzato da clienti più consapevoli e dall’utilizzo di risorse e canali per la comparazione dei prezzi.
Attraverso le tecnologie di Machine Learning e l’utilizzo di una grande quantità di dati, un’azienda può scegliere di modificare in tempo reale il prezzo di prodotti e servizi in base al modificarsi di una serie di variabili che hanno impatto sulla domanda andando così ad intercettarla nel punto massimo in ogni fase della vendita e per ogni cliente.
AI e Machine Learning: la segmentazione dei clienti
Per chi si occupa di marketing, l’obiettivo principale è quello di offrire il giusto prodotto o servizio alla giusta persona nel giusto momento. Il Machine Learning, attraverso algoritmi di clustering, consente di segmentare i clienti in gruppi in base a caratteristiche specifiche, ad esempio dati demografici, comportamento di navigazione e affinità, e di associare queste caratteristiche a specifici modelli di acquisto e di consumo. Un vantaggio competitivo enorme che consente di massimizzare l’efficacia degli investimenti in marketing, generando offerte personalizzate e realmente in linea con le necessità del cliente.
AI e Machine Learning: servizi pre e post vendita
Grazie a sistemi AI è possibile ottimizzare i servizi in fase pre e post vendita, generando valore aggiunto in termini di efficacia, risparmio sulle risorse impiegate, tempestività e personalizzazione del servizio.
Le applicazioni per le imprese sono molte: un esempio può essere quello dei chatbot all’interno di siti e-commerce o dei portali di servizio. In questi casi l’AI è in grado di innestarsi in diversi punti del customer journey, facilitando l’utente nella ricerca del prodotto, nel confronto dei prezzi e delle caratteristiche dei prodotti o relative al servizio. Allo stesso modo, questi assistenti digitali possono aiutare i clienti nella risoluzione di problematiche di post vendita, sostituendo nella maggior parte della casistica, nei casi meno complessi, il Customer Service.
Un’altra applicazione significativa dell’AI riguarda servizi di Post Vendita: la Manutenzione Predittiva. Nella predictive manteinance i dati vengono raccolti per monitorare lo stato degli strumenti e dei macchinari, per individuare modelli in grado di supportare l’azienda nella previsione e nella prevenzione dei guasti.
AI e Machine Learning: le caratteristiche del giusto partner in un progetto di trasformazione digitale
Oggi la trasformazione digitale delle imprese passa attraverso l’integrazione di sistemi di Intelligenza Artificiale e Machine Learning a supporto dei processi aziendali, dalle Vendite al Marketing fino al Servizio Clienti. L’introduzione di queste tecnologie consente di incrementare la competitività dell’azienda sul mercato, di raggiungere gli obiettivi commerciali più facilmente prendendo decisioni data-driven e di risparmiare tempo in attività dall’elevata automatizzabilità e di dedicarsi ad attività ad alto valore aggiunto, difficilmente eseguibili da una macchina. In Premoneo mettiamo a disposizione dei nostri clienti un solido know-how derivante da anni di data analysis e pricing optimization, con un un team altamente qualificato e specializzato. Affianchiamo l’azienda in tutto il processo di digitalizzazione facendo leva anche su un network di autorevoli aziende partner. Come spesso diciamo ai nostri clienti, la nostra forza risiede nella combinazione tra l’intelligenza artificiale e fattore umano, caratteristiche che ci permettono di costruire con loro, a 4 mani, le migliori soluzioni basate sulle loro esigenze.
