L’intelligenza artificiale è una tecnologia di elaborazione di dati: grandi quantità di informazioni vengono tradotte dal programma in risposte utili e semplici. Ma la grande differenza con altri software, è che la learning machine è capace di imparare: in base alle “esperienze” fatte il programma si modifica autonomamente per migliorare l’efficienza. 

Questa tecnologia ha portato a grandi cambiamenti nell’utilizzo dei dati, soprattutto nell’ambiente ultracompetitivo del marketing.

Le maggiori aziende fanno già uso di tecnologie di analisi dei dati per prendere decisioni più efficaci nei campi del marketing, delle vendite e della personalizzazione dell’offerta.

Per le piccole o nuove aziende, infatti, l’utilizzo di strumenti informatici si è dimostrato un mezzo efficace per staccare la concorrenza e assicurarsi una crescita redditizia.

Per questo le compagnie SaaS (software-as-a-service), i produttori di intelligenze artificiali, stanno cercando nuovi metodi per aumentare l’efficienza del marketing mantenendo i costi del servizio accessibili al cliente.

Ogni azienda ha bisogno di poter contare su entrate prevedibili e stabili, nel caso di grandi aziende, e su guadagni reinvestibili nella crescita e nello sviluppo, soprattutto nelle aziende più recenti.

Per garantire una crescita redditizia il marketing deve poter raggiungere con meno costi clienti con alta probabilità d’acquisto.

Per farlo questo, l’unica possibilità è un utilizzo più accurato, più intelligente e più risolutivo dei dati a disposizione, in modo da cogliere la migliore opportunità offerta dal mercato.

L’intelligenza artificiale è lo strumento giusto: esamina i dati, riconosce modelli di vendita e traduce i dati in consigli utili per il marketing aiutando l’imprenditore nella vendita .

 

Come funziona una learning machine?

Le capacità di apprendimento dell’intelligenza artificiale si sviluppa in tre semplici passaggi: analisi dei dati, riconoscimento di modelli di comportamento ed elaborazione di una risposta utile.

Per funzionare l’intelligenza artificiale richiede un raccolta di dati utili, ad esempio il più ampio storico delle transazioni dell’azienda, e un operatore che imposti il settaggio specifico allo scopo desiderato.

A quel punto l’algoritmo riconoscerà degli schemi nascosti nei dati, cioè modelli di comportamento che possono riguardare l’azienda, il mercato come il cliente specifico.

Il software apprende sempre nuove strutture e autonomamente corregge e migliora la propria risposta finale. 

La capacità di apprendimento delle IA permette infatti di esaminare sempre più precisamente i dati e di fornire soluzioni sempre più efficaci.

Unendo ai dati interni all’azienda – ad es. la cronologia delle attività di vendita o di marketing – dei dati esterni – ad es. demografia, pattern economici, statistiche sociologiche – il software rafforza la sua capacità di offrire risposte con un reale impatto sul mercato.

 

Vantaggi degli strumenti di analisi intelligenti

I servizi delle aziende SaaS scovano nei dati correlazioni e segnali che sfuggono all’uomo che aiutano l’imprenditore a creare strategie nuove e innovative.

L’intelligenza artificiale può prevedere le conseguenze che determinate scelte di marketing possono avere sull’attività dell’azienda. Inoltre può costruire scenari in cui poter simulare nuove strategie.

Rispetto all’intelligenza umana, quella artificiale ha una capacità di calcolo estremamente maggiore. Capacità che gli permette di utilizzare un insieme maggiore di dati e di analizzarli più rapidamente ottenendo risultati umanamente irrealizzabili.

Il software ha accesso ad enormi quantità di dati. Questo permette di riconoscere più facilmente i modelli di comportamento. Sulla base di queste conoscenze e di simulazioni virtuali la IA propone scelte o decisioni più sicure guidate dai dati.

L’essere umano ha quindi a disposizione uno strumento di altissima efficienza che potenzia le sue intuizioni sostenendolo nella loro realizzazione.

Inoltre l’intelligenza artificiale può imparare: maggiori sono il numero di dati e il tempo di analisi e maggiore sarà l’efficienza della risposta. Ciò significa che chi implementa prima queste tecnologie sarà, nel breve e nel lungo periodo, fortemente avvantaggiato rispetto alla concorrenza.

Le maggiori aziende fanno già fruttuoso uso di questi strumenti per il loro business, maa nche le piccole aziende possono usufruirne assicurandosi uno spazio all’interno di mercati già affollati. 

 

Aree di applicazione della IA

Marketing

Misurare l’efficienza degli investimenti nel marketing e ricercare nuove piste e contatti sono le maggiori difficoltà di chi deve prendere decisioni.

L’intelligenza artificiale può calcolare il ritorno del tuo investimento (ROI) aiutando l’imprenditore a scegliere dove e come usare i propri fondi.

Inoltre la learning machine migliora la presenza digitale della propria azienda e l’opinione nei confronti dell’azienda sui social media. Ma non solo: aumentare la stima e la fiducia dei clienti verso l’azienda fa crescere la fidelizzazione e apre a nuovi contatti.

Per fare un esempio: l’intelligenza artificiale può individuare quelle risorse investite con scarso  ritorno nel marketing e proporre possibilità di investimento con migliore ROI. Senza aumentare il budget la IA trova il miglior modo per ottenere la maggiore visibilità possibile.

Allo stesso modo, l’IA può riconoscere possibili nuovi clienti per l’azienda: esaminando i movimenti tra azienda e clienti può scovare quelli di più alta qualità e concentrare l’attività su di loro, evitando di disperdere risorse.

Semplicemente reindirizzando le priorità, cioè senza aumentare i costi, l’intelligenza artificiale indica con alta accuratezza dove investire per cogliere le opportunità migliori offerte dal mercato.

Vendita

La machine learning offre anche servizi utili alla vendita: ottimizza i tempi di risposta e propone correlazioni tra prodotti ritagliati sul cliente.

Inoltre è possibile prevedere i comportamenti del mercato e dei clienti analizzando la frequenza, la modalità o il tempo di utilizzo del tuo prodotto. Questo permette di migliorare il prodotto e fidelizzare i propri clienti.

Non ultima la possibilità di ottimizzare le proprie politiche di prezzo: per quanto riguarda un antico strumento di vendita, gli sconti, non è detto che clienti simili abbiano richieste simili.

La machine learning, unendo tendenze di mercato con cronologie di vendita dell’azienda, scopre modelli che indicano come e quando applicare sconti (personalizzati sul singolo cliente) per concludere importanti contratti.

L’intelligenza artificiale segnala quindi le situazioni favorevoli alla vendita e all’acquisizione di nuovi clienti massimizzando l’efficienza degli investimenti ed evitando la dispersione di energie.

Soddisfazione del cliente

L’intelligenza artificiale può calcolare la probabilità di perdita del cliente, può proporre correzioni preventive e può indicare tattiche di rinnovamento di acquisto efficaci. Questi servizi migliorano sensibilmente il rapporto tra azienda e cliente anticipando e correggendo possibili future situazioni dannose per l’attività.

La fidelizzazione e il rinnovo di contratti formano il presupposto per la crescita dell’azienda. Quando però il cliente con cui si è concluso un contratto non può rispettarlo, l’azienda subisce gravi danni economici.

I servizi delle aziende SaaS offrono analisi capaci di predire con largo anticipo la probabilità di fallimento o di abbandono dei propri clienti.

La modalità d’uso del prodotto, l’attività del cliente e altri fattori risultano essere potenziali segnali che, se correttamente rilevati, evitano scomodi imprevisti e aiutano nella progettazione del proprio business.

 

Come usare l’intelligenza artificiale in azienda?

Ci sono dei consigli utili facilmente adottabili che, se rispettati, facilitano l’avvio, riducono i tempi e migliorano i risultati dell’intelligenza artificiale:

1) Stabilire una collaborazione tra gli addetti alla gestione dati e gli addetti alle vendite (marketing, vendite, relazione cliente) permette di condividere i problemi e le necessità di ciascun settore.

Far conoscere al personale a contatto col cliente come inviare i dati da loro raccolti aiuta il personale informatico; viceversa, informare il personale informatico delle difficoltà e delle necessità dei vari settori permette di usare l’intelligenza artificiale più efficacemente.

2) Prediligere approcci più agili che riescano a adattarsi sia ai problemi del proprio business come del machine learning.

Per evitare disperdere gli investimenti è consigliato sfruttare le opportunità che si presentano anziché aspettare la situazione perfetta.

In questo modo l’intelligenza artificiale ha anche modo di ottenere risultati intermedi che rafforzano la sua capacità di previsione.

Concentrarsi su aree più specifiche dove è possibile giunge effettivamente a decisioni risolutive è il primo necessario passo. Le conoscenze acquisite serviranno poi per aree più vaste.

3) Far conoscenza al personale a contatto col cliente il funzionamento delle tecnologie di machine learning al fine di comprendere appieno come sfruttare queste tecnologie per il loro lavoro.

Imparare a utilizzare i potenti mezzi e strumenti dell’intelligenza artificiale rende ogni decisione più semplice, più informata e più efficace -soprattutto grazie alla possibilità di previsione e di simulazione-.

4) Avviare l’utilizzo dell’intelligenza artificiale con i dati a disposizione e disporsi per colmare quelli mancanti.

Spesso si pensa di non avere sufficienti dati per utilizzare la machine learning. In realtà molti dati utili sono nascosti nei dati e nelle cronologie aziendali già archiviate. Inoltre la creazione di un insieme di dati può anche essere realizzata dopo l’avvio di questi strumenti.

5) Pensare in grande, ma agire nel particolare.

Iniziare con piccoli aggiustamenti mirati è la cosa migliore. Evitare di stravolgere troppo presto il proprio business permette alla IA di analizzare le conseguenze delle piccole modifiche e di proporre risposte nuove sempre più accurate.

Se si vuole modificare radicalmente il proprio business è necessario partire da modesti, ma solidi cambiamenti su cui costruire il business del domani.

Trizio Consulting può aiutarvi

Le strategie di mercato sono state profondamente trasformate dall’introduzione dell’intelligenza artificiale per l’analisi dei dati. Le aziende leader hanno già adottato queste innovazioni ottenendo maggiore controllo sul proprio mercato. Aziende minori o appena avviate hanno la possibilità di avere un notevole vantaggio sulla concorrenza ritagliandosi uno spazio proprio nel mercato.

Introducendo tali pratiche innovative è possibile colmare il gap tecnologico contratto con aziende concorrenti o staccare in partenza eventuali start-up.

Trizio Consulting può offrire servizi di alta qualità, raffinati nelle numerose collaborazioni con professionisti, piccole e medie aziende. La crescita della propria attività guidata dall’analisi dei dati è ottimizzata dall’esperienza maturata sul campo dei consulenti del gruppo Trizio Consulting.

L’offerta proposta comprende un vasto insieme di servizi adattabili alle particolari esigenze del cliente. L’installazione della tecnologia della machine learning migliora ogni aspetto dell’attività, dall’efficienza del marketing all’accuratezza delle vendite fino alla fidelizzazione e l’acquisto di nuovi clienti.

Cogliendo le caratteristiche peculiari del cliente, gli specialisti della Trizio Consulting costituiscono il miglior servizio personalizzato per la risoluzione di problemi, per la crescita e per lo sviluppo della propria attività. Facendo attenzione alle nuove tecnologie e alle comunicazioni su ogni genere di media, il gruppo consolida il suo impegno nell’offrire al cliente risposte rapide, competenti e avvallate dall’analisi del vasto insieme di dati raccolti.

Trizio Consulting dispone dei mezzi e delle capacità necessarie a generare una crescita aziendale ed economica. Le strategie proposte sono frutto dell’unione dell’esperienza operativa, dei mezzi di analisi rafforzati dall’intelligenza artificiale e da un approccio semplice ed empatico alle esigenze del cliente al fine di garantire il pieno utilizzo e la massima efficienza del servizio.

L’introduzione di un nuovo approccio al business indirizzato dalla learning machine e dall’analisi dei dati è un’opportunità di crescita irrinunciabile, soprattutto in una situazione in cui il mercato richiedere sempre più spesso l’uso di intelligenze artificiali. La crescente competitività suggerisce che le aziende che avviano uno sviluppo smart, soprattutto anticipando l’eventuale concorrenza,  massimizzano la fidelizzazione dei clienti e il ritorno degli investimenti.
Il gruppo Trizio Consulting possiede le capacità tecniche e relazionali per realizzare questa evoluzione professionale.