Negli ultimi anni, l'intelligenza artificiale ha trasformato il modo in cui le aziende gestiscono i dati e interagiscono con i clienti, aprendo nuove opportunità per il marketing. L'AI consente infatti di analizzare grandi volumi di segnali, permettendo una comprensione più approfondita delle preferenze e dei comportamenti. Questo livello di conoscenza abilita la creazione di campagne altamente personalizzate, migliorando la customer experience e l'engagement.
In questo contesto, l'adozione dell'AI per identificare e attivare gli interessi degli utenti rappresenta uno strumento innovativo e potenzialmente disruptive nell’identificazione degli intenti della customer base.
In passato, si identificavano gli interessi degli utenti esaminando il numero di contenuti visitati in determinate sezioni del sito. Questo approccio, ampiamente utilizzato dalle DMP per il contextual targeting, era sostanzialmente statistico deterministico e sfruttava la semplice architettura informativa di un sito.
Successivamente le grandi piattaforme di advertising come Google hanno rilasciato algoritmi molto raffinati per comprendere il contenuto della pagina letta dall’utente ed estrarne il senso. Oggi, grazie alla diffusione su scala globale dell’AI, abbiamo la possibilità di sfruttare approcci molto simili alle grandi DMP, con due grandi vantaggi.
Il primo è che non dobbiamo più fare affidamento unicamente sull'architettura informativa: l'AI è in grado di analizzare in modo trasversale il sito, comprendere e interpretare i contenuti, estrarne l'essenza e attribuirli correttamente all'utente, indipendentemente dalla loro collocazione.
Il secondo vantaggio risiede nella customizzazione: l'AI ci consente di selezionare con precisione gli interessi che vogliamo estrarre, allineandoli al business e alle esigenze dei clienti.
Come raccontato in uno dei nostri ultimi articoli, in ByTek, abbiamo implementato un approccio basato sugli embeddings e sviluppato un algoritmo proprietario per assegnare gli interessi agli utenti in modo accurato. Il processo di onboarding è gestito in modo collaborativo: organizziamo workshop con i clienti per individuare i temi più rilevanti per il loro business (interessi custom), che possono essere rintracciati all’interno di pagine e contenuti specifici, associandoli poi ai singoli utenti. Questo approccio ci permette anche di identificare eventi di vita particolari, che possono influenzare le preferenze e i comportamenti.
Oltre a rintracciare i life events e gli interessi custom, individuiamo anche interessi legati a specifici prodotti o servizi, utilizzando la stessa metodologia. Analizziamo il comportamento degli utenti sulle pagine, etichettate in precedenza tramite l’AI, e lo confrontiamo sia con la navigazione personale sia con quella di altri utenti con preferenze simili.
Questi dati, basati su informazioni di prima parte, arricchiscono la nostra comprensione dell’utente e possono essere attivati in varie piattaforme: CRM, sistemi di marketing automation, campagne su Google Ads e Meta, programmatic e persino sul sito web per una personalizzazione mirata.
Nei paragrafi successivi esamineremo nel dettaglio le modalità e le strategie per attivare l'analisi degli interessi, evidenziando approcci pratici e personalizzati che possono ottimizzare l'engagement e i risultati delle campagne di marketing.
CRM Activation ed esperienze di Cross-Sell
Un'area di grande potenziale nell'attivazione dei risultati dell'analisi degli interessi degli utenti è il cross-selling. Attraverso l'integrazione degli interessi direttamente all'interno del CRM, questi dati diventano immediatamente disponibili e attivabili per l'area sales. Ciò consente al team di vendita di agire in modo proattivo. Ad esempio, se l'analisi evidenzia un interesse verso le assicurazioni sulla vita, il venditore può intervenire rapidamente, attivando una strategia dedicata: può contattare direttamente il cliente, oppure utilizzare template di email preconfigurati, pronti per essere inviati quando viene identificato un interesse specifico. Inoltre, queste operazioni possono essere completamente automatizzate, raggruppando tutti i clienti del CRM con interessi simili e inviando loro comunicazioni personalizzate.
Queste strategie rappresentano una pratica essenziale nel marketing moderno. La capacità di comprendere in tempo reale il momento in cui un utente manifesta un intento di acquisto specifico è cruciale. Lavorando con precisione sugli interessi, possiamo identificare queste opportunità e agire di conseguenza.
Inoltre, le comunicazioni basate su interessi specifici e comportamenti osservati, non vengono percepite come invasive dal cliente. Al contrario, i dati dimostrano che tassi di engagement e conversione migliorano sensibilmente, poiché il contenuto risuona con il momento esatto e le necessità dell’utente, creando un’esperienza più apprezzata e rilevante.
Personalizzazione con LLM
L’uso dei Large Language Models per la personalizzazione rappresenta un’altra opportunità per sfruttare l’analisi degli interessi degli utenti. Attraverso il prompt engineering è possibile includere variabili come: caratteristiche specifiche dei clienti, segmenti di appartenenza, interessi rilevati, valore del cliente (ad esempio, il customer lifetime value) e il tono di voce, anch’esso individuabile grazie all’analisi degli interessi.
Difatti, è possibile creare una tassonomia dei toni di voce e capire quale stile comunicativo si utilizza effettivamente sul proprio sito web. Spesso si è convinti di utilizzare un certo tono di voce, ma l’analisi dei contenuti può rivelare che ne viene impiegato un altro. Questo insight può poi essere integrato nei prompt, così da ottenere risultati di personalizzazione altamente efficaci.
Reporting
Il reporting basato sull’analisi degli interessi offre una comprensione approfondita della propria customer base, permettendo di prendere decisioni informate. Ad esempio, se dopo aver calcolato gli interessi dei singoli utenti applichiamo sistemi di clusterizzazione avanzati come i modelli k-means, possiamo identificare i cluster di clienti più rilevanti e scoprire gli interessi che li accomunano. Questi insight forniscono indicazioni preziose per affinare le strategie di marketing e commerciali.
Una delle strategie chiave è la possibilità di adattare il piano editoriale in base agli interessi prevalenti dei clienti migliori.
Inoltre, se gli utenti mostrano interesse per determinati argomenti ma non acquistano prodotti correlati, potrebbe esserci una disconnessione tra l'offerta e le loro preferenze. In questi casi, è utile rivedere la strategia di prodotto e adeguare la comunicazione alle reali esigenze dei clienti.
Un'altra variabile importante è il cambiamento degli interessi nel tempo, specialmente man mano che i clienti invecchiano. Le coorti di clienti, come le generazioni, evolvono: un'azienda che dieci anni fa aveva una clientela prevalentemente trentenne si troverà oggi ad affrontare un gruppo di clienti quarantenni, con esigenze e interessi differenti. La capacità di tracciare questi cambiamenti attraverso dashboard che forniscono dati in tempo reale è essenziale per mantenere allineate le strategie di marketing ai bisogni in evoluzione della customer base.
Attivazione degli Interessi con l’Event-driven Marketing
Anche l’Event-Driven Marketing rappresenta una possibile strategia di attivazione dei dati derivanti dall’analisi degli interessi utente. Grazie alle tecnologie di intelligenza artificiale, è possibile trasformare gli interessi identificati in eventi attivabili in tempo reale. Questo approccio consente di sviluppare azioni reattive basate su trigger specifici, che si attivano al verificarsi di determinati comportamenti o manifestazioni di interesse da parte degli utenti.
Ad esempio, è possibile configurare trigger che, quando un utente mostra un particolare interesse, innescano l'invio di email personalizzate, generate dall'AI attraverso il prompt engineering. Parallelamente, è possibile attivare strategie di retargeting su piattaforme come YouTube, creando campagne specifiche verso cluster di utenti che hanno recentemente espresso un determinato interesse.
Un ulteriore livello di personalizzazione può essere ottenuto attraverso l'uso di tool come Mutiny, che permettono di modificare l’esperienza utente in tempo reale. In questo contesto, l’azienda può modificare dinamicamente l’aspetto di landing page o contenuti specifici sul proprio sito web in base agli interessi espressi dall’utente. Quando un utente visita la pagina, il sistema riconosce il suo interesse e adatta immediatamente il contenuto, presentando offerte o promozioni su misura per massimizzare l'efficacia della comunicazione e dell'engagement.
Comprendere le diverse finestre decisionali è determinante, poiché consente di calibrare la pressione mediatica e le attività di personalizzazione in modo ottimale, sfruttando i momenti più opportuni per influenzare le scelte del consumatore.
Conclusione
Come abbiamo visto, le aziende che sfruttano appieno i dati di prima parte, come le preferenze e gli interessi dei clienti, possono personalizzare le comunicazioni su più canali (email, video, web) e migliorare significativamente l’esperienza utente.
Secondo uno studio di McKinsey, le aziende che eccellono nella personalizzazione possono vedere un aumento dei ricavi del 10-15%, con alcune imprese che arrivano a incrementi fino al 25%, a seconda del settore e della capacità di eseguire efficacemente la personalizzazione. Questo perché offrire contenuti e promozioni su misura nel momento giusto, migliora l'engagement e la fedeltà del cliente, creando un "effetto volano" dove interazioni ricorrenti e rilevanti portano a una maggiore fidelizzazione e crescita del valore nel lungo termine.
