Event-Driven Marketing e AI: strategie per aumentare conversioni e fidelizzazione

l’Event-Driven Marketing (EDM) è una strategia che consente alle aziende di rispondere in modo immediato a comportamenti specifici degli utenti, come la visita a una pagina o l’apertura di un’email, al fine di migliorare la rilevanza delle comunicazioni e favorire la conversione. Questa capacità di reazione in tempo reale è particolarmente rilevante per personalizzare l’esperienza utente, aumentando l’engagement e il ritorno sugli investimenti di marketing.

Un punto di svolta per l’EDM lo ha fornito Google Analytics 4, che ha abbandonato il tradizionale approccio basato sulle sessioni per adottare una struttura incentrata sugli eventi. Nella precedente versione, Universal Analytics, l’attenzione era posta sulle sessioni e sulle pagine visualizzate in un’unica visita, limitando la capacità di tracciare interazioni dettagliate. Con GA4, ogni azione rilevante dell’utente è considerata un "evento", permettendo una visione molto più granulare dei comportamenti, senza vincoli di sessione, dispositivo o contenuto.

La necessità di adottare un approccio basato sugli eventi è emersa con la diffusione del mobile e l’incremento del numero di dispositivi e canali digitali utilizzati durante il customer journey. I modelli di monitoraggio incentrati su sessioni lineari erano ormai diventati obsoleti e scarsamente in grado di raccogliere tutti i segnali di interazione dai vari touchpoint. Oggi, l’esperienza utente è ancora più frammentata e multicanale: si passa rapidamente da ambienti digitali a fisici, passando da un totem interattivo a un dispositivo mobile, da un’insegna out-of-home a un wearable, fino ad approdare a un sito desktop. Ci sono numerosi micro-momenti di interazione, come la visione di un video, il clic su annunci social o il salvataggio di contenuti.

Un altro fattore che spinge l’adozione dell’EDM è l’evoluzione delle aspettative dei consumatori, che oggi desiderano interazioni immediate e altamente personalizzate. I clienti si aspettano che le aziende comprendano le loro esigenze specifiche e i loro intenti adattando le comunicazioni di conseguenza. Un sistema basato sugli eventi consente di tracciare queste interazioni e di rispondere rapidamente con contenuti o offerte customizzati.

L’approccio basato sugli eventi porta naturalmente a un aumento della quantità di dati raccolti, ma grazie alle tecnologie di intelligenza artificiale e machine learning, questa mole di informazioni non rappresenta un ostacolo, bensì un’enorme opportunità. L’intelligenza artificiale consente di elaborare gli event data per estrarre insight aggiuntivi e predittivi, segmentando i dati in tempo reale e prevedendo comportamenti futuri. Questo permette di trasformare la complessità in valore, rendendo possibile una risposta proattiva e mirata e migliorando la comprensione della customer base.

Eventi: cosa sono e come identificarli

Un evento può essere definito come qualsiasi azione compiuta dall’utente nell’interazione con un touchpoint dell'azienda. Esempi di eventi includono la riproduzione di un video, il clic su un link, la visita a un punto vendita fisico tracciata tramite beacon, il passaggio di una carta fedeltà o il movimento di un carrello all’interno di un negozio. Tutte queste azioni, se monitorate e raccolte correttamente, permettono alle aziende di ottenere un quadro più completo del customer journey, specialmente attraverso una raccolta dati precisa e ordinata. 

Per ottimizzare la raccolta di questi dati, strumenti come GA4 consentono di esportare gli eventi su un database centralizzato. Questo approccio permette di aggregare e organizzare i dati in modo efficiente, facilitando l'analisi degli eventi e l’integrazione con altri sistemi aziendali, come CRM, piattaforme e-commerce, ERP e altri ancora.

Database Centralizzato: le fondamenta per l'Event-Driven Marketing

L’implementazione di un database centralizzato è fondamentale per il successo dell’Event-Driven Marketing (EDM), poiché consente di raccogliere, gestire e analizzare in modo efficiente grandi volumi di dati provenienti da molteplici touchpoint. Il cloud computing è essenziale per questa architettura: oltre alla scalabilità, le piattaforme di cloud database offrono velocità, sicurezza e flessibilità nell’elaborazione dei dati.

Una delle aziende leader in questo ambito, Snowflake, ha introdotto il concetto di Marketing Data Foundation, sostenendo che il reparto marketing necessiti di un database cloud dedicato e specificamente progettato per l’elaborazione e l’integrazione dei dati. A differenza dei sistemi di storage in silos, che frammentano le informazioni, un database centralizzato offre una visione olistica del cliente, essenziale per un’analisi predittiva accurata e per un approccio personalizzato basato su eventi.

Oltre a Snowflake, tra le principali piattaforme di cloud database si annoverano BigQuery (Google Cloud Platform), Redshift (Amazon Web Services), Databricks e Microsoft Azure.

In un contesto di EDM, un database centralizzato permette alle aziende non solo di rispondere rapidamente agli eventi, ma anche di estrarre insight chiave dai dati in modo fluido e integrato, ottimizzando le campagne di marketing con un impatto diretto sulle performance e sulla soddisfazione del cliente.

Approccio event-based: algoritmi più intelligenti e risultati migliori

Con l’introduzione dell’intelligenza artificiale, il marketing basato sugli eventi ha raggiunto nuovi livelli di efficacia, rivoluzionando il modo in cui le aziende interpretano e rispondono ai comportamenti dei consumatori. Il tracciamento event-based, infatti, si distingue per la sua capacità di catturare una quantità straordinaria di segnali granulari, offrendo una panoramica dettagliata e dinamica delle interazioni degli utenti, altrimenti inaccessibile. Questo approccio fornisce agli algoritmi una base dati estremamente ricca, che ne potenzia la capacità di apprendimento e adattamento e permette di aumentare la confidenza statistica delle analisi.

Le aziende possono sfruttare tre principali categorie di algoritmi per estrarre valore dagli eventi raccolti:

• Algoritmi di Clustering: Segmentano gli utenti in gruppi omogenei in base a comportamenti e caratteristiche simili, facilitando le strategie di personalizzazione. Algoritmi come k-means o DBSCAN beneficiano dell’ampiezza e della granularità degli event data per identificare pattern comportamentali complessi e creare audience con maggiore precisione.
• Algoritmi di Detection: Progettati per analizzare le serie temporali, rilevano pattern ricorrenti e anomalie nei dati. Il tracciamento event-based amplifica la loro efficacia fornendo dettagli ricchi e contestuali, permettendo di identificare tempestivamente cambiamenti nei comportamenti degli utenti e rispondere rapidamente a eventi inaspettati.
• Algoritmi di Prediction: Utilizzano i dati raccolti per prevedere accuratamente comportamenti futuri, come la probabilità di acquisto, il rischio di abbandono o il valore potenziale di ciascun utente. Modelli avanzati come reti neurali, alberi decisionali e regressioni diventano più affidabili e performanti grazie alla qualità e quantità di segnali forniti dall’approccio event-based, che permette loro di sviluppare modelli predittivi con alta confidenza.

Queste famiglie di algoritmi, alimentate dagli event data, trasformano la complessità in valore strategico, rendendo il marketing sempre più personalizzato, proattivo e orientato ai risultati.

Applicazioni concrete per il marketing

La sinergia tra il tracciamento event-based e gli algoritmi di intelligenza artificiale apre quindi la strada a numerose applicazioni pratiche come la detection della recency dell'utente, un parametro che misura il tempo trascorso dall'ultimo acquisto. Gli algoritmi di intelligenza artificiale monitorano efficacemente questo dato e possono attivare un avviso ogni volta che la recency raggiunge determinate soglie. Questo alert diventa un trigger per strumenti di marketing automation come Marketo, facilitando interventi specifici e tempestivi.

Gli algoritmi di clustering, invece, permettono di segmentare i clienti attraverso metriche come la RFM (Recency, Frequency, Monetary), identificando, ad esempio, i top client. Questi dati consentono di attivare azioni specifiche come campagne di retargeting dedicate agli utenti più preziosi quando compiono azioni significative.

In ambito di prediction, gli algoritmi possono stimare, ad esempio, il valore a vita dei clienti, consentendo di orientare le strategie di marketing verso quelli con un elevato potenziale. 

La previsione dell'intento di acquisto, invece, quando raggiunge soglie intorno al 65-70%, può supportare strategie utili a favorire la conversione. Al superamento del 90% di probabilità di acquisto, risulta invece efficace adottare campagne di esclusione, ottimizzando così il budget e riducendo l’investimento su utenti già molto propensi all'acquisto.

Questi sono solo alcuni esempi di cosa si può fare grazie alla precisione e alla velocità dell'Event-Driven Marketing potenziato dall'intelligenza artificiale.

Caso pratico: Bytek Prediction Platform al centro delle strategie di event-driven marketing

Una piattaforma di corsi di fitness online ha utilizzato Bytek Prediction Platform per affrontare una sfida cruciale: individuare e prevenire l’imminente abbandono del servizio.

Grazie all’intelligenza artificiale, Bytek Prediction Platform ha analizzato numerosi segnali come il calo di frequenza degli accessi, la riduzione del tempo trascorso sulla piattaforma, l’interruzione improvvisa di una routine di allenamento, l’assenza di interazioni con nuove offerte di contenuti eccetera. L’AI ha segmentato automaticamente gli utenti a rischio e calcolato probabilità predittive di abbandono per ciascun profilo. Questo ha permesso al cliente di attuare interventi mirati e tempestivi, tra cui:

• Campagne di remarketing su Google Ads e Meta, con creatività ottimizzate per ciascun segmento. Gli annunci promuovevano offerte mirate, come sconti sugli abbonamenti annuali e semestrali, per incentivare il ritorno degli utenti.
• Notifiche push personalizzate ed email motivazionali, inviate nei momenti più strategici per massimizzare l’impatto. Questi messaggi includevano suggerimenti per adottare uno stile di vita sano, promemoria per completare corsi iniziati ma non conclusi, e feedback personalizzati sui progressi raggiunti.

Grazie alla combinazione di tracciamento event-based, analisi predittiva, campagne ads e marketing automation, la piattaforma ha ottenuto risultati significativi:

• Aumento della frequenza di accesso: Gli utenti hanno ripreso ad accedere regolarmente alla piattaforma, con un incremento del 35% nella frequenza media settimanale.
• Riduzione del rischio di abbandono: L’azione proattiva ha ridotto la percentuale di utenti a rischio del 25%, migliorando significativamente la fidelizzazione.
• Customer lifetime value in crescita: La personalizzazione degli interventi ha rafforzato il legame tra la piattaforma e gli utenti, con un incremento del 20% nel valore complessivo medio di ogni abbonato.

Questo caso dimostra come il tracciamento granulare, combinato con l’intelligenza artificiale, sia fondamentale per identificare criticità e implementare risposte automatizzate, rapide e specifiche, migliorando al contempo l’esperienza degli utenti e le performance aziendali.

‍