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L’evoluzione del Voice of Customer tra AI e machine learning

Le nostre abitudini pre7marzo sono un ricordo lontano, eppure le aziende continuano dopo mesi ha fare lo stesso errore: continuano a comunicare con i propri clienti allo stesso modo, utilizzando contenuti e stile identici e facendo finta che nulla sia cambiato.

Il momento che stiamo vivendo ha rivoluzionato profondamente le nostre abitudini quotidiane, e quindi il nostro comportamento d’acquisto. Continuare il business as usual può equivalere a sprecare risorse e a danneggiare la propria reputazione.

Come fare quindi? Oggi, prima di fare qualsiasi cosa nel campo della comunicazione e del marketing, è necessario fermarsi e ascoltare: per rispondere opportunamente alle rinnovate esigenze, è necessario chiedere direttamente ai propri clienti cosa è cambiato nella loro vita.

Oggi, fortunatamente, realizzare attività di Voice of Customer (termine usato per le attività dedicate all’ascolto del mercato) è molto più semplice ed efficiente che nel passato, soprattutto grazie all’innovazione tecnologica e alla capillarità del digitale.

I dispositivi mobili e il loro ecosistema permettono – infatti – di recuperare informazioni di prima mano dai clienti lungo tutto il loro processo di interazione con il brand, sia sul digitale o nel fisico. Così facendo si risparmiano tempo e risorse nella fase di recupero dei dati, oltre a comprendere meglio le esigenze del pubblico.

Inoltre, grazie a Intelligenza Artificiale e Machine Learning, è possibile rendere più semplice il processo di data analysis, da sempre il punto più critico per le attività di ascolto.

IA e Machine Learning permettono, per esempio attraverso l’analisi dei pattern tra le risposte  del pubblico e tramite l’analisi del Customer Journey, una migliore comprensione dei comportamenti d’acquisto dei clienti. Inoltre, sono in grado di predire molte delle loro scelte future, come il tasso di abbandono (Churn Rate), comprenderne i motivi alla base e aiutare l’azienda a diminuirlo.

Allo stesso tempo grazie a queste tecnologie è possibile tenere sempre sotto controllo gli outcome delle strategie di marketing, verificandone l’efficacia sulla percezione e la fedeltà dei clienti al brand.

Tramite tecniche di Sentiment Analysis e il Natural Language Processing (NLP) è invece possibile recuperare informazioni profonde dall’analisi di contenuti e testi, per esempio riconoscendo stato d’animo e individuando quali emozioni e quali temi coinvolgono i clienti di un determinato brand.

Portando avanti queste attività di analisi con costanza, il team di marketing sarà in grado  di comprendere meglio ciò che soddisferà di più e quali siano le leve di fidelizzazione dei clienti.

Allo stesso tempo il NLP si applica anche all’analisi vocale, per esempio allo studio delle conversazioni dei call center, o delle interazione con gli assistenti vocali.

Nel primo caso, l’IA è in grado di diminuire i tempi di attesa e di gestione del cliente: le ricerche suggeriscono una diminuzione del 40% nei tempi di gestione e un aumento delle conversioni delle chiamate commerciali di quasi il 50%, migliorando al contempo la soddisfazione dei clienti.

Potenzialmente brand e clienti non sono mai stati così vicini come lo sono oggi: eppure la pandemia sembra nella sostanza aver segnato un solco profondo tra chi vende e chi compra.

Essenziale è quindi tornare a investire nella ricerca, perché per le aziende non c’è altra strada che ripartire dal rapporto con i propri clienti. Solo così le aziende saranno in grado di creare valore e individuare le strategie corrette all’interno di questo mercato: liquido e altamente “infedele”.

Noi di Neosperience – per lo scopo – offriamo la nostra soluzione di Voice Of Customer: NeosVoc.

Intelligente e facile da usare, pensato in particolare per le PMI, NeosVoc è lo strumento più efficace per realizzare analisi quantitative e qualitative di valore, per scoprire preziosi insight e per individuare le migliori strategie per l’oggi e il domani.

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