Quali sono le prospettive per AI, Machine Learning e dati?

Il prossimo decennio potrebbe benissimo essere definito dalla continua proliferazione e avanzamento dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico e dai dati che il processo raccoglie. Supponendo che ciò accada, significa certamente che l'IA avrà un impatto importante su tutti gli aspetti del business. Come andrà a finire tutto questo? Solo il tempo lo dirà. Ma ci sono stati numerosi sviluppi recenti in questi campi che stanno aprendo la strada a rapidi cambiamenti nel panorama dell'e-commerce digitale. Diamo un'occhiata ad alcuni di questi sviluppi.

Personalizzazione interattiva automatizzata

Nel mondo moderno, i consumatori sono inondati da centinaia, se non migliaia di annunci ogni singolo giorno. E poiché i consumatori continuano a essere bombardati di messaggi, si affaticheranno, se non del tutto indifferenti, vedendo annunci generici. Per combattere questo evento, la personalizzazione basata sull'intelligenza artificiale diventerà più diffusa e crescerà di importanza. I clienti decidono molto rapidamente, in pochi secondi, se apprezzano il tuo messaggio di marketing. Fornisci qualcosa di pertinente e personale e avrai un cliente soddisfatto. Manca il bersaglio, tuttavia, e se ne sono andati. Mentre molte aziende sono state in grado di personalizzare con poche linee di prodotti o segmenti, la maggior parte fatica ancora a scalare questa personalizzazione in tutti i modi in cui interagiscono con i clienti. Fatto bene, la personalizzazione migliora la vita dei clienti e aumenta il coinvolgimento e la lealtà fornendo messaggi che sono sintonizzati su, e addirittura anticipano, ciò che i clienti vogliono veramente. Queste personalizzazioni per il cliente si traducono in benefici economici per le aziende che riescono in questo sforzo. La personalizzazione può ridurre i costi di acquisizione fino al 50%, aumentare i ricavi dal 5 al 15% e aumentare l'efficienza della spesa di marketing dal 10 al 30%.

Ciò che serve per eseguire questo ritmo di personalizzazione su larga scala è la giusta tecnologia di automazione. Assemblare e gestire uno stack tecnologico di automazione del marketing, tuttavia, può essere una sfida. Estensioni Magento come Klevu, dotDigital e Listrak hanno già iniziato questa impresa. Favorendo la ricerca sul sito, la personalizzazione sul sito, l'e-mail e il remarketing. Ma col passare del tempo diventerà più una SOP e una necessità. I progressi nella tecnologia, nei dati e nell'analisi consentiranno presto ai professionisti del marketing di creare esperienze molto più personali e "umane" attraverso momenti, canali e fasi di acquisto. Gli spazi fisici saranno ripensati per includere queste nuove personalizzazioni e migliorare l'esperienza del consumatore. Il nuovo percorso del cliente sarà supportato ben oltre la porta di casa di un marchio. L'intelligenza artificiale è stata in prima linea, aiutando le aziende ad automatizzare i modi in cui personalizzano le loro interazioni con i clienti, consentendo così alle aziende di ridimensionare le loro operazioni. Esempi di come l'intelligenza artificiale e il deep learning influiscono sull'esperienza del cliente includono l'automazione della rimozione degli sfondi nelle immagini dei prodotti e l'abilitazione automatica dei video originariamente girati in modalità orizzontale per essere consegnati in modalità verticale, il che migliora notevolmente la visualizzazione sui telefoni cellulari.

Costruire un'esperienza cliente scalabile ma personalizzata rimane al centro di ciò che ogni marchio desidera creare negli anni '20. Le esperienze che sfruttano la potenza dei rich media, sia sotto forma di immagini che di video, sono un motore significativo alla base di questo successo. Tuttavia, i dirigenti aziendali e tecnologici devono riflettere sulle complessità e sulle implicazioni di questi sforzi, sia a livello tecnico che di impatto sul cliente. In questo modo, e in anticipo, consentirà una consegna più fluida delle campagne e delle esperienze che desiderano.

Analisi dei dati

L'analisi dei dati è cambiata radicalmente dall'inizio del secolo e quell'evoluzione è diventata solo più rapida e pronunciata man mano che avanziamo negli anni '20. Se gestisci un negozio di e-commerce e/o utilizzi uno degli sviluppi di AI/Machine Learning di cui abbiamo appena discusso, senza dubbio hai a che fare con decine di migliaia di punti di dati. Dati che ormai non sono più relegati a soli numeri. I dati ora sono musica, immagini, video, file scaricabili e altro ancora. I dati sono grandi, dispersi e in più formati. Quindi, come organizzerai e implementerai questi dati nelle tue attività di vendita digitale in futuro?

Basato su cloud: man mano che i set di dati diventano sempre più grandi, diventerà più difficile eseguire l'enorme quantità di calcoli necessari sul computer locale. Ciò creerà un intero mercato di servizi di dati basati su cloud che, in poche parole, rendono l'analisi più veloce.

Test A/B con AI – Come abbiamo recentemente spiegato sul nostro blog, il test A/B non farà che aumentare di importanza e la tecnologia in fase di sviluppo e in alcuni casi già implementata sarà più efficiente ed efficace nei test A/B di qualsiasi web designer o responsabile marketing. A titolo di revisione, il test A/B è l'alterazione di elementi del tuo sito per visitatori diversi e casuali. Questi elementi possono includere, a titolo esemplificativo ma non esaustivo, variazioni di contenuto, colori, immagini, testo, inviti all'azione e persino prezzi. È attraverso i test A/B che sei in grado di trovare le combinazioni ottimali di elementi del sito web che manterranno i visitatori coinvolti e gli acquisti. Ma invece di avere un dipendente che analizza il sito, seleziona quali elementi modificare e testare, analizzare i dati e scegliere quali elementi testati conservare e quali rimuovere, l'intelligenza artificiale si occuperà di tutti questi passaggi. Esistono già estensioni come HiConversion attualmente disponibili che eseguiranno automaticamente i propri test A/B sulle tue pagine, modificando gli elementi in base al comportamento dei visitatori. Fornirà quindi raccomandazioni basate su questi test A/B continui e in evoluzione. Questo test A/B basato sull'intelligenza artificiale diventerà sempre più avanzato e più standard man mano che il decennio avanza, lasciando meno elementi della tua UX/UI a indovinare o alla discrezione del tuo team. I tuoi clienti reali e i visitatori del tuo sito web sono i tuoi migliori insegnanti e l'intelligenza artificiale imparerà sempre di più direttamente da loro.

Marketing più intelligente – Ma cosa fare con tutte queste informazioni sui clienti che hai raccolto? Molto semplicemente, mettilo al lavoro per mantenere i tuoi clienti. Con le informazioni di personalizzazione che hai ricevuto e i dati sul sito che hai raccolto puoi, ad esempio, impostare messaggi automatici per raggiungere segmenti della tua base di clienti, indipendentemente da dove si trovino: Ricordare ai visitatori i contenuti del loro carrello abbandonato tramite e-mail, mostra loro annunci display che si collegano direttamente alle pagine che hanno visitato tramite il remarketing e utilizza i tuoi programmi di test A/B per offrire l'esperienza utente più accattivante ed efficace possibile una volta che sono tornati sul tuo sito.

Torna la prossima settimana per la seconda puntata della nostra serie "What's Next", in cui parleremo di Progressive Web App, Headless eCommerce e altro ancora.