Nel marketing, il funnel di conversione è un modello che rappresenta il percorso teorico dell’utente verso la generazione di una conversione. Tradizionalmente, questo percorso è stato rappresentato come un imbuto, dove il consumatore parte da una vasta gamma di prodotti e, attraverso una selezione progressiva, arriva alla decisione finale di acquisto. Tuttavia, i modelli più recenti non si fermano alla fase di acquisto.
Il funnel di conversione può essere visto come un’evoluzione del classico modello AIDA, proposto per la prima volta nel 1898 da Elias St. Elmo Lewis. Questo modello classico include quattro fasi distinte:
- Awareness: Rendere il consumatore consapevole dell’esistenza di un determinato marchio o prodotto.
- Interest: Generare interesse nel consumatore, incoraggiandolo a effettuare ulteriori ricerche.
- Desire: Far sì che il consumatore inizi a desiderare un prodotto specifico, preferendolo tra tutti quelli disponibili.
- Action: Spingere il consumatore a intraprendere un’azione concreta, come l’acquisto del prodotto.
Dall’AIDA alla consumer decision journey
Nel tempo, il modello AIDA è stato considerato troppo semplicistico e ha subito numerose trasformazioni.
Ad esempio, il modello AIDCAS, presentato nel 1920 da H.D. Kitson, aggiunge due nuove fasi: la confidence, che segue il desiderio e si concretizza nella creazione di un rapporto di fiducia tra il consumatore e il marchio, e la satisfaction, che segue l’azione e si realizza nella sensazione di appagamento del consumatore dopo l’acquisto, inducendolo a ripetere l’esperienza o a raccontarla positivamente.
Con la diffusione di Internet e dei social media, sono stati sviluppati modelli più adeguati alle nuove caratteristiche dei consumatori. Il consumatore moderno è più autonomo e competente, in grado di valutare un’offerta e acquisire grandi quantità di informazioni.
Inoltre, è più responsabile e selettivo, attento ai significati sociali del prodotto e capace di muoversi nell’iper-offerta del mercato, coinvolgendo sia le dimensioni tangibili che quelle intangibili nella scelta finale d’acquisto.
Le nuove tecnologie hanno permesso lo sviluppo di un’intelligenza collettiva che consente alle idee nate dal basso di propagarsi.
Il consumatore, attraverso i suoi contenuti diffusi sul web, può influenzare altri consumatori.
Questo ha portato alla proposta di un nuovo modello di funnel che presenta due caratteristiche aggiuntive: l’irregolarità e la circolarità.
Il concetto lineare di imbuto viene superato a causa della sua incapacità di cogliere tutti i punti di contatto e i fattori chiave di un processo d’acquisto sempre più complesso.
La Consumer decision journey e Intelligenza Artificiale
Questo nuovo approccio prende il nome di consumer decision journey e viene presentato nella rivista McKinsey Quarterly nel 2009.
Il processo decisionale si presenta ora come un viaggio circolare costituito da quattro fasi: la considerazione iniziale, la valutazione attiva (ricerca di potenziali prodotti o servizi da acquistare), la chiusura (momento dell’acquisto) e la fase post-acquisto.
La crescente complessità del consumer decision journey richiede alle aziende di adottare nuove tecniche e metodologie per analizzare a fondo i desideri e i comportamenti dei consumatori.
In questo contesto, emerge l’intelligenza artificiale e le tecnologie collegate.
Le principali applicazioni dell’AI nel marketing contemporaneo supportano le attività nelle cinque fasi del funnel di conversione circolare elaborato dal Professor Guido Di Fraia, fondatore e CEO del Laboratorio di Intelligenza Artificiale “IULM AI Lab”. Queste soluzioni includono:
- Riduzione del numero di opzioni esistenti
- Maggior soddisfazione durante l’utilizzo del sito web/app
- Scoperta di nuovi prodotti o servizi
- Ottimizzazione del tempo impiegato per le ricerche
Metodi di Raccomandazione: Contenuto vs. Filtraggio Collaborativo
I sistemi di raccomandazione si basano su due metodi principali: metodi basati sul contenuto e metodi di filtraggio collaborativo.
I metodi basati sul contenuto utilizzano le descrizioni degli articoli acquistati o valutati dall’utente per creare un profilo specifico; tuttavia, possono presentare problemi di diversità degli item raccomandati e difficoltà con nuovi utenti.
I metodi di filtraggio collaborativo, invece, si basano sulle interazioni utente-oggetto e prevedono le preferenze di un utente specifico sulla base delle valutazioni fornite da più utenti. Questi metodi possono affrontare problemi come il cold start e la scarsità di informazioni su alcuni item.
Un aspetto cruciale dei sistemi di raccomandazione è la trasparenza.
Ad esempio, Netflix divulga informazioni sul funzionamento del suo sistema di raccomandazione e offre agli utenti controlli limitati per promuovere la consapevolezza dei suoi algoritmi. Tuttavia, non offre la possibilità di visualizzare le spiegazioni del perché un particolare titolo è stato consigliato o di rinunciare completamente ai suggerimenti.
Conclusioni
L’AI sta trasformando il marketing e l’esperienza del cliente, offrendoci strumenti avanzati per personalizzare e ottimizzare le interazioni.
Tuttavia, è essenziale affrontare i limiti etici e garantire la trasparenza per evitare la creazione di circoli viziosi e le aziende che sapranno sfruttare al meglio queste tecnologie avranno un vantaggio competitivo significativo nel 2024 e oltre.
- Aumento dei dati sui bisogni dell’utente
- Aumento delle vendite
- Ottimizzazione del tasso di conversione
- Incremento della fidelizzazione dei clienti
Per gli utenti, i benefici sono:
- Riduzione del numero di opzioni esistenti
- Maggior soddisfazione durante l’utilizzo del sito web/app
- Scoperta di nuovi prodotti o servizi
- Ottimizzazione del tempo impiegato per le ricerche
Metodi di Raccomandazione: Contenuto vs. Filtraggio Collaborativo
I sistemi di raccomandazione si basano su due metodi principali: metodi basati sul contenuto e metodi di filtraggio collaborativo.
I metodi basati sul contenuto utilizzano le descrizioni degli articoli acquistati o valutati dall’utente per creare un profilo specifico; tuttavia, possono presentare problemi di diversità degli item raccomandati e difficoltà con nuovi utenti.
I metodi di filtraggio collaborativo, invece, si basano sulle interazioni utente-oggetto e prevedono le preferenze di un utente specifico sulla base delle valutazioni fornite da più utenti. Questi metodi possono affrontare problemi come il cold start e la scarsità di informazioni su alcuni item.
Un aspetto cruciale dei sistemi di raccomandazione è la trasparenza.
Ad esempio, Netflix divulga informazioni sul funzionamento del suo sistema di raccomandazione e offre agli utenti controlli limitati per promuovere la consapevolezza dei suoi algoritmi. Tuttavia, non offre la possibilità di visualizzare le spiegazioni del perché un particolare titolo è stato consigliato o di rinunciare completamente ai suggerimenti.
Conclusioni
L’AI sta trasformando il marketing e l’esperienza del cliente, offrendoci strumenti avanzati per personalizzare e ottimizzare le interazioni.
Tuttavia, è essenziale affrontare i limiti etici e garantire la trasparenza per evitare la creazione di circoli viziosi e le aziende che sapranno sfruttare al meglio queste tecnologie avranno un vantaggio competitivo significativo nel 2024 e oltre.
- Confrontare un numero infinito di variabili
- Realizzare analisi tempestive e accurate
- Raccogliere e analizzare dati incessantemente
- Fornire la migliore versione a ogni singolo utente in tempo reale
Un esempio di piattaforma basata su AI e A/B testing è Kameleoon, che può offrire un ROI del 291% e un tasso di conversione migliorato del 15% sui tre anni.
Sistemi di Raccomandazione: Personalizzare l’Esperienza
I sistemi di raccomandazione sono software che utilizzano algoritmi di AI per personalizzare l’esperienza dell’utente.
Questi sistemi prevedono quali contenuti l’utente preferirebbe vedere, aumentando le possibilità di conversione: sono particolarmente utili nei siti di e-commerce, servizi di streaming musicale e video, aggregatori di notizie e social network.
I vantaggi per le aziende includono:
- Aumento dei dati sui bisogni dell’utente
- Aumento delle vendite
- Ottimizzazione del tasso di conversione
- Incremento della fidelizzazione dei clienti
Per gli utenti, i benefici sono:
- Riduzione del numero di opzioni esistenti
- Maggior soddisfazione durante l’utilizzo del sito web/app
- Scoperta di nuovi prodotti o servizi
- Ottimizzazione del tempo impiegato per le ricerche
Metodi di Raccomandazione: Contenuto vs. Filtraggio Collaborativo
I sistemi di raccomandazione si basano su due metodi principali: metodi basati sul contenuto e metodi di filtraggio collaborativo.
I metodi basati sul contenuto utilizzano le descrizioni degli articoli acquistati o valutati dall’utente per creare un profilo specifico; tuttavia, possono presentare problemi di diversità degli item raccomandati e difficoltà con nuovi utenti.
I metodi di filtraggio collaborativo, invece, si basano sulle interazioni utente-oggetto e prevedono le preferenze di un utente specifico sulla base delle valutazioni fornite da più utenti. Questi metodi possono affrontare problemi come il cold start e la scarsità di informazioni su alcuni item.
Un aspetto cruciale dei sistemi di raccomandazione è la trasparenza.
Ad esempio, Netflix divulga informazioni sul funzionamento del suo sistema di raccomandazione e offre agli utenti controlli limitati per promuovere la consapevolezza dei suoi algoritmi. Tuttavia, non offre la possibilità di visualizzare le spiegazioni del perché un particolare titolo è stato consigliato o di rinunciare completamente ai suggerimenti.
Conclusioni
L’AI sta trasformando il marketing e l’esperienza del cliente, offrendoci strumenti avanzati per personalizzare e ottimizzare le interazioni.
Tuttavia, è essenziale affrontare i limiti etici e garantire la trasparenza per evitare la creazione di circoli viziosi e le aziende che sapranno sfruttare al meglio queste tecnologie avranno un vantaggio competitivo significativo nel 2024 e oltre.
- Analisi, ovvero l’utilizzo di AI per raccogliere e analizzare dati sui consumatori
- Awareness, Consideration e Lead Generation:, ovvero l’implementazione di strumenti AI per aumentare la consapevolezza del marchio, generare interesse e acquisire lead
- Conversioni e Vendite, cioè l’ottimizzazione delle strategie di vendita attraverso l’uso di AI per migliorare le conversioni
- Customer Care, ovvero l’utilizzo di chatbot e assistenti virtuali per migliorare il servizio clienti
- Loyalty e Influencer Marketing sfruttando dell’AI per fidelizzare i clienti e gestire campagne di influencer marketing.
L’Intelligenza Artificiale nel Marketing: Come Ottimizzare l’Esperienza del Cliente nel 2024
Nel panorama competitivo odierno, le aziende devono distinguersi per attrarre e mantenere i clienti. In questo articolo, esploreremo come l’AI può migliorare l’esperienza del cliente attraverso test A/B e sistemi di raccomandazione, con un focus sulle tendenze e le tecnologie del 2024.
La Fase di Conversione: Il Momento Decisivo
La fase di conversione è cruciale nel processo di acquisto.
È il momento in cui il cliente decide se effettuare o meno l’acquisto. Per massimizzare le conversioni, è essenziale garantire la migliore user experience possibile e l’AI gioca un ruolo fondamentale in questo contesto, permettendo di differenziare il proprio marchio dai concorrenti attraverso informazioni dettagliate e trasmettendo fiducia.
Test A/B: Ottimizzare i Contenuti
I test A/B, o split test, sono utilizzati per ottimizzare i contenuti e generare conversioni. Questi test confrontano due varianti di un messaggio per determinare quale sia più efficace e l’AI rende questo processo più efficiente, permettendo di:
- Confrontare un numero infinito di variabili
- Realizzare analisi tempestive e accurate
- Raccogliere e analizzare dati incessantemente
- Fornire la migliore versione a ogni singolo utente in tempo reale
Un esempio di piattaforma basata su AI e A/B testing è Kameleoon, che può offrire un ROI del 291% e un tasso di conversione migliorato del 15% sui tre anni.
Sistemi di Raccomandazione: Personalizzare l’Esperienza
I sistemi di raccomandazione sono software che utilizzano algoritmi di AI per personalizzare l’esperienza dell’utente.
Questi sistemi prevedono quali contenuti l’utente preferirebbe vedere, aumentando le possibilità di conversione: sono particolarmente utili nei siti di e-commerce, servizi di streaming musicale e video, aggregatori di notizie e social network.
I vantaggi per le aziende includono:
- Aumento dei dati sui bisogni dell’utente
- Aumento delle vendite
- Ottimizzazione del tasso di conversione
- Incremento della fidelizzazione dei clienti
Per gli utenti, i benefici sono:
- Riduzione del numero di opzioni esistenti
- Maggior soddisfazione durante l’utilizzo del sito web/app
- Scoperta di nuovi prodotti o servizi
- Ottimizzazione del tempo impiegato per le ricerche
Metodi di Raccomandazione: Contenuto vs. Filtraggio Collaborativo
I sistemi di raccomandazione si basano su due metodi principali: metodi basati sul contenuto e metodi di filtraggio collaborativo.
I metodi basati sul contenuto utilizzano le descrizioni degli articoli acquistati o valutati dall’utente per creare un profilo specifico; tuttavia, possono presentare problemi di diversità degli item raccomandati e difficoltà con nuovi utenti.
I metodi di filtraggio collaborativo, invece, si basano sulle interazioni utente-oggetto e prevedono le preferenze di un utente specifico sulla base delle valutazioni fornite da più utenti. Questi metodi possono affrontare problemi come il cold start e la scarsità di informazioni su alcuni item.
Un aspetto cruciale dei sistemi di raccomandazione è la trasparenza.
Ad esempio, Netflix divulga informazioni sul funzionamento del suo sistema di raccomandazione e offre agli utenti controlli limitati per promuovere la consapevolezza dei suoi algoritmi. Tuttavia, non offre la possibilità di visualizzare le spiegazioni del perché un particolare titolo è stato consigliato o di rinunciare completamente ai suggerimenti.
Conclusioni
L’AI sta trasformando il marketing e l’esperienza del cliente, offrendoci strumenti avanzati per personalizzare e ottimizzare le interazioni.
Tuttavia, è essenziale affrontare i limiti etici e garantire la trasparenza per evitare la creazione di circoli viziosi e le aziende che sapranno sfruttare al meglio queste tecnologie avranno un vantaggio competitivo significativo nel 2024 e oltre.
