Come può un brand trasformare un “mi piace” sui social media in una vendita? O, ancora meglio, in un cliente fidelizzato? Ora l’attenzione è tutta concentrata sull’AI, ma la risposta è meno affascinante. Servono i dati.
Immagina questa situazione. Sei un brand globale di vendita al dettaglio con negozi fisici, un sito di e-commerce e vetrine sui social media. Un cliente tradizionale di lunga data ha appena messo “mi piace” a un nuovo prodotto su Instagram. Questo attiva un agente autonomo che contatta il cliente con un codice sconto personalizzato per spingerlo al passo successivo.
L’agente condivide un link al tuo sito, dove il cliente trova una pagina d’acquisto personalizzata, basata su tutto ciò che sai di lui. È come un negozio che vende solo articoli apprezzati dal cliente, nella sua taglia e nel suo budget. Dopo la vendita, agenti autonomi contattano il cliente per chiedere se l’articolo è di suo gradimento, e offrono uno sconto su articoli complementari. Il cliente si sente trattato come un vero VIP.
Dalla generazione di messaggi automatizzati alla creazione di siti web di vendita personalizzati e servizi post vendita, l’AI ha un ruolo sempre più fondamentale nel percorso di acquisto. Ma ciò che rende possibile queste esperienze digitali curate non è un large language model (LLM) personalizzato e addestrato con miliardi di parametri, ma un nuovo genere di piattaforma dati che aggrega e unisce le informazioni.
Senza questa connessione, l’AI non è poi così utile. Di fatti, il 30% dei progetti di AI generativa verrà abbandonato nel 2025 in parte a causa della scarsa qualità dei dati.
AI e dati: gli elementi non negoziabili di un’esperienza del cliente di livello superiore
L’AI ha bisogno di dati. Moltissimi dati. Molte aziende pensano che addestrando il proprio LLM usando i propri dati potranno ottenere un modello di AI che sa tutto sulla loro attività e sui loro clienti.
Ma addestrare un LLM è molto costoso, richiede tempo e competenze specializzate. Per la grande maggioranza delle aziende, è un’opzione non fattibile. Inoltre, diversamente da un database, un LLM non ha controlli delle autorizzazioni per l’accesso ai dati. Poi c’è la questione dell’integrazione in tutte le tue app e i tuoi sistemi.
E la verità è che, anche se tu potessi addestrarlo, il tuo LLM non rimarrebbe accurato al 100% a lungo. Conosce solo le cose su cui è stato addestrato. Quindi, per esempio, ogni volta che aggiorni i record di un cliente il tuo LLM diventa obsoleto.
L’approccio migliore è abbinare un LLM preaddestrato e una piattaforma dati che estrae e unisce i dati di più sistemi, a prescindere dalla fonte o dalla tipologia dei dati. Fornendo all’AI un flusso in tempo reale di dati e contesto rilevanti, puoi migliorare la precisione dei suoi output e individuare rapidamente schemi importanti.
Ripensiamo al nostro esempio originale. Il nostro cliente ha interagito con un post sui social media prima di collegarsi a un agente autonomo per maggiori informazioni. Isolate, queste due interazioni possono non contare molto, ma insieme rappresentano un chiaro segnale dell’intenzione di acquistare. Adesso immaginati questo aspetto su larga scala, per un brand che ogni giorno vede centinaia o addirittura migliaia di interazioni come queste. È facile immaginare un futuro vicino in cui agenti AI e addetti alle vendite collaborano per identificare le opportunità più importanti e i passi successivi per risolvere un caso di assistenza e garantire più vendite.
Il futuro non è limitato alla vendita diretta al consumatore. Nel settore della sanità, gli agenti autonomi possono verificare i benefici degli iscritti e raccogliere grandi quantità di informazioni sui pazienti, dati sulle coperture assicurative e farmaceutiche, e riassumerli rapidamente. Dal settore della sanità e dei servizi finanziari a quello della produzione manifatturiera e delle scienze naturali, gli utilizzi aziendali sono infiniti.
In che modo i metadati affinano tutte le interazioni con i clienti
Ovviamente, l’AI può riuscire in queste imprese straordinarie solo se riesce a trovare i dati giusti, ed è qui che entrano in gioco i metadati. Pensa ai metadati come a un sistema di etichette che forniscono dettagli, come ad esempio la data di creazione o di modifica di un file e l’autore.
I metadati descrivono e organizzano i dati, rendendoli più facili da trovare e usare, permettendo così all’AI di individuare le informazioni di cui ha bisogno per scrivere la bozza di un messaggio personalizzato per i clienti, o creare un elenco dei principali clienti potenziali.
Armonizzando i dati e i metadati su un’unica piattaforma, le aziende trasformano i dati grezzi in qualcosa che possono concretamente usare. Questo produce previsioni più precise e output più accurati e personalizzati da parte dell’AI, tutto da una piattaforma unica e coesa che collega i puntini in un modo che semplicemente non è possibile con i dati compartimentati.
I dati eliminano l’incertezza dall’AI
Senza una piattaforma capace di organizzare e orchestrare tutti i tuoi dati, l’AI avrà difficoltà a dare risultati davvero eccezionali. Questa piattaforma dati è la spina dorsale di un’azienda agile e reattiva che anticipa i cambiamenti, coglie le opportunità al volo e sa cosa vogliono i clienti, quando lo vogliono e come offrirglielo. Questo grado di precisione crea una migliore customer experience e, di conseguenza, una fidelizzazione della clientela.
Quindi se la data maturity è la chiave per il successo dell’AI, come possiamo raggiungerla? Questa guida alla strategia dei dati illustra le best practice per l’allineamento dei team aziendali e addetti ai dati, usando strumenti che scoprono insight nascosti e molto altro.
Una piattaforma dati che riunisce la tua intera organizzazione intorno al cliente, per migliorare le esperienze e favorire la crescita e nuove opportunità, è fondamentale per trasformare un singolo segnale dell’intenzione di acquistare, come un “mi piace” su Instagram, in una vendita.
Senza questo, la tua AI può solo tirare a indovinare.
