Sono innumerevoli le azioni che ciascuno di noi compie ogni giorno sul web. Più o meno consapevolmente, lasciamo tracce digitali pronte a essere raccolte e interpretate.
In questa enorme mole di dati, alcuni assumono una maggiore rilevanza per le aziende che operano online. Si tratta degli small data, piccoli set di dati comportamentali di grande qualità, che i nuovi sistemi di intelligenza artificiale possono trasformare in informazioni preziose per migliorare l’esperienza di ogni singolo utente.
Ma quali sono i benefici apportati dagli small data al Customer Relationship Management? La digital company Traction ha cercato una risposta analizzando le attività svolte negli ultimi 12 mesi per un cliente operante nel digital retail tramite la piattaforma proprietaria di CRM e Digital Experience AutoCust.
Il caso di studio ha rilevato una crescita importante sia in termini di numero di acquisti che di soddisfazione generale dei clienti proprio a partire dall’introduzione nella piattaforma di UserFlow, il nuovo modulo in grado di far leggere gli small data all’intelligenza artificiale.
I numeri del caso di studio
In un settore competitivo come quello del digital retail, l’integrazione efficace di intelligenza artificiale e small data è fondamentale per offrire esperienze di acquisto personalizzate e massimizzare l’interesse dei clienti.
Ecco che, nel caso di studio proposto da Traction, l’utilizzo degli small data in combinazione con l’intelligenza artificiale ha consentito di raggiungere i clienti con raccomandazioni davvero in linea con i loro interessi. Alla crescita del 25% dell’accuratezza delle previsioni di acquisto, misurabile attraverso le interazioni con i suggerimenti, è corrisposto un aumento progressivo del numero di acquisti.
In particolare, a 3 mesi dall’introduzione del nuovo modulo, l’analisi ha rilevato una crescita del 5% del numero di acquisti giornalieri. La tendenza è stata decisamente più sostenuta al termine del primo periodo di apprendimento, raggiungendo un più 45% alla fine dei 3 mesi successivi. Complessivamente, il numero di acquisti giornalieri è aumentato in 6 mesi del 25%.
L’integrazione tra small data e intelligenza artificiale ha avuto inoltre un effetto benefico sulla soddisfazione generale dei clienti. In seguito all’introduzione del nuovo modulo, l’esperienza di acquisto è stata ritenuta positiva da un 15% in più di clienti. A dimostrazione dell’efficacia degli small data nella gestione delle relazioni con i clienti.
C’erano una volta i big data
Secondo Andrew Ng, pioniere dell’IA e cofondatore, tra le altre, della più grande piattaforma al mondo di formazione online Coursera, afferma in un’intervista rilasciata a IEEE Spectrum che il futuro dell’intelligenza artificiale si gioca sulla qualità dei dati, e non sulla quantità. Questo significa, aggiunge, che per addestrare gli algoritmi non saranno necessari milioni di esempi “rumorosi” ma basteranno 50 esempi ben realizzati da cui apprendere.
Un vero e proprio cambio di paradigma, che va incontro ad aziende anche di piccole e medie dimensioni che non hanno modo di attingere all’immenso universo dei big data. Attraverso tecniche avanzate di machine learning gli small data diventano significativi, permettendo di conoscere il proprio target più da vicino e di costruire modelli predittivi avanzati.
Ne beneficiano le organizzazioni, con risultati misurabili in termini di vendite. Ne traggono vantaggio i clienti, vedendo riconosciuti i propri bisogni e le esigenze individuali.
