Intelligenza Artificiale e Machine Learning
L’Intelligenza Artificiale (AI, Artificial Intelligence) è la disciplina della computer science dedicata allo studio e allo sviluppo di sistemi in grado di perseguire autonomamente finalità definite, con capacità simili a quelle dell’essere umano, quali il ragionamento, l’apprendimento, la pianificazione e la risoluzione di problemi.
Caratteristica fondamentale di questi sistemi è dunque la capacità di operare in autonomia, adattando e migliorando il proprio comportamento sulla base degli effetti delle scelte compiute, grazie a processi di apprendimento che rientrano appunto nel Machine Learning.
Se il termine Intelligenza Artificiale designa in senso generico tutti i sistemi in grado di imitare il funzionamento dell’intelligenza umana, il Machine Learning è infatti un suo sottoinsieme che si occupa di sviluppare le capacità di apprendimento e miglioramento di questi sistemi attraverso l’utilizzo dei dati.
Una volta raccolti e processati i dati necessari, i sistemi di AI sono capaci di operare in autonomia e possono supportare i processi decisionali data driven che diventano così ad intelligenza aumentata.
Intelligenza Artificiale e Machine Learning: esempi e applicazioni
I sistemi di Intelligenza Artificiale consentono di gestire e impiegare con profitto una grandissima quantità di dati, dati che – come abbiamo ricordato in questo articolo – sono oggi fondamentali per le aziende.
Applicare l’AI all’analisi dei Big Data, consente di processare rapidamente grandi volumi di dati, sviluppando modelli per rintracciare tendenze, formulare predizioni e supportare processi decisionali secondo regole predefinite.
Un vantaggio competitivo che consente di condurre scelte data driven sui mercati e sul marketing, fissare strategicamente i prezzi o condurre attività di pricing dinamico o sconto personalizzato, anticipando il comportamento dei clienti e l’evoluzione della domanda.
Ecco, dunque, alcuni esempi e applicazioni di AI e Machine Learning.
Machine Learning e azienda: gestire il tasso di abbandono dei clienti (Churn Analysis)
Comprendere le dinamiche e i motivi di abbandono dei clienti verso prodotti o servizi di è fondamentale poiché consente all’azienda di mettere in campo strategie preventive. La creazione di un modello per il calcolo del tasso di abbandono dei clienti (Churn Analysis) permette alle aziende di identificare i clienti che con maggior probabilità smetteranno di interagire con l’azienda e i motivi di questa scelta.
Grazie all’impiego di algoritmi di Machine Learning è possibile raggiungere una visione molto articolata delle dinamiche di abbandono dei clienti, ottenendo dati completi e approfonditi, come la percentuale di rischio di abbandono dei singoli clienti, le cause principali che porteranno a questa scelta e la loro incidenza. Risultati fondamentali per comprendere la situazione, stabilire scelte strategiche e attuare azioni di intervento mirate e realmente efficaci.
Machine Learning e modelli di pricing dinamici
La determinazione dei prezzi dinamici consente alle aziende di restare aggiornate e rispondere alle dinamiche di un mercato in costante evoluzione, caratterizzato da clienti più consapevoli e dall’utilizzo di risorse e canali per la comparazione dei prezzi.
Attraverso le tecnologie di Machine Learning e l’utilizzo di una grande quantità di dati, oggi è possibile assegnare il prezzo di prodotti e servizi in modo flessibile e dinamico, sfruttando l’analisi in tempo reale di fattori come il livello di interazione, il coinvolgimento del cliente o la domanda al momento dell’acquisto.
Machine learning: la raccomandazione di sconti
Un’altra interessante applicazione del Machine Learning in un contesto B2B è la raccomandazione di sconti da applicare al cliente nei diversi canali di contatto (e-commerce, call center, POS). Queste raccomandazioni vengono operate in funzione dell’analisi del contesto di acquisto, addestrando il sistema in base alle politiche di vendita applicate dai migliori commerciali dell’azienda.
In questo modo, i benefici che si possono ottenere sono sia legati ad una migliore gestione della marginalità, ma anche ad una maggiore velocità nell’addestramento del personale di vendita che può mutuare più velocemente modelli di comportamento e processi decisionali in linea con le strategie aziendali.
Machine Learning e Marketing: la segmentazione dei clienti
L’obiettivo di ogni marketer è quello di presentare il prodotto giusto alla persona giusta nel momento giusto. Il Machine Learning consente di segmentare i clienti in gruppi in base a caratteristiche specifiche, ad esempio dati demografici, comportamento di navigazione e affinità, collegando queste caratteristiche ai modelli di comportamento di acquisto. Un vantaggio competitivo enorme che consente di creare campagne di marketing mirate, puntuali ed estremamente efficaci, perché fortemente personalizzate e basate su tendenze reali.
AI e Machine Learning: servizi di pre-vendita e post-vendita
Grazie a sistemi AI è possibile automatizzare e ottimizzare i servizi di prevendita e post-vendita, generando valore aggiunto in termini di efficacia, risparmio sulle risorse impiegate, tempestività e personalizzazione del servizio.
Le applicazioni per le imprese sono molte: un esempio può essere quello dei chatbot all’interno di siti e-commerce o dei portali di servizio. In questi casi l’AI è in grado di innestarsi in diversi punti del customer journey, facilitando l’utente nella ricerca del prodotto, nel confronto dei prezzi e delle caratteristiche dei prodotti o nel rispondere a domande che riguardano i termini di consegna o pagamento. Allo stesso modo, questi assistenti digitali possono aiutare i clienti nella risoluzione di problematiche di post vendita, supportandoli nella ricerca di soluzioni a problemi più o meno complessi e passando poi il testimone al Customer Service, nel caso in cui la procedura automatica non sia stata in grado di soddisfare le esigenze del cliente.
Un’altra applicazione significativa dell’AI riguarda servizi di Post Vendita: la Predictive Maintenance. Negli scenari di Manutenzione Predittiva, i dati vengono raccolti per monitorare lo stato delle apparecchiature, con l’obiettivo di trovare modelli che possano aiutare a prevedere e, in ultima analisi, a prevenire i guasti.
È evidente che l’introduzione di queste soluzioni Industry 4.0 basate su Machine Learning può portare a notevoli risparmi sui costi, maggiore prevedibilità e maggiore disponibilità dei sistemi.
Il partner giusto per la trasformazione digitale a supporto dei processi aziendali
Oggi la trasformazione digitale delle imprese passa attraverso l’integrazione di sistemi di Intelligenza Artificiale e Machine Learning a supporto dei processi aziendali, dalle Vendite al Marketing fino al Servizio Clienti.
Grazie a un team di data scientist certificati, Estilos affianca i suoi clienti in questo percorso, progettando e realizzando soluzioni personalizzate e perfettamente integrate con i sistemi aziendali.
