L’Intelligenza Artificiale per aumentare le vendite

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L’Intelligenza Artificiale per aumentare le vendite

By | 2018-09-13T11:21:24+00:00 settembre 13th, 2018|Categories: Chatbot & AI, Retail|Tags: , , |

Sono diversi i modi in cui le Aziende stanno sfruttando l’Intelligenza Artificiale per aumentare le vendite.

Gli algoritmi predittivi sono sempre più utilizzati per guidare le decisioni degli utenti on-line: la scelta di vedere uno specifico contenuto su una piattaforma di video in streaming o di comprare un prodotto in un sito e-commerce è sempre più spesso guidata da questi algoritmi che, conoscendo i gusti e abitudini di un consumatore, cercano di indirizzarne azioni e decisioni.

Questi stessi algoritmi che guidano il processo decisionale delle persone possono essere utilizzati dalle Aziende nella scelta della propria strategia business, aiutandole ad intraprendere azioni utili.

Price Optimization

Sapere quando proporre uno sconto, e soprattutto se proporlo, ad un determinato cliente è molto importante per le Aziende. Grazie agli algoritmi è possibile adesso non solo proporre uno specifico prodotto o servizio ad un cliente con un costo minore ma anche farlo, in base all’analisi degli acquisti effettuati in precedenza, nel momento migliore.

Forecasting

Prevedere i volumi di vendita, con maggiore accuratezza, permette alle Aziende di organizzare meglio sia la catena produttiva, la linea logistica e altri aspetti importanti, ad esempio quando e come incrementare la forza vendita in periodi specifici dell’anno e in alcuni punti vendita.

Gli algoritmi predittivi anche in questo caso permettono una previsione più accurata tenendo in considerazione sia i dati relativi agli anni precedenti che le altre previsioni. È così possibile una migliore gestione delle risorse, senza che siano fatti inutili o insufficienti investimenti.

Up-selling e Cross-Selling

Conoscere quale tra i clienti già acquisiti sia più propenso ad effettuare un altro acquisto è importante per le attività di up-selling, con cui lo si spinge all’acquisto di un nuovo prodotto, e di cross-selling, per indurlo a comprare prodotti correlati.

Nel caso ad esempio di un utente che ricerca frequentemente sul proprio portale un prodotto tecnologico, grazie agli algoritmi predittivi è possibile sapere che tipo di consumatore sia, se ad esempio fa acquisti impulsivi oppure solamente dopo numerose ricerche; se tendenzialmente acquista prodotti in saldo o a prezzo pieno e anche se considera importanti le opinioni lasciate dagli altri utenti.

In base a questi dati è possibile per l’Azienda prevedere come reagirà ad una specifica pubblicità o promozione e personalizzare le attività di up-selling e cross-selling in base alle caratteristiche di ogni cliente, aumentando così il tasso di conversione.

Lead Scoring

Così come è possibile prevedere il comportamento di clienti, allo stesso modo è possibile sapere quale sarà la propensione all’acquisto e l’atteggiamento dei propri lead nei confronti di un prodotto o servizio.

Analizzando ad esempio alcune loro attività, come le visite sul sito, l’apertura delle newsletter, e incrociando i vari dati inseriti all’interno del proprio CRM è possibile, con gli algoritmi predittivi, individuare il lead migliore a cui il commerciale potrà poi fare la proposta di acquisto.


Il valore di ognuna delle previsione fatta utilizzando l’AI, servirà a marketing e sales a spingere ancora di più l’offerta dell’Azienda, andando a colpire quei soggetti che in quel specifico momento saranno più ricettivi al messaggio o proposta e quindi più facilmente convertibili.

Ovviamente affinché questo sia possibile, è necessario che l’Azienda abbia un buon CRM da cui sia possibile estrarre i dati che l’AI trasformerà in algoritmi predittivi.

 

Sources: HarvardBusinessReview, Unsplash

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