Predire la probabilità d’acquisto

Tecnologia: Customer Intelligence     Topic: Dati & Analytics  

La rivoluzione intelligente del mondo del teleselling e del telemarketing è ora rappresentata dalla possibilità di predire grazie all’intelligenza artificiale la probabilità di acquisto di ogni cliente per uno specifico prodotto per una certa specifica campagna che sia di outbound freddo, cross selling, retention, antichurn e customer service to sales.

Con queste soluzioni si può dire addio alle campagne a tappeto che macinano migliaia di nominativi per estrarre un manciata di nuovi clienti, per passare a una selezione fatta dagli algoritmi che parte da informazioni, consensate a livello privacy, dei consumatori e incrociate con fonti dati come open data, social network e fonti dati proprietarie per inferire circa 650 indicatori di profilazione riguardo ogni consumatore nel database dell’azienda.

Il machine learning riesce a sfruttare questi pattern per predire la propensione di acquisto dei consumatori. L’intelligenza artificiale apprende dalle informazioni dello storico della campagna per identificare quali sono le persone che più facilmente hanno acquistato quel prodotto e utilizza questa conoscenza predittiva su nuovi potenziali clienti o sui clienti presenti in un CRM per predire di ognuno la probabilità di acquisto. I vantaggi non solo si possono intuire, ma sono stati misurati: a volumi costanti le vendite vengono incrementate del 70% e i tassi di conversione del 30% oppure con un volume di vendita costanti è possibile ridurre i costi operativi e i volumi del 20%.

Il processo di selezione avviene in tre fasi; durante la prima viene caricata la lista con gli esiti storici della campagna da cui si evince “chi ha comprato” e “chi non ha comprato”. La piattaforma avvia la fase di training e apprende quali sono le caratteristiche comuni a chi ha effettuato o meno l’acquisto. Concluso l’addestramento, la piattaforma studia in tempo reale ogni nuovo nominativo e in pochi istanti l’intelligenza artificiale analizza il profilo del contatto e ne predice la propensione d’acquisto. Infine, con la terza fase la coda di lead da chiamare viene ordinata per probabilità d’acquisto, dando la possibilità di chiamare per primi i contatti ad alta propensione.

Tecnologia: Customer Intelligence     Topic: Dati & Analytics  

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