Qualche settimana fa abbiamo presentato le Tendenze Digitali per l'autunno-inverno 2024. Le Tendenze Digitali sono delle linee guida utilizzate per riflettere sui progetti futuri, supportate dalla tecnologia e correlate ad una specifica finalità di business.
Per questo semestre, ti consigliamo di dedicare del tempo per riflettere sulle tendenze digitali e individuare i progetti più promettenti su cui investire.
In questa edizione abbiamo parlato di:
Se hai perso le scorse edizioni puoi recuperarle a questo link.
Dopo un periodo di stabilità relativa, caratterizzato principalmente da un'alta inflazione, stiamo assistendo a un rallentamento dell'economia. Le materie prime si stanno normalizzando e ciò dovrebbe aprire le porte a una nuova fase di ripresa.
Nel campo del CRM, la situazione sta cambiando radicalmente: la ricerca delle materie prime e la scarsità di prodotti sono ormai un lontano ricordo. Si prevede una nuova fase di sviluppo e crescita per il settore. È fondamentale, però, fare una revisione delle metodologie adottate per assicurarsi di non aver perso alcune delle basi lungo il percorso. L'obiettivo del webinar è presentare le ultime novità tecnologiche e, al contempo, di ricordare i principi fondamentali del CRM.
Durante la scorsa edizione delle Tendenze Digitali abbiamo parlato del nuovo hype portato da Chat GPT.
Negli ultimi mesi altre piattaforme si sono rese disponibili per adottare questi engine LLM (Large Language Model).
Tuttavia, l'adozione di queste tecnologie presenta due sfide principali che dobbiamo affrontare:
Un'applicazione che oggi vediamo spendibile è la generazione/degenerazione di testi.
In ambito CRM, ci sono diversi punti di intervento: ecco un esempio per il Customer Service.
L'Intelligenza Artificiale può essere sfruttata per ottimizzare la gestione operativa e garantire un'esperienza di servizio cliente ancora più soddisfacente. Queste funzionalità permettono di massimizzare l'efficienza degli agenti, riducendo i costi di gestione e migliorando la soddisfazione dei clienti attraverso l'implementazione di servizi self-service e l'aumento dell'efficacia delle interazioni con gli agenti.
Un aspetto particolarmente vantaggioso dell'Intelligenza Artificiale è la possibilità di sintetizzare o classificare un testo in modo efficiente.
Questo strumento, in ambito Customer Service, risulta estremamente utile per il triage in quanto permette di analizzare le diverse tipologie di richieste, anche quelle di natura commerciale. Inoltre, può essere applicato ai dati pregressi per creare una base di riferimento.
Il CRM sta diventando sempre più flessibile e personalizzabile. Tuttavia, è importante fare attenzione a non utilizzarlo in modo errato, perdendo di vista il suo vero scopo: la gestione della relazione con il cliente.
Per questo dobbiamo ricominciare dalle basi, ricordando le basi del CRM per non rischiare di snaturarlo.
Stiamo assistendo ad una diffusa involuzione che è in netto contrasto con la tendenza di qualche anno fa del Post-CRM.
Fattori che innescano la regressione
Vediamo alcuni esempi:
Si tratta di un software che raccoglie le preferenze dei clienti e le applica ad altri clienti simili, fornendo raccomandazioni personalizzate (come ad esempio consigliare quale serie tv guardare successivamente).
Utilizzando questo engine è possibile suggerire ai clienti quali prodotti dovrebbero acquistare e questa informazione può essere utilizzata in vari modi.
Il vantaggio è la capacità di analizzare su molti più parametri rispetto a quanto sarebbe possibile fare manualmente e applicare queste analisi a tappeto (la macchina è in grado di spaziare su enormi quantità di dati, l'essere umano no).
Il modello di raccomandazione consente di svolgere analisi descrittive, diagnostiche e prescrittive dei dati:
È fondamentale effettuare un'attenta analisi dei parametri per evitare di introdurre pregiudizi: se i parametri sono eccessivi non è un problema perché i sistemi li ignorano (ad esempio il genere per un prodotto di fatto unisex).
Ecco un esempio:
Se il cliente A è simile al cliente B ma sta acquistando meno, il sistema di raccomandazione può suggerire al cliente A i prodotti che sta acquistando il cliente B.
Puoi recuperare la registrazione completa del webinar da qui: