Da un punto di vista pratico il commercio risulta molto semplice e si basa su uno scambio: il venditore vende e l’acquirente acquista. Tuttavia il prodotto, prima di essere ceduto dal venditore all’acquirente in cambio di una cifra di denaro, subisce una serie di passaggi per poi arrivare alla destinazione finale. In tale contesto si inserisce il sell out, cioè quell’attività relativa ai prodotti, venduti dal negozio fisico o dall'ecommerce, che escono fisicamente da un negozio per entrare in possesso degli acquirenti. Tale processo si innesta quindi in una strategia B2C, cioè da Business to Consumer, dove il cliente rappresenta il cosiddetto “end-user”, il consumatore finale che fruirà di quel bene. Il sell out marketing punta a vendere il maggior numero di prodotti per liberare tutto o comunque buona parte del magazzino. L’obiettivo è esaurire tutte le scorte fisiche, quindi il concetto di sell out fa riferimento esclusivamente alla vendita di prodotti fisici, non di servizi o prodotti digitali. Il sell out marketing si pone quindi tre obiettivi principali: Effettuare il primo acquisto: il cliente entra in contatto con il brand tramite uno dei vari touchpoint e, se stimolato nel modo giusto, procede al primo acquisto; Acquistare d’impulso: benché si pensi che l’acquisto sia frutto di un processo razionale, molto spesso invece viene fatto istintivamente e quindi di impulso. Per toccare le giuste corde emotive ha quindi una grande importanza il giusto posizionamento dei prodotti nello scaffale di un negozio fisico, o anche tra le pagine di un sito Shopify, per convincere il cliente ad acquistare d’impulso. Non a caso cioccolatini, snack e caramelle sono posizionati vicino alle casse dei supermercati, poiché sono prodotti che si prestano perfettamente all’acquisto d’impulso; Fidelizzazione del cliente: se una persona porta a termine un acquisto, bisogna convincerla a fare altri acquisti in futuro e a ritornare in negozio o nello shop online offrendo promozioni, sconti, raccolte punti o coupon. Le migliori strategie promozionali per il sell-out: significato e approcci Per conseguire gli obiettivi appena descritti esistono varie strategie di sell out da mettere in campo a seconda di diversi fattori, come il target di riferimento, il business o il punto del funnel dove si trova l’acquirente, tutti concetti che troviamo nel cosiddetto inbound marketing. Una soddisfacente rotazione della merce riduce il capitale immobilizzato e aumenta il margine commerciale assoluto, cioè la differenza tra il prezzo in acquisto e in vendita. Inoltre si riduce il rischio di deperibilità della merce, che potrebbe rovinarsi o usurarsi se resta troppo a lungo in magazzino. Diamo adesso uno sguardo alle principali strategie di sell out e alle modalità di applicazione: Riduzione dei prezzi. In alcuni casi il produttore vende a prezzi scontati un prodotto al rivenditore, che a sua volta può immetterlo sul mercato ad un costo ridotto; Incentivi alla forza vendita. Il produttore, per aumentare il sell out dei suoi prodotti, incentiva la forza vendita del rivenditore. Si tratta di vere e proprie gare dove chi realizza il fatturato maggiore ottiene dei premi finali; Carte fedeltà e raccolte punti. Sono strumenti utilizzati da tempo, ma che hanno ancora un notevole impatto e che spingono il consumatore ad acquistare di più e più spesso i prodotti di un determinato brand. Oltre a migliorare il sell out, viene rafforzata anche la partnership tra produttore e rivenditore. Quali sono le differenze tra sell in e sell out? Sell in e sell out sono due strategie concatenate tra di loro, ma che seguono logiche e dinamiche diverse. Il sell in è una strategia rivolta essenzialmente ai rivenditori e riguarda quindi la vendita all’ingrosso, quindi ad ecommerce B2B. In pratica i produttori vendono i prodotti ai distributori e questi ai rivenditori finali. In alternativa i distributori senza l’intervento dei produttori vendono direttamente la merce ai rivenditori, che hanno il compito di metterli in commercio e distribuirli ai consumatori finali per l’appunto con strategie di sell out. Nel sell out il protagonista principale è il consumatore, l’end-user al quale è rivolta l’offerta. Come già anticipato l’obiettivo principale del sell out è vendere tutta la merce per esaurire le scorte nel minor tempo possibile. Il sell out, a differenza del sell in, è quindi una strategia B2C dal momento che i prodotti escono dal magazzino per andare direttamente al consumatore finale. Personalizzazione delle offerte: come soddisfare le esigenze dei consumatori Una delle parole chiave per una strategia efficace di sell out è la personalizzazione dell’offerta. Oggi i consumatori sono molto più attenti negli acquisti, sia perché c’è un’offerta sempre più ampia e variegata sia perché hanno la possibilità di informarsi e confrontare i vari prezzi. Al di là del costo, che comunque ha la sua importanza, quello che maggiormente interessa ai consumatori è ricevere un servizio su misura e acquistare un prodotto personalizzato secondo le loro esigenze. Più sale il livello di personalizzazione delle offerte, che devono essere realizzate ad uso e consumo del proprio target di riferimento, e maggiore è la possibilità che i prodotti vengano venduti in massa. Tutto ciò può essere agevole grazie all'utilizzo dei CRM, software che consentono di immagazzinare i dati e gestirli per fare ulteriori azioni di marketing e far vendere di più imprese ed ecommerce, nel caso degli ecommerce CRM. L'utilizzo di social media e influencer per promuovere l’out sell Poiché parliamo di consumatori finali, bisogna riservare grande attenzione anche ai canali e alle modalità di comunicazione. E, a proposito di comunicazione, non possono certo essere ignorati i social media che rappresentano vere e proprie vetrine che danno grande visibilità al brand. Naturalmente non basta avere delle pagine social sulle diverse piattaforme, ma devono essere costantemente aggiornate con contenuti freschi e accattivanti ed essere tarate e plasmate secondo le esigenze del proprio pubblico. Per questo motivo è importante capire qual è il social che maggiormente attira la propria clientela e verso il quale destinare le maggiori risorse. Figure essenziali per la promozione online di un brand, e di conseguenza anche per il sell out, sono gli influencer. Ne esistono di varie tipologie: mega, macro, micro e nano influencer. Si tratta di persone molto influenti nel loro settore che hanno migliaia di follower e che quindi possono garantire un determinato numero di vendite semplicemente pubblicizzando un prodotto. I mega influencer sono forse irraggiungibili per le piccole imprese, ma molto spesso è preferibile virare su micro e nano influencer che hanno una cerchia di follower più ristretta ma anche più fidelizzata. In pratica puoi creare uno zoccolo duro che compone la tua clientela che acquista spesso in modo fisso e continuativo nel tempo. Strategie di pricing per il sell-out marketing: massimizza il valore delle offerte In precedenza abbiamo analizzato alcune delle strategie più diffuse e gettonate del sell out, ma questa volta ci concentriamo maggiormente su quelle che riguardano il prezzo. Una delle strategie più comuni è vendere i prodotti a prezzi leggermente più bassi rispetto alla concorrenza, così da consolidare la propria base di clienti fidelizzati. Ingolositi dai prezzi bassi i consumatori tendono ad acquistare continuamente nel corso del tempo, aiutando a svuotare rapidamente i magazzini. Tuttavia bisogna considerare anche l’altra faccia della medaglia: un prezzo basso può essere associato anche ad una scarsa qualità del prodotto. Questa strategia va quindi utilizzata con oculatezza, applicandola preferibilmente a prodotti cosiddetti di consumo di massa piuttosto che a prodotti di nicchia. In alternativa c’è una strategia esattamente opposta: aumentare leggermente il prezzo di vendita rispetto ai competitor. Può sembrare un boomerang, una sorta di epic fail del marketing, ma un prezzo più alto fa percepire il prodotto di maggiore qualità, poiché più duraturo ed efficiente. In entrambi i casi va comunque tenuto conto del target di pubblico e del proprio business di riferimento. Quali sono i compiti del sell out specialist? Il sell out marketing ha assunto un ruolo strategico fondamentale per le aziende, al punto che sono nate figure specifiche note come sell out specialist. Il loro compito è per l’appunto vendere quanti più prodotti possibili al consumatore finale, riducendo il quantitativo di merce in magazzino o che deve essere poi rispedita al fornitore. Le competenze principali richieste al sell out specialist sono le seguenti: Capacità di vendita. La fase di contrattazione è fondamentale e alcune persone si distinguono proprio per l’elevata capacità di concludere una vendita e ottenere maggiori margini di profitto. Ottime conoscenze e competenze del settore sono un eccellente viatico per concludere la vendita; Persuasione. Strettamente collegata alla capacità di vendita è la capacità di persuasione. In tal caso bisogna essere anche un po’ psicologi, riuscendo a intercettare le resistenze reali del cliente e superarle o i suoi reali bisogni per soddisfarli; Comunicazione. Tutto passa sempre e comunque per la comunicazione, che per prima cosa deve stabilire un rapporto di cordialità e soprattutto di fiducia tra il venditore e l’acquirente, così da rendere più facile non solo la vendita ma il processo di fidelizzazione, che è ancora più importante. Conclusioni Se vuoi svuotare i tuoi magazzini, riducendo i costi dell’invenduto, il sell out marketing è un passaggio obbligato che devi percorrere. Oltre ad efficaci strategie e un po’ di sano allenamento sul campo, sicuramente può darti una grande mano un buon CRM che gestisce, nutre e coltiva i rapporti tra te e i tuoi clienti. Puoi approfondire il discorso sul CRM, sulle sue funzionalità e sui suoi benefici nell’ebook sottostante da scaricare gratuitamente.
Le pubbliche relazioni rappresentano una parte molto importante del successo di un’azienda, in quanto contribuiscono a costruire un’immagine positiva e autorevole sul mercato. Per quanto l’abito non faccia il monaco, il modo in cui un’azienda si presenta al pubblico è parte fondamentale del suo futuro. Cos'è il PR marketing Il PR marketing è un’attività che contribuisce a: migliorare la gestione dell’immagine, quindi a costruire una reputazione positiva; gestire le relazione con i media, quindi con giornalisti, blogger e influencer, al fine di ampliare la visibilità del marchio; migliorare la comunicazione con messaggi chiari, coerenti e persuasivi per il pubblico; gestire le crisi interne di un’azienda, limitando e prevenendo i danni all’immagine dell’azienda; costruire l’immagine dell’azienda, attraverso la sponsorizzazione di eventi, la partecipazione a conferenze, la pubblicazione di contenuti di qualità e l’interazione sui social. Il PR marketing è un’attività che può contribuire a costruire una posizione vantaggiosa nel mercato, distinguendosi dalla concorrenza. In una strategia di Inbound marketing, l’attività di PR marketing indubbiamente contribuisce a raccogliere nuovi lead. Un’azienda considerata autorevole nel settore di mercato in cui opera, ben considerata dai suoi clienti, di certo ha maggior facilità nel trovare nuovi clienti, rispetto a una che fatica ad avere un’identità di brand solida. Approfondiamo nel prossimo paragrafo come si fa il PR marketing nel digital e quali sono i segreti PR marketing nel digital: come si fa Nel contesto del PR marketing digitale, l'obiettivo primario è creare una strategia efficace per gestire la reputazione online di un'azienda e comunicare in modo mirato con il pubblico di riferimento. Per fare ciò, è necessario seguire una serie di passaggi fondamentali. Innanzitutto, è importante condurre una ricerca approfondita per comprendere il proprio pubblico di riferimento, sostanzialmente andando a creare un buyer persona. Questa ricerca dovrebbe comprendere l'identificazione delle preferenze, degli interessi e delle abitudini online del target di riferimento. Queste informazioni saranno fondamentali per creare messaggi e contenuti che siano rilevanti e coinvolgenti per il pubblico. Successivamente, è essenziale sviluppare una strategia di comunicazione coerente. Questa strategia dovrebbe includere la creazione di contenuti di qualità che rispondano alle esigenze e agli interessi del pubblico target. È possibile utilizzare diverse forme di contenuti come articoli, blog, video, podcast o infografiche per comunicare in modo efficace e coinvolgente. (come fare marketing con i contenuti lo abbiamo spiegato nel nostro articolo dedicato al content marketing) Oltre alla creazione di contenuti, le collaborazioni con influencer e con i media possono essere aspetti chiave del PR marketing digitale. Identificare gli influencer rilevanti nel settore e stabilire rapporti di collaborazione può contribuire ad amplificare il messaggio dell'azienda e a raggiungere un pubblico più ampio; Stabilire relazioni con i media online può consentire di ottenere una maggiore copertura mediatica e di raggiungere il pubblico attraverso articoli, interviste o recensioni; Infine, è importante monitorare costantemente l'efficacia delle attività di PR digitale. Utilizzare strumenti di analisi e monitoraggio per valutare l'impatto delle iniziative di PR, misurare l'engagement del pubblico, monitorare le menzioni dell'azienda sui social media e valutare la reputazione online complessiva. In conclusione, il PR marketing nel digitale richiede una strategia ben strutturata che comprenda la ricerca del pubblico di riferimento, la creazione di contenuti di qualità, la collaborazione con influencer e media online, nonché il monitoraggio costante dei risultati ottenuti. Implementando questi passaggi, le aziende possono creare una presenza digitale forte e positiva, comunicare in modo efficace con il pubblico e raggiungere i propri obiettivi di PR. È importante anche però soffermarci su quali sono le differenze tra marketing digitale e offline, sebbene entrambi gli aspetti siano comunque fortemente connessi. Approfondiamo nel prossimo paragrafo quali sono le differenze tra marketing digitale e offline. PR marketing digitale e offline: differenze Le differenze principali tra i due tipi di PR marketing concernono, innanzitutto, i modi di agire dell’uno e dell’altro. Vediamo nello specifico cosa intendiamo. PR marketing digitale: Ampia portata geografica: il PR marketing digitale può raggiungere un pubblico globale, grazie alla natura senza confini dell'ambiente online; Interattività: le strategie di PR digitale offrono la possibilità di coinvolgere attivamente il pubblico attraverso commenti, condivisioni e partecipazione a discussioni online; Misurazione precisa: con gli strumenti di analisi online, è possibile misurare in modo accurato l'engagement del pubblico, il traffico sul sito web e altri parametri per valutare l'efficacia delle attività di PR; Velocità di diffusione: i messaggi e le informazioni possono essere condivisi istantaneamente su diverse piattaforme digitali, consentendo una diffusione rapida e ampia; Personalizzazione: grazie ai dati demografici e comportamentali disponibili online, il PR digitale consente di creare contenuti personalizzati e mirati per il pubblico di riferimento. PR marketing offline: Localizzazione geografica: Il PR marketing offline è più focalizzato su specifiche aree geografiche, come città o regioni specifiche. Ovviamente questa differenza è meno evidente se ci si affida ai media classici la sponsorizzazione delle proprie attività; Interazione diretta: le attività di PR offline consentono un'interazione diretta con il pubblico attraverso eventi, conferenze, incontri e incontri vis à vis; Valutazione soggettiva: misurare l'efficacia del PR offline potrebbe risultare rispetto a quello digitale più analitico, poiché spesso si basa su feedback e percezioni personali. Diffusione più lenta: i messaggi e le informazioni nel PR offline richiedono più tempo per essere diffusi rispetto al digitale, poiché dipendono da eventi in loco, stampa o mezzi tradizionali. Limitazioni di personalizzazione: nel PR offline, la personalizzazione delle comunicazioni può essere più limitata rispetto a quella digitale, poiché non si dispone degli stessi dati dettagliati sui singoli individui. Nel processo di PR marketing, indubbiamente, il CRM ha un ruolo importante. Scopriamo nel prossimo paragrafo quanto può essere utile il CRM al PR marketing online. L'utilità del CRM nel PR Marketing Dotarsi di un CRM per un’azienda che fa PR marketing, diviene fondamentale per gestire i contatti sia online che offline e valutarne valore e grado di possibile fidelizzazione. I contatti infatti possono essere caricati: automaticamente grazie all'integrazione di CRM come Hubspot con applicazioni per la messaggistica e lo scambio di email (es. gmail) oppure manualmente tramite import con file CSV o uno ad uno. Hubspot CRM inoltre permette di raccogliere e gestire i dati in modo più puntuale e mirato, includendo informazioni come dati demografici, preferenze, interazioni passate e storico degli acquisti. Avvalersi di un CRM permette anche di segmentare meglio il pubblico, suddividendolo tra le persone che sono realmente interessate ai servizi dell’azienda e coloro che invece desiderano soltanto informarsi, acquistando, forse, in seguito. Con il CRM è possibile inoltre: personalizzare la comunicazione, basandosi sui dati dei contatti; monitorare le interazioni, come le risposte ai messaggi o l’engagement sui social; fidelizzare i clienti o potenziali tali, identificandone più facilmente bisogni e desideri. L'utilizzo del CRM nel processo di PR Marketing online, consente di migliorare la segmentazione del pubblico, la personalizzazione delle comunicazioni, il monitoraggio delle interazioni e la fidelizzazione dei clienti. L'implementazione efficace di un sistema CRM può contribuire a creare relazioni solide con il pubblico, migliorare la reputazione online e aumentare l'efficacia complessiva delle attività di PR. Conclusioni Tutte le aziende dovrebbero fare bene PR marketing, in quanto, come già accennato all’inizio di questo articolo, svolge un ruolo fondamentale nella creazione della brand awareness e quindi nella raccolta di nuovi lead. Un ruolo altrettanto fondamentale in questo panorama è quello del CRM. Avvalersi di un progetto CRM contribuisce a rendere più semplice l’attività di PR marketing. Per iniziare ti consigliamo il nostro ebook gratuito che parla dei 10 motivi per cui è utile dotarsi di un software CRM. Image by kroshka__nastya on Freepik
La comunicazione è fondamentale in un’azienda, sia interna e quindi tra gli stessi dipendenti, sia esterna e cioè verso i clienti e i lead. Quando si parla di CRM collaborativo si fa proprio riferimento a tutti quegli strumenti di comunicazione tra i dipendenti e verso i clienti per creare con loro legami solidi e duraturi, destinati a durare a lungo nel tempo a beneficio di una solida fidelizzazione. In questo discorso non possiamo ignorare due strumenti che sono centrali nella vita delle aziende, ma in generale nella quotidianità: i dispositivi mobile, in particolare gli smartphone, e i social network. Questi due strumenti sono alla base della rivoluzione digitale che ha ormai invaso tutti i settori, stravolgendo il rapporto tra clienti e aziende. I clienti sanno che, tramite gli smartphone, possono accedere in qualunque posto e ogni volta che lo desiderano per reperire i dati e le informazioni di loro interesse. I social, a loro volta, hanno notevolmente ridotto le distanze tra aziende e consumatori, che hanno a disposizione un canale diretto per comunicare con i loro brand di riferimento. Le aziende invece possono raccogliere informazioni e dati preziosi sui clienti così da poterli profilare e offrire loro un servizio sempre più personalizzato. In un progetto CRM le aziende devono partire da questi due strumenti, social network e smartphone, e da una comunicazione fluida e continua tra i vari reparti aziendali per lavorare in sinergia ed essere in possesso rapidamente di informazioni utili per la piena e totale soddisfazione del cliente. A tal proposito si parla di sistemi definiti social CRM, capaci di catturare ed elaborare le migliaia di dati che ogni giorno le aziende recepiscono e incamerano. Le tipologie oltre al CRM collaborativo Esistono tre tipologie di CRM, un concetto che merita un maggiore approfondimento. Negli ultimi anni il mercato è profondamente cambiato e al centro della politica aziendale non c’è più il prodotto, ma il cliente. Il prodotto deve essere realizzato a uso e consumo del cliente, che deve vivere un’esperienza d’acquisto cucita su misura per lui. Il CRM, acronimo di Customer Relationship Management, è per l’appunto una strategia finalizzata a consolidare i rapporti con i clienti. Le aziende, tramite il CRM, possono gestire i profili di centinaia di clienti e di lead, per poi adottare strategie specifiche finalizzate a fidelizzarli o a cercarne di nuovi, tenendo conto delle diverse esigenze e aspettative. Il CRM nasce proprio per rispondere ai bisogni dei clienti, sempre più esigenti, e differenziarsi in un mercato estremamente saturo e competitivo, dove emergere risulta piuttosto complicato senza gli strumenti adeguati. Il CRM non è un semplice software, ma è approccio che comprende strategie, marketing, comunicazione e integrazione dei processi. A questo punto diamo una definizione delle 3 tipologie di CRM: CRM operativo: si occupa dei processi destinati ad automatizzare e ottimizzare i contatti diretti tra azienda e cliente. Viene applicato principalmente nel marketing, nelle vendite e nell’assistenza post vendita: CRM analitico: analizza i dati forniti dal CRM operativo e li trasforma in informazioni preziose per avere una conoscenza a 360° dei clienti, delle loro abitudini e delle loro preferenze; CRM collaborativo: aiuta a costruire rapporti personalizzati con i clienti sfruttando i diversi canali di comunicazione a disposizione, che possono essere pagine web, social, telefono, email ecc. Le funzioni del CRM collaborativo Un CRM collaborativo, come può essere Hubspot, opera principalmente su due canali: gestione delle interazioni e gestione dei canali. Nel primo caso ti consente di monitorare e tenere traccia di tutte le interazioni con i clienti, così da poter adottare eventualmente le strategie necessarie per garantire loro la massima soddisfazione. Nel secondo caso invece aiuta a verificare l’efficacia dei canali di comunicazione per ogni cliente, ognuno dei quali ha le sue esigenze e preferenze. In base ai dati è possibile modificare la tipologia di comunicazione per conseguire risultati ancora migliori e ottimizzare l’interazione con i clienti. Analizziamo adesso i punti chiave del CRM collaborativo: Chat integrata: grazie ad una chat integrata i vari team possono comunicare rapidamente tra di loro e scambiarsi in tempo reale utili informazioni. La comunicazione risulta più fluida e più diretta; Taggin: usando i tag si possono allineare i vari team nelle note, documenti e record di contatto. Tutto ciò aiuta i team a rimanere sempre informati su quello che fanno gli altri membri; Rapporti in tempo reale: i vari team possono scambiarsi rapporti, come ricavi, previsioni di vendita o attività in sospeso, scambiandosi così informazioni in tempo reale sulle preferenze dei clienti e personalizzando le varie campagne di marketing per conseguire gli obiettivi prefissati; Calendario: il CRM collaborativo ti aiuta a distribuire le differenti attività ad ogni dipendente e archiviare i documenti in una posizione centralizzata, che a sua volta favorisce una conservazione più ordinata e strutturata dei dati. Perché la tua azienda dovrebbe usare un CRM collaborativo? Il CRM collaborativo è un partner strategico per i vari team aziendali che, collaborando tra di loro e scambiandosi continuamente dati e informazioni aggiornate, hanno una conoscenza approfondita dei vari clienti. Senza questo strumento la tua azienda non sarà in grado di fornire un’esperienza personalizzata ai clienti e i vari processi risulteranno rallentati e poco produttivi. Ecco di seguito i motivi per i quali la tua azienda non può fare a meno di un CRM collaborativo, che migliora il lavoro dei dipendenti e contemporaneamente ottimizza i rapporti con i clienti ponendo fine alla disorganizzazione aziendale: Riduzione dei costi di servizio. La parola d’ordine al giorno d’oggi è risparmio e soprattutto taglio dei costi inutili. Ebbene con l’automatizzazione delle attività ripetitive e la riduzione del lavoro manuale si ottiene un risparmio importante in termini economici e di gestione della forza lavoro. Gli stessi dipendenti possono concentrarsi maggiormente sul core business dell’azienda, lavorando con maggiore entusiasmo e motivazione a beneficio della produttività aziendale; Aumento dei ricavi. Ragionando sempre in termini economici, i dipendenti essendo a conoscenza delle informazioni sui clienti possono proporre strategie mirate, come l’up-selling e il cross-selling, che aumentano i ricavi e le entrate; Rafforzamento dei rapporti con i clienti. Partendo dalla condivisione delle informazioni, i vari team hanno la possibilità di proporre promozioni e offerte costruite su misura per i clienti, consolidando sempre di più i rapporti con loro; Lavoro di squadra strutturato. In un’azienda, grande o piccola che sia, il lavoro di squadra è fondamentale e l’archiviazione centralizzata dei dati dà una grande mano ad ogni dipendente che può reperire informazioni sui singoli clienti. Non servono call, chiamate o fiumi di email per raccogliere informazioni da colleghi o altri team, poiché sono facilmente a portata di clic in un archivio centralizzato; Interazioni multicanale. Poiché oggi ci sono diversi canali di comunicazione, può risultare dispersivo raccogliere i vari dati. Il CRM collaborativo racchiude tutti i dati provenienti dai più diversificati canali, creando una vera interazione multicanale al servizio dei dipendenti. Come scegliere il miglior CRM collaborativo per la tua attività? Un buon CRM collaborativo deve essere capace di unire in modo strutturato tutti gli strumenti di comunicazione interni di un’azienda, per poi collegarli con quelli esterni. L’obiettivo principale è stilare un identikit dei vari clienti, così da offrire ad ognuno di loro un’esperienza personalizzata che risulti piacevole e godibile. Il CRM scelto deve inoltre essere in grado di interagire senza problemi con i social network, una vetrina fondamentale e imprescindibile per ogni azienda. Per facilitare la tua scelta ecco una serie di caratteristiche che il tuo CRM deve avere: Facilità di utilizzo; Elevato livello di sicurezza e di protezione dei dati; Possibilità per ogni dipendente di monitorare e controllare le attività effettuate da ogni cliente; Realizzazione delle statistiche sulle vendite; Compatibilità con altri software già in dotazione. Oggi esistono tanti CRM aziendali che snelliscono i vari processi e rendono più fluide le attività dei diversi team, ma se proprio ne dobbiamo identificare uno merita sicuramente una menzione la piattaforma di HubSpot marketing, uno strumento all-in-one che fornisce una moltitudine di strumenti utilissimi per la SEO, il blogging, la gestione dei social network e delle email, la marketing automation, la web analytics e tanto altro ancora. Il suo utilizzo è indicato soprattutto per chi vuole fare inbound marketing, la strategia più gettonata e adottata da tutte le aziende per attrarre i clienti in modo naturale, convertire lead e guadagnare clienti. Conclusioni In un mondo sempre più tecnologico e automatizzato, risulta decisamente obsoleto per un’azienda fare a meno di un buon CRM. Rapidità di esecuzione delle varie attività e massima soddisfazione del cliente sono concetti che camminano di pari passo con la qualità del prodotto o del servizio offerto, poiché il tempo è denaro e i consumatori sono sempre più esigenti. Come già anticipato HubSpot Marketing può essere il tuo partner più fidato per rafforzare i rapporti con i clienti e migliorare e personalizzare il servizio di assistenza o di vendita. Vuoi saperne di più? Allora scarica l’ebook gratuito che troverai alla fine dell’articolo che ti spiega perché dovresti adottare una piattaforma CRM nella tua azienda, indicandone i vantaggi della scelta. Image by Freepik
Cosa succede quando un'azienda si affida ad un affiliato esterno per la promozione di un proprio prodotto? Funziona? Che vantaggi ci sono? Si chiama affiliate marketing, e negli ultimi anni è una delle strategie di marketing che si stanno più diffondendo. Tale modello, infatti, offre una serie di vantaggi considerevolmente validi e infinite opportunità di guadagno, sia per l'affiliante che per l'affiliato. Permette all'inserzionista di ridurre i costi e i rischi, e di creare anche un'entrata passiva profittevole per chi pubblicizza i servizi di altri alla propria audience. Peschiamo quindi dal cestino delle strategie di marketing questa tecnica e svisceriamola per comprenderla appieno. Farà al caso tuo? Scoprilo! Cos'è l'affiliate marketing Un’azienda che vende tagliaerba contatta un venditore di arredamento da giardino, che diventa l’affiliato. Questo ha il compito di promuovere il tagliaerba sul suo sito web. Ad ogni tagliaerba venduto con l’aiuto dell’affiliato, questi riceverà un compenso. Più seguaci dell’affiliato comprano, più l’affiliato guadagna. In parole semplici, questo è l’affiliate marketing. Si tratta proprio di una strategia di marketing che si basa un po' sulla popolarità di cui dispone l’affiliato, che molte volte è un influencer che promuove i prodotti sui suoi social, e un po' sulla capacità dell'affiliato di promuovere il servizio. Più persone si convincono ad acquistare, più l’azienda guadagna, e più compensi riceve l’affiliato. Quindi è proprio una strategia che avvantaggia entrambe le parti, consentendo di tenere un'entrata passiva (che deve essere sembra monitorata per garantire che frutti per bene). Molti scelgono di iniziare il proprio business proprio con l'affiliate marketing, e c'è chi raggiunge livelli stratosferici, dedicandoci l'intera giornata lavorativa e arrivando anche a 25 mila euro al mese di profitto. C'è chi poi lo fa per hobby, hobby tra l'altro molto redditizio, perché si può arrivare anche ad un entrata passiva di 2000 euro. Tanti progetti ecommerce e aziende già avviate e con una solida posizione sul mercato possono iniziare a sfruttare l'affiliate marketing, promuovendo i propri prodotti o servizi ed arrivando, se gestito bene, ad un numero più alto di clienti e di vendite. I soggetti nell'affiliate marketing Nell'affiliate marketing possiamo individuare 4 soggetti: affiliante o inserzionista, l'azienda che produce determinati prodotti o servizi e che decide di affidarne la pubblicità anche a degli affiliati esterni che ricevono un compenso per ogni vendita effettuata con il link d'affiliazione. L'azienda non spende tanto in pubblicità poiché il compenso lo paga solo ad un'azione o vendita effettuata con il link dell'affiliato. affiliato, colui con capacità di marketing e di vendita che promuove i prodotti delle aziende affilianti e riceve un compenso per ogni azione o vendita effettuata. Il suo guadagno si basa quindi su quanto riesce a vendere: più persone usano il link di affiliazione, più il profitto sarà alto. piattaforma di affiliazione, che mette in contatto gli inserzionisti con i potenziali affiliati, e che facilita la comunicazione tra le parti e la gestione e il monitoraggio delle pubblicità. Il suo uso è opzionale, ma molto valido, e di piattaforme del genere ne esistono svariati tipi. cliente, che acquista i prodotti o i servizi dell'affiliante e permettendo all'affiliato di trarne un compenso. Più clienti vengono convinti e decidono di comprare, più guadagnano l'azienda e l'affiliato. Come funziona l'affiliate marketing Il funzionamento dell'affiliate marketing è in realtà molto semplice ed intuitivo, e a tutti noi sarà capitato almeno una volta nella vita di imbatterci in qualche affiliato che cercava di venderci dei prodotti di un'altra azienda, sostenendo che comprare un prodotto con il suo codice o il suo link significava supportare la persona o l'azienda. Perché nei fatti è effettivamente così: l'inserzionista dà un link d'affiliazione all'affiliato, il quale ha il dovere di promuovere i prodotti ed essere il più convincente possibile in modo che l'audience sia spinta ad acquistarlo tramite il link. Come si ottengono gli affiliati? Qui il discorso è abbastanza complesso. Per acquisire nuovi affiliati possono essere usati strumenti che di solito si utilizzano anche nell'inbound marketing come blog e newsletter. Possono quindi essere inserite delle CTA rivolte ad una landing page dove l'utente può compilare il form per ricevere il link di affiliazione. Per chi ha anche un ecommerce il discorso può essere applicato lo stesso ma per gli utenti Shopify possono essere usate anche applicazioni all'interno dello store. Per ulteriori info ti consigliamo di leggere il nostro articolo sui programmi di affiliazione all'interno dell'ecommerce. Ma si basa solo sulle vendite? Assolutamente no, ci sono svariati modi che permettono all'affiliato di guadagnare. CPA (Cost Per Action): la commissione viene recapitata ogni volta che un cliente compie un'azione tramite il link d'affiliazione. L'azione non deve essere solo l'acquisto, può essere anche l'iscrizione ad una newsletter, ad una prova gratuita, lo scaricamento di un'app o di un contenuto e così via. CPC (Cost Per Click): l'affiliante rilascia il compenso tutte le volte che un utente clicca sul link. Questo è uno dei più profittevoli per l'affiliato, perché guadagna anche solo grazie alla curiosità. CPM (Cost Per Mille): il compenso è rilasciato ad ogni 1000 visualizzazioni o letture della pubblicità. CPL (Cost Per Lead): percentuale per ogni lead (contatto utile, utente che può potenzialmente diventare un cliente) ottenuto. Altre possibilità di compenso possono essere pensate e concordate con delle apposite clausole del contratto, adattando così la strategia a seconda delle esigenze di entrambe le parti. Affiliate marketing: Vantaggi e svantaggi Questa interessante forma di marketing presenta diversi vantaggi e svantaggi. PRO L'affiliate marketing rappresenta un'opportunità di business pratica e conveniente per gli affiliati che desiderano guadagnare denaro extra. Infatti, non richiede un grande impegno e le entrate possono essere molto profittevoli se si è bravi a vendere e promuovere i prodotti. Inoltre, l'affiliato può scegliere di promuovere solo prodotti a lui cari e interessanti, in modo da consigliare utili servizi alla propria audience e costruire una relazione di fiducia con i propri seguaci. Per l'azienda, invece, l'affiliate marketing rappresenta un'ottima opportunità per testare la domanda e capire quali prodotti vanno di più in un certo settore, a bassi costi. Inoltre, i costi per la pubblicità sono ridotti, poiché il compenso viene rilasciato solo in base alla performance e alle vendite o azioni effettuate. Inoltre, affidarsi ad un affiliato con un'audience di un certo tipo, che rispecchia certi interessi e certe preferenze, permette di pubblicizzare uno o l'altro prodotto a seconda di cosa potrebbe essere più adatto a quel pubblico. In questo modo, il ROI incrementa e i rischi di pubblicità diminuiscono, poiché la promozione viene veicolata ad un pubblico già interessato e coinvolto. In definitiva, l'affiliate marketing rappresenta una soluzione vincente per tutte le parti coinvolte, che possono beneficiare di una maggiore visibilità, vendite e profitti. CONTRO Per quanto riguarda gli ostacoli, è impegnativo per l'affiliato monitorare e cercare di sorpassare la concorrenza, quindi gli altri affiliati con lo stesso inserzionista che promuovono lo stesso prodotto. Devono escogitare nuove strategie per sembrare più convincenti degli altri per fare lead generation. Inoltre, è importante ragionare e selezionare con cura i prodotti da promuovere, perché si potrebbe rischiare una perdita di credibilità se si pubblicizza qualcosa non in linea con le tematiche tipiche della persona (le stesse che la rendono conosciuta e famosa). Anche da parte dell'azienda ci sono degli ostacoli a cui far fronte: deve essere prestata una particolare attenzione alla scelta dell'appropriato affiliato tramite il quale promuovere i propri prodotti. Optare per settore non inerente o per un'azienda che non ha niente a che fare con i propri prodotti o servizi, conseguentemente mostrando il prodotto a degli utenti che non sono potenzialmente interessati e convertibili, potrebbe rivelarsi un grande buco nell'acqua e una grossa perdita di tempo e di opportunità. Infine, non bisogna dare per scontato che l'affiliato scelto sia un venditore professionista e che faccia tutto il lavoro per noi senza alcun bisogno di monitoraggio: è consigliato seguire l'attività promozionale del nostro affiliato per assicurarsi che veicoli una promozione efficacie e adatta alla sua audience e all'incremento delle vendite. Conclusioni L'affiliate marketing si rivela una grandissima opportunità per tutti: chiunque può raggiungere un buon profitto avvalendosi di questa strategia, dal dilettante che sta approcciando il mondo del business online e vuole fare dell'affiliate marketing il suo lavoro; all'influencer che cerca una tecnica in più per generare entrate; al chi preferisce cimentarsi in un hobby diverso dall'ordinario che offre anche opportunità di guadagno; all'azienda che cerca un nuovo modello di marketing per ridurre i costi e i rischi e rivolgersi ad un pubblico più ampio e mirato. Per approfondimenti su come fare inbound marketing nella tua azienda ti consigliamo il nostro ebook gratuito su esempi di aziende che ce l'hanno fatta nelle loro strategie inbound. Image by rawpixel.com on Freepik
In un mondo ipercompetitivo le aziende devono adottare nuove soluzioni efficienti per avere un vantaggio competitivo sul mercato. In questo senso si sono susseguite nel corso del tempo nuove tipologie di marketing, vicine all'inbound marketing. In particolar modo in questo articolo si parlerà di data-driven marketing. Cos'è il data-driven marketing? Il marketing data-driven, o marketing basato sui dati, è un approccio strategico che parte dall’utilizzo delle informazioni e dei dati disponibili. Con il Data Driven marketing è possibile costruire strategie efficaci, in quanto si parte da informazioni statistiche. L'obiettivo principale del marketing data-driven è quello di migliorare le prestazioni delle attività di marketing, attraverso l'ottimizzazione delle strategie, l'aumento del coinvolgimento dei clienti e il raggiungimento di risultati misurabili. Tutte le aziende che desiderano ottimizzare le loro strategie di marketing, devono basarsi su questa tipologia di approccio. In questo modo è più facile individuare i desideri e le aspettative dei possibili clienti. Comprendere e conoscere da vicino le persone alle quali ci si rivolge quando si lancia un prodotto o servizio, è fondamentale per limitare al massimo gli errori. I dati analizzabili possono provenire da diverse fonti, come per esempio: dati demografici; interazioni sui social media; feedback dei clienti; Dati integrati relativi a comportamenti di acquisto dall'ecommerce; altri dati. Questi dati vengono poi analizzati, così da ottenere informazioni significative che permettono alle aziende di costruire strategie di marketing orientate al risultato. Scegliere però un approccio data driven è soltanto la prima fase per raggiungere il successo, in quanto è altrettanto necessario investire nelle tecnologie giuste per la raccolta, l’elaborazione e l’analisi dei dati. Approfondiamo nei prossimi paragrafi i vantaggi del data driven marketing e quali sono le principali differenze con il marketing tradizionale. Data Driven Marketing e Marketing tradizionale: differenze Per comprendere la differenza, bisogna pensare al modo di fare marketing di qualche anno fa, quando l’analisi dei dati non era ancora considerata come fattore imprescindibile di una strategia di marketing. Un’azienda con il marketing tradizionale doveva allungare e di molto il processo strategico, andando incontro a errori e problemi con il cliente. Non si conosceva così bene il cliente, a differenza di oggi. Si pensi per esempio ai famosi focus group, ovvero un gruppo di persone che venivano chiamate dall’azienda per provare ed esprime pareri e giudizi su un nuovo prodotto o servizio. Solo occuparsi di raggruppare tutte persone della stessa età, località geografica, identificandole per interesse e problemi da risolvere, richiedeva un lavoro enorme. Oggi tutto questo è possibile farlo in modo automatizzato, senza investire troppo tempo e risorse. Il data driven marketing parte dalla consapevolezza che anche grazie ai social è possibile ottenere tantissime informazioni interessanti e con il minimo sforzo. L’importante è saperle interpretare! Con il marketing data driven, ci si approccia a una personalizzazione dell'offerta finale che va a rispondere proprio all’esigenza del target. Il marketing di questa tipologia permette di ideare strategie che poi diventano scalabili e ripetibili e che consentono di fidelizzare sempre nuovi clienti. Ma quali sono i dati importanti da analizzare? Scopriamolo nel prossimo paragrafo. Quali sono i dati importanti da analizzare Se pensi che tutti i dati presi in analisi siano importanti, ti sbagli. Bisogna fare una distinzione tra i dati rilevanti per la creazione di una strategia di marketing e i dati che invece sono concepiti come variabili e che quindi vanno tenuti in considerazione solo in determinati casi. I dati fondamentali da conoscere per entrare in contatto con il cliente in modo personalizzato sono: email, obbligatoria per avere un contatto all'interno di CRM come Hubspot; Tutte le altre informazioni che consentono di avere un CRM ben pulito e strutturato, come: nome; cognome; numero di telefono; nome dell’azienda; stato del cliente (nubile, celibe); Gli altri dati che sono considerati mutevoli nel tempo e che possono essere presi in esame per analizzare approfonditamente per considerarli nella costruzione di una strategia di marketing sono: attività dell’indirizzo mail; comportamento d’acquisto del cliente; interessi; comportamento di navigazione sul tuo sito web. Ciò che è importante tenere in considerazione è che se si desidera personalizzare la comunicazione, oltre che l’offerta, ci si deve basare sui dati che si hanno a disposizione, ma non solo. La vita delle persone è in continua evoluzione ed è bene mantenersi sempre al passo con i cambiamenti del potenziale cliente, raccogliendo sempre nuovi dati che lo riguardano. Il marketing data driven è - da come puoi comprendere - importante per tutte quelle aziende che desiderano conoscere bene i loro clienti, al fine di ideare un funnel marketing orientato al successo. Una volta chiara la panoramica dei dati da analizzare e a cui porre attenzione, è possibile costruire una strategia di marketing. Come si costruisce una strategia di marketing efficace partendo dai dati? Costruire una strategia di marketing data driven Per costruire una strategia di marketing efficace, bisogna sì partire dai dati, ma è anche fondamentale saperli analizzare, interpretare, trasformandoli quindi in azione. In questo panorama, una grande mano sicuramente la può dare il CRM per la costruzione del funnel marketing, automatizzando le azioni di marketing e rendendole poi scalabili nel tempo. Hubspot in questo può essere valutato come uno dei migliori strumenti per analizzare e sfruttare al meglio i dati. Hubspot marketing permette di costruire una strategia efficace partendo dalle basi. Pensiamo ad esempio alle attività di blogging, con Hubspot è possibile avere una panoramica completa di chi ha visitato il blog, letto per intero un articolo e cliccato su specifiche CTA. In base a questa informazione è possibile poi capire se sono necessarie altre azioni, come ad esempio la creazione di una landing page o di un pacchetto di mail nurturing. Un CRM quindi ti permette di orientare il tuo marketing verso un approccio data driven. Il marketing data driven è la risposta alle incertezze dei marketer quando devono ideare una strategia, sebbene non sia una garanzia di successo. Con i dati è più facile ideare una strategia di marketing personalizzata, ma il suo funzionamento o meno dipende soprattutto dalla conoscenza che si ha del target. Conclusioni Un approccio data driven è ciò occorre a tutte le aziende che desiderano massimizzare i loro sforzi, ottimizzando così tutte le azioni di marketing. Partire con un progetto CRM è sicuramente una delle prime cose da fare per raccogliere dati da ogni touchpoint in cui è presente l'impresa, in modo da avere un grande quantitativo di dati da sfruttare per segmentare la clientela e migliorare i risultati del marketing. Se vuoi ulteriori approfondimenti sul CRM ti consigliamo di scaricare il nostro ebook gratuito che può esserti d'aiuto per scoprire i grandi vantaggi di queste piattaforme. Image by pressfoto on Freepik
Negli ultimi anni, con la massiccia digitalizzazione dei servizi, sono profondamente cambiati i comportamenti e le modalità d’acquisto dei clienti e le aziende devono adeguarsi per fornire un’esperienza costruita su misura per loro. I clienti oggi sono molto più esigenti e hanno la possibilità di raccogliere informazioni utili prima di concludere un acquisto. Questo significa che le aziende non devono limitarsi a vendere un prodotto, ma devono dare tutte le informazioni utili ai consumatori e supportarli durante il processo di vendita per risolvere i loro problemi o per fornire assistenza quando viene chiesta. Tutto questo può essere risolto con il Sales Enablement, un insieme di contenuti e strumenti che supportano i team di vendita. Nel Sales Enablement rientrano servizi vari come l’inbound sales, un metodo finalizzato a creare un processo di vendita sincronizzato e tarato secondo le esigenze delle persone o delle aziende che acquistano un prodotto o un servizio. Come funziona il Sales Enablement? Come mettere in campo una strategia vincente? Quali sono i benefici? Rispondiamo a tutte queste domande nei successivi paragrafi. Sales Enablement: il significato e l’importanza per le vendite Il Sales Enablement è una strategia innovativa che migliora l’intero processo di vendita di un’azienda tramite tecnologie e metodi che puntano a migliorare il profitto e restare al passo coi tempi. Qui rientrano tutte le attività finalizzate a creare e generare lead e a gestirli correttamente, supportando allo stesso tempo il team di vendita. Per capire l’importanza del Sales Enablement dobbiamo fare un salto indietro a qualche anno fa, quando la digitalizzazione dei servizi non era così avanzata e sviluppata. Le aziende, soprattutto nel B2B, avevano una gestione pressoché totale delle vendite e il rapporto era quasi unilaterale tra venditore e compratore. Oggi invece i venditori non hanno più il controllo totale di tutte le fasi della vendita, proprio perché gli acquirenti hanno più dati a disposizione per scegliere il brand più conveniente al quale affidarsi. Se i venditori non sono preparati ad affrontare ogni evenienza o a fornire risposte pertinenti ai clienti, rischiano di subire ingenti perdite. Per essere reattivi e superare con brillantezza ogni ostacolo o criticità che può palesarsi durante l’acquisto i team di vendita devono avvalersi di un efficace sistema di messaggistica, di contenuti mirati e pertinenti e di un buon CRM per gestire alla perfezione i lead qualificati per la vendita. Gli elementi del Sales Enablement Il Sales Enablement come obiettivo principale ha quello di allineare i team di vendita e di marketing, argomento che approfondiamo maggiormente nel successivo paragrafo. Il fine ultimo è la velocizzazione delle trattative di vendita, eliminando tutti quegli ostacoli che possono rallentare il processo di acquisto. Una corretta strategia di Sales Enablement prevede tre aree: Sales Enablement Content. Marketing significa innanzitutto comunicazione e quindi bisogna comunicare in maniera chiara e trasparente con i clienti fornendo contenuti di valore e accessibili per tutti. I contenuti devono dare le informazioni giuste al momento più opportuno, sciogliendo i dubbi dei clienti e rispondendo in modo chiaro alle loro domande. I contenuti devono quindi andare dritti al punto, essere aggiornabili per stare sempre al passo con le moderne innovazioni ed essere mobile-friendly, quindi fruibili da qualsiasi dispositivo. Aggiorna quindi i contenuti “stantii” e definisci una pianificazione per i tuoi contenuti futuri che possono intercettare nuovi trend. Infine assicurati di creare contenuti personalizzati e professionali per aumentare la tua autorevolezza e porti come punto di riferimento nel tuo settore; Strategia di inbound sales. Come già anticipato il rapporto di vendita oggi è profondamente cambiato e le regole non le detta più solo il venditore. Devi quindi fare uno step mentale e ragionare non in chiave di venditore, ma di acquirente. Come vorresti che fosse il prodotto? Quali bisogni deve assolvere? Che tipo di assistenza vorresti avere? Ponendoti queste domande riesci davvero a fornire un servizio o un prodotto cucito su misura per il cliente. Gli step da seguire per mettere in atto questa strategia sono 4: identifica il lead, contattalo con il canale più indicato, comprendi i suoi bisogni e le sue necessità, consiglia una o più soluzioni; Tecnologia a supporto del Sales Enablement. Per mettere in atto una strategia efficace di Sales Enablement devi partire da un progetto CRM ben strutturato. Il CRM è una sorta di cervello centrale della tua attività che contiene tutto ciò di cui hai bisogno: comportamenti e preferenze dei clienti, dati e informazioni utili, obiettivi, compiti da assegnare ecc. Il CRM è un vero factotum per la tua azienda e puoi usarlo anche per automatizzare le email e sfruttare al massimo il loro potenziale. Con un buon CRM riesci ad essere sempre disponibile e raggiungibile per i clienti, avvalendoti di strumenti altamente avanzati da un punto di vista tecnologico come i chatbot, e rivedere e ottimizzare il processo finale di vendita basandoti su dati concreti e tangibili. L'implementazione del Sales Enablement Nel corso dell’articolo abbiamo sottolineato l’importanza di allineare marketing e sales, definito anche s-marketing, che devono remare nella stessa direzione come un sol uomo. Nelle aziende la comunicazione tra i team di vendita e marketing talvolta è scarsa o addirittura del tutto assente, quindi lavorano su due binari diversi che non si incontrano mai. Questo si traduce in una notevole perdita di energie e risorse economiche, a scapito dell’azienda che fa fatica a raggiungere gli obiettivi che si è prefissata e che vede erodere il suo budget aziendale. Sfruttando gli strumenti di Sales Enablement invece marketing e sales hanno a disposizione gli stessi dati e informazioni su cui lavorare, si interfacciano e comunicano di continuo e possono così sviluppare e seguire strategie scelte e condivise. I due team, ad esempio, possono lanciare campagne pubblicitarie di marketing scelte sinergicamente e creare contenuti pertinenti. In questo modo anche la comunicazione risulta più lineare e fluida, dando al cliente una visione chiara del messaggio che vuole trasmettere. Sales Enablement Content: i benefici di una strategia di contenuto sales oriented Vale la pena soffermarci nuovamente sui benefici offerti dal Sales Enablement Content, un processo che per l’appunto allinea i team sales e marketing per velocizzare le vendite, favorisce le conversioni e fornisce ai clienti e ai lead tutte le risposte di cui hanno bisogno. Possiamo così riassumere i principali vantaggi derivanti da un’efficace strategia di Sales Enablement Content: La comunicazione risulta più fluida e accessibile per tutti, condizione che aumenta la solidità, la coerenza e la brand awareness dell’azienda; I team di sales e di marketing sono perfettamente allineati, lavorano in sinergia spalla a spalla e possono raggiungere più facilmente gli obiettivi prefissati; Entrambi i team possono mappare i touch point dei clienti e tracciare così un identikit delle buyer personas per offrire proposte, prodotti e servizi sempre più personalizzati; Ottimizzazione dei flussi dei lead anche quando sono molto numerosi; Approccio customer-centric, cioè basato e costruito sui bisogni e sulle preferenze dei clienti. La misurazione dei risultati e ottimizzazione continua nel Sales Enablement Una volta che hai lanciato una strategia di Sales Enablement devi monitorarla continuamente per capire se sta dando i risultati sperati o se, al contrario, deve essere ottimizzata e ricalibrata. Chi può dare indicazioni concrete? Ovviamente i dati e la reportistica relativi alle vendite, ma anche alle interazioni con i clienti. In particolare per le vendite dovrebbe essere sempre disponibile un report dove vengono indicati i principali KPI del team come ad esempio: Prezzo di vendita medio; Tasso di vendita; Contratti chiusi o persi; Attività intraprese dai rappresentanti; Lunghezza del ciclo di vita. I team di marketing invece dovrebbero avere a disposizione report e parametri che accendono i riflettori sulle condivisioni, sul tempio medio di visualizzazione e in genere su come hanno influito i contenuti di marketing sull’acquisizione e sulla conversione di nuovi clienti. Gli strumenti e le tecnologie più importanti di Sales Enablement Come abbiamo avuto modo di vedere la tecnologia ricopre un ruolo di primo piano non solo nel processo di Sales Enablement, ma in generale per tutte le attività delle aziende. Per la tua strategia devi quindi avvalerti dei seguenti strumenti; Automazione della forza vendite; Sales Intelligence; Marketing Automation; Content Management; CRM. A proposito di CRM, tra i migliori sul mercato possiamo indicare HubSpot, che su un’unica piattaforma integra tutte le funzioni e le attività digitali favorendo la condivisione delle informazioni tra i team di vendita, marketing e assistenza clienti. Conclusioni Se adotti un’efficace strategia di Sales Enablement ci guadagnano tutti: i vari reparti della tua azienda e i tuoi clienti, che poi sono il cuore pulsante della tua attività. In questo modo riesci ad attrarre naturalmente i tuoi clienti, operazione che risulta molto più facile e meno dispendiosa che acquisirne di nuovi. Il tuo ecosistema di vendita non deve basarsi esclusivamente sulla vendita finale ma, come abbiamo visto, deve coinvolgere tutti i reparti e tutti i settori. Pianificazione, creazione di contenuti e utilizzo corretto delle tecnologie sono solo alcuni step necessari per ottimizzare le tue vendite, migliorare i profitti e aumentare i clienti. E tutto passa per il CRM perciò, se vuoi approfondire maggiormente il discorso su questo argomento, ti consigliamo vivamente di scaricare il contenuto gratuito alla fine dell’articolo per saperne di più e padroneggiare perfettamente questo strumento prezioso e vitale per tutte le aziende. Image by Freepik
Riuscire a prevedere l'andamento del mercato ed essere innovatori può essere utile alle imprese per riuscire a superare i propri competitor ed essere il punto di riferimento per i consumatori. Fare un'analisi predittiva pertanto è molto importante e in questo articolo ci focalizzeremo sulla sua importanza. Cos'è l'analisi predittiva? Cos’è l’analisi predittiva e perché è così importante per un business? L’analisi predittiva è un processo che utilizza i dati - precedentemente raccolti - per prevedere i risultati futuri. L’insieme degli altri strumenti utili per l’analisi predittiva sono: analisi dei dati; machine learning; intelligenza artificiale; modelli statistici. L’analisi predittiva, in sostanza, permette di prevedere ciò che accadrà in futuro e di porvi rimedio nel caso sia necessario. Un esempio sono le organizzazioni che utilizzano dati storici e attuali per prevedere tendenze e comportamenti. Con l’analisi predittiva è possibile conoscere il palesarsi di un evento in termini di secondi, giorni o anni nel futuro. In quest’ottica, quali sono i diversi ambiti di applicazione utili in cui ha senso applicare l’analisi predittiva? marketing e vendite; gestione della supply chain; ambito sanitario; rilevamento delle frodi. Approfondiamo nel prossimo paragrafo come funziona l’analisi predittiva. Come funziona l’analisi predittiva? Coloro che operano in questo settore sono i data scientist, i quali utilizzano modelli predittivi per identificare la correlazione che sussiste tra gli elementi e i dati presi in analisi. In base a questo processo viene creato un modello statistico, da utilizzare per generare previsioni accurate. Ci sono 5 passaggi da reputarsi fondamentali, affinché l’analisi predittiva possa essere svolta al meglio: definire il problema - fase in cui si identificano i problemi, così da indirizzare meglio tipologia e tecnica di analisi predittiva; predisporre una struttura per la data integration: integrare i dati da più piattaforme deve essere una delle prime cose da fare. Più dati si hanno a disposizione, e da più fonti, più accurate possono essere le analisi sulle previsioni. acquisire e organizzare i dati - i dati che sono stati precedentemente raccolti vengono analizzati e rielaborati per definire meglio la natura del problema, identificando le soluzioni che si potrebbero adottare; fase di pre-elaborazione dei dati - fase in cui viene fatta la pulizia dei dati non necessari all’analisi predittiva; sviluppare modelli predittivi - in questa fase i data scientist hanno a disposizione strumenti e tecniche per sviluppare modelli predittivi, a seconda del tipo di problemi e della natura dei dati; convalida dei dati - controllo dei modelli predittivi applicati in base ai dati raccolti. Ma perché l’analisi predittiva è utile? Scopriamolo nel prossimo paragrafo. Perché l’analisi predittiva è così utile? Le aziende si trovano continuamente nella situazione di dover affrontare rischi e difficoltà nel loro business. Non si conosce mai con esattezza la strada giusta per affrontare un problema o la strategia più adatta per raggiungere degli obiettivi. Per questo motivo l’analisi predittiva può essere di grande aiuto, in quanto permette di prevedere le situazioni di rischio e proporre un modello predittivo per affrontarle. L’analisi predittiva permette di passare rapidamente dalla fase di conoscenza, all’azione, riducendo così al minimo le possibilità di fallimento. L’analisi predittiva permette di mettere a confronto dati diversi e algoritmi personalizzati, segnalando anomalie e scostamenti da quelli che sono i modelli precedenti. Nel marketing, ambito di analisi che ci interessa più da vicino, l’analisi predittiva permette di anticipare i bisogni dei lead, semplicemente basandosi sull’analisi dei dati precedentemente fatta. In questo ambito, ad esempio, prendere delle decisioni basandosi sui dati, aiuta a realizzare offerte più personalizzate nei confronti dei clienti potenziali ed esistenti. Il CRM rappresenta un ulteriore prezioso strumento che può essere molto utile nella fase di raccolta dei dati, in quanto permette di averli sempre tutti a disposizione, oltre che consultabili facilmente. CRM e analisi predittiva: come può aiutare Il CRM è uno strumento molto importante per l’analisi predittiva, in quanto permette di avere a disposizione tutti i dati più importanti in un unico luogo. Pensiamo ad esempio a quando viene costruita una strategia di marketing e vengono quindi creati contenuti come blog post, mail di nurturing, landing page etc. L’obiettivo di questi contenuti è quello di comunicare con il potenziale target, informandolo e contemporaneamente vendendo dei servizi o dei prodotti, utili alla risoluzione di un ipotetico problema. Questi contenuti poi sono utili per due motivi principali: Permettono di vedere la reazione degli utenti ad un determinato argomento; Permettono la raccolta dati nel CRM dei lead acquisiti con la strategia di content marketing; Il CRM permette quindi di raccogliere tutti i dati e di analizzarli con calma. Con Hubspot ad esempio è possibile visualizzare tutti i dati in un unico pannello, semplicemente filtrando in base all’informazione che si desidera conoscere, in un determinato periodo di tempo (settimane, mesi). Con il CRM è possibile capire quante persone sono arrivate su di una landing page da una sponsorizzata o da un articolo di blog. Si può inoltre capire in quanti hanno letto interamente un contenuto e in quanti invece sono passati direttamente a chiedere informazioni. Sulla base dei dati che mostrano il comportamento dei lead è possibile capire che genere di azione può avere più successo nel futuro. Inoltre, il CRM ha delle funzionalità di reportistica e analisi che permettono di filtrare i dati dei clienti da osservare, segmentandoli per diversi cluster. A seconda dei gruppi di clienti analizzati, è possibile quindi costruire strategie ad hoc. Questa analisi permette quindi di ottimizzare le azioni di marketing, migliorando servizi e comunicazione con i potenziali clienti. Ma non soltanto. L’analisi predittiva crea, come abbiamo visto, dei modelli predittivi scalabili e riutilizzabili in futuro. In questo modo nel marketing, è possibile prevedere quello che accadrà in futuro e i risultati che si otterranno. In questo panorama, l’AI può aiutare a svolgere meglio e in modo più efficace l’analisi predittiva? Scopriamo come nel prossimo paragrafo. Come l’intelligenza artificiale aiuta a prevedere il futuro L’AI può aiutare nella raccolta dei dati, contribuendo quindi al lavoro dei data scientist, i quali si devono occupare di valutare le informazioni che hanno a loro disposizione per porre in essere l’analisi predittiva. Se pensiamo ad esempio ad alcuni software di intelligenza artificiale, integrabili con i CRM ad esempio, possiamo immediatamente comprendere come quest’ultima possa aiutare il processo attivamente. Un esempio di come intelligenza artificiale e CRM possono contribuire al miglioramento dell’analisi predittiva è Chatspot - lo strumento AI di Hubspot, ideato appositamente per velocizzare e rendere più smart anche le operazioni interne del CRM. Chatspot permette infatti di ridurre gli errori umani e di velocizzare alcune operazioni legati ai dati, tendenzialmente manuali. Non solo perché Chatspot contribuisce al miglioramento delle analisi, riuscendo a dare, in base ai dati raccolti, previsioni in tempo reale sull'argomento desiderato. Conclusioni Farsi guidare da un’agenzia Hubspot per il proprio progetto CRM diviene fondamentale se vuoi iniziare a fare un’analisi predittiva del tuo business e partire con un progetto inbound, che aiuti l'azienda a prendere decisioni basate sui dati e non per intuito. L'analisi predittiva è fondamentale per tutte le imprese per capire non solo l'andamento del mercato, ma anche eventuali problemi che possono sorgere in capo all'impresa. Ti lasciamo pertanto il nostro ebook gratuito che spiega cos'è Hubspot, la piattaforma perfetta per fare inbound marketing e prendere decisioni data driven. Image by DCStudio on Freepik
La storia dell'intelligenza artificiale L'idea di macchine o automi che imitano l'intelligenza umana esiste da millenni. Tuttavia, l'IA come la conosciamo oggi ha avuto origine molto più recentemente, nel 20° secolo. Nel 1950, il matematico britannico Alan Turing propose quello che è ora conosciuto come il Test di Turing - un esperimento progettato per vedere se una macchina poteva convincere un essere umano di essere un altro essere umano. Questo concetto ha gettato le basi per gran parte della ricerca sull'IA che sarebbe seguita. Nel 1956, la conferenza di Dartmouth ha segnato la nascita ufficiale dell'intelligenza artificiale come campo di ricerca. Fu lì che il termine intelligenza artificiale fu coniato da John McCarthy. Negli anni '60 e '70, l'IA godette di un periodo di grande entusiasmo e finanziamenti, soprattutto nel settore della comprensione del linguaggio naturale e della risoluzione di problemi. Tuttavia, le difficoltà incontrate nel trasformare la teoria in pratica hanno portato a un periodo noto come l'inverno dell'IA, in cui il finanziamento e l'interesse si sono raffreddati. Negli anni '80, con l'avvento dei sistemi esperti, l'IA ha conosciuto un breve periodo di rinascita. Questi sistemi erano programmi che simulavano le competenze di un esperto umano in un particolare campo. Ma è stato con l'avvento di Internet e il boom dei big data negli anni 2000 che l'IA ha iniziato a fiorire veramente. L'apprendimento automatico, una sottodisciplina dell'IA, ha sfruttato l'enorme quantità di dati disponibili per migliorare la precisione e l'efficacia delle macchine nell'apprendimento. Infine, nel decennio 2010, il deep learning, una tecnica che utilizza reti neurali artificiali con molteplici livelli, ha portato a importanti progressi nel riconoscimento vocale, nella visione artificiale e in altre aree. Oggi, l'IA è parte integrante delle nostre vite, anche se potrebbe non sembrare evidente. È nei nostri telefoni, nelle nostre auto, e ci aiuta a navigare nel mondo online. Ciò che il futuro riserva per l'IA è aperto alla discussione, ma una cosa è certa: l'IA continuerà a giocare un ruolo importante nel plasmare il nostro futuro. Cos'è l'IA e i suoi fondamenti Prima di tutto, cos'è l'Intelligenza Artificiale, o IA? In termini semplici, l'IA si riferisce alla simulazione di processi cognitivi umani da parte di macchine, in particolare sistemi informatici. Questi processi includono l'apprendimento, il ragionamento, l'autocorrezione, la percezione visiva e il riconoscimento del linguaggio naturale. Un componente chiave dell'IA è l'apprendimento automatico. Questa è una sottocategoria di IA che consente alle macchine di migliorare le loro prestazioni senza essere esplicitamente programmate. Invece, le macchine apprendono e si adattano attraverso l'esperienza, proprio come gli esseri umani. Gli algoritmi di apprendimento automatico utilizzano i dati per creare modelli che possono fare previsioni o prendere decisioni senza essere esplicitamente programmati per svolgere il compito. Il deep learning è un sottoinsieme dell'apprendimento automatico. Il deep learning utilizza reti neurali artificiali con molti strati - da qui il termine deep. Questi modelli sono ispirati al funzionamento del cervello umano e cercano di replicare la sua capacità di apprendere dai dati grezzi. Questo approccio ha portato a progressi significativi in aree come il riconoscimento vocale e di immagini. Gli algoritmi sono alla base di tutto questo. Un algoritmo non è altro che un insieme di regole o istruzioni che una macchina segue per risolvere un problema o completare un compito. Gli algoritmi di apprendimento automatico, ad esempio, potrebbero includere istruzioni per pesare l'importanza di diversi input, oppure regole su come modificare questi pesi alla luce di nuovi dati. Le tecniche di apprendimento automatico e deep learning si basano su una varietà di algoritmi. Ad esempio, la regressione lineare e logistica, gli alberi decisionali, il clustering k-means, le macchine a vettori di supporto e le reti neurali sono solo alcuni dei tipi di algoritmi che possono essere utilizzati. In conclusione, l'apprendimento automatico, il deep learning e gli algoritmi sono fondamentali per l'intelligenza artificiale. Questi strumenti permettono alle macchine di apprendere dall'esperienza, di adattarsi e di migliorare le proprie prestazioni, e di eseguire compiti che un tempo erano riservati esclusivamente agli esseri umani. Non vedo l'ora di vedere cosa ci riserva il futuro di questo campo emozionante. L'apprendimento automatico nell'IA: come funziona ed alcuni esempi L'apprendimento automatico, o machine learning, è una branca dell'intelligenza artificiale che si concentra sulla creazione e sull'utilizzo di modelli che possono imparare dai dati. L'obiettivo è permettere ai computer di imparare automaticamente senza essere esplicitamente programmati. Il modo in cui funziona l'apprendimento automatico può variare a seconda del tipo specifico di apprendimento automatico utilizzato. In generale, tuttavia, il processo coinvolge la fornitura di un insieme di dati a un algoritmo di apprendimento automatico. Questo algoritmo è poi utilizzato per creare un modello che può fare previsioni o prendere decisioni. Per esempio, supponiamo di avere un insieme di dati su un gruppo di case, inclusi attributi come la dimensione della casa, il numero di stanze, l'anno di costruzione, e il prezzo di vendita. Potremmo utilizzare un algoritmo di apprendimento automatico per creare un modello che può prevedere il prezzo di vendita di una casa in base alle sue caratteristiche. Questo modello può poi essere utilizzato per prevedere il prezzo di vendita di case che non sono nell'insieme di dati originale. Un altro esempio potrebbe essere l'utilizzo di un algoritmo di apprendimento automatico per analizzare il testo delle recensioni dei prodotti e classificarle come positive o negative. In questo caso, l'obiettivo dell'algoritmo è di imparare quali parole o frasi sono indicative di una recensione positiva o negativa. Gli algoritmi di apprendimento automatico sono ampiamente utilizzati in una varietà di applicazioni, tra cui il riconoscimento dell'immagine, il riconoscimento vocale, le raccomandazioni dei prodotti, e molti altri. L'obiettivo è sempre quello di permettere ai computer di imparare dai dati in modo da poter fare previsioni o prendere decisioni in modo più efficace. Tipi di apprendimento automatico Nello scorso paragrafo abbiamo parlato di apprendimento automatico. Non è un concetto unico ma ne esistono di più tipi: Apprendimento Supervisionato: Questo è il tipo più comune di apprendimento automatico. Nell'apprendimento supervisionato, forniamo all'algoritmo un insieme di dati di addestramento che include le risposte corrette, o etichette. Ad esempio, se stiamo addestrando un algoritmo per riconoscere le immagini di gatti, gli daremo un insieme di immagini che sono state etichettate come gatto o non gatto. L'algoritmo quindi impara da questi dati di addestramento, cercando di generalizzare da questi esempi in modo da poter fare previsioni accurate su nuovi dati che non ha mai visto prima. Apprendimento Non Supervisionato: A differenza dell'apprendimento supervisionato, nell'apprendimento non supervisionato non forniamo all'algoritmo le risposte corrette o etichette. Invece, l'obiettivo è per l'algoritmo di trovare strutture o pattern nei dati. Un esempio comune di apprendimento non supervisionato è l'analisi di cluster, in cui l'obiettivo è raggruppare i dati in cluster di elementi simili. Ad esempio, potremmo avere un insieme di articoli di notizie e vogliamo raggrupparli in categorie basate sui loro contenuti, ma non abbiamo un insieme di categorie predefinite. Apprendimento per Rinforzo: Questo tipo di apprendimento automatico è un po' diverso dagli altri due. Nell'apprendimento per rinforzo, abbiamo un agente (l'algoritmo) che interagisce con un ambiente e l'obiettivo è per l'agente di imparare come compiere determinate azioni che massimizzano una ricompensa. L'agente fa ciò attraverso un processo di prova ed errore: esegue un'azione, vede quale effetto ha (ad esempio, se aumenta o diminuisce la ricompensa), e usa queste informazioni per aggiornare la sua strategia. Un esempio comune di apprendimento per rinforzo è un algoritmo che impara a giocare a un gioco come gli scacchi o il Go. Ognuno di questi tipi di apprendimento automatico ha i suoi punti di forza e di debolezza, e la scelta del tipo da utilizzare dipenderà molto dal problema specifico che si sta cercando di risolvere. Deep Learning: cos'è, come funziona, ed esempi Il deep learning è una sottocategoria di apprendimento automatico, che a sua volta è una sottocategoria di intelligenza artificiale. Il deep learning si basa su reti neurali artificiali con diverse (deep) layer, da cui prende il nome. Queste reti neurali cercano di simulare il funzionamento del cervello umano—apprendendo da grandi quantità di dati. Mentre una rete neurale con una singola layer può ancora fare un buon lavoro a risolvere problemi semplici, le reti neurali deep sono molto più potenti per risolvere problemi complessi. Il modo in cui funziona il deep learning è che ogni nodo di una layer prende in ingresso valori dai nodi nella layer precedente, li moltiplica per dei pesi, applica una funzione (chiamata funzione di attivazione) e poi passa il risultato ai nodi nella layer successiva. Inizialmente, i pesi sono impostati in modo casuale, ma vengono poi aggiustati via via che la rete impara dai dati. Prendiamo un esempio concreto. Supponiamo di avere una grande quantità di immagini di gatti e cani, e vogliamo costruire un modello di deep learning che può distinguere tra gatti e cani. Inizieremo con un insieme di immagini etichettate (ad esempio, alcune immagini sono etichettate come gatto e altre come cane). Queste immagini sarebbero l'input per la nostra rete neurale. Durante il processo di apprendimento, la rete neurale cercherebbe di adattare i pesi in modo tale che l'output della rete sia corretto il più possibile (ad esempio, quando un'immagine di un gatto viene data in input, la rete dovrebbe produrre l'output gatto). Questo processo di aggiustamento dei pesi viene fatto attraverso un processo chiamato backpropagation e utilizzando un algoritmo di ottimizzazione come la discesa del gradiente. Dopo un sufficiente addestramento, la rete neurale dovrebbe essere in grado di distinguere correttamente tra gatti e cani, anche per immagini che non ha mai visto prima. Questo è un esempio di come funziona il deep learning. Il deep learning è ampiamente utilizzato in una varietà di applicazioni, tra cui il riconoscimento vocale (come nei dispositivi Alexa di Amazon), la traduzione automatica (come nel traduttore di Google), il riconoscimento facciale (come nelle funzioni di sblocco del viso sui telefoni cellulari) e molte altre. Le reti neurali: cosa sono e come alimentano il deep learning Le reti neurali sono un modello computazionale ispirato al modo in cui il cervello umano funziona. Sono costituite da unità di calcolo chiamate neuroni o nodi, che sono organizzati in layer. Ogni neurone riceve input da altri neuroni, esegue un calcolo semplice su questi input e invia l'output ad altri neuroni. Ogni connessione tra neuroni ha un peso associato, che determina l'importanza di quel particolare input. Durante l'apprendimento, questi pesi vengono regolati in modo da migliorare la performance del modello. Le reti neurali possono avere diversi layer di neuroni, che si dividono in: Layer di input: Questi neuroni ricevono l'input dall'esterno (ad esempio, i pixel di un'immagine). Layer nascosti: Questi neuroni ricevono input da altri neuroni e inviano output ad altri neuroni. Una rete può avere molti layer nascosti, e quando lo fa, la chiamiamo una rete neurale profonda o deep neural network. Layer di output: Questi neuroni producono l'output finale del modello (ad esempio, la classificazione dell'immagine). Per comprendere come le reti neurali alimentano il deep learning, possiamo considerare un esempio di riconoscimento delle immagini. Supponiamo di avere una rete neurale progettata per riconoscere immagini di gatti. Gli input sarebbero i pixel delle immagini. Questi sarebbero inseriti nel layer di input della rete neurale. Questi input vengono quindi passati attraverso i layer nascosti della rete. Ogni layer potrebbe essere progettato per rilevare caratteristiche specifiche. Ad esempio, i primi layer potrebbero rilevare linee o colori, mentre i layer successivi potrebbero rilevare forme o strutture più complesse, come gli occhi o le orecchie di un gatto. Infine, il layer di output prende tutte le caratteristiche rilevate dai layer nascosti e decide se l'immagine rappresenta un gatto o no. Quando la rete viene addestrata, viene presentata con molte immagini di gatti e non gatti. Utilizza questi esempi per regolare i pesi delle sue connessioni, in modo da diventare sempre migliore nel riconoscere i gatti. Questo è un esempio di come le reti neurali alimentano il deep learning. Per illustrare una rete neurale, potremmo disegnare una serie di cerchi (i neuroni) organizzati in colonne (i layer). Le frecce tra i cerchi rappresentano le connessioni tra i neuroni, con i pesi associati. Ogni freccia entra in un cerchio da un lato e esce dall'altro, indicando il flusso di informazioni dalla rete di input, attraverso i layer nascosti, alla rete di output. Algoritmi: cosa sono, come sono utilizzati nell'IA, apprendimento automatico e deep learning ed alcuni esempi Un algoritmo, nel contesto più generale, è un insieme di istruzioni step-by-step per risolvere un problema o per raggiungere un obiettivo specifico. Nell'ambito dell'informatica e della programmazione, un algoritmo può essere visto come una sequenza di operazioni che può essere implementata in un programma per ottenere un risultato particolare. In termini di intelligenza artificiale, apprendimento automatico e deep learning, gli algoritmi giocano un ruolo fondamentale. Gli algoritmi in questi campi sono spesso responsabili per l'apprendimento da dati, per fare previsioni, o per prendere decisioni basate su input. Nell'apprendimento automatico, ad esempio, un algoritmo molto comune è la regressione lineare. Questo algoritmo cerca di trovare una linea (o in dimensioni superiori, un iperpiano) che meglio si adatta ai dati. Questa linea può quindi essere utilizzata per fare previsioni su nuovi dati. Un altro algoritmo di apprendimento automatico popolare è l'albero decisionale, che costruisce una sorta di flusso di decisioni basato su domande sui dati di input. Nel deep learning, uno degli algoritmi più comuni è la backpropagation. Questo algoritmo è utilizzato per addestrare le reti neurali, regolando i pesi delle connessioni tra i neuroni in modo che la rete diventi sempre migliore nel fare previsioni corrette. Per fare un esempio pratico, supponiamo di voler costruire un sistema di riconoscimento delle immagini. Potremmo utilizzare un algoritmo di deep learning chiamato rete neurale convoluzionale (o CNN). Questo algoritmo utilizza un tipo speciale di layer neurale chiamato layer convoluzionale, che è particolarmente buono nel rilevare pattern locali all'interno delle immagini. La rete neurale apprenderebbe quindi a riconoscere le immagini attraverso un processo iterativo di addestramento e regolazione dei pesi della rete, utilizzando l'algoritmo di backpropagation. In generale, gli algoritmi sono gli operai della IA, dell'apprendimento automatico e del deep learning, eseguendo le operazioni chiave che permettono a questi sistemi di apprendere dai dati e di fare previsioni o decisioni intelligenti. Le tendenze emergenti nell'IA e le possibili implicazioni future Già dal settembre 2021, diverse tendenze emergenti si stavano plasmando il campo dell'IA, dell'apprendimento automatico e del deep learning. Ecco alcune delle più importanti: Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): La capacità delle macchine di comprendere, rispondere e generare linguaggio umano sta migliorando in modo significativo. Gli algoritmi di apprendimento automatico come GPT-3 di OpenAI possono generare testi di qualità sorprendente e stanno trovando applicazioni in traduzione, scrittura assistita, assistenti virtuali e molto altro. Intelligenza artificiale federata: Questa è un'approccio all'apprendimento automatico dove il modello viene addestrato su diversi dispositivi distribuiti o server, consentendo di imparare dai dati senza mai inviarli a un server centrale. Ciò risolve alcune questioni relative alla privacy e alla sicurezza dei dati. AI spiegabile: Mentre le tecniche di IA diventano sempre più sofisticate, diventa anche più difficile capire come stanno effettivamente facendo le previsioni. L'AI spiegabile si concentra sulla creazione di sistemi che possono fornire spiegazioni comprensibili e trasparenti per le loro decisioni. Apprendimento per rinforzo: Questa tecnica di apprendimento automatico, che coinvolge agenti che imparano da premi e punizioni, sta diventando sempre più potente. È stata usata per addestrare sistemi che hanno superato gli esseri umani in una serie di giochi complessi, come Go e poker. AI e salute: Ci sono molte applicazioni promettenti dell'AI nel campo della salute, dalla previsione delle malattie alla personalizzazione delle cure. Ad esempio, gli algoritmi di apprendimento automatico possono essere utilizzati per analizzare le immagini mediche e rilevare anomalie. Auto autonomi: L'IA è al centro dello sviluppo di veicoli autonomi. Utilizzando tecniche di deep learning, le auto possono vedere e interpretare l'ambiente circostante, permettendo loro di navigare in modo sicuro. Nel futuro, possiamo aspettarci che queste tendenze continuino a evolversi e che emergano nuove. La ricerca nell'IA, nell'apprendimento automatico e nel deep learning è molto attiva, con nuovi sviluppi e scoperte che emergono regolarmente, tanto che Hubspot recentemente ha annunciato l'arrivo di Chatspot, IA che consente di aumentare la qualità dei dati all'interno del CRM. L'IA ha il potenziale di trasformare molti aspetti della nostra società, dall'assistenza sanitaria all'educazione, al commercio, all'arte e oltre. Le applicazioni dell'apprendimento automatico e deep learning nei settori del commercio elettronico, logistica e pagamenti online L'IA, l'apprendimento automatico e il deep learning hanno una vasta gamma di applicazioni nei progetti ecommerce, della logistica e dei pagamenti online. Ecco alcuni esempi: Raccomandazioni personalizzate: Una delle applicazioni più comuni dell'apprendimento automatico nel commercio elettronico è nei sistemi di raccomandazione. Questi sistemi analizzano il comportamento passato dell'utente, come gli acquisti o gli articoli visualizzati, per suggerire prodotti che potrebbero essere di interesse. Questi sistemi possono utilizzare una varietà di tecniche, tra cui il filtraggio collaborativo, il clustering e il deep learning. Descrizioni e testi: Una delle applicazioni dell'intelligenza artificiale ci è data da Shopify, che grazie a Shopify Magic è in grado di generare descrizione dei prodotti venduti online in base a degli input forniti dall'utente. Questo rappresenta sicuramente un aiuto per le persone poco creative che possono prendere così spunto dalla descrizione generata in automatico o mantenere direttamente la descrizione generata dall'IA. Gestione delle scorte: L'apprendimento automatico può aiutare a prevedere la domanda di prodotti, permettendo ai rivenditori di gestire in modo più efficace le loro scorte. Ad esempio, potrebbe analizzare le tendenze storiche, gli eventi stagionali e altri fattori per prevedere la quantità di un particolare articolo che sarà venduta in un determinato periodo. Prevenzione delle frodi: Nel contesto dei pagamenti online, l'apprendimento automatico può essere utilizzato per rilevare transazioni sospette o anomale. Analizzando i modelli di comportamento passati, un algoritmo di apprendimento automatico può identificare transazioni che si discostano da questi modelli e segnalarle come potenziali frodi. Chatbot e assistenti virtuali: Molti siti di e-commerce utilizzano chatbot basati su IA per rispondere alle domande dei clienti, fornire suggerimenti di prodotti e aiutare con il processo di checkout. Questi bot utilizzano tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per comprendere le domande degli utenti e generare risposte utili. Ottimizzazione della logistica: L'IA può essere utilizzata per migliorare l'efficienza dei processi logistici, come la pianificazione delle rotte per la consegna. Ad esempio, potrebbe considerare fattori come il traffico, le condizioni meteorologiche e la disponibilità dei conducenti per determinare il percorso più rapido o più economico. Analisi delle recensioni dei clienti: Gli algoritmi di apprendimento automatico possono analizzare le recensioni dei clienti per identificare tendenze o problemi comuni. Ad esempio, potrebbe identificare parole chiave o frasi che vengono utilizzate frequentemente nelle recensioni negative, permettendo al rivenditore di indirizzare questi problemi. Questi sono solo alcuni esempi di come l'IA, l'apprendimento automatico e il deep learning vengono applicati nel settore del commercio online, della logistica e dei pagamenti. L'evoluzione continua di queste tecnologie offre molte opportunità per migliorare ulteriormente l'efficienza e la personalizzazione in questi settori. Esempi di come l'IA viene utilizzata tutti i giorni Forse l'esempio più noto di IA nelle nostre vite quotidiane è l'assistente virtuale. Se avete mai chiesto a Siri di fare una ricerca su internet, o chiesto ad Alexa di riprodurre la vostra canzone preferita, allora avete interagito con l'IA. Questi assistenti utilizzano una combinazione di riconoscimento vocale, comprensione del linguaggio naturale e sintesi vocale per comprendere e rispondere alle vostre domande. Ma l'IA non si limita a Siri e Alexa. Se avete mai ricevuto raccomandazioni personalizzate su Netflix o Amazon, allora avete sperimentato l'IA. Questi servizi utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per analizzare i vostri comportamenti di acquisto o di visione e prevedere cosa potrebbe piacervi in futuro. L'IA è anche al lavoro quando usate i social media. Quando Facebook riconosce i vostri amici nelle foto che caricate e vi suggerisce di taggarli, o quando Instagram vi suggerisce persone da seguire basandosi su chi già seguite e su quali post vi piacciono, è grazie all'IA. Inoltre, l'IA sta trasformando il settore dei trasporti. Se avete mai usato un'app di navigazione come Google Maps per trovare il percorso più veloce, avete beneficiato dell'IA. E le auto a guida autonoma, che stanno diventando sempre più comuni, si basano pesantemente sull'IA per interpretare l'ambiente circostante e prendere decisioni di guida sicure. L'IA è anche utilizzata in settori come: sanità, per aiutare a diagnosticare malattie e suggerire trattamenti; finanza, per rilevare le frodi con le carte di credito; energia, per ottimizzare la produzione e il consumo di energia. Conclusioni In conclusione, l'IA è ormai parte integrante della nostra vita quotidiana, rendendo i servizi più comodi, efficienti e personalizzati. E con l'avanzare della tecnologia, possiamo aspettarci che l'IA diventi ancora più presente nelle nostre vite. Durante il nostro articolo abbiamo parlato anche di Hubspot e Chatspot. Pertanto per concludere ti consigliamo questo nostro ebook gratuito su Hubspot. Cover designed by Freepik