INSIDE THE MACHINE:
come trasformiamo dati complessi in decisioni più intelligenti

Chi sono davvero i clienti?

Ogni interazione lascia un segnale. Un acquisto, una categoria esplorata, una promozione utilizzata, un comportamento ricorrente: singolarmente sono dati. Insieme raccontano qualcosa di molto più importante.

Algoritmo: Multi-Channel Customer Engagement (Customer Personas Clustering)

Questo modello utilizza tecniche di AI/machine learning non supervisionato per analizzare il livello di engagement dei clienti attraverso i diversi punti di contatto con il brand e individuare gruppi di clienti che condividono caratteristiche e abitudini simili.

A differenza dei modelli tradizionali, che classificano i clienti utilizzando un numero limitato di variabili, questo approccio prende in considerazione l’intero patrimonio informativo disponibile. Tra gli elementi analizzati possono rientrare, ad esempio, le categorie e sottocategorie acquistate, la propensione all’acquisto in sconto, la percentuale di resi, la frequenza di utilizzo della spedizione gratuita, il comportamento durante eventi promozionali speciali o il canale di acquisto utilizzato.

L’obiettivo è costruire un identikit dettagliato dei clienti per comprenderne meglio comportamenti, preferenze e modalità di interazione con il brand, così da supportare strategie di marketing più efficaci e personalizzate.

AI in Action: un esempio di applicazione

Nel settore Beauty abbiamo analizzato migliaia di segnali comportamentali e scoperto che variabili come sconti e promozioni influenzavano significativamente alcuni segmenti, mentre altri elementi avevano un impatto molto inferiore.

Da questa analisi sono emersi profili distinti come clienti altamente fedeli e clienti guidati da acquisti d’impulso, consentendo di costruire strategie di relazione dedicate.

I nostri clienti cosa faranno domani?

Capire cosa è successo è utile.

Capire cosa potrebbe succedere permette di agire prima.

Utilizziamo modelli predittivi e advanced analytics per trasformare dati storici in strumenti di supporto decisionale. Analizziamo pattern e comportamenti ricorrenti per stimare probabilità future e individuare segnali che spesso non sono immediatamente visibili.

L’obiettivo non è prevedere il futuro in modo astratto, ma aiutare i brand a prendere decisioni più tempestive e rilevanti.

Algoritmo: Propensity to Buy per categoria di store o per prodotto

Il modello Propensity to Buy per categoria di store o prodotto è un algoritmo predittivo che utilizza l’AI/machine learning e che analizza i comportamenti storici dei clienti per stimare la probabilità di acquisto futura. L’obiettivo è comprendere non solo quali clienti saranno più propensi ad acquistare, ma anche quali categorie di prodotto o aree di business saranno maggiormente interessate dai loro acquisti.

Attraverso l’analisi dei dati storici, il modello individua pattern comportamentali ricorrenti e li utilizza per prevedere le future intenzioni di acquisto della customer base.

Nella fase iniziale il modello viene addestrato utilizzando lo storico degli acquisti dei clienti, l’anagrafica e ogni altra sorgenti dati che può essere considerata utile.

Una volta analizzati i dati storici, il sistema apprende quali caratteristiche e comportamenti tendono a precedere un acquisto e costruisce modelli previsionali in grado di stimare la probabilità che un cliente acquisti nei mesi successivi e la categoria di prodotto o di store verso cui si orienterà con maggiore probabilità.

Grazie alla capacità di anticipare i comportamenti futuri, il modello Propensity to Buy trasforma i dati storici in indicazioni operative concrete, consentendo all’azienda di agire in modo proattivo e di intercettare le esigenze dei clienti prima che si manifestino.

AI in Action: un esempio di applicazione

Abbiamo applicato il modello agli outlet multi-store individuando le categorie di negozi che nell’immediato futuro risultavano essere quelle a maggior probabilità di acquisto e usato questa informazione per comunicare ai clienti dormienti (che prevediamo non compreranno nell’immediato futuro) sconti in queste categorie di store.

Questo approccio ci ha permesso di riattivare tra l’1,5% e il 2,5% di clienti.

I nostri clienti cosa comprano insieme?

I dati raramente parlano in modo lineare.

Dietro ogni acquisto esistono connessioni, abitudini e associazioni che spesso non emergono a una lettura tradizionale.

Attraverso tecniche di Basket Analysis e modelli di data mining analizziamo i comportamenti di acquisto per individuare relazioni significative tra prodotti, categorie e segmenti di clienti.

L’obiettivo è analizzare le abitudini di acquisto dei clienti per identificare relazioni e associazioni tra prodotti acquistati nello stesso ordine, individuando pattern di comportamento utili a supportare decisioni commerciali e strategie di marketing.

Algoritmo: Basket Analysis

Partendo dai dati delle transazioni, il modello individua correlazioni tra articoli e categorie merceologiche, evidenziando le combinazioni di acquisto più ricorrenti all’interno degli scontrini: aiuta, quindi, a comprendere quali prodotti vengono acquistati più frequentemente insieme.

L’analisi si basa su algoritmi di AI/data mining che permettono di identificare automaticamente le regole di associazione tra prodotti. Il modello cerca, quindi, di rispondere a domande come: “Quando un cliente acquista il prodotto X, quali altri prodotti tende ad acquistare?”

L’analisi può essere effettuata a diversi livelli di dettaglio, partendo dalle macro-categorie merceologiche fino ad arrivare al singolo prodotto e può, inoltre, essere applicata a specifici punti vendita per evidenziare differenze nei comportamenti di acquisto tra territori o bacini di utenza differenti.

AI in Action: un esempio di applicazione

Nel settore GDO abbiamo individuato associazioni prevedibili tra categorie frequentemente acquistate insieme, ma anche relazioni meno intuitive che hanno aperto nuove opportunità di attivazione commerciale e strategie promozionali dedicate. I risultati ottenuti supportano numerose iniziative commerciali e di marketing, come attività di cross-selling e up-selling, la progettazione di promozioni mirate, l’ottimizzazione degli assortimenti, la definizione del layout dei punti vendita e la personalizzazione delle raccomandazioni di prodotto sui canali digitali.

Cosa ha davvero funzionato con i clienti?

Una conversione racconta il risultato finale.

Ma raramente racconta l’intera storia.

Prima di acquistare, i clienti attraversano un percorso fatto di interazioni, contenuti, touchpoint e momenti di contatto che contribuiscono in modo diverso alla decisione finale.

Attraverso modelli di attribuzione e analisi dei customer journey misuriamo l’influenza della comunicazione sul comportamento d’acquisto dei clienti, comprendendo in che misura le campagne contribuiscono a generare conversioni e ricavi.

L’obiettivo è capire non solo cosa ha generato una conversione, ma perché è successo.

Questo permette di ottimizzare investimenti, campagne e strategie sulla base di evidenze concrete.

Algoritmo: Attribution Model per Customer

Modello di analisi proprietario di Contactlab che consente di valutare il contributo delle campagne lungo il percorso di acquisto del cliente.

Basandosi sull’assegnazione di una quota di merito ai diversi punti di contatto che precedono un acquisto, il modello analizza il comportamento di ogni cliente e verifica se, prima di effettuare un acquisto online o in negozio, abbia interagito col brand. Quando una transazione avviene entro una finestra temporale predefinita successiva all’interazione, l’acquisto viene considerato influenzato.

L’obiettivo è comprendere quanto i vari canali di comunicazione abbiano influenzato una transazione e quindi quale impatto abbia avuto nella generazione delle vendite.

AI in Action: un esempio di applicazione

Nel settore Casalinghi abbiamo analizzato un anno di attività email per comprendere il reale impatto delle comunicazioni sul comportamento d’acquisto.

Grazie a queste informazioni, il marketing ha potuto comprendere meglio l’efficacia delle proprie campagne, ottimizzare gli investimenti sui diversi segmenti di clientela e sviluppare strategie di comunicazione sempre più personalizzate e orientate alla conversione.