La maggior parte dei team di marketing dispone di più dati sui clienti di quanti ne sappia utilizzare: secondo IDC, gli addetti alla gestione dei dati sprecano 12 ore alla settimana solo per trovarli e prepararli. Tuttavia, tutti questi fogli di calcolo raramente rivelano perché le persone acquistano o quando stanno per abbandonare il sito.
Questa guida illustra come funziona la segmentazione dei clienti tramite IA, perché è superiore ai metodi tradizionali e come effettuare la connessione diretta delle informazioni alle campagne realizzate utilizzando strumenti come ClickUp Brain, in modo che i segmenti non rimangano confinati in una presentazione PowerPoint!
Che cos'è la segmentazione dei clienti basata sull'IA?
Se stai ancora raggruppando i tuoi clienti in base all'età, al sesso e alla posizione geografica, stai perdendo opportunità di guadagno. I team di marketing spesso incontrano difficoltà perché queste categorie demografiche di base trattano i clienti come gruppi monolitici, ignorando i comportamenti e le preferenze unici che effettivamente guidano le decisioni di acquisto.
Ciò porta a messaggi generici che non riescono a suscitare interesse, sprecando il vostro budget e frustrando il vostro pubblico, con il 52% dei consumatori che interrompe gli acquisti dopo una brutta esperienza con il marchio.
La segmentazione dei clienti tramite IA è la soluzione. Utilizza algoritmi di apprendimento automatico per raggruppare automaticamente i clienti in segmenti altamente specifici in base al loro comportamento effettivo, andando ben oltre ciò che è possibile ottenere con qualsiasi analisi manuale su fogli di calcolo.
Mentre i metodi tradizionali si basano su regole statiche e ipotesi umane, l'IA individua modelli nascosti e aggiorna dinamicamente i segmenti di clientela man mano che il loro comportamento cambia.
Ma ecco la parte interessante: l'IA analizza più tipi di dati contemporaneamente per costruire un quadro completo dei profili dei tuoi clienti. ✨
- Dati comportamentali: includono i modelli di navigazione, i percorsi di clic sul sito web e il tempo trascorso su pagine di prodotti specifici.
- Dati di transazione: comprendono la cronologia degli acquisti, la frequenza degli acquisti dei clienti e il valore medio degli ordini.
- Dati di coinvolgimento: tracciano le aperture delle email, le interazioni con il team del supporto e l'attività sui social media.
- Dati demografici: vanno oltre le informazioni di base e includono dati psicografici e segnali di intenzione che suggeriscono quali potrebbero essere le prossime mosse da fare da parte di un cliente.
Mentre voi siete bloccati con profili obsoleti, i vostri concorrenti utilizzano l'IA per offrire esperienze iper-rilevanti che sembrano davvero personalizzate.
Perché la segmentazione dei clienti basata sull'IA è superiore ai metodi tradizionali
Siamo realistici: il tuo team sta sprecando il budget in campagne generiche che non funzionano perché la segmentazione tradizionale non riesce a stare al passo con la rapidità con cui cambiano le preferenze dei clienti.
Lavorate costantemente con informazioni obsolete, il che porta a bassi tassi di conversione, elevato tasso di abbandono e la sensazione di essere sempre un passo indietro. La segmentazione basata sull'IA affronta direttamente queste limitazioni e i suoi vantaggi si traducono in una crescita reale.
Segmenti dinamici in tempo reale
Quando il tuo team compila il rapporto trimestrale sulla segmentazione, il comportamento dei clienti è già cambiato. Il segmento "sensibile al prezzo" che hai identificato tre mesi fa è ora pieno di persone che hanno ottenuto promozioni e sono pronte ad acquistare prodotti premium.
Le tue campagne basate su forti sconti non solo sono inefficaci, ma infastidiscono anche i tuoi migliori potenziali clienti.
È qui che l'IA cambia le regole del gioco. I segmenti basati sull'IA non sono istantanee statiche, ma gruppi vivi e dinamici che si aggiornano continuamente man mano che arriva un flusso di nuovi dati. Il sistema sposta automaticamente i clienti da un segmento all'altro in base alle loro ultime azioni, garantendo che il vostro marketing sia sempre pertinente.
Ma c'è un problema: le informazioni in tempo reale sono inutili se non è possibile agire in tempo reale. Se i dati del nuovo segmento sono intrappolati in uno strumento di analisi separato, si è ancora troppo lenti per sfruttare l'opportunità. È qui che avere il proprio lavoro e i propri dati collegati in un unico posto diventa un superpotere.
📮 ClickUp Insight: 1 dipendente su 4 utilizza quattro o più strumenti solo per creare un contesto di lavoro. Un dettaglio fondamentale potrebbe essere nascosto in un'email, ampliato in un thread su Slack e documentato in uno strumento separato, costringendo i team a perdere tempo alla ricerca di informazioni invece di terminare il lavoro.
ClickUp riunisce l'intero flusso di lavoro in un'unica piattaforma unificata. Con funzionalità/funzioni come ClickUp Email Project Management, ClickUp Chat, ClickUp Docs e ClickUp Brain, tutto rimane connesso, in stato di sincronizzazione e immediatamente accessibile. Dite addio al "lavoro sul lavoro" e recuperate la vostra produttività.
💫 Risultati reali: i team sono in grado di recuperare più di 5 ore alla settimana utilizzando ClickUp, ovvero oltre 250 ore all'anno a persona, eliminando i processi di gestione delle conoscenze obsoleti. Immaginate cosa potrebbe realizzare il vostro team con una settimana in più di produttività ogni trimestre!
Modellizzazione predittiva del comportamento
La maggior parte dei team di marketing è costretta a giocare in difesa. Si cerca di riconquistare i clienti dopo che hanno abbandonato l'azienda o si inviano e-mail relative all'abbandono del carrello ore dopo che hanno già acquistato da un concorrente. Si reagisce al passato invece di plasmare il futuro.
La modellazione della propensione, una funzionalità fondamentale della segmentazione IA, è come una sfera di cristallo per il comportamento dei clienti. 🔮 Analizza il comportamento passato dei clienti per prevedere cosa potrebbero fare i tuoi attuali clienti in futuro.
Ciò consente di stare al passo con i tempi grazie a campagne proattive.
Ecco alcuni esempi rivoluzionari:
- Valutazione del rischio di abbandono: individua i clienti che stanno per abbandonare prima che cancellino la loro sottoscrizione, consentendoti di intervenire con un'offerta mirata di fidelizzazione.
- Probabilità di acquisto: identifica quali potenziali clienti sono pronti ad acquistare subito, in modo che il tuo team commerciale possa dare priorità al loro coinvolgimento.
- Predisposizione all'upselling: trova il momento perfetto per offrire il tuo livello premium ai clienti che mostrano tutti i segnali di coinvolgimento giusti.
Ma c'è un colpo di scena: avere queste previsioni è solo metà della battaglia. Se il tuo team commerciale non vede mai il punteggio di "alta probabilità di acquisto" o il tuo team di marketing non è in grado di triggerare facilmente una campagna per i clienti "a rischio", la previsione è inutile. L'intuizione deve essere collegata all'azione.
Iper-personalizzazione su larga scala
Il tuo team si trova di fronte a una scelta frustrante: inviare un'email perfettamente personalizzata a dieci VIP o un messaggio generico a 10.000 persone. Non puoi avere entrambe le cose. I processi manuali implicano la necessità di sacrificare la personalizzazione o la scalabilità, ma i clienti di oggi richiedono entrambe.
Chiariamo la differenza:
- Personalizzazione di base: inserire il nome del cliente nell'oggetto di un'email.
- Iper-personalizzazione: adattare i contenuti, i tempi, i canali e le offerte al contesto e alle preferenze uniche di ogni singolo individuo.
L'IA è ciò che finalmente rende possibile l'iper-personalizzazione su larga scala. Consente un approccio individuale a milioni di clienti tramite l'automazione del complesso processo decisionale per ogni singolo individuo, cosa che richiederebbe un esercito di analisti per essere fatta manualmente.
Oggi tutti si aspettano l'"effetto Netflix" da ogni marchio con cui interagiscono e le aziende che non sono in grado di offrire questo livello di rilevanza rimarranno indietro.
Scoperta di modelli nascosti
Probabilmente il tuo team sta segmentando i clienti in base agli stessi vecchi criteri perché sei limitato dalle tue supposizioni e dai tuoi pregiudizi. Stai cercando segmenti che ritieni già esistenti, il che significa che ti stai perdendo nicchie redditizie nascoste in bella vista.
È qui che entra in gioco la vera magia dell'IA. 🤩
L'apprendimento non supervisionato è un tipo di IA in cui non si dice all'algoritmo cosa cercare. Basta indicargli i dati e dirgli: "Trova qualcosa di interessante". I risultati possono essere sorprendenti.
Ad esempio, l'IA potrebbe individuare un segmento di clienti altamente redditizio che acquista solo nei giorni di pioggia, oppure un gruppo di utenti che è più propenso a convertirsi quando riceve un messaggio di marketing durante il tragitto mattutino verso il lavoro.
Si tratta di modelli non intuitivi ma incredibilmente preziosi che nessun essere umano penserebbe mai di testare. È qui che si passa dall'essere semplicemente più efficienti all'essere davvero più intelligenti della concorrenza.
Come funziona la segmentazione dei clienti basata sull'IA
Il termine " apprendimento automatico " può intimidire. Molti team pensano di aver bisogno di un data scientist nel proprio staff anche solo per iniziare, quindi continuano a utilizzare i loro familiari (ma inefficaci) fogli di calcolo.
Questa "paralisi da analisi" impedisce loro di adottare strumenti potenti che sono in realtà progettati per essere facili da usare per gli utenti. Il processo non è così spaventoso come sembra. Suddividiamolo in tre semplici parti. 🛠️
Raccolta e analisi dei dati
I dati dei tuoi clienti sono un disastro, vero? Sono sparsi tra il tuo CRM, la piattaforma di email, gli strumenti di analisi, il team del supporto e gli account dei social media. Questo è un classico caso di Context Sprawl, ovvero quando i team perdono ore a cercare informazioni tra app e piattaforme scollegate tra loro.
Questo è un problema che l’area di lavoro Converged AI di ClickUp, una piattaforma unificata che riunisce tutte le funzionalità di lavoro, dati e AI, è in grado di risolvere unificando i dati e i flussi di lavoro.
Per funzionare al meglio, l'IA necessita di una visione chiara e unificata del cliente. Ciò significa riunire tutte le diverse origini dati:
- Dati comportamentali di prima parte provenienti dal tuo sito web e dalla tua app
- Registrazioni di transazione dal tuo processore di pagamento o dalla tua piattaforma di e-commerce
- Segnali di coinvolgimento dai tuoi strumenti di marketing e supporto
- Dati di arricchimento provenienti da fonti terze
La frammentazione dei dati è l'ostacolo più grande per la maggior parte dei team. La buona notizia è che probabilmente disponete già di tutti i dati necessari, solo che non sono tutti raccolti in un unico posto.
Quando i dati e i flussi di lavoro sono unificati in un unico spazio di lavoro, è finalmente possibile ottenere una visione completa del cliente, cosa che nessuno strumento di IA autonomo è in grado di offrire.
💡 Suggerimento professionale: ClickUp BrainGPT funge da assistente di ricerca basato sull'IA che consente di effettuare ricerche su ClickUp, sul web e su tutte le app collegate (come Google Drive, SharePoint, GitHub e altre) da un'unica interfaccia.
- Mette in evidenza in modo intelligente attività, documenti, file e conversazioni rilevanti, abbattendo i silos di dati e facilitando la ricerca delle informazioni ovunque si trovino.
- È possibile filtrare i risultati per app, effettuare menzioni di elementi o persone specifici e persino utilizzare comandi vocali con Talk to Text, garantendo un accesso rapido e completo alle conoscenze della propria organizzazione.
- Questo approccio unificato e basato sull'IA consente di risparmiare tempo, aumentare la produttività e garantire che non vengano mai perse informazioni critiche nascoste in sistemi frammentati.
Algoritmi di clustering basati sull'apprendimento automatico
Affrontiamo il problema della "scatola nera". I team spesso hanno paura di fidarsi di un algoritmo che non comprendono. Ma non è necessario conoscere la complessa matematica che sta dietro ad esso per utilizzarlo in modo efficace.
Gli algoritmi di clustering sono semplicemente un modo automatizzato per classificare i clienti in gruppi in base alle loro somiglianze. Un algoritmo come K-means può analizzare decine di variabili contemporaneamente per trovare raggruppamenti naturali nei dati che non potresti mai individuare da solo.
La chiave è concentrarsi sul risultato, non sui meccanismi. Non è necessario essere un data scientist per comprendere un segmento etichettato con l'etichetta "Acquirenti di alto valore e bassa frequenza".
I moderni strumenti di IA non si limitano a fornire il "Cluster A", ma offrono segmenti spiegabili con caratteristiche chiare, come "Questo gruppo acquista su dispositivi mobili, spende oltre 100 dollari e non effettua l'accesso da 30 giorni".
Perfezionamento continuo dei segmenti
Ricordate quel grande progetto di segmentazione dell'anno scorso? Quello che ha prodotto un bellissimo rapporto che ora sta raccogliendo polvere digitale in una cartella da qualche parte? Questo è il problema della segmentazione tradizionale: è un esercizio "imposta e dimentica" che diventa obsoleto quasi immediatamente.
La segmentazione basata sull'IA, invece, è un sistema dinamico. Funziona su un ciclo di feedback, imparando e migliorando costantemente nel tempo. Man mano che riceve nuovi dati dalle vostre campagne, affina i segmenti. Se un gruppo di clienti smette di rispondere a un certo tipo di messaggistica, l'algoritmo si adatta.
Questo non significa che perderai il lavoro. Significa che potrai smettere di essere un semplice addetto alla gestione dei dati e iniziare a diventare uno stratega. I marketer continuano a guidare la strategia complessiva e a verificare che i segmenti individuati dall'IA abbiano senso dal punto di vista aziendale.
Ora che avete compreso come funziona la segmentazione dei clienti tramite IA, vediamo cosa potete fare con essa.
Casi d'uso della segmentazione dei clienti basata sull'IA per i team di marketing
"Ok, ho capito la teoria, ma cosa devo fare concretamente con questi segmenti?" È qui che la maggior parte dei team si blocca. Il team di analisi fornisce un report, ma il team di marketing non sa come tradurlo in campagne concrete. Con l'approccio giusto, è possibile trasformare le informazioni in insight utilizzabili.
Ecco alcune idee pratiche e pronte all'uso per campagne che potrai lanciare una volta ottenuti i segmenti basati sull'IA:
- Campagne di prevenzione dell'abbandono: invece di inviare un'email generica del tipo "ci manchi" a tutti coloro che non hanno effettuato l'accesso per 90 giorni, l'IA identifica i clienti che mostrano sottili segni di rischio di abbandono in questo momento. È possibile triggerare automaticamente un'offerta di fidelizzazione personalizzata o un check-in da parte del team del supporto per salvare la relazione prima che sia troppo tardi.
- Targeting per cross-selling e upselling: l'IA può individuare i clienti più propensi a rispondere a specifici consigli sui prodotti. Potrebbe scoprire che i clienti che acquistano insieme il prodotto A e il prodotto B hanno un'alta propensione ad acquistare anche il prodotto C, consentendoti di creare campagne di upselling altamente mirate.
- Recupero dei carrelli abbandonati: non trattare tutti gli utenti che abbandonano il carrello allo stesso modo. L'IA può segmentarli in base al livello di intenzione e alla sensibilità al prezzo, consentendoti di inviare un semplice promemoria a un gruppo, uno sconto del 10% a un altro e un messaggio fortemente orientato alla prova sociale a un terzo.
- Marketing basato sulla fase del ciclo di vita: guida i clienti attraverso le tue sequenze di fidelizzazione in base al loro comportamento effettivo, non a ritardi arbitrari. Quando il coinvolgimento di un cliente segnala che è passato dalla fase di "Consapevolezza" a quella di "Considerazione", l'IA può triggerare automaticamente la fase successiva della tua campagna.
- Campagne di riconquista: smettete di sprecare denaro cercando di riattivare ogni cliente inattivo. L'IA è in grado di identificare quelli con il più alto potenziale di riattivazione, consentendovi di concentrare il vostro budget dove avrà il maggiore impatto.
- Targeting per il lancio di un prodotto: quando si lancia un nuovo prodotto, l'IA è in grado di individuare i clienti esistenti i cui modelli di comportamento e caratteristiche corrispondono maggiormente al profilo del nuovo acquirente ideale, fornendo un pubblico integrato per il lancio.
🌟 Il modello di gestione delle campagne di marketing di ClickUp ti aiuta a gestire le campagne di marketing dall'inizio alla fine. Con esso, puoi:
- Pianifica, monitora e misura facilmente le campagne
- Rimani organizzato tramite il monitoraggio delle attività e delle scadenze in tempo reale.
- Collabora con i colleghi e gli stakeholder in un unico posto
Per i team di e-commerce, questo livello di automazione della segmentazione dei clienti può aumentare direttamente il valore medio degli ordini (AOV) identificando quali clienti rispondono meglio ai pacchetti, quali preferiscono i singoli elementi e quali hanno bisogno di vedere le recensioni dei clienti prima di effettuare un acquisto.
Per scoprire come altre aziende di e-commerce stanno sfruttando gli strumenti di IA per migliorare la segmentazione dei clienti e stimolare la crescita, guarda questa panoramica pratica sulle strategie di implementazione dell'IA:
📚 Leggi anche: Qual è lo stack IA più adatto ai marchi di e-commerce?
Come ClickUp trasforma i flussi di lavoro di segmentazione dei clienti
Ecco il problema principale dell'IA per la segmentazione dei clienti: le informazioni vengono create in uno strumento, ma i piani per le campagne vengono elaborati in un altro.
Si tratta del cosiddetto "Work Sprawl", ovvero la frammentazione del lavoro su più strumenti scollegati tra loro, e dell'"AI Sprawl", ovvero la proliferazione incontrollata di strumenti di IA senza supervisione o strategia. Queste sono le sfide che l'area di lavoro Converged AI di ClickUp è progettata per eliminare, collegando le informazioni direttamente ai flussi di lavoro.
I report di segmentazione vengono inviati via email, le informazioni vengono copiate e incollate manualmente nei fogli di calcolo e le idee brillanti vanno perse nel passaggio di consegne tra il team che si occupa dei dati e quello creativo. Questo divario tra intuizione e azione porta a un rallentamento dell'esecuzione, a comunicazioni errate e a mancati guadagni.
Con ClickUp, elimini questo divario.
Ottieni informazioni e azioni basate sull'intelligenza artificiale proprio dove lavora il tuo team con ClickUp Brain, l'intelligenza artificiale nativa di ClickUp che copre l'intero spazio di lavoro e attinge alle conoscenze acquisite dalle tue attività, dai documenti, dalle conversazioni di lavoro e altro ancora.
È progettata per i team che desiderano un'IA in grado di comprendere il loro contesto di lavoro reale, non uno strumento autonomo che richiede costanti operazioni di copia e incollaggio.
La differenza fondamentale: ClickUp Brain collega le funzionalità dell'IA direttamente ai flussi di lavoro di esecuzione, colmando il divario tra sapere e fare. È possibile trasformare immediatamente i segmenti di clientela basati sull'IA in campagne attuabili.
Ecco come puoi utilizzare ClickUp Brain per trasformare più rapidamente le informazioni sulla segmentazione in campagne realizzate:
- Riassumi la ricerca sui clienti e i risultati della segmentazione: hai appena ricevuto un rapporto di segmentazione di 50 pagine dal tuo team di analisi. Invece di passare ore a leggerlo, inseriscilo in un documento ClickUp e chiedi a ClickUp Brain di "riepilogare/riassumere le caratteristiche chiave dei tre principali segmenti di clientela". Otterrai in pochi secondi un brief utilizzabile che il tuo team potrà effettivamente utilizzare.
- Genera un brief di campagna dai profili dei segmenti: ora evidenzia quel riepilogo/riassunto e chiedi a ClickUp Brain di "Generare un brief di campagna in una nuova attività per il segmento 'Rischio di abbandono ad alto valore'". Creerà istantaneamente un'attività di ClickUp con obiettivi, dettagli sul pubblico di destinazione e punti chiave del messaggio, pronta per essere assegnata.
- Collega le informazioni alle attività: poiché ClickUp Brain funziona all'interno della tua area di lavoro, il brief che genera viene incorporato nell'attività. Non c'è alcuna perdita di contesto nella traduzione. L'intera cronologia di come è stata concepita quella campagna è collegata al lavoro stesso.
- Automatizza i flussi di lavoro basati sui segmenti: utilizza ClickUp Automations per eliminare i passaggi manuali con l'automazione "if this, then that" (se questo, allora quello). Ad esempio, crea una regola: "Quando viene creata un'attività con il tag 'Nuova campagna di segmento', applica automaticamente il modello di brief della campagna, assegnalo al responsabile creativo e imposta la data di scadenza a tre giorni da oggi". Brain può anche aiutarti a creare automazioni basate sull'intelligenza artificiale utilizzando istruzioni in linguaggio naturale.
E non è tutto. Con i dashboard ClickUp basati sull'intelligenza artificiale, i team possono effettuare il monitoraggio delle prestazioni delle campagne nello stesso luogo in cui si svolge il lavoro.
Questo è il potere di un'area di lavoro convergente. Non ti limiti ad analizzare i dati, ma li trasformi immediatamente in lavoro.
Per ulteriori suggerimenti utili su come utilizzare l'IA nel marketing, guarda questo video 👇
Inizia oggi stesso a creare segmenti di clientela personalizzati più intelligenti
La segmentazione dei clienti basata sull'IA rappresenta un cambiamento fondamentale rispetto alla creazione di segmenti demografici statici, consentendo di costruire audience dinamiche e basate sul comportamento che evolvono insieme ai clienti. La tecnologia stessa sta diventando ogni giorno più accessibile. Il vero fattore di differenziazione è la rapidità con cui è possibile effettuare la connessione di queste informazioni basate sull'IA ai flussi di lavoro di esecuzione.
I team vincenti non sono solo quelli che dispongono dei dati migliori, ma anche quelli che sono in grado di agire più rapidamente sulla base di tali dati. I marchi che stanno guadagnando terreno sono quelli che considerano la segmentazione come una funzionalità continua, basata sull'IA e integrata nel loro lavoro quotidiano, non come un progetto di analisi una tantum destinato a essere dimenticato.
Sei pronto a integrare le informazioni fornite dall'IA direttamente nei tuoi flussi di lavoro di marketing? Scopri come ClickUp Brain può aiutare il tuo team a passare più rapidamente dalle informazioni sulla segmentazione alle campagne realizzate. Inizia gratis con ClickUp.
Domande frequenti (FAQ)
/IA analizza set di dati molto più grandi, individua modelli non evidenti che sfuggirebbero all'occhio umano e aggiorna i segmenti in tempo reale al mutare dei comportamenti, mentre i metodi manuali si basano su regole statiche e analisi periodiche che diventano rapidamente obsolete.
Sì, i moderni strumenti di segmentazione basati sull'IA sono progettati per i professionisti del marketing, non per i data scientist, con interfacce intuitive che mettono in evidenza segmenti utilizzabili senza richiedere competenze di codice o statistiche.
Elimina il divario di trasferimento e mantieni vive le opportunità collegando le informazioni di segmentazione direttamente alle attività, ai documenti e ai flussi di lavoro con l'IA integrata in una piattaforma di lavoro come ClickUp, invece di trasferire manualmente le informazioni da strumenti autonomi.