La digital company Traction ha individuato le 5 applicazioni dell’intelligenza artificiale destinate a conquistare il mondo del turismo, guidandolo verso un futuro sempre più promettente
Mentre il mercato si riposiziona sui livelli pre-pandemici, l’IA offre nuove possibilità di crescita, trasformandosi in una vera e propria alleata di business. Ecco che l’innovazione valica il confine dei grandi player per attrarre aziende di ogni dimensione. Ma quali sono gli utilizzi dell’intelligenza artificiale che più di altri stanno cambiando il settore? L’indagine di Traction si basa sull’esperienza raccolta con la piattaforma proprietaria di CRM AutoCust, integrata recentemente con modelli in IA.
1 – Booking, per far aumentare le prenotazioni
Non è un mistero che la chiusura di un acquisto in ambito turistico sia condizionata da una grande quantità di variabili. Quando un potenziale cliente deve scegliere tra una soluzione e l’altra, entrano in gioco fattori diversi, al più incontrollabili. A meno di mettersi nei suoi panni. Oggi questo è possibile con Booking, il modello in IA che permette di individuare la reale propensione alla prenotazione di un potenziale cliente. L’intelligenza artificiale ne monitora il comportamento e invia i dati a un sistema di machine learning addestrato su centinaia di migliaia di sessioni di navigazione. Il risultato dell’analisi porta all’invio di messaggi promozionali volti a far chiudere la prenotazione. Il tutto prima che il potenziale cliente abbandoni il sito.
2 – Anti-Churn, per ridurre il tasso di abbandono
La strategia aziendale può passare per l’acquisizione di nuovi clienti, o puntare sul mantenimento dei clienti già acquisiti, e quindi sulla loro fidelizzazione. In questo caso, l’asso nella manica si chiama Anti-Churn. L’intelligenza artificiale viene impiegata in questo caso per ridurre il tasso di abbandono del cliente. Il modello è quindi particolarmente efficace per siti o piattaforme che gestiscono abbonamenti per servizi a pagamento o prenotazioni ripetute nel tempo. Il sistema riesce a prevedere quando un cliente sta per abbandonare il servizio, inviando in tempo reale una promozione in grado di trattenerlo. Lo stesso accade nel caso in cui il cliente ritarda un acquisto che era solito fare in un determinato periodo.
3 – Lead Scoring, per calcolare la probabilità di conversione
Consideriamo poi il caso di aziende operanti nel turismo che dispongono di una grande quantità di contatti di potenziali clienti. A ciascun contatto corrisponde una serie di informazioni su condizioni preesistenti e comportamenti online. Il Lead Scoring è il modello in IA in grado di attribuire a ogni potenziale cliente un punteggio relativo alla probabilità di conversione. L’intelligenza artificiale analizza il database e suddivide i potenziali clienti in cluster, ossia in insiemi di contatti con peculiarità omogenee. Attribuisce poi a ciascuno di essi un punteggio sulla possibilità di chiudere l’acquisto. Il punteggio viene inviato al reparto marketing o a sistemi automatici per l’invio di comunicazioni differenziate. L’obiettivo di questo modello in IA è incrementare le conversioni. I potenziali clienti con un punteggio più alto diventeranno quindi prioritari a livello strategico.
4 – Customer Lifetime Value, per incrementare il valore del cliente
Customer Lifetime Value è il modello in IA che punta a incrementare la metrica omonima. L’intelligenza artificiale, quindi, è in questo caso al fianco delle aziende del settore che puntano a incidere positivamente sul valore del cliente. In particolare, il Customer Lifetime Value stima le entrate che un cliente ha la possibilità di generare durante il suo ciclo di vita, ossia per tutta la durata della relazione commerciale. L’IA analizza il database in possesso dell’azienda e genera output inviati al reparto marketing o a un sistema che li elabora automaticamente. Il cliente riceve così comunicazioni in linea con le sue esigenze e desideri, consolidando il rapporto già aperto attraverso acquisti ripetuti nel tempo.
5 – Assistenti virtuali, per dare risposte intelligenti
C’erano una volta i vecchi chatbot. Sì, perché la nuova tecnologia è oggi in grado di trasformare gli assistenti virtuali da semplici programmi di risposta automatica a veri e propri assistenti conversazionali intelligenti. Grazie all’apprendimento automatico e all’elaborazione del linguaggio naturale, i nuovi chatbot alimentati dall’IA sono in grado di comprendere e rispondere alle domande dei clienti in modo più sofisticato. La capacità di apprendimento continuo migliora nel tempo, con risposte sempre più allineate alle esigenze degli interlocutori. Un modello in IA che si traduce in rapporti più solidi con i clienti, assistiti in modo puntuale e continuo. Aumenta il livello di soddisfazione, mentre diminuisce l’impiego di risorse umane in questo tipo di attività.
Info: Tractiongroup.it
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