Iperpersonalizzazione, assistenti virtuali e AI Predittiva: innovazione continua in Bper Banca

Quali sono i principali benefici dell’iperpersonalizzazione dei messaggi per i clienti target e come possono le banche sfruttare al meglio queste tecniche per migliorare l’engagement e la soddisfazione dei clienti?

I clienti si aspettano in misura sempre maggiore esperienze personalizzate, basate sulle proprie esigenze. Tanto più dalla propria banca. Costruire un engagement iperpersonalizzato consente di rispondere a queste aspettative garantendo una customer experience efficace: il cliente si sente riconosciuto, il contenuto dedicato diventa per lui utile e rilevante. Questo influisce sia nel breve aumentando la probabilità che quel cliente sia interessato a leggere ed interagire con i messaggi successivi (e a sottoscrivere altri prodotti), sia nel lungo termine perché questo approccio favorisce la fidelizzazione.

L’iperpersonalizzazione dei messaggi si accompagna con una iper-profilazione dei clienti o delle audience: l’intelligenza artificiale è in grado di fornire un contributo determinante, permettendo, nel rispetto della normativa privacy, l’integrazione di grandi moli di dati di diversa tipologia (dati anagrafici, di vendita, comportamentali, di interazione con i touchpoint digitali) e la possibilità di fruirne in modo veloce ed efficace per costruire azioni di marketing.

Questo approccio ha anche il vantaggio di essere scalabile, consentendo di personalizzare non solo le comunicazioni ma anche l’esperienza del cliente sui canali digitali e con l’assistenza clienti, favorendo quella customer experience omnicanale di cui si parla tanto. Non ultimo, c’è anche un tema interno di efficientamento dei processi e dell’effort indispensabile ad oggi per realizzare comunicazioni personalizzate: l’AI generativa in questo può fare davvero la differenza.

In che modo gli assistenti virtuali guidati da AI e i Chatbot possono rivoluzionare le attività di consulenza bancaria e quali sono le sfide e le opportunità che queste tecnologie presentano?

Parlando di customer experience un fenomeno certamente rilevante è la grande spinta che l’intelligenza artificiale sta facendo compiere al mondo dell’assistenza e consulenza al cliente. L’adozione di chatbot e assistenti virtuali, nelle banche ma non solo, sta rivoluzionando il modo di interagire con la clientela offrendo interazioni tempestive e sempre più personalizzate, per risolvere in tempo reale problematiche o necessità di supporto ma anche per la proposizione di prodotti e servizi, anche fuori dagli orari di lavoro tradizionali.

Queste tecnologie consentono di garantire un modello di banca sempre attiva, sempre presente per accompagnare il cliente nelle sue necessità, potendo gestire grandi moli di conversazioni, abbattendo i tempi di attesa e riducendo in maniera consistente i costi operativi, soprattutto sulle necessità di prima assistenza. Gli assistenti virtuali offrono inoltre interazioni sempre più naturali e personalizzate offrendo indicazioni che si basano sulla cronologia delle conversazioni e sulle preferenze personali e possono intervenire su diversi touchpoint per garantire un’esperienza uniforme.

Queste tecnologie offrono grandi opportunità per migliorare la customer satisfaction dei clienti, ma vanno ovviamente sviluppate correttamente per non rischiare l’effetto boomerang: non c’è niente di più seccante, da consumatori lo sappiamo, dell’avere un problema o una necessità di informazione e dialogare con un chatbot che non fornisce risposte pertinenti e costringe il cliente a scalare su un operatore con il quale dover ricominciare. Occorre definire un piano di integrazione nei customer journey che consenta a chatbot e assistenti virtuali di inserirsi con chiare regole di ingaggio in logica omnicanale, dopo essere stati opportunamente addestrati.

Come può l’AI predittiva essere utilizzata per orientare le azioni commerciali e migliorare la gestione dei contatti e delle vendite, ottimizzando le strategie di marketing e di servizio al cliente?

Le banche utilizzano già da tempo modellistica per analizzare la propria customer base e provare a predirne il comportamento ma va detto che l’Intelligenza Artificiale, i Big Data e il Machine Learning hanno permesso di creare modelli predittivi ancora più precisi e sempre più affidabili. Tra i vari utilizzi sicuramente il modello di propensione prodotti riveste un ruolo importante all’interno delle strategie di CRM ed engagement dei clienti: capire che un cliente è propenso all’acquisto di un determinato prodotto permette di sviluppare azioni commerciali più mirate aumentando la probabilità di conversione.

Ai modelli di next best product si affiancano anche modelli di next best action che ampliano l’analisi e consentono di definire per ogni cliente qual è l’azione migliore da proporre, che può non essere necessariamente una proposizione di vendita ma magari un contatto di caring. Se uniamo allo sviluppo di questi modelli la capacità di industrializzarli e di utilizzarli nella marketing automation ecco che possiamo lavorare a una strategia integrata omnicanale.

Le stesse piattaforme di marketing automation fanno largo uso dell’intelligenza artificiale per massimizzare l’efficacia delle campagne, identificando per ogni cliente il canale di comunicazione più efficace, l’orario migliore in cui inviare le comunicazioni, il grado di “saturazione” nella ricezione. La direzione è quella di indirizzare azioni di ingaggio sempre più personalizzate e per questo più efficaci. Rilevante anche l’utilizzo dell’AI dedicata alla costruzione di modelli per l’anticipo del rischio churn, che consentono di impostare strategie per la prevenzione del rischio abbandono, così come le applicazioni in ambito creditizio con la costruzione di modelli per prevalutare i clienti nella concessione di finanziamenti: la banca è in grado di offrire in questo modo un processo di concessione del credito veloce e più efficiente e garantire al cliente una customer experience  semplificata.

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