Nuovi modelli di Intelligenza Artificiale per arricchire ...
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Nuovi modelli di Intelligenza Artificiale per arricchire il profilo dei tuoi utenti
Il Customer Engagement si rivoluziona
Stefano Lena, CSO, Contactlab
Armando Puglisi, Sr. Data Scientist, Contactlab
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Nuovi modelli di Intelligenza Artificiale per arricchire il profilo dei tuoi utenti
Indice
Contactlab: come aumentare il valore dei tuoi clienti
Intelligenza Artificiale: cosa pensiamo sia e cosa è in realtà
Cosa significa Machine Learning e il suo flusso
La risposta di Contactlab
3© Copyright 2017-2020 Contactlab
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Contactlab
Contactlab: leader in soluzioni di engagement dei clienti, efficaci e facili da usare
Influenziamo le vendite e
aumentiamo il valore dei tuoi
clienti nel tempo, trasformando i
dati
in relazioni personali
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Contactlab
Un cambio di paradigma
«I leader di soluzioni applicative che abilitano
processi CRM e la customer experience
devono prepararsi a un importante cambiamento.
Passare dal consolidamento dei dati e dall'ottimizzazione dei processi
alla risposta agli eventi mentre si verificano in tempo reale,
sta diventando fondamentale
per sostenere il vantaggio competitivo
e offrire un'esperienza superiore al cliente.»
Use an Event-Driven Approach to Deliver Superior Customer Experience
Published: 18 May 2017
Gartner, 2018
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Contactlab
Perché il processo all’ acquisto non è certo lineare
COME PENSIAMO CHE SIA COME È REALMENTE
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Contactlab
La soluzione
Ma genera una mole di dati enorme per un singolo utente
Eventi di acquisto
Eventi dinamici
Dati personali
Customer Care
Preference
Center
Social Login
CRM
E-commerce
Retail
AnalyticsMessaggi istantanei
Feedback
digitale
Mobile app
Sondaggi
SMS
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Contactlab
La soluzione
E se moltiplichiamo questi dati per tutti i tuoi clienti?
Customer Care
Preference
Center
Social Login
CRM
E-commerce
Retail
Feedback
digitale
Analytics
Mobile app
Sondaggi
Messaggi istantanei
SMS
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Contactlab
Contactlab Marketing Cloud
Engagement Intelligence with a human touch
INSIGHTSCUSTOMER
DATA PLATFORM
MARKETING
AUTOMATIONMULTICHANNEL
1-TO-1 PERSONALIZATION
CONOSCI
MEGLIO
I TUOI CONTATTI
VEICOLI
IL MESSAGGIO
PIÙ EFFICACE
FAI CRESCERE IL
VALORE DEI TUOI
CLIENTI
CONOSCENZA PERSONALIZZAZIONE ANALYTICS
INTERAGISCI
OVUNQUE IN TEMPO
REALE
AUTOMAZIONE
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Contactlab
Contactlab Marketing Cloud
Arricchire il profilo dei contatti
con algoritmi disponibili
a catalogo o personalizzati
Generare Cluster dinamici grazie
all’identificazione di pattern
comportamentali correlati
Targettizzare
accuratamente i clienti
aumentando le vendite
L’intelligenza artificiale della Contactlab Marketing Cloud vi consente di…
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Nuovi modelli di Intelligenza Artificiale per arricchire il profilo dei tuoi utenti
Contactlab: come aumentare il valore dei tuoi clienti
Intelligenza Artificiale: cosa pensiamo sia e cosa è in realtà
Cosa significa Machine Learning e il suo flusso
La risposta di Contactlab
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Artificial Intelligence
Cosa pensiamo sia
“La risposta alla domanda fondamentale sulla vita, l’universo e tutto quanto è… 42.”
“Certo sarebbe stato più semplice se avessi conosciuto la domanda.”
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Artificial Intelligence
Cosa è realmente
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Artificial Intelligence
Un po’ di storia
1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010
Artificial IntelligenceIs not new
Artificial
IntelligenceQualsiasi tecnica che
consente ai computer di
simulare il comportamento
umano
Machine LearningProcessi statistici in grado di
permettere ai sistemi informatici di
imparare dai dati senza essere
esplicitamente programmati
Deep LearningLearning basato sul
Deep Neural Network
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Nuovi modelli di Intelligenza Artificiale per arricchire il profilo dei tuoi utenti
Contactlab: come aumentare il valore dei tuoi clienti
Intelligenza Artificiale: cosa pensiamo sia e cosa è in realtà
Cosa significa Machine Learning e il suo flusso
La risposta di Contactlab
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Cosa significa Machine Learning e il suo flusso
Machine Learning: un po’ di ordine
http://www.isaziconsulting.co.za/machinelearning.html
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Cosa significa Machine Learning e il suo flusso
Alcuni esempi
Supervised
Classification Regression
Unsupervised
Clustering Recommender
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Cosa significa Machine Learning e il suo flusso
Alcuni inconvenienti
Supervised
Classification Regression
Unsupervised
Clustering Recommender
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Cosa significa Machine Learning e il suo flusso
Pro & Contro del machine learning
Accuratezza Si possono ottenere dei
modelli molto accurati.
Interpretabilità Capire come “ragiona” il modello
risulta abbastanza complesso e
richiede ulteriori analisi.
Attenzione• Rischio di applicare un modello
allenato fuori dal suo dominio
• Non si può prevedere tutto:
• FIFA World Cup predictions
• I clienti sono persone
Black Box Modelli già allenati
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Cosa significa Machine Learning e il suo flusso
Machine Learning Flow: le fasi
Obiettivo Dati Exploratory &
Cleaning Model Building Insights Actions &
Measures
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Cosa significa Machine Learning e il suo flusso
Definizione obiettivo
Obiettivo
Obiettivo• Quanti acquisti faranno i nostri clienti durante il prossimo
anno?
• Quali clienti abbandoneranno il nostro brand?
• Chi sono i top spenders?
• Chi sono gli utenti più ingaggiati su un canale?
• …
Dati Exploratory &
Cleaning Model Building Insights Actions &
Measures
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Cosa significa Machine Learning e il suo flusso
I dati necessari
Obiettivo Dati
Dati• Anagrafica
• Età
• Città
• Lingua
• …
• Eventi navigazione web
• Pagine viste
• Prodotti cliccati
• Eventi Ecommerce
• Aggiunto al carrello
• Rimosso dal carrello
• Aggiunto alla wishlist
• Resi
• Eventi Retail
• Store
• Sales Associate
• Feedback Email
• Aperture email
• Click email
• Impatto email sugli
acquisti
Exploratory &
Cleaning Model Building Insights Actions &
Measures
• …
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Cosa significa Machine Learning e il suo flusso
Exploratory & Cleaning
Obiettivo Dati Exploratory &
Cleaning
Exploratory & Cleaning• Garbage In -> Garbage Out
• Quanto sono consistenti i dati che abbiamo?
• Utenti/eventi duplicati?
• Missing data
80 percent of data science is cleaning the data
20 percent is complaining about cleaning the data
Model
BuildingInsights Actions &
Measures
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Cosa significa Machine Learning e il suo flusso
Model Building
Obiettivo Dati Exploratory
& Cleaning
Model
Building
Model building:• Scelta algoritmo ML
• Creazione dataset & Feature engineering
• Training modello
• Fine tuning parametri
• Performance & Accuratezza
Insights Actions &
Measures
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Cosa significa Machine Learning e il suo flusso
Insights
Obiettivo Dati Exploratory &
Cleaning Model Building Insights
Insights:• Cosa abbiamo scoperto?
• Valore aggiunto?
• Correlazioni con altri dati?
Actions &
Measures
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Cosa significa Machine Learning e il suo flusso
Actions & Measures
Obiettivo Dati Exploratory &
Cleaning Model Building Insights Actions &
Measures
Actions & Measure:• Strategie:
• Cross selling
• Up selling
• Improve customer relationship
• Personalizzazione contenuti
• KPI monitoring
• Model predictive accuracy monitoring
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Nuovi modelli di Intelligenza Artificiale per arricchire il profilo dei tuoi utenti
Contactlab: come aumentare il valore dei tuoi clienti
Intelligenza Artificiale: cosa pensiamo sia e cosa è in realtà
Cosa significa Machine Learning e il suo flusso
La risposta di Contactlab
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La risposta di Contactlab
ContactDATA: Classification & Regression
Indice di Regolarità
per Settore
OBIETTIVI
Quanti clienti lo saranno ancora fra 6 mesi?
Quale sarà il livello di spesa dei tuoi clienti il
prossimo anno?
Quali clienti sono a rischio abbandono?
I tuoi attuali top spender resteranno tali anche in
futuro?
Churn: identificare i clienti a rischio abbandono sulla
base della loro storia passata
Future Spending: Predire la spesa futura di
ciascun cliente sulla base della storia passata
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La risposta di Contactlab
ContactDATA: Classification & Regression
Quanto ha speso
Angela durante
l'ultimo anno?
Customer Lifetime Value (CLV)
Grazie alle capacità di analizzare i comportamenti dei clienti fino a oggi e di predire il loro comportamento futuro di acquisto, è possibile utilizzare le informazioni
calcolate, ad esempio per:
• Intercettare i cambi di stato e differenziare le comunicazioni (e.g. da silver a bronze)
• Scoprire i clienti a rischio abbandono (e.g. 40%) e poter applicare strategie di retention
• Individuare i clienti che hanno una spesa medio bassa e creare strategie di up-selling (e.g. 332 €)
Attenzione: si prevede
che Angela spenderà
molto meno l'anno
prossimo
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La risposta di Contactlab
ContactDATA: Clustering Digital Behaviour
OBIETTIVI
Quali contatti hanno aperto le tue email?
Quali nuovi clienti hanno iniziato a seguirti
attivamente?
Quali sono i clienti che mostrano maggiore
interesse?
Email Engagement: Raggruppare i clienti in base al
loro comportamento sul canale email
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La risposta di Contactlab
ContactDATA: Clustering Digital Behaviour
Quante email ha
aperto e cliccato
nell’ultimo anno
Angela?
Email Engagement Index
Livello di Engagement:
ENGAGED.
Angela risulta molto attiva sul
canale email e reattiva alle
comunicazioni che le mandi.
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La risposta di Contactlab
Altri campi di applicazione
• Recommender Systems for content personalization
• Propensity Scores (intention to buy, … )
• Anomalies detection in customers’ behaviour
• Multi-Channel attribution Model
• Data Cleaning & Matching