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L’Intelligenza Artificiale nel Digital Marketing

Benvenuti in un’era definita da rapide evoluzioni tecnologiche, aspettative dei clienti in continua crescita, una competizione online senza precedenti e in cui creare e gestire un eCommerce non vuol dire solo avere una vetrina digitale per i propri prodotti, ma entrare in gioco in una complessa arena dove l’efficienza, la personalizzazione e l’innovazione sono i […]

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Dall’acquisizione clienti alla fidelizzazione: l’intelligenza artificiale rivoluziona l’eCommerce

24 Luglio 2024 by alberto.casu

Il 17 luglio 2024 si è tenuto il webinar intitolato "Acquisizione Low Cost e Alta Fidelizzazione" organizzato dal nostro team Boraso, in collaborazione con Qapla’, azienda specializzata nella personalizzazione dei messaggi per l'eCommerce, e Trustpilot, piattaforma leader per le recensioni online.

L'obiettivo del webinar è stato quello di illustrare come l'intelligenza artificiale stia rivoluzionando l'eCommerce, offrendo nuove opportunità per migliorare l'acquisizione e la fidelizzazione dei clienti, soprattutto in un contesto in cui i costi pubblicitari sono in costante aumento.

L'Intelligenza Artificiale al servizio dell'eCommerce

Durante il webinar abbiamo evidenziato come le piattaforme di advertising, come Meta e Google Ads, utilizzino già da anni il machine learning e l'intelligenza artificiale per ottimizzare la delivery degli annunci, ciò nonostante, il processo di acquisizione clienti rimane spesso opaco e affidato a algoritmi complessi che operano come una "black box".

L'avvento della Generative AI, e in particolare di strumenti come ChatGPT, ha aperto nuove possibilità per i marketer.

Il nostro approccio all'Intelligenza Artificiale: massimizzare il valore del cliente

Alberto Casu, il nostro Marketing Manager, ha delineato un approccio pragmatico all'intelligenza artificiale, focalizzato su come essa possa essere impiegata per migliorare i processi aziendali e massimizzare il valore del cliente.

Fidelizzazione e personalizzazione: la chiave del successo

In un contesto in cui i costi pubblicitari sono in costante aumento, fidelizzare i clienti diventa una priorità per qualsiasi business. L'analisi RFM (Recency, Frequency, Monetary), che permette di segmentare i clienti in base alla loro attività di acquisto, è uno strumento fondamentale in questo processo.

Casu ha poi evidenziato come l'intelligenza artificiale possa essere impiegata per migliorare la customer experience e la fidelizzazione dei clienti, in particolare attraverso la personalizzazione dei messaggi.

Ad esempio, si può usare la Generative AI per:

Riscrivere il copy dei flussi di automazione: assicurandosi che i messaggi siano pertinenti al singolo cliente e alla sua esperienza d'acquisto.
Personalizzare i contenuti del feed del sito e del pannello shopping: ottimizzando testi e immagini per specifici segmenti di pubblico e migliorando le performance delle campagne pubblicitarie.
Analizzare le opinioni dei clienti: attraverso strumenti di Sentiment Analysis, è possibile individuare i punti di forza e di debolezza dell'offerta e migliorare la customer satisfaction.

L'importanza di un approccio data-driven

Casu ha ribadito inoltre l'importanza di un approccio data-driven nell'utilizzo dell'AI, sottolineando che l'intelligenza artificiale è solo uno strumento, e che il suo successo dipende dalla qualità dei dati a disposizione. Per questo è fondamentale raccogliere dati preziosi sulla customer experience, anche attraverso strumenti come Trustpilot, e sfruttare questi dati per personalizzare i messaggi, migliorare l'offerta e, in definitiva, incrementare le vendite.

Il nostro approccio all'Intelligenza Artificiale non si limita alla sola automazione dei processi, ma mira a una profonda comprensione del cliente e alla creazione di una relazione duratura basata sulla fiducia e sulla soddisfazione.

Qaplà: ottimizzare la delivery experience

Roberto Fumarola, CEO e co-founder di Qapla', dopo un’analisi sul costante aumento dei costi di acquisizione del cliente (+30% circa previsto nei prossimi 2 anni) ha spiegato l’importanza di offrire un’ottima delivery experience al consumatore finale.

Come si integra l’AI in questa fase? La piattaforma proprietaria di Qapla’, grazie all'integrazione con l'AI analizza in real-time il comportamento degli utenti, fornendo ai marketer preziose informazioni per ottimizzare il processo di delivery e fidelizzare i clienti, e inviargli messaggi personalizzati in tutta la fase di post-acquisto e di consegna, utilizzando diverse leve di comunicazione come email, SMS e WhatsApp.

Trustpilot: il valore delle recensioni

Alexandru Birleanu, Partner Manager di Trustpilot per l'Italia, ha sottolineato durante il webinar l'importanza delle recensioni online per la crescita e la reputazione di un brand. Le recensioni verificate, raccolte proattivamente invitando i clienti a lasciarle tramite strumenti come quelli offerti da Qapla', contribuiscono a costruire fiducia e a migliorare le conversioni. Trustpilot, grazie alla sua piattaforma e ai suoi widget, offre ai brand la possibilità di raccogliere e analizzare le recensioni in modo efficiente, ottenendo informazioni preziose per migliorare la propria offerta e differenziarsi dalla concorrenza.

Conclusione

Il webinar ci ha permesso di evidenziare l'importanza strategica di investire nella fidelizzazione dei clienti, sfruttando le potenzialità dell'Intelligenza Artificiale per migliorare la delivery experience e la raccolta delle recensioni. Qapla' e Trustpilot, con le loro soluzioni integrate, rappresentano soluzioni preziose per i marketer che desiderano ottimizzare i propri processi e ottenere un vantaggio competitivo nel mercato.

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L’Intelligenza Artificiale nel Digital Marketing

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Modelli di Attribuzione: un’illusione superabile con il Marketing Efficiency Ratio (MER)

18 Luglio 2024 by alberto.casu

Nel mondo del digital marketing, l'attribuzione dei canali ha rappresentato per anni una sorta di sacro graal per l'allocazione dei budget pubblicitari. Modelli come il last click sono stati considerati come strumenti definitivi per determinare quale touchpoint meriti il credito per una conversione. Tuttavia, questa visione è sempre più riconosciuta come un'illusione. In un ecosistema digitale complesso e frammentato, il customer journey di un consumatore comprende molteplici punti di contatto, rendendo impossibile attribuire con precisione il merito a un singolo canale. È tempo che i marketing manager, ma soprattutto gli imprenditori e i CEO riconoscano i limiti di questi modelli di attribuzione e si spostino verso metriche più globali e strategiche come il Marketing Efficiency Ratio (MER).

In questo articolo, esploreremo perché l'attribuzione tradizionale è inadeguata e come un approccio olistico e integrato possa portare a decisioni di marketing più efficaci e informate. Analizzeremo anche i modelli di attribuzione avanzati di Google e Meta, l'impatto del Consent Mode v2 di Google e perché è cruciale affidarsi agli esperti di marketing per l'interpretazione dei dati. L'obiettivo è chiaro: andare oltre l'illusione dell'attribuzione e abbracciare una visione più completa ed efficace del marketing digitale.

Customer Journey oggi e quale modello considerare

Il customer journey odierno è un percorso frammentato e complesso che coinvolge molteplici touchpoint prima di una conversione. Questo rende difficile attribuire il merito di una conversione a un singolo canale o interazione. Comprendere questa complessità è cruciale per le aziende che desiderano ottimizzare le loro strategie di marketing e allocare efficacemente il budget.

Modello Last Click

Il modello last click non considera tutte le interazioni precedenti al punto finale di conversione. Questo significa che gran parte del percorso del cliente, spesso cruciale per la decisione finale, viene trascurato. Ad esempio, se un utente vede un cartello pubblicitario in metro, poi cerca il brand su Google e infine effettua un acquisto tramite una campagna Google Ads, il modello last click attribuisce tutto il merito a Google Ads, ignorando l'influenza significativa del cartello in metro. Per anni, il modello di attribuzione last click è stato lo standard nel digital marketing, assegnando tutto il merito della conversione all'ultimo touchpoint. Questo approccio presenta diverse limitazioni significative:

Ignorare il Customer Journey Completo: Il modello last click non considera tutte le interazioni precedenti al punto finale di conversione. Questo significa che gran parte del percorso del cliente, spesso cruciale per la decisione finale, viene trascurato.
Sovrastima del Merito del Canale Finale: Concentrarsi esclusivamente sull'ultimo touchpoint può portare a un'allocazione inefficiente del budget, premiando canali che fungono solo da passo finale di un processo più lungo e complesso.
Mancanza di Valutazione della Sinergia tra Canali: I canali di marketing lavorano spesso in sinergia. Ad esempio, una campagna display potrebbe aumentare la consapevolezza del brand, preparandolo per una successiva conversione tramite una ricerca su Google. Il modello last click non riesce a catturare queste dinamiche sinergiche.

Modello Basato sui Dati

I modelli di attribuzione basati sui dati, invece, come il Data-Driven Attribution di Google, utilizzano algoritmi di machine learning per analizzare come ogni touchpoint contribuisce alle conversioni.

Questo modello distribuisce il merito della conversione tra tutti i touchpoint tracciati, fornendo una visione più accurata del customer journey. Ad esempio se un utente vede un video su YouTube, clicca su un annuncio display e alla fine compra tramite un annuncio di retargeting su Instagram. Il modello basato sui dati può attribuire merito a YouTube, all'annuncio display e a Instagram, riconoscendo l'importanza di ogni interazione.

Per superare le limitazioni dei modelli tradizionali, Google ha introdotto il modello di attribuzione basato sui dati (Data-Driven Attribution, DDA). I vantaggi rispetto ai modelli tradizionali sono:

Maggiore Precisione: Il DDA analizza i dati storici specifici dell'account per determinare il contributo effettivo di ogni interazione, migliorando la precisione della misurazione delle performance rispetto ai modelli tradizionali.
Adattabilità Dinamica: A differenza dei modelli basati su regole predefinite, il DDA si adatta dinamicamente ai percorsi di conversione specifici di ogni account, offrendo insights più dettagliati e utili per l'ottimizzazione delle campagne.

Tuttavia, il DDA ha le sue limitazioni. Si concentra principalmente sui canali di Google, potenzialmente sovrastimando il loro contributo rispetto ad altri canali di marketing. Quindi, mentre migliora la precisione rispetto al last click, non elimina completamente l'incertezza del customer journey.

Il Modello di Attribuzione di Meta

Analogamente, il modello di attribuzione di Meta (precedentemente Facebook) utilizza i dati raccolti all'interno del suo ecosistema per attribuire il merito delle conversioni. Questo modello è avanzato e considera vari touchpoint all'interno delle piattaforme di Meta, ma soffre di una parzialità simile, in quanto non può tracciare efficacemente le interazioni che avvengono al di fuori delle piattaforme di Meta.

Nel contesto dell'attribuzione degli annunci di Meta, il periodo di attribuzione è impostato su 7 giorni per i clic e 1 giorno per le visualizzazioni. Questo significa che una conversione viene conteggiata se avviene entro sette giorni dopo che qualcuno ha cliccato sull'annuncio o entro un giorno dalla visualizzazione dell'annuncio senza cliccare.

Quindi, si tratta di un modello completamente diverso da quello di Google, ma non per questo necessariamente sbagliato. In ogni caso, entrambi i modelli presentano una certa parzialità, in quanto ciascuno è limitato dalla propria capacità di tracciare le interazioni che avvengono all'interno e all'esterno dei rispettivi ecosistemi.

La Consent Mode v2

La Consent Mode v2 è una tecnologia che permette ai siti web di utilizzare i servizi di Google, come Google Ads e Google Analytics, rispettando le scelte di privacy degli utenti. Quando un utente non acconsente al tracciamento, la Consent Mode v2 utilizza tecniche di modellazione dei dati per stimare il comportamento e le conversioni basate sui dati limitati raccolti. Questo aiuta le aziende a mantenere una certa continuità nelle loro analisi, anche in presenza di dati incompleti.

Con l'introduzione del Digital Markets Act (DMA) nell'Unione Europea, Google ha implementato il Consent Mode v2 per conformarsi alle nuove normative sulla privacy. Questa evoluzione rappresenta un passo significativo rispetto alla versione precedente, migliorando la gestione del consenso degli utenti e la raccolta dei dati in un contesto sempre più attento alla privacy.

I Vantaggi

La Consent Mode v2 rispetta le preferenze di tracciamento degli utenti, garantendo che i dati vengano raccolti solo quando è stato dato il consenso, in conformità con il GDPR e il DMA.

Quando il consenso non viene dato, Google utilizza tecniche di machine learning per modellare i dati mancanti. Questo permette di ottenere stime delle conversioni e dei comportamenti degli utenti basate sui dati disponibili, migliorando l'accuratezza delle analisi rispetto a una semplice esclusione dei dati non consentiti.

La Consent Mode v2 inoltre offre una maggiore granularità nella gestione del consenso rispetto alla versione precedente, permettendo un controllo più preciso su quali dati vengono raccolti e come vengono utilizzati.

Le Sfide

Nonostante i suoi vantaggi, la Consent Mode v2 presenta alcune sfide significative:

Perdita di Precisione: La modellazione dei dati non può sostituire completamente i dati reali. Le stime basate su dati incompleti possono introdurre imprecisioni nelle analisi, rendendo più difficile comprendere il comportamento effettivo degli utenti e ottimizzare le campagne pubblicitarie.
Requisiti di Volume di Dati: La modellazione efficace dei dati richiede un volume minimo di dati per essere accurata. Le piccole imprese o i siti con traffico limitato potrebbero non beneficiare pienamente delle tecniche di modellazione della Consent Mode v2, riscontrando invece una riduzione (anche molto significativa) della qualità dei loro dati analitici.
Complessità di Implementazione: Implementare la Consent Mode v2 può essere complesso e richiede una gestione accurata delle preferenze di consenso degli utenti. Le aziende devono configurare correttamente le loro piattaforme di gestione del consenso (CMP) e integrare le soluzioni di Google nei loro sistemi esistenti, il che può comportare un carico di lavoro aggiuntivo.

Impatti Negativi Iniziali

Nei primi mesi dall'introduzione della Consent Mode v2, molte aziende hanno osservato una significativa riduzione dei dati tracciati sulle piattaforme come Google Analytics. Per alcuni siti, ciò ha comportato una diminuzione drastica (anche fino al 50%) dei dati disponibili, con impatti negativi sull'analisi delle performance delle campagne pubblicitarie e, di conseguenza, sul fatturato aziendale. La perdita di dati ha reso più difficile per i marketer ottimizzare le campagne e prendere decisioni informate basate su dati completi e in alcuni casi anche dei cali nella corretta erogazione delle campagne e di conseguenza di entrate sugli eCommerce.

Il Fallimento dell'Attribuzione Tradizionale e come superarla

Per anni, i digital marketer hanno sostenuto l'efficacia dei modelli di attribuzione come il last click, illudendo se stessi e le aziende che fosse possibile tracciare ogni singola interazione dei clienti. Tuttavia, la realtà è ben diversa. Il customer journey è frammentato e coinvolge molteplici touchpoint, rendendo impossibile attribuire il merito di una conversione a un singolo canale.

Nel contesto attuale del marketing digitale, è fondamentale che i CEO e gli imprenditori riconoscano i limiti dei modelli di attribuzione tradizionali e si concentrino su metriche più globali e strategiche come il Marketing Efficiency Ratio (MER).

Il MER misura l'efficienza complessiva delle spese di marketing, confrontando il ritorno degli investimenti di marketing (revenue) rispetto alle spese totali di marketing. Questa metrica offre una visione più completa ed efficace dell'efficacia delle campagne, superando le limitazioni dei modelli di attribuzione tradizionali.

L'Illusione dell'Attribuzione Basata sui Dati

Anche i modelli di attribuzione avanzati, come il Data-Driven Attribution di Google, non sono privi di limitazioni. Sebbene questi modelli utilizzino algoritmi di machine learning per distribuire il merito tra i vari touchpoint, continuano a basarsi su dati che possono essere incompleti o imprecisi, specialmente con l'introduzione della Consent Mode v2. Questo nuovo sistema ha ridotto la quantità di dati disponibili per l'analisi, complicando ulteriormente la misurazione precisa delle performance delle campagne.

Il Vero Valore del MER

Il Marketing Efficiency Ratio (MER) rappresenta una metrica più ampia e utile per valutare l'efficacia delle spese di marketing. Invece di cercare di attribuire il merito a singoli touchpoint, il MER si concentra sul ritorno complessivo degli investimenti in marketing rispetto alle spese totali. Questa visione olistica consente di valutare l'efficienza di tutte le attività di marketing, senza frammentare i risultati per canale.

Più nello specifico il MER tiene in considerazione l'intero fatturato dell'e-commerce e tutti gli investimenti in media buying, senza preoccuparsi dell'attribuzione. Questo approccio consente di valutare l'impatto positivo degli investimenti anche su attività come l'email marketing e il traffico organico, che possono beneficiarne indirettamente. Inoltre, permette di analizzare l'effetto degli investimenti su quei canali tradizionalmente considerati diretti e quindi, per definizione, non attribuibili tramite gli strumenti di analytics.

Funzionamento del MER

Il MER si basa sul rapporto tra investimenti e fatturato:

Stabilità e Miglioramento del Rapporto: Finché il rapporto tra investimenti e fatturato si mantiene stabile o migliora con l'aumento degli investimenti, significa che ogni euro aggiuntivo investito contribuisce ad aumentare il fatturato complessivo. Questo indica una buona efficienza degli investimenti in media buying.
Valutazione del Beneficio Incrementale: Quando il rapporto inizia a diminuire, è necessario valutare il beneficio incrementale che ogni ulteriore investimento sta apportando. Questo processo è cruciale per capire quando gli investimenti aggiuntivi iniziano a produrre rendimenti decrescenti, ovvero quando ogni ulteriore euro investito non genera un aumento proporzionale del fatturato.
Diversificazione degli Investimenti: Una volta raggiunto il punto di rendimenti decrescenti, non è necessario disinvestire, ma piuttosto adattare la strategia. In questa fase, focalizzarsi su attività di branding può essere una strategia efficace per mantenere la crescita e l'efficienza degli investimenti. È importante comprendere che investire in branding potrebbe portare a una diminuzione del MER nel breve periodo poiché il ritorno immediato sull'investimento potrebbe non essere evidente. Tuttavia, nel medio-lungo termine, il branding può portare a un aumento del MER grazie a una maggiore fedeltà dei clienti, una migliore percezione del marchio e una crescita organica sostenuta.

MER decrescente: cosa fare?

Quando gli investimenti iniziano a mostrare rendimenti decrescenti, significa che ogni ulteriore euro speso inizia a generare meno fatturato rispetto ai precedenti. Questo fenomeno si verifica per diverse ragioni:

Saturazione del Pubblico Target: Il pubblico target iniziale potrebbe essere stato già raggiunto efficacemente, e nuovi investimenti non portano lo stesso livello di conversione.
Diminuzione dell'Impatto: Ogni ulteriore esposizione può avere un impatto ridotto, poiché il pubblico già esposto potrebbe non rispondere più con la stessa intensità.
Aumento della Competizione: Con l'aumento degli investimenti, anche la concorrenza potrebbe aumentare, riducendo l'efficacia delle campagne.

Di fronte a rendimenti decrescenti, è essenziale non disinvestire, ma piuttosto adattare la strategia per continuare a crescere. La diversificazione degli investimenti, ad esempio in attività di branding, permette di:

Costruire e Rafforzare il Marchio: Investire in branding aiuta ad aumentare il valore percepito del marchio, che può portare a una maggiore fedeltà dei clienti e a una migliore riconoscibilità.
Espandere la Base di Clienti: Diversificare in nuovi canali può raggiungere segmenti di mercato non ancora esplorati.
Ridurre i Rischi: Dipendere da un singolo canale o strategia aumenta i rischi. Diversificare gli investimenti può mitigare questi rischi e assicurare una crescita più stabile e sostenibile.

È importante notare che investire in branding può comportare una diminuzione del MER nel breve periodo, poiché il ritorno immediato sull'investimento potrebbe non essere evidente. Tuttavia, nel medio-lungo termine, i benefici del branding possono portare a un aumento del MER. Questo perché il branding ha un effetto cumulativo e può migliorare la percezione del marchio nel lungo termine, portando a una maggiore fidelizzazione dei clienti e a una crescita organica.

In sintesi, i rendimenti decrescenti non devono essere visti come un segnale di disinvestimento, ma piuttosto come un'opportunità per rivedere e migliorare la strategia di marketing, assicurando una crescita continua e sostenibile.

Il Mea Culpa di noi Digital Marketer e il Ruolo di CEO e Imprenditori

È importante riconoscere che i digital marketers hanno per anni sostenuto una visione illusoria dell'attribuzione, facendo credere che fosse possibile tracciare tutto con precisione. Questo ha portato a decisioni basate su dati incompleti e a una falsa sicurezza nell'interpretazione delle metriche. È tempo di ammettere che il margine di errore è notevole e che l'attribuzione perfetta è un mito.

I CEO devono fare i CEO e gli imprenditori devono fare gli imprenditori. Devono prendere decisioni strategiche considerando le informazioni a disposizione non come verità assoluta, ma comprendendo i limiti e le imprecisioni intrinseche nei dati di attribuzione. Non devono farsi "fregare" dall'apparente precisione dei modelli di attribuzione, ma piuttosto adottare una visione più strategica e integrata, concentrandosi su metriche come il MER che offrono una valutazione più completa dell'efficacia delle spese di marketing.

Conclusioni

Superare l'illusione dell'attribuzione e abbracciare una visione più integrata e strategica del marketing digitale è essenziale per navigare nel complesso panorama odierno. I CEO devono adottare un approccio che valorizzi l'efficienza complessiva del marketing, migliorando così la performance aziendale e il ritorno sugli investimenti. Concentrarsi sul Marketing Efficiency Ratio (MER) e affidarsi agli esperti di marketing per l'interpretazione dei dati sono passi cruciali per prendere decisioni informate e strategiche.

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In questo articolo abbiamo parlato di:

L’Intelligenza Artificiale nel Digital Marketing

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La CDP nel B2B

5 Luglio 2024 by alberto.casu

Nel panorama B2B moderno l'omnicanalità e le Customer Data Platform (CDP) stanno emergendo come elementi chiave per trasformare le interazioni con i clienti e ottimizzare le operazioni aziendali.

Sebbene queste tecnologie siano spesso associate al settore B2C, i loro benefici possono essere altrettanto rilevanti per le aziende che operano nel B2B, dove la gestione delle relazioni con i clienti è complessa, i cicli di vendita sono più lunghi e l'integrazione di diverse piattaforme tecnologiche è essenziale.

Le CDP permettono di unificare i dati provenienti da varie fonti, offrendo una visione a 360 gradi dei clienti aziendali, mentre l'omnicanalità assicura interazioni coerenti e personalizzate su tutti i canali di comunicazione.

In questo articolo esploreremo come le CDP e l'omnicanalità possano essere applicate efficacemente nel settore B2B. Analizzeremo vari casi d'uso, come quelli di un'azienda rivenditrice di prodotti tecnologici e un produttore di componenti industriali. Vedremo come queste aziende possono trarre vantaggio dall'integrazione di dati online e offline, migliorando la personalizzazione delle comunicazioni e ottimizzando la gestione della catena di fornitura, offrendo un'esperienza cliente superiore. Esamineremo anche le sfide specifiche di questo settore e come superarle con l'aiuto di partner esterni e soluzioni tecnologiche avanzate.

Personalizzazione e Gestione delle Relazioni nel B2B

Personalizzazione delle Offerte e delle Comunicazioni

Nel settore B2B la personalizzazione delle offerte e delle comunicazioni è fondamentale per costruire relazioni solide e durature con i clienti aziendali. Le Customer Data Platform (CDP) giocano un ruolo cruciale in questo contesto, permettendo alle aziende di raccogliere e analizzare dati dettagliati sui clienti, che possono poi essere utilizzati per personalizzare ogni interazione.

Esempio: Azienda Rivenditrice di Prodotti Tecnologici

Un'azienda che rivende prodotti tecnologici ad altre imprese può trarre enormi vantaggi dall'utilizzo di una CDP:

Segmentazione Avanzata: La CDP raccoglie dati dettagliati su ogni cliente, come cronologia degli acquisti, dimensioni dell'azienda, settore di appartenenza e preferenze specifiche. Questi dati permettono di segmentare i clienti in gruppi omogenei, facilitando la creazione di offerte mirate.
Campagne Personalizzate: Utilizzando le informazioni raccolte, l'azienda può creare campagne di marketing altamente personalizzate. Ad esempio, potrebbe inviare email con offerte speciali su prodotti recentemente lanciati, rilevanti per il settore specifico del cliente.
Automazione delle Comunicazioni: Le comunicazioni possono essere automatizzate e personalizzate in base al comportamento del cliente. Se un cliente visita frequentemente la pagina di un prodotto senza acquistare, la CDP può attivare un'email automatica con un'offerta speciale o un webinar dimostrativo.

Esempio: Azienda Produttrice di Componenti Industriali

Un produttore di componenti industriali, come bulloni e viti, può utilizzare una CDP per migliorare la gestione delle relazioni con i clienti:

Tracciamento delle Interazioni: La CDP permette di tracciare tutte le interazioni con i clienti, dai primi contatti alle vendite finali. Questo aiuta a comprendere meglio le esigenze e le preferenze dei clienti, offrendo loro un servizio più personalizzato.
Previsioni di Riordino: Analizzando i dati storici di acquisto, la CDP può prevedere quando un cliente potrebbe aver bisogno di riordinare i prodotti, inviando notifiche o promemoria proattivi.
Promozione di Nuovi Prodotti: Quando vengono lanciati nuovi prodotti, la CDP può identificare i clienti che potrebbero essere interessati e inviare loro informazioni dettagliate e offerte di lancio.

Gestione delle Relazioni con i Clienti (CRM)

Integrare una CDP con un sistema di Customer Relationship Management (CRM) può potenziare ulteriormente le capacità di personalizzazione e gestione delle relazioni:

Profili Cliente Dettagliati: Le informazioni raccolte dalla CDP possono essere integrate nel CRM, creando profili cliente estremamente dettagliati. Questi profili includono non solo i dati di contatto e le cronologie degli acquisti, ma anche le preferenze, le interazioni precedenti e le previsioni comportamentali.
Supporto Proattivo: Con una visione completa del cliente, i team di supporto possono fornire un'assistenza più efficiente e proattiva. Ad esempio, se un cliente ha segnalato problemi con un prodotto in passato, il team di supporto può monitorare l'account e intervenire tempestivamente per prevenire ulteriori problemi.
Account Management Personalizzato: I responsabili degli account possono utilizzare i dati integrati per offrire un servizio personalizzato, adattando le strategie di vendita e di comunicazione alle esigenze specifiche di ogni cliente.

Integrazione dei Canali di Vendita e Comunicazione

Creazione di un'Esperienza di Acquisto Omnicanale

Nel contesto B2B l'omnicanalità è cruciale per garantire che i clienti abbiano un'esperienza di acquisto fluida e coerente su tutti i canali di vendita e comunicazione. Le aziende B2B spesso gestiscono cicli di vendita più lunghi e complessi, il che rende fondamentale l'integrazione efficace dei vari touchpoint per mantenere una comunicazione coerente e personalizzata con i clienti.

Ecommerce B2B

L'implementazione di un'esperienza di ecommerce omnicanale per i clienti B2B può migliorare significativamente l'efficienza e la soddisfazione del cliente:

Portale Clienti Personalizzato: Creare un portale online dove i clienti possono visualizzare la cronologia degli ordini, fare nuovi ordini, scaricare documentazione tecnica e ricevere assistenza personalizzata. Utilizzando i dati raccolti dalla CDP, questo portale può offrire suggerimenti personalizzati e promozioni mirate.
Sincronizzazione delle Informazioni: Assicurarsi che le informazioni sui prodotti, i prezzi e la disponibilità siano sincronizzate tra il sito di ecommerce, i rappresentanti di vendita e i cataloghi cartacei o digitali. Questo garantisce che i clienti ricevano informazioni coerenti indipendentemente dal canale di interazione.
Esperienza di Acquisto Continua: Permettere ai clienti di iniziare un ordine online e completarlo tramite un rappresentante di vendita o viceversa. Ad esempio, un cliente potrebbe iniziare a creare un ordine complesso sul portale ecommerce e poi contattare un rappresentante per finalizzare i dettagli tecnici e le personalizzazioni.

Automazione delle Vendite

L'automazione può semplificare e ottimizzare il ciclo di vendita B2B, che spesso coinvolge molte fasi e interazioni:

Gestione dei Lead: Utilizzare l'automazione per gestire i lead generati da diverse fonti, come fiere, eventi online, campagne email e visite al sito web. La CDP può raccogliere e consolidare questi dati, permettendo ai team di vendita di seguire i lead in modo più efficace.
Nurturing dei Lead: Creare campagne di nurturing automatizzate che inviano contenuti educativi e promozionali ai potenziali clienti in base al loro comportamento e alle loro interazioni con l'azienda. Ad esempio, un lead che ha scaricato un whitepaper tecnico potrebbe ricevere automaticamente ulteriori risorse pertinenti e inviti a webinar.
Pipeline di Vendita Automatizzata: Monitorare e gestire l'avanzamento dei lead attraverso la pipeline di vendita con workflow automatizzati che inviano promemoria e aggiornamenti ai rappresentanti di vendita e ai clienti. Questo aiuta a mantenere il contatto e a prevenire l'abbandono dei lead.

Benefici dell'Integrazione dei Canali

Integrare i canali di vendita e comunicazione offre diversi vantaggi per le aziende B2B:

Coerenza delle Informazioni: Garantisce che i clienti ricevano informazioni accurate e aggiornate su tutti i canali.
Personalizzazione delle Interazioni: Utilizzando i dati unificati dalla CDP, le aziende possono offrire interazioni personalizzate che rispondono meglio alle esigenze dei clienti.
Efficienza Operativa: L'automazione riduce il carico di lavoro manuale e permette ai team di vendita di concentrarsi su attività ad alto valore aggiunto.

Miglioramento dell'Esperienza Cliente: Un'esperienza di acquisto omnicanale coerente e personalizzata aumenta la soddisfazione del cliente e la probabilità di acquisti ripetuti.

Comunicazione Automatica

L'automazione della comunicazione è un aspetto fondamentale per migliorare la catena di fornitura e la logistica nel settore B2B:

Notifiche Proattive: Invio automatico di notifiche ai clienti riguardanti lo stato degli ordini, eventuali ritardi e conferme di spedizione. Questo migliora la trasparenza e la fiducia dei clienti.
Feedback sul Servizio: Raccolta automatica del feedback dei clienti sui servizi di consegna e sui prodotti ricevuti, permettendo miglioramenti continui basati sui dati reali dei clienti.

Benefici dell'Ottimizzazione della Catena di Fornitura

L'adozione delle CDP e dell'automazione nella catena di fornitura offre numerosi benefici:

Efficienza Operativa: Riduzione dei tempi di inattività e miglioramento della gestione delle scorte attraverso previsioni accurate e monitoraggio in tempo reale.
Riduzione dei Costi: Ottimizzazione delle scorte e dei percorsi di consegna, riducendo i costi logistici e di magazzino.
Miglioramento della Soddisfazione del Cliente: Comunicazioni proattive e trasparenti migliorano l'esperienza del cliente, aumentando la fedeltà e la ripetizione degli acquisti.
Decisioni Basate sui Dati: Accesso a dati accurati e in tempo reale permette decisioni più informate e strategiche.

Analisi e Insight per il Miglioramento Continuo,

Utilizzo delle CDP per l'Analisi Avanzata

Le Customer Data Platform (CDP) non solo raccolgono e unificano i dati, ma offrono anche strumenti avanzati di analisi che consentono alle aziende B2B di ottenere insight preziosi per migliorare continuamente i loro prodotti e servizi. L'analisi avanzata dei dati può trasformare grandi quantità di informazioni in conoscenze utili, guidando decisioni strategiche e operazioni più efficienti.

Esempio: Analisi del Comportamento dei Clienti

Un'azienda che produce componenti meccanici può utilizzare le capacità analitiche della CDP per comprendere meglio i comportamenti dei clienti:

Pattern di Acquisto: Analizzare i dati di acquisto per identificare pattern ricorrenti e prevedere future esigenze. Ad esempio, la CDP può rilevare che certi clienti tendono a riordinare specifici componenti ogni trimestre, permettendo all'azienda di prepararsi con un'adeguata scorta.
Segmentazione Avanzata: Utilizzare l'analisi per segmentare i clienti in base a variabili come dimensioni dell'azienda, settore, frequenza degli ordini e valore degli acquisti. Questo consente di personalizzare le campagne di marketing e le comunicazioni in modo più efficace.
Analisi del Ciclo di Vita del Cliente: Monitorare l'intero ciclo di vita del cliente, dall'acquisizione alla fidelizzazione, identificando i momenti chiave in cui intervenire con comunicazioni o offerte personalizzate per migliorare la retention.

Esempio: Feedback e Miglioramento dei Prodotti

Un produttore di attrezzature elettroniche può utilizzare la CDP per raccogliere e analizzare il feedback dei clienti:

Raccolta del Feedback: Integrare sondaggi, recensioni e feedback diretti nel profilo cliente all'interno della CDP. Questo permette di avere una visione complessiva delle opinioni dei clienti sui prodotti.
Analisi del Sentiment: Utilizzare strumenti di analisi del sentiment per interpretare il feedback testuale dei clienti, identificando le aree di miglioramento e i punti di forza percepiti.
Iterazione dei Prodotti: Basarsi sull'analisi dei feedback per iterare e migliorare i prodotti, rispondendo in modo proattivo alle esigenze dei clienti e aumentando la soddisfazione generale.

Strumenti di Analisi e Reportistica

Le CDP offrono una varietà di strumenti di analisi e reportistica che facilitano il miglioramento continuo:

Dashboard Personalizzate: Creare dashboard personalizzate per monitorare KPI chiave, come il tasso di conversione delle vendite, la soddisfazione del cliente e l'efficienza operativa.
Report Automatizzati: Generare report automatizzati che riassumono le performance aziendali e offrono insight utili per le decisioni strategiche. Questi report possono essere programmati per essere inviati periodicamente ai manager e agli stakeholder.
Analisi Predittiva: Utilizzare modelli predittivi per anticipare le tendenze di mercato e le esigenze dei clienti. Ad esempio, un produttore di viti può utilizzare l'analisi predittiva per identificare le stagioni con maggiore domanda e pianificare la produzione di conseguenza.

Benefici dell'Analisi e Insight

L'adozione delle CDP per l'analisi e l'ottenimento di insight offre numerosi benefici:

Decisioni Informate: Accesso a dati dettagliati e analisi avanzate permette di prendere decisioni basate su fatti concreti e non su intuizioni.
Miglioramento Continuo: Identificazione delle aree di miglioramento e delle opportunità di innovazione basate sul feedback reale dei clienti.
Personalizzazione Avanzata: Capacità di segmentare i clienti in modo granulare e personalizzare le interazioni per aumentare la soddisfazione e la fidelizzazione.
Efficienza Operativa: Ottimizzazione delle operazioni aziendali attraverso l'analisi dei dati e l'automazione delle decisioni.

Gestione delle Relazioni con i Clienti

Account Management Personalizzato

Le CDP permettono di creare profili cliente dettagliati che includono tutte le interazioni, le preferenze e i comportamenti di acquisto. Questo consente ai team di account management di fornire un servizio altamente personalizzato e mirato.

Esempio: Account Management in Azienda Produttrice

Un'azienda che produce componenti industriali può utilizzare una CDP per migliorare il servizio ai clienti:

Profili Cliente Completi: La CDP raccoglie e unifica dati provenienti da varie interazioni, ordini e feedback, creando un profilo cliente completo. Questo aiuta i responsabili degli account a comprendere meglio le esigenze specifiche dei clienti e a personalizzare le loro comunicazioni.
Previsioni di Esigenze Future: Analizzando i dati storici di acquisto e i pattern comportamentali, la CDP può aiutare a prevedere le future esigenze dei clienti, permettendo ai responsabili degli account di offrire suggerimenti proattivi e promozioni pertinenti.
Automazione delle Attività: La CDP può automatizzare attività come l'invio di promemoria per riordini, notifiche di nuovi prodotti e offerte personalizzate, migliorando l'efficienza operativa e la soddisfazione del cliente.

Esempio: Programmi di Fidelizzazione

Un'azienda che rivende prodotti tecnologici può sviluppare programmi di fidelizzazione personalizzati utilizzando le capacità delle CDP:

Segmentazione dei Clienti: Utilizzare i dati raccolti per segmentare i clienti in base alla loro fedeltà, valore degli acquisti e frequenza degli ordini. Questo permette di creare programmi di fidelizzazione mirati che offrono ricompense e incentivi personalizzati.
Comunicazioni Personalizzate: Inviare comunicazioni personalizzate ai membri del programma di fidelizzazione, come offerte esclusive, sconti su prodotti correlati e accesso anticipato a nuovi lanci di prodotti.
Monitoraggio delle Prestazioni: Utilizzare la CDP per monitorare l'efficacia del programma di fidelizzazione, analizzando metriche come il tasso di ritenzione dei clienti, la frequenza degli acquisti e il valore medio degli ordini. Questo consente di apportare miglioramenti continui al programma.

Benefici della Gestione delle Relazioni con i Clienti

L'adozione delle CDP per la gestione delle relazioni con i clienti offre numerosi vantaggi:

Personalizzazione Avanzata: Creazione di profili cliente dettagliati che permettono comunicazioni e offerte altamente personalizzate.
Efficienza Operativa: Automazione delle attività di account management, riducendo il carico di lavoro manuale e migliorando l'efficacia del servizio.
Miglioramento della Fidelizzazione: Sviluppo di programmi di fidelizzazione mirati che incentivano gli acquisti ripetuti e aumentano la fedeltà dei clienti.
Decisioni Basate sui Dati: Accesso a dati accurati e insight dettagliati che supportano decisioni strategiche e miglioramenti continui.

Conclusioni

L'integrazione delle Customer Data Platform (CDP) e delle strategie omnicanale nel settore B2B offre una trasformazione significativa nel modo in cui le aziende gestiscono le loro operazioni e le relazioni con i clienti. Come evidenziato in questo articolo, le CDP non solo raccolgono e unificano dati provenienti da vari touchpoint, ma offrono anche strumenti avanzati per l'analisi e l'automazione che migliorano la personalizzazione e l'efficienza operativa.

Benefici Principali

Personalizzazione Avanzata: Grazie alle CDP, le aziende possono creare profili cliente dettagliati e segmentare i clienti in base a comportamenti, preferenze e pattern di acquisto. Questo permette di personalizzare le interazioni e le comunicazioni, aumentando la soddisfazione e la fidelizzazione dei clienti.
Efficienza Operativa: L'automazione dei processi di marketing, vendita e gestione delle scorte riduce il carico di lavoro manuale, migliora la precisione e accelera i tempi di risposta. Questo porta a operazioni più efficienti e costi ridotti.
Insight e Analisi Avanzate: L'uso di strumenti di analisi avanzata permette di ottenere insight preziosi sui comportamenti dei clienti, le tendenze di mercato e le performance dei prodotti, facilitando decisioni strategiche basate sui dati.
Gestione Efficace delle Relazioni con i Clienti: Le CDP migliorano la gestione delle relazioni con i clienti attraverso profili completi e personalizzati, supporto proattivo e programmi di fidelizzazione mirati.

Prospettive Future

Guardando al futuro l'adozione di tecnologie emergenti come l'intelligenza artificiale, l'analisi predittiva e l'Internet delle Cose (IoT) promette di rivoluzionare ulteriormente il settore B2B. Le aziende che investono ora in CDP e strategie omnicanale saranno meglio posizionate per affrontare le sfide future e cogliere le opportunità di crescita.

Invito all'Azione

Per le aziende B2B che non hanno ancora esplorato le potenzialità delle CDP e dell'omnicanalità è il momento di agire. L'implementazione di queste tecnologie richiede un investimento iniziale, ma i benefici a lungo termine in termini di efficienza, personalizzazione e soddisfazione del cliente sono inestimabili. Collaborare con partner esterni e esperti nel settore può facilitare il processo di integrazione e assicurare che l'azienda sfrutti al massimo le potenzialità delle CDP.

In conclusione le Customer Data Platform e le strategie omnicanale rappresentano una svolta per il settore B2B, offrendo strumenti avanzati per migliorare le operazioni aziendali e costruire relazioni più forti e durature con i clienti. Investire in queste tecnologie è una decisione strategica che può portare a un vantaggio competitivo sostenibile e a una crescita continua.

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Data Analysis

L’Intelligenza Artificiale nel Digital Marketing

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L’importanza dell’ETL nel Digital Marketing: Una Guida Integrata

1 Luglio 2024 by alberto.casu

Nel mondo del digital marketing la gestione e l'analisi dei dati sono fondamentali per ottenere un vantaggio competitivo.

I processi ETL (Extract, Transform, Load) permettono alle aziende di raccogliere, trasformare e caricare dati da diverse fonti per analizzarli e utilizzarli in modo efficace.

Questi processi sono essenziali per convertire dati grezzi e non strutturati in informazioni strutturate e utili, migliorando così le strategie di marketing e ottimizzando le campagne pubblicitarie.

Cos'è l'ETL?

Il processo ETL (acronimo di Extract, Transform, Load) è una metodologia essenziale nel campo dell'integrazione dei dati. Viene utilizzato per raccogliere dati da varie fonti, trasformarli in un formato utile e caricarli in un sistema di destinazione, come un data warehouse, per analisi e utilizzi strategici. Nello specifico:

Estrazione (Extract): L'estrazione è la fase iniziale del processo ETL e consiste nel prelevare dati da fonti eterogenee, che possono includere database, fogli di calcolo, file di log e API web. La complessità di questa fase risiede nella varietà e nella qualità dei dati disponibili.
Trasformazione (Transform): La trasformazione dei dati implica la pulizia, la normalizzazione e l'aggregazione dei dati estratti. Questo processo è cruciale per garantire che i dati siano coerenti e utili per l'analisi.
Caricamento (Load): Il caricamento dei dati trasformati in un sistema di destinazione è l'ultima fase del processo ETL. Questo permette agli utenti di accedere facilmente ai dati per analisi approfondite e decisioni strategiche.

L'ETL nel Digital Marketing

L'ETL (estrazione, trasformazione e caricamento) nel digital marketing è fondamentale per ottenere una visione completa e approfondita delle performance SEO e per ottimizzare le strategie di marketing. Questo processo consente di integrare e analizzare dati provenienti da diverse fonti, migliorando la capacità di prendere decisioni informate.

Analisi delle Performance SEO: Le interfacce di Google Analytics e Google Search Console offrono una visualizzazione limitata dei dati. È essenziale esportare i dati e lavorarli altrove per una comprensione più completa delle performance SEO.
Integrazione di Dati: I dati estratti da Google Analytics e Google Search Console possono essere integrati con quelli di altre piattaforme SEO come SEMrush e Ahrefs, permettendo una visione unificata delle metriche SEO.
Analisi Avanzate: Utilizzando strumenti di analisi come Google BigQuery, è possibile eseguire query complesse e analisi avanzate. Le funzioni di machine learning di BigQuery possono prevedere future tendenze di ricerca e suggerire ottimizzazioni strategiche.
Visualizzazione e Reportistica: I dati trasformati vengono caricati in strumenti di visualizzazione come Tableau o Power BI, creando dashboard interattive che aiutano a monitorare l'efficacia delle strategie SEO.
Segmentazione del Pubblico: La segmentazione del pubblico è fondamentale per personalizzare le campagne di marketing e migliorare la conversione.
Integrazione CRM e Analytics: Integrando i dati di CRM come HubSpot con quelli di Google Analytics, è possibile ottenere una visione completa del comportamento degli utenti.
Segmentazione Avanzata: I dati demografici e comportamentali vengono utilizzati per creare segmenti di pubblico altamente specifici, consentendo di indirizzare campagne pubblicitarie personalizzate e messaggi mirati.

Predictive Analytics per il Marketing

L'uso delle predictive analytics consente di anticipare i risultati delle campagne future e ottimizzare le strategie di marketing:

Analisi Predittive: Utilizzando algoritmi di machine learning, è possibile prevedere il comportamento dei consumatori e l'andamento delle campagne.
Ottimizzazione delle Risorse: Le previsioni basate sui dati permettono di allocare le risorse in modo più efficace.
Monitoraggio e Adattamento: I risultati delle analisi predittive vengono caricati in dashboard che permettono di monitorare le previsioni in tempo reale.

Strumenti ETL più Utilizzati

La scelta degli strumenti ETL adatti dipende da vari fattori come il volume dei dati e la complessità delle trasformazioni:

Airbyte: piattaforma open-source con una vasta gamma di connettori e integrazione con strumenti di orchestrazione come Airflow.
Fivetran: Automazione dell'intero processo di ETL, riducendo significativamente il tempo necessario per la configurazione delle pipeline di dati.
Talend e Apache NiFi: Offrono funzionalità avanzate per la deduplicazione, normalizzazione e validazione dei dati.

Sfide e Soluzioni nell'Implementazione dei Processi ETL

L'implementazione dei processi ETL presenta diverse sfide, ma esistono anche soluzioni efficaci per affrontarle. La gestione della qualità dei dati, la scalabilità e la sicurezza dei dati sono aspetti fondamentali che richiedono attenzione e strategie specifiche.

Gestione della Qualità dei Dati: Assicurarsi che i dati siano accurati e completi è essenziale. È necessario implementare rigorosi processi di pulizia dei dati durante la fase di trasformazione o utilizzare algoritmi di machine learning per rilevare e correggere errori.
Scalabilità: Con l'aumento del volume dei dati, mantenere le prestazioni può diventare complesso. Soluzioni di cloud computing come Amazon Redshift e Google BigQuery offrono scalabilità automatica, permettendo di gestire grandi volumi di dati senza compromettere le prestazioni.
Sicurezza dei Dati: Garantire la sicurezza dei dati durante tutte le fasi del processo ETL è cruciale. È importante implementare misure di sicurezza avanzate come la crittografia dei dati e l'autenticazione multifattoriale per proteggere le informazioni sensibili.

Il Futuro dell'ETL nel Digital Marketing

L'evoluzione dei processi ETL nel digital marketing è in continua accelerazione, spinta dall'innovazione tecnologica. Ecco sei tip sul fututo dell’ETL nel digital marketing:

Automazione e Intelligenza Artificiale: L'automazione dei processi ETL diventerà sempre più sofisticata, riducendo la necessità di intervento manuale.
AI e ML per la Trasformazione dei Dati: Strumenti come BigQuery ML integrano modelli di machine learning direttamente nelle pipeline ETL.
Automazione Avanzata: Tecnologie come l'automazione dei processi robotici (RPA) ridurranno i tempi di esecuzione delle pipeline ETL.
Integrazione dei Dati in Tempo Reale: La necessità di analisi in tempo reale sta spingendo l'adozione di architetture ETL che supportano l'integrazione dei dati in tempo reale.
Data Lakes e Data Mesh: L'adozione di data lakes e data mesh sta rivoluzionando la gestione e l'utilizzo dei dati.
Sicurezza e Compliance: La sicurezza e la compliance diventano aspetti critici dei processi ETL con l'aumento delle normative sulla privacy dei dati.

Automazione e Intelligenza Artificiale nell'ETL

L'automazione dei processi ETL è destinata a diventare sempre più sofisticata, riducendo la necessità di intervento manuale e migliorando l'efficienza operativa. L'intelligenza artificiale (AI) e il machine learning (ML) giocano un ruolo cruciale in questo contesto. Gli algoritmi di AI possono automatizzare la pulizia, la trasformazione e l'integrazione dei dati, rendendo i processi ETL più rapidi e accurati.

AI e ML per la Trasformazione dei Dati

Gli strumenti basati su AI possono migliorare significativamente la fase di trasformazione dei dati:

Pulizia Automatica dei Dati: Gli algoritmi di AI possono identificare e correggere errori nei dati, come valori mancanti o duplicati, senza intervento umano. Ad esempio, un sistema AI può utilizzare tecniche di clustering per individuare e unificare record duplicati in un database cliente.
Normalizzazione Intelligente dei Dati: AI e ML possono essere impiegati per normalizzare i dati in modo coerente. Un esempio pratico è l'utilizzo di reti neurali per standardizzare indirizzi provenienti da diverse fonti, migliorando la precisione delle analisi geospaziali.
Arricchimento dei Dati: L'AI può anche arricchire i dati integrando informazioni contestuali. Ad esempio, combinando dati di vendita con informazioni meteorologiche, un algoritmo ML potrebbe prevedere l'impatto del clima sulle vendite future di prodotti stagionali.

Automazione Avanzata

L'uso di tecnologie come l'automazione dei processi robotici (RPA) e i flussi di lavoro orchestrati da AI ridurrà ulteriormente i tempi di esecuzione delle pipeline ETL e aumenterà la loro affidabilità:

RPA per l'ETL: L'automazione dei processi robotici può eseguire attività ripetitive come l'estrazione dei dati da diverse fonti e il loro caricamento in un data warehouse. Ad esempio, un bot RPA può automaticamente estrarre dati di vendita giornalieri da un sistema CRM, trasformarli e caricarli su un dashboard di analisi.
Flussi di Lavoro Orchestrati da AI: La combinazione di RPA con AI permette di creare flussi di lavoro dinamici che si adattano in tempo reale. Ad esempio, un sistema di orchestrazione può regolare automaticamente la frequenza di aggiornamento dei dati in base al volume di transazioni, garantendo che le analisi siano sempre basate su dati aggiornati.

Esempi di Applicazioni AI nel Processo ETL

Previsione delle Vendite: Utilizzando modelli predittivi basati su ML, le aziende possono analizzare dati storici di vendita e prevedere le tendenze future. Ad esempio, un retailer online potrebbe utilizzare questi modelli per anticipare l'incremento della domanda durante le festività e ottimizzare le scorte.
Analisi del Sentiment: Integrando l'AI nel processo ETL, i dati dei social media possono essere analizzati per comprendere il sentiment dei clienti. Un esempio è l'analisi dei tweet relativi a un nuovo prodotto, che può fornire insight sulle percezioni dei clienti e guidare le strategie di marketing.
Rilevamento delle Frodi: I sistemi di AI possono essere addestrati per identificare pattern anomali nei dati transazionali, segnalando potenziali frodi. Ad esempio, un'azienda fintech potrebbe utilizzare algoritmi di deep learning per monitorare in tempo reale le transazioni e identificare comportamenti sospetti.
Ottimizzazione delle Campagne Pubblicitarie: L'AI può analizzare dati provenienti da diverse campagne pubblicitarie per determinare quali strategie sono più efficaci. Ad esempio, analizzando i dati di performance delle campagne di Google Ads e Facebook Ads, un sistema di AI può suggerire modifiche ottimali al budget e alla targetizzazione per massimizzare il ROI.
Customer Segmentation: Utilizzando algoritmi di clustering, l'AI può segmentare i clienti in gruppi omogenei basati su comportamenti d'acquisto e preferenze. Un'azienda di e-commerce potrebbe utilizzare questi segmenti per personalizzare le offerte e le campagne di marketing, aumentando il tasso di conversione.

Conclusione

Investendo in un'infrastruttura ETL solida, i professionisti del marketing possono sbloccare il vero potenziale dei dati, prendere decisioni più informate, ottimizzare le campagne di marketing e personalizzare l'esperienza cliente. Questo non solo migliorerà l'efficacia delle campagne di marketing, ma fornirà anche insights preziosi per guidare le decisioni strategiche e ottenere un vantaggio competitivo.

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Unified – Shopify Summer Edition 2024: Scopri le 10 Innovazioni Chiave

27 Giugno 2024 by alberto.casu

Shopify, leader nel settore dell'eCommerce, annuncia ogni anno numerosi aggiornamenti tramite le sue Edition. Recentemente ha infatti lanciato la Summer Edition 2024, chiamata Unified, introducendo oltre 150 aggiornamenti e nuove funzionalità pensate per semplificare la gestione dei negozi online e migliorare l'esperienza utente, promettendo una piattaforma più veloce, più intuitiva e unificata per i commercianti.

In questo articolo riassumeremo le 10 principali novità di questa edizione e il loro impatto sulle attività commerciali.

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1. Rivoluzione nella Vendita Online

Shopify ha introdotto significative novità per la vendita online. Ora i commercianti possono utilizzare avatar personalizzati e chiavi di accesso sicure per identificare i clienti e migliorare la sicurezza delle transazioni.

La tassonomia dei prodotti è stata ampliata, con oltre 10.000 categorie e 2.000 attributi, migliorando la scoperta dei prodotti grazie a un'intelligenza artificiale più potente.

L'app Search & Discovery permette di filtrare i prodotti tramite loghi e icone, mentre la funzione Combined Listings, disponibile esclusivamente per Shopify Plus, consente di mostrare varianti di prodotto in un'unica inserzione.

Inoltre, i commercianti possono emettere crediti in negozio direttamente dal pannello di controllo, monitorare l'impatto degli eventi sulle performance del negozio e aggiungere pacchetti di prodotti alle bozze degli ordini, aumentando il valore medio degli acquisti.

Shopify offre anche nuovi filtri per le categorie dei prodotti e permette di riordinare i valori dei filtri con Shopify Magic. La ricerca semantica è ora disponibile per i piani Shopify e Advanced, migliorando l'intuitività delle ricerche dei clienti.

2. Innovazioni per la Vendita in Negozi Fisici

Una serie di novità sono state pensate invece per migliorare l’esperienza di vendita in negozio, rendendo l'interazione con i clienti più efficiente.

Le ricevute digitali non solo semplificano la gestione delle vendite, ma possono anche inserire i clienti nelle liste di distribuzione. Le regole per i resi sono ora più chiare e facilmente gestibili.

Shopify consente di raccogliere email e altre informazioni sui clienti durante il check-out, migliorando il servizio clienti e la gestione del personale e, con Shop Pay, l'acquisizione delle email diventa ancora più semplice, offrendo ricevute digitali con un solo tocco e la possibilità di iscriversi a servizi di marketing in maniera automatica.

I cataloghi esclusivi per ogni negozio fisico permettono di fissare prezzi personalizzati per ciascun mercato. Ora si possono attirare i clienti con codici sconto del tipo ”Paghi X, prendi Y”, implementabili tramite l’aggiunta diretta alla griglia smart di POS.

Le nuove estensioni per la griglia smart e il tracciamento dei contanti migliorano la gestione delle scorte e delle vendite e la configurazione del POS per Android aumenta la connettività e l'affidabilità del sistema, mentre gli hardware POS GO e POS Terminal sono ora disponibili in più paesi, inclusi Italia e Spagna.

3. Potenzia la Tua Attività con l'Assistente AI di Shopify

Shopify ha integrato la generazione di immagini basata sull'AI nei dispositivi mobili e nel pannello di controllo, consentendo ai commercianti di creare immagini di prodotti professionali direttamente dal proprio smartphone. Inoltre, con suggerimenti generati dall'AI in Shopify Inbox, rispondere alle domande dei clienti è ora più semplice e veloce, migliorando l'efficienza del servizio clienti.

Sidekick, l’assistente AI, è ora attivo in migliaia di negozi, e aiuta i commercianti a svolgere attività dispendiose in termini di tempo e a prendere decisioni più informate. Shopify Magic traduce il codice ShopifyQL in descrizioni semplici e comprensibili, mentre l’AI suggerisce categorie e attributi per i prodotti, facilitandone la classificazione.

Ora puoi trasformare istantaneamente foto ordinarie in immagini di prodotti professionali con l’editor di contenuti multimediali basato sull’IA, disponibile su dispositivi mobili e presto disponibile su più punti nel pannello di controllo come la separazione automatica del soggetto dallo sfondo, la rimozione dello sfondo da un'immagine o la sostituzione dello stesso sfondo con una scena generata dall'IA o con un colore a tinta unita.

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4. Nuove Opportunità di Espansione nei Mercati B2B

Ora grazie a Shopify è possibile anche espandersi più facilmente in vari mercati B2B, al dettaglio e internazionali, personalizzando l’esperienza in base al cliente con la nuova soluzione Markets. Si può accedere ai vari mercati B2B, gestirli e confrontarli, aggiungendo personalizzazioni visualizzabili in anteprima da un’unica dashboard. Questo consente di adattare l’esperienza cliente a qualsiasi mercato, personalizzando cataloghi, temi, valute, domini ed entità aziendali.

Le nuove funzionalità B2B di Shopify Plus offrono miglioramenti significativi per i commercianti concentrati sulle vendite all'ingrosso, inclusi automazione del flusso di lavoro e la possibilità di migrare ordini storici in blocco.

Questi strumenti migliorano l'esperienza dei clienti e aumentano la fidelizzazione, semplificando le transazioni all'ingrosso.

5. Commercio Globale Facilitato con Managed Markets

La Summer Edition 2024 di Shopify introduce Managed Markets, un'evoluzione di Markets Pro, che semplifica la vendita internazionale. I commercianti possono ora includere dazi e imposte nei prezzi dei prodotti, evitando costi imprevisti per i clienti al momento del check-out.

Le notifiche e i filtri aiutano a comprendere le limitazioni di vendita regionali, mentre il controllo sugli ordini esistenti è migliorato, permettendo modifiche post-acquisto.

Shopify offre spedizioni più veloci e convenienti con UPS, con tariffe migliori e dazi pagati in anticipo per Canada e Messico. La gestione di più entità aziendali è semplificata, consentendo di gestire vari account Shopify Payments in un unico negozio.L’espansione internazionale diventa più semplice grazie alla possibilità di apportare modifiche specifiche per area geografica ai mercati esistenti, evitando la creazione di nuovi mercati da zero.

Infine, i commercianti in Giappone beneficiano di nuovi temi e font specifici, migliorando l’adattamento culturale delle loro vetrine online. Con queste innovazioni, Shopify continua a facilitare il commercio globale, offrendo strumenti avanzati per la gestione e l'espansione delle attività internazionali.

6. Soluzioni Avanzate per la Vendita all’Ingrosso

Shopify introduce nuove funzionalità per facilitare la vendita all'ingrosso nella Summer Edition 2024. Ora i commercianti possono configurare facilmente negozi B2B con un tema dedicato chiamato Trade, progettato per acquisti ripetuti e transazioni all'ingrosso. È possibile creare più mercati B2B, ciascuno con cataloghi esclusivi e personalizzazione del tema, senza la necessità di codifica, disponibile in esclusiva per gli utenti Plus. Shopify permette anche di raccogliere depositi basati su percentuali al momento del check-out, configurati specificamente per i clienti B2B.

Con Shopify Collective, i commercianti possono addebitare tariffe di spedizione precise basate su peso e posizione del fornitore, migliorando la trasparenza dei costi di spedizione. Inoltre, è possibile gestire e pubblicare migliaia di prodotti dei fornitori contemporaneamente, inclusa la sincronizzazione di più campi di prodotto, accelerando il processo di messa in commercio.

7. Check-Out Ottimizzato: Personalizzazione e Trasparenza

Shopify ha introdotto miglioramenti significativi al processo di check-out, rendendolo più trasparente e personalizzato. La funzione di spedizione divisa al momento del pagamento offre ai clienti maggiore chiarezza, permettendo loro di scegliere tra diverse opzioni di spedizione, come il prezzo più basso o la consegna più rapida.

Checkout Blocks, ora gratuito per gli utenti Plus, consente di personalizzare facilmente il check-out con estensioni di pagamento senza necessità di coinvolgere uno sviluppatore. Tutti i piani possono ora utilizzare app per aggiungere funzionalità alle pagine di ringraziamento e di stato dell'ordine, garantendo un'esperienza post-acquisto migliorata.

Shopify automatizza la cattura dei pagamenti per gli ordini parzialmente evasi, soddisfacendo le preferenze dei clienti e i requisiti di reporting. Inoltre, Shop Pay supporta ora il ritiro in negozio, permettendo ai clienti di acquistare online e ritirare in negozio, migliorando la flessibilità delle opzioni di consegna.

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8. Strategie di Marketing Avanzate per Connettersi con i Clienti

Shopify ha arricchito le sue funzionalità per connettersi con i clienti, offrendo strumenti avanzati per il marketing e la pubblicità. I commercianti possono convertire più clienti su diverse piattaforme pubblicitarie grazie a campagne potenziate da Shopify Audiences.

Le campagne di retargeting diventano più efficaci, con la possibilità di generare fino al doppio delle conversioni grazie agli algoritmi migliorati. Shopify offre campagne a rischio zero su Google e Meta, dove i commercianti pagano solo per le conversioni effettive, espandendo la portata e l'efficacia delle campagne pubblicitarie.

È ora possibile raggiungere clienti in Canada e Stati Uniti con Shop Compaigns e misurare il ritorno sulla spesa pubblicitaria direttamente da Shopify, sincronizzando i dati delle campagne da canali come Google e TikTok. Shopify automatizza il marketing con segmenti che gestiscono email e altre attività in base alle azioni dei clienti, rispettando le preferenze sulla privacy grazie ai pixel basati sul consenso.

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9. Spedizioni Efficienti e Flessibili

Shopify ha introdotto nuove funzionalità per migliorare la gestione delle spedizioni, offrendo maggiore flessibilità e comodità. I clienti possono ora scegliere di ritirare gli ordini online nel loro negozio preferito o ricevere spedizioni direttamente dal negozio, trasformando i punti vendita in mini centri logistici. Shopify semplifica i trasferimenti di inventario tra i punti vendita, permettendo ai commercianti di gestire meglio le richieste dei clienti per il ritiro locale.

La piattaforma offre anche strumenti per correggere errori negli indirizzi, riducendo le consegne non riuscite. Inoltre, Shopify suggerisce posizioni di evasione ordini ottimali in base alle impostazioni di consegna e di routing degli ordini, migliorando l'efficienza operativa.

Le nuove azioni di fullfillment in Flow riducono gli errori umani e i costi manuali, automatizzando i flussi di lavoro e unendo gli ordini.

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10. Ottimizzazione delle Operazioni: Centralizzazione e Analisi

Shopify ha ricostruito il suo stack tecnologico di analisi per centralizzare le operazioni, offrendo informazioni più approfondite e in tempo reale sulle prestazioni del negozio. Presto, tutti i piani potranno gestire fatturazione, accesso del personale e altro ancora per più negozi, combinandoli in un'unica organizzazione.

Shopify consente di assegnare l'accesso agli utenti in base a ruoli specifici, e per gli utenti Plus, di organizzare e gestire gli utenti in blocco con i gruppi. La piattaforma facilita anche l'importazione di dati dai negozi esistenti, permettendo di creare rapidamente nuovi negozi di produzione o sviluppo.

La navigazione è stata ripensata, sostituendo i pulsanti tradizionali con una barra superiore elegante e intuitiva, che si adatta alle attività da svolgere, migliorando l'esperienza dell'utente e l'efficienza operativa.

Conclusioni

La Summer Edition 2024 di Shopify rappresenta un significativo passo avanti per la piattaforma, che si conferma essere tra le più innovative e in continua evoluzione, introducendo sempre novità ed aggiornamenti focalizzati sull'intelligenza artificiale e sulle funzionalità B2B, offrendo quindi ai commercianti strumenti avanzati per eccellere e che semplificano la gestione degli shop online e automatizzano attività dispendiose in termini di tempo.

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Sviluppo Siti eCommerce in Shopify

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Boraso al WMF24: Un Viaggio tra Innovazione e Networking

21 Giugno 2024 by alberto.casu

Il WMF24 (We Make Future 2024) è un evento di rilievo nazionale nel panorama del marketing digitale e si è svolto a BolognaFiere dal 13 al 15 giugno.

Questa fiera rappresenta un punto di incontro per professionisti e appassionati e offre la possibilità di scoprire le ultime tendenze in tecnologia, marketing e innovazione.

Durante le giornate dell'evento i partecipanti hanno potuto usufruire di un ricco programma di attività, concerti, stand espositivi e interventi di esperti del settore.

Il Nostro Stand

Noi siamo stati presenti con il nostro partner Shopify, ed il nostro stand rappresentava un vero e proprio Digital Park. Se siete stati ospiti del WMF24, ci avrete sicuramente trovato grazie alla scia del profumo dei pop corn!

Durante i tre giorni di fiera abbiamo avuto l'opportunità di conoscere un pubblico variegato e intrattenere i visitatori con numerose attività, sorprese e gadget. È stata un'ottima occasione per interagire con nuovi e vecchi amici e colleghi del settore, scambiare idee, farci conoscere meglio e discutere delle ultime tendenze nel mondo del digital marketing, implementando la nostra rete di networking.

Trend Emergenti al WMF24

Il WMF24 è stato ricco di spunti interessanti, come la realtà virtuale e aumentata, il ruolo crescente dei content creators nel mondo digital e la robotica.

L'innovazione tecnologica e le sue applicazioni pratiche nel marketing e nella comunicazione sono state al centro dell'attenzione, con un particolare focus sull'AI e sulle sue infinite possibilità, la gamification e l’importanza del Brand e di una costruzione ottimale della Brand Awareness.

Alcuni dei temi più Interessanti al We Make Future 24

Abbiamo assistito inoltre ad una serie di speech di grande interesse, che hanno offerto spunti pratici e approfondimenti teorici. Ecco qualche esempio:

Python e AI a supporto della SEO. Esempi di script che risolvono problemi: Uno speech di Giovanni Sacheli, che ha illustrato vari script Python utili per migliorare la qualità del lavoro SEO quotidiano in agenzia. Il focus era su alcune possibili applicazioni di Python e AI insieme alle API dei principali tool (es Search Console). Uno speech con molti spunti interessanti e concreti su come automatizzare task quotidiani es. match di URL su criterio semantico.
SEO Data Driven: la SEO vista da una prospettiva diversa, quella dei big data: Questo intervento di Ivano Di Biasi, fondatore di Seozoom, ha enfatizzato l'importanza di un approccio basato sui dati, rivelando come l'analisi dei big data possa svelare comportamenti nascosti di Google e identificare strategie di content marketing efficaci.
Recuperare una migrazione andata male: cronistoria di 2 anni di lavori SEO verso il successo: Un case study discusso da Giacomo Callegari su come un eCommerce ha superato un calo delle performance post-migrazione attraverso SEO, contenuti e AI.
Search Engine (Sales) Optimization: come aumentare le conversioni da Google: Questo speech di Alessia Pizzi ha mostrato come combinare SEO e Digital Analytics per aumentare le conversioni da Google, con un focus su ottimizzazioni di contenuti e componenti core web vitals.
Data Strategy Avanzata per un eCommerce: Filippo Trocca ha parlato di come personalizzare la raccolta dati per ottenere informazioni accurate e utili, evitando dati inutili.
AI a supporto della Digital Analytics: William Sbarzaglia ha offerto un'analisi pratica su come utilizzare l'AI per creare pipeline di dati specifiche per il business.
La Tecnica Feynman: Matteo Zambon ha discusso dell'ottimizzazione della Consent Mode v2 per recuperare dati e mantenere le campagne Google Ads profittevoli.

Il Nostro Contributo

Il nostro team ha tenuto tre speech insieme ai nostri partner, con focus sulle innovazioni e sui benefici che abbiamo portato nei progetti dei nostri clienti:

Headless Commerce Shopify: l'innovazione digitale in WWF: Abbiamo illustrato come il nuovo shop di WWF, sviluppato con tecnologia headless e Shopify Plus, ha rivoluzionato l'immagine della storica organizzazione, offrendo un'esperienza utente mobile first che unisce sostenibilità e innovazione digitale.
La CDP nella strategia omnicanale: il caso PittaRosso e SalesManago: Questo intervento ha esplorato come PittaRosso ha migliorato l'interazione con i clienti grazie alla Customer Data Platform (CDP) di SalesManago, ottimizzando le campagne di marketing e trasformando il loro retail attraverso la digitalizzazione.
Shopify Plus, una Soluzione unica per eCommerce B2B e B2C: Il caso di Pepemio ed MSX Distribution: Abbiamo raccontato la trasformazione digitale di MSX, migrando i suoi e-commerce da Magento a Shopify Plus, dimostrando come la piattaforma possa soddisfare le esigenze di eCommerce complessi sia B2B che B2C.

Conclusione

In conclusione il WMF24 ha offerto un'opportunità preziosa per incontri stimolanti, networking e approfondimenti sulle tendenze recenti e le migliori pratiche nel marketing digitale e ci ha permesso di offrire un contributo attivo al dibattito del settore grazie ai diversi speech che abbiamo tenuto.

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La CDP nella strategia omnicanale: il caso PittaRosso e SalesManago al WMF24

4 Giugno 2024 by alberto.casu

Il giorno 14 Giugno alle ore 15:20 presso la Sala Tech 4 Business terremo lo speech “La CDP nella strategia omnicanale: il caso PittaRosso e SalesManago”.

Dal 13 al 15 Giugno presso BolognaFiere si svolgerà il WMF24, una Fiera e Festival internazionale sull’innovazione AI, Tech e Digital, e quest’anno saremo presenti con il nostro partner Shopify presso il Padiglione 30, stand C27- D28.

In particolare il giorno 14 Giugno alle ore 15:20 presso la Sala Tech 4 Business terremo lo speech “La CDP nella strategia omnicanale: il caso PittaRosso e SalesManago”, attraverso cui esploreremo come PittaRosso ha rivoluzionato l'interazione con i clienti grazie alla customer data platform (CDP) SalesManago, illustrandone l'integrazione nella strategia omnicanale dell'azienda, la quale ha portato miglioramenti nell'esperienza cliente e l’ottimizzazione delle campagne di marketing.

Un esempio concreto di come la digitalizzazione può trasformare il retail, aumentando l'efficacia e la personalizzazione delle comunicazioni.

Il cliente e il percorso con Boraso

PittaRosso è un’azienda fondata nel 1972 che opera principalmente nel mondo delle calzature offrendo un’ampia scelta di scarpe da donna, uomo e bambino e dei più importanti brand sportivi.

La varietà delle proposte e la competitività dei prezzi da sempre caratterizza il posizionamento del brand, che fin dall’inizio ha sviluppato una presenza capillare di negozi sul territorio nazionale.

Dal 2019 PittaRosso sceglie la nostra agenzia per il suo percorso di crescita ed espansione digital, affidandosi anno dopo anno al nostro team di esperti nella crescita del suo eCommerce e nello sviluppo del digital marketing. Ad oggi infatti il nostro team ha in gestione la parte di advertising, SEO, marketing automation e content marketing di PittaRosso, che partendo da SEO e digital advertising si sta espandendo negli anni nel mondo digital integrando sempre più servizi.

La sfida più recente è stata quella di riuscire a far parlare, e quindi integrare, la mole ingente di dati proveniente sia dalla parte offline che dalla parte online del business di PittaRosso, attraverso una strategia omnicanale implementata grazie all’integrazione di una piattaforma di CDP.

La sfida

Dopo una fase di ascolto attivo delle necessità del cliente e di analisi strategica per il raggiungimento degli obiettivi preposti, il nostro team ha svolto un'intensa fase di scouting con diverse sessioni di workshop insieme al cliente e alla fine PittaRosso ha selezionato la piattaforma SalesManago.

L’obiettivo era infatti quello di far parlare i dati provenienti dalla sfera online e da quella offline di PittaRosso: due facce fondamentali della stessa medaglia, colonne portanti del business in esponenziale crescita dell’azienda.

Il fine era omogeneizzare i dati attraverso un’unica piattaforma CDP con una gestione completamente customizzata.

Una strategia omnicanale quindi, che attraverso la raccolta di dati provenienti da diverse fonti permettesse di automatizzare i flussi di email, sms e attività di personalizzazione on-site (come pop-up), per aumentare le conversioni dei clienti acquisiti, basandosi ad esempio sulle loro abitudini di acquisto.

La sfida più grande è stata quella di raccogliere, organizzare e integrare i dati e far parlare tra loro sistemi diversi. Questo ha consentito all’azienda PittaRosso di ottenere una visione più completa dei suoi clienti, di comprenderne meglio le esigenze e di fornire un'esperienza più personalizzata, aumentando e migliorando le conversioni, le campagne marketing e la soddisfazione generale del cliente finale.

I principali vantaggi nell'uso di una CDP (Customer Data Platform) in ambito eCommerce sono quindi:

una migliore comprensione dei clienti, in quanto una CDP può raccogliere, organizzare e analizzare i dati dei clienti da fonti multiple, come i social media, i siti web, le app e le transazioni, fornendo una visione più completa dei loro comportamenti e preferenze;
una migliore segmentazione dei clienti, che una CDP può aiutare a segmentare in base ai loro interessi, comportamenti e altri fattori, consentendo di personalizzare le comunicazioni e le offerte in base alle loro esigenze;
una migliore personalizzazione dei contenuti, che una CDP può aiutare a personalizzare in base ai dati dei clienti, fornendo contenuti più pertinenti e rilevanti;
una migliore analisi dei dati, perché una CDP può aiutare a raccogliere, organizzare e analizzare i dati dei clienti, fornendo informazioni preziose sui loro comportamenti e preferenze.

Lo speech al WMF24

Approfondiremo meglio il progetto di PittaRosso e SalesManago il 14 Giugno alle ore 15:20 al WMF24, per raccontare i punti salienti dell'attività di integrazione, le sfide incontrate e superate ed i next step, frutto della sinergia tra il nostro team di Boraso, SalesManago e PittaRosso che continua a sceglierci da ben cinque anni.

Gli speaker saranno:

Andrea Bosetti, Digital Consulant di Boraso
Fulvia Caliceti, Marketing Director di PittaRosso
Mattia Cesario, Senior Account Executive di SalesManago

Vieni ad ascoltarci per scoprire nel dettaglio come l'integrazione della CDP nella strategia omnicanale di PittaRosso abbia migliorato l'esperienza del cliente ed ottimizzato le campagne di marketing, aumentandone le conversioni finali.

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L’Intelligenza Artificiale nel Digital Marketing

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eCommerce non solo B2C, ma anche B2B: il caso Msx Srl al WMF24

31 Maggio 2024 by alberto.casu

Il prossimo 15 Giugno alle ore 14, nella Sala Ecommerce del WMF24 presso BolognaFiere, racconteremo, in collaborazione con Shopify, un progetto molto particolare.

Discuteremo il passaggio di Msx Srl da Magento a Shopify Plus per ottimizzare il suo eCommerce B2C e B2B.

Saranno presenti Alberto Casu, Marketing Manager, Ilaria Clemente, Client Manager, e Fabio Imperiale, Technical Manager di Boraso, che condivideranno i loro approfondimenti ed esperienze su questo progetto di migrazione.

Il Cliente: Msx Srl

Msx Srl è un produttore e rivenditore all'ingrosso e al dettaglio di sex toys, noto anche per il suo marchio Toyz4Lovers. L'azienda è leader nella commercializzazione di sex toys innovativi e di alta qualità, con un'attenzione particolare alle esigenze dei clienti e alle nuove tendenze e tecnologie; è conosciuta a livello europeo e ha ricevuto numerosi premi per la qualità e l'innovazione dei suoi prodotti e si suddivide in un'area B2B, Msx Distribution, e una B2C, Pepemio.com.

La Collaborazione con Boraso

Per realizzare un sito web più moderno e performante, capace di gestire efficacemente le vendite sia B2B che B2C, Msx Srl nel 2023 si è affidata a Boraso.

Il team di Boraso, con la sua esperienza e competenza, sta sviluppando una soluzione su misura basata su Shopify, per ottimizzare l'esperienza utente e migliorare le performance di vendita sia al dettaglio che all’ingrosso. Shopify è una piattaforma di eCommerce facile da usare e scalabile, adatta ad aziende di tutte le dimensioni. Originariamente focalizzata sul commercio al dettaglio, da qualche anno la piattaforma si rivolge anche ad attività B2B, offrendo numerosi strumenti di personalizzazione e supporto clienti disponibile 24/7. Shopify Plus, la versione premium, è progettata invece per aziende che devono soddisfare necessità più complesse all'interno dell'ecosistema eCommerce e offre funzionalità avanzate come automazioni di flussi di lavoro, script personalizzati e una migliore gestione di traffico e ed elevati volumi di vendita.

Novità e Vantaggi Principali di Shopify per il B2B

Shopify per il B2B offre funzionalità avanzate per la gestione dei clienti aziendali, inclusi prezzi termini di pagamento personalizzati. Permette di gestire ordini all'ingrosso con sconti e promozioni specifiche per i rivenditori, di automatizzare processi complessi di flussi di lavoro e di integrare facilmente la piattaforma con sistemi ERP aziendali per una gestione più efficiente delle operazioni.

Inoltre, consente di gestire sia B2B che B2C su un'unica piattaforma (anche se su istanze diverse, quando necessario), offrendo una visione centralizzata del business. Questa soluzione presenta numerosi vantaggi: permette di mantenere una brand identity uniforme su entrambi i canali, di centralizzare le operazioni riducendo i costi e migliorandone l'efficienza, di offrire un'esperienza cliente senza interruzioni, di avere dati e analisi unificati per una visione completa delle performance aziendali e di gestire una sola piattaforma, semplificando le attività e aumentando il controllo.

I principali vantaggi di Shopify per il B2B includono:

maggiore efficienza operativa grazie ai processi automatizzati e all'integrazione con sistemi aziendali;
possibilità di personalizzare offerte e prezzi per i grossisti;
gestione centralizzata delle operazioni B2B e B2C;
supporto scalabile per grandi volumi di transazioni e picchi di traffico;
strumenti di analisi avanzata per monitorare le performance e ottimizzare le strategie.

Shopify per Msx Srl

B2C: Funzionalità e Vantaggi di Pepemio

Il sito B2C di Pepemio offre un'esperienza di shopping online allo stato dell'arte grazie a un ampio menù con prodotti in evidenza ed una navigazione intuitiva anche grazie alle categorie correlate.

Le schede prodotto del sito mostrano le varianti disponibili e le caratteristiche principali sono presentate con icone, video e gallerie di immagini specifiche per ogni variante.

Nell'interfaccia utente sono presenti elementi progettati per rassicurare i clienti e fornire loro informazioni che li aiutino a prendere decisioni di acquisto con maggiore sicurezza, ad esempio indicando i tempi di consegna o mostrando nel mini carrello la soglia per ottenere la spedizione gratuita.

L’utente può lasciare recensioni per l'azienda e per i prodotti e l'ottimizzazione per dispositivi mobili include elementi fissi per una navigazione più agevole. Inoltre, la homepage mostra un banner con conto alla rovescia per le offerte lampo e banner temporizzati per gestire le promozioni. Il sito è integrato con tutti i più comuni metodi di pagamento, incluso Scalapay.

B2B: Funzionalità e Vantaggi di MSX Srl

Il sito di Msx Distribution Srl è pensato secondo le esigenze del B2B e tra le sue molte funzionalità offrirà la gestione dei listini personalizzati basati sul profilo cliente, degli sconti quantità e l’aggiunta rapida di tutte le varianti prodotto al carrello.

Il sito sarà poi ottimizzato per dispositivi mobili e gestirà filtri personalizzati in base alle caratteristiche specifiche dei prodotti, con visibilità in tempo reale delle disponibilità di scorte.

Curiosità: la Distribuzione e la Vendita di Sex Toys è in crescita

Il mercato globale dei sex toys è in rapida crescita, trainato da una maggiore accettazione sociale e dall'innovazione tecnologica. Il mercato dei sex toys raggiungerà un valore di 36,1 miliardi di dollari entro il 2027, con un tasso di crescita annuo composto (CAGR) del 9,8% dal 2020 al 2027. Questa crescita è alimentata da un aumento della consapevolezza sul benessere sessuale, dall'incremento della vendita online e dallo sviluppo tecnologico dei prodotti. Aziende come Msx Srl, con il marchio di proprietà Toyz4Lovers, stanno cogliendo queste opportunità, offrendo prodotti innovativi e di alta qualità che rispondono alle diverse esigenze dei consumatori. La capacità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato e di sfruttare le opportunità emergenti è cruciale per il successo in questo settore in evoluzione.

Boraso, Msx Srl e Shopify al WMF24

Al WeMakeFuture 2024 Boraso racconterà in dettaglio il case study con alcuni membri del team che hanno seguito il progetto da vicino:

Alberto Casu, Marketing Manager
Ilaria Clemente, Client Manager
Fabio Imperiale, Technical Manager di Boraso

Conclusioni

La migrazione di Msx Srl da Magento a Shopify Plus rappresenta un significativo avanzamento nell'ottimizzazione delle operazioni eCommerce Msx srl, sia in ottica B2B che B2C.

Ti aspettiamo al WMF24 di Bologna per condividere l'esperienza di Msx srl e scoprire come Boraso può aiutare la tua azienda a crescere.

Potrai incontrare il team di Boraso dal 13 al 15 Giugno presso il Padiglione 30, stand C27-D28 e confrontarti con i nostri esperti che saranno a tua disposizione per rispondere a tutte le tue domande e per illustrarti le potenzialità di Shopify.

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Sviluppo Siti eCommerce

L’Intelligenza Artificiale nel Digital Marketing

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Boraso & Shopify per WWF Italia: il case study al WMF24

23 Maggio 2024 by alberto.casu

WWF Italia, la più grande organizzazione mondiale che opera in difesa dell'ambiente e delle specie a rischio, ha recentemente compiuto un importante passo verso il futuro del suo eCommerce. Complice la nuova normativa per gli ETS (Enti del Terzo Settore) entrata in vigore nel 2023, che ha dato la possibilità di separare le attività commerciali da quelle di fundraising, WWF Italia ha deciso di distinguere i due mondi in due diverse piattaforme, in precedenza parti di un unico sito.

In questo contesto è entrata in gioco Boraso, agenzia digital con una profonda expertise in ambito eCommerce, che ha collaborato con WWF Italia per progettare e realizzare due piattaformedistinte: un Headless Commerce sviluppato su Shopify Plus per la vendita di prodotti ed una piattaforma, denominata "Sostieni", dedicata alle donazioni, realizzata con WordPress.

La scelta di due piattaforme separate si è rivelata vincente. Fino a poco tempo fa, il sito di WWF Italia ospitava sia la sezione dedicata alle donazioni che lo shop online in un'unica piattaforma ma questa soluzione non permetteva di sfruttare al massimo il potenziale dell'eCommerce e di raggiungere un pubblico più ampio, soprattutto tra le nuove generazioni.

Grazie a Shopify, WWF Italia può ora contare su un sito ottimizzato per la vendita e in grado di attrarre un target più giovane, sensibile alle tematiche ambientali e desideroso di supportare la causa WWF.

Un case study di successo che presenteremo il 13 Giugno al WMF24 presso BolognaFiere, Fiera Internazionale e Festival sull'Innovazione AI, Tech e Digital, alle ore 17 presso la Sala UX & UI, dove illustreremo i dettagli di questa trasformazione digitale.

Il case study in breve

La rivoluzione digitale di WWF Italia è un esempio di successo che merita di essere raccontato. Per questo, abbiamo realizzato un case study approfondito che esplora le sfide, le soluzioni e i risultati ottenuti grazie alla partnership con Shopify.

In sintesi, il progetto si è articolato in diverse fasi e ha coinvolto un team di esperti di Boraso con competenze specifiche in ambito eCommerce, UX/UI design, SEO, sviluppo web e integrazione di sistemi.

La scelta di adottare un'architettura Headless Commerce per WWF Italia è stata strategica. Grazie a Shopify Plus è stato possibile ottenere un livello di personalizzazione senza precedenti, adattando il sito alle specifiche esigenze di WWF Italia e garantendo un'esperienza utente fluida e intuitiva.

Shop e Sostieni: due mondi, due piattaforme

Come anticipato, WWF Italia ha abbracciato la nuova normativa sugli ETS separando lo Shop dalla piattaforma di donazioni "Sostieni", sviluppata su WordPress. Entrambe i siti sono integrati con il CRM Salesforce; questa soluzione consente di gestire in modo efficiente sia le donazioni che gli acquisti di prodotti fisici.

Perchè Shopify Plus: il motore del cambiamento

La scelta di Shopify Plus, la versione enterprise della piattaforma Shopify, si è rivelata vincente per diversi motivi. Shopify Plus offre funzionalità avanzate in termini di personalizzazione, integrazione, performance e sicurezza che hanno permesso a WWF Italia di raggiungere i suoi obiettivi di business. Grazie alla flessibilità di Shopify Plus, è stato possibile realizzare un sito che offra la possibilità di acquistare prodotti semplici o altamente personalizzati per consentire un'esperienza di acquisto adatta alle esigenze di ogni tipologia di utente.

La piattaforma Sostieni

La piattaforma di raccolta fondi Sostieni consente di supportare WWF attraverso donazioni tradizionali, ricorrenti o one-shot, e di effettuare adozioni simboliche di animali in pericolo, come tigri, panda, tartarughe marine e altri animali.

Il sito Sostieni offre inoltre la possibilità di dare un contributo attraverso l'acquisto di "Regali Solidali", come ad esempio un contributo per visite veterinarie o per l’installazione di alveari, che permettono ai sostenitori di fare la differenza in modo concreto e personalizzato.

In ultimo, dal sito è possibile diventare Soci WWF Italia e scegliere se farlo in modalità Adulto, Junior o Famiglia - diventare soci WWF significa decidere di percorrere una strada fatta di consapevolezza e di azioni concrete per la difesa della biodiversità.

Boraso, WWF Italia e Shopify al WMF24

Al WeMakeFuture 2024 racconteremo in dettaglio il case study, sul palco insieme ad alcuni membri del team di Boraso che hanno lavorato al progetto ci saranno anche:

Claudio Neri, Web Project Specialist di WWF, parlerà degli obiettivi del progetto e illustrerà i motivi che ha portato l'organizzazione a scegliere Shopify Plus;

Marco Buffa, Agency Partnership Lead di Shopify, fornirà una panoramica delle differenze tra Shopify e Shopify Plus, evidenziando i vantaggi che la piattaforma Plus ha offerto a WWF Italia.

Per il team Boraso, invece, racconteranno il progetto:

Federica Di Manno, Project Manager, illustrerà le sfide tecniche affrontate, come lo sviluppo Headless, l’integrazione dei diversi fornitori e la gestione della fatturazione;

Luca Chiarelli, UX designer, si focalizzerà sulla personalizzazione del sito web e sulla creazione di un'esperienza utente fluida e intuitiva;

Silvia Soroldoni, Digital Consultant, modererà lo speech dando voce ai protagonisti del talk.

Il nostro intervento vuole raccontare una storia di successo, mettendo in luce come la sinergia tra WWF Italia, Boraso e Shopify Plus sia stata fondamentale nella realizzazione di un eCommerce performante e innovativo che ha consentito a WWF di raggiungere i suoi obiettivi.

Recap di cosa potrai scoprire:

Le differenze tra Shopify e Shopify Plus, e i vantaggi che quest'ultimo ha offerto a WWF Italia.
Le sfide tecniche principali nello sviluppo del progetto: l'integrazione della tecnologia Headless, la gestione della fatturazione e il passaggio dei dati a diversi fornitori.
Le soluzioni creative adottate per personalizzare il sito in base alle diverse tipologie di prodotto rendendo l’esperienza di acquisto semplice e senza attriti.

Ti aspettiamo al WMF24 di Bologna per approfondire il case study WWF Italia e scoprire come Boraso può aiutare la tua azienda a crescere.

Potrai incontrare il team di Boraso dal 13 al 15 Giugno presso il Padiglione 30, stand C27-D28 e confrontarti con i nostri esperti che saranno a tua disposizione per rispondere a tutte le tue domande e per illustrarti le potenzialità di Shopify.

Le differenze tra Shopify e Shopify Plus, e i vantaggi che quest'ultimo ha offerto a WWF Italia.
Le sfide tecniche principali nello sviluppo del progetto: l'integrazione della tecnologia Headless, la gestione della fatturazione e il passaggio dei dati a diversi fornitori.
Le soluzioni creative adottate per personalizzare il sito in base alle diverse tipologie di prodotto rendendo l’esperienza di acquisto semplice e senza attriti.

Ti aspettiamo al WMF24 di Bologna per approfondire il case study WWF Italia e scoprire come Boraso può aiutare la tua azienda a crescere.

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Sviluppo Siti eCommerce

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Strategie di Prompting per LLM: Zero Shot, Few Shot e Chain of Thought

23 Maggio 2024 by alberto.casu

Nel vasto mondo dell'Intelligenza Artificiale (AI) e dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLM), il termine "prompting" sta guadagnando sempre più rilevanza. Ma cos'è esattamente il prompting e perché è così cruciale per l'efficacia di questi modelli avanzati?

Il prompting può essere descritto come l'arte di formulare input testuali che guidano il modello AI verso la generazione di risposte desiderate. In altre parole, è il modo in cui "conversiamo" con l'AI, fornendogli indizi o contesti per ottenere le informazioni o i risultati di cui abbiamo bisogno. Questo processo è essenziale perché, nonostante la potenza e la sofisticazione dei LLM, come GPT-4 di OpenAI, il modo in cui vengono posti i quesiti può influenzare notevolmente la qualità e la precisione delle risposte generate.L'importanza del prompting risiede nella sua capacità di massimizzare le potenzialità dei modelli AI. Una formulazione corretta e strategica del prompt può fare la differenza tra una risposta generica e una risposta precisa e utile. Questo è particolarmente rilevante in contesti professionali, come il digital marketing, dove la capacità di ottenere informazioni accurate e pertinenti può tradursi in vantaggi competitivi significativi.

Nel corso di questo articolo, esploreremo tre tecniche fondamentali di prompting: Zero Shot Prompting, Few Shot Prompting e Chain of Thought Prompting. Analizzeremo come ciascuna di queste tecniche può essere utilizzata per migliorare le prestazioni dei modelli AI, esaminando vantaggi, svantaggi e applicazioni pratiche. Infine, condivideremo alcune best practices e daremo uno sguardo alle tendenze future nel campo del prompting, offrendo consigli pratici per i professionisti del digital marketing che desiderano ottimizzare l'uso dell'AI nelle loro strategie.

Prepariamoci quindi a entrare nel mondo affascinante del prompting, dove ogni parola conta e ogni frase può aprire nuove porte alla conoscenza e all'innovazione.

Cos'è lo Zero Shot Prompting?

Il Zero Shot Prompting si riferisce alla capacità di un modello di linguaggio di eseguire un compito senza avere esempi specifici forniti durante l'addestramento. Invece, il modello utilizza la conoscenza generale acquisita da un vasto corpus di dati per rispondere a nuovi compiti. Questo è possibile grazie alla capacità del modello di generalizzare e comprendere istruzioni basate solo su una descrizione del compito.

Vantaggi e Svantaggi

Lo Zero Shot Prompting offre numerosi benefici in termini di versatilità ed efficienza, ma presenta anche alcune limitazioni che possono influire sulla precisione e sulla pertinenza delle risposte.

Vantaggi dello Zero Shot Prompting:

Versatilità: Il modello può affrontare un'ampia gamma di compiti senza bisogno di addestramenti specifici.
Efficienza: Non è necessario addestrare il modello su ogni nuovo compito, risparmiando tempo e risorse.
Applicabilità Immediata: Permette di utilizzare il modello subito in contesti diversi senza ulteriori personalizzazioni.

Svantaggi dello Zero Shot Prompting:

Precisione Variabile: La mancanza di esempi specifici può portare a risposte meno accurate o dettagliate.
Dipendenza dal Prompt: La formulazione del prompt è cruciale; un prompt poco chiaro può portare a risposte meno pertinenti.

Esempi di Applicazione dello Zero Shot Prompting

Lo Zero Shot Prompting si rivela particolarmente efficace in una varietà di applicazioni dove la rapidità, la versatilità e l'adattabilità sono fondamentali. Questa tecnica trova ampio utilizzo in contesti dove la classificazione rapida e accurata di testi è essenziale per prendere decisioni informate e guidare azioni tempestive.

Ad esempio:

Classificazione del Sentimento: il modello può classificare il sentimento di un testo senza esempi specifici. Ad esempio, con il prompt "Classificare il testo come positivo, negativo o neutro: 'Penso che le vacanze siano ok.'", il modello risponderà "Neutro".

Cos'è il Few Shot Prompting

Il Few Shot Prompting è una tecnica di prompting in cui un modello di linguaggio viene fornito con un piccolo numero di esempi pertinenti all'interno del prompt. Questo approccio sfrutta pochi esempi per guidare il modello nel comprendere e rispondere a compiti specifici, migliorando la precisione delle risposte rispetto al Zero Shot Prompting.

Vantaggi e Svantaggi

Il Few Shot Prompting ha il vantaggio di rendere i modelli più adattabili e ridurre gli errori, ma comporta anche la necessità di creare esempi specifici, il che può richiedere tempo e sforzo.

Vantaggi del Few Shot Prompting:

Maggiore Precisione: Aggiungendo pochi esempi, il modello può generare risposte più accurate e contestualmente rilevanti.
Flessibilità: Permette al modello di adattarsi rapidamente a nuovi compiti con una minima quantità di dati di addestramento aggiuntivi.
Riduzione degli Errori: Fornire esempi specifici aiuta a ridurre ambiguità e fraintendimenti da parte del modello.

Svantaggi del Few Shot Prompting:

Necessità di Esempi: Richiede la creazione e l'inserimento di esempi pertinenti, che possono richiedere tempo e sforzo.
Limitazioni nella Varietà: La qualità e la varietà degli esempi possono influenzare significativamente la performance del modello.

Esempi di Applicazione del Few Shot Prompting

Il Few Shot Prompting si rivela particolarmente efficace in una vasta gamma di applicazioni dove la precisione e la contestualità delle risposte sono cruciali.

Ecco alcuni esempi:

Generazione di Contenuti. Nel digital marketing, il Few Shot Prompting può essere utilizzato per creare descrizioni di prodotti più dettagliate. Ad esempio, fornendo alcuni esempi di descrizioni di prodotti simili, il modello può generare testi coerenti e pertinenti per nuovi prodotti.
Supporto Clienti. In ambito di supporto clienti, un modello può essere istruito a rispondere a domande frequenti con risposte precise. Ad esempio, includendo esempi di risposte a domande simili nel prompt, il modello può fornire risposte più accurate e utili ai clienti.
Classificazione di Testi. Per la classificazione di testi, il Few Shot Prompting può migliorare la precisione. Ad esempio, fornendo alcuni esempi di frasi con etichette di sentimenti (positivo, negativo, neutro), il modello può classificare nuovi testi in modo più accurato.

Cos'è il Chain of Thought Prompting

Il Chain of Thought Prompting è una tecnica avanzata in cui il modello di linguaggio viene guidato a sviluppare una sequenza logica di pensieri per arrivare a una soluzione. Questa tecnica permette al modello di suddividere un problema complesso in passaggi più piccoli e gestibili, migliorando così la coerenza e la precisione delle risposte.

Vantaggi e Svantaggi

Se da un lato il Chain of Thought Prompting migliora ulteriormente la qualità delle risposte, dall’altro richiede un maggior effort e può aumentare il tempo di risposta.

Vantaggi del Chain of Thought Prompting:

Coerenza Logica: Favorisce risposte più strutturate e logiche, soprattutto per problemi complessi.
Migliore Comprensione: Aiuta il modello a comprendere meglio la natura dei problemi, fornendo risposte più dettagliate e accurate.
Applicazioni Complesse: Ideale per compiti che richiedono più passaggi o ragionamenti elaborati.

Svantaggi del Chain of Thought Prompting:

Richiede Pianificazione: La formulazione del prompt deve essere attentamente pianificata per guidare il modello attraverso i passaggi logici.
Aumento del Tempo di Risposta: La generazione di risposte può richiedere più tempo, poiché il modello elabora una sequenza di pensieri.

Esempi di Applicazione del Chain of Thought Prompting

Il Chain of Thought Prompting si rivela particolarmente efficace in una varietà di contesti dove è necessario delineare passaggi logici e pianificare strategie dettagliate. Questa tecnica trova ampio impiego in settori che richiedono una strutturazione precisa dei pensieri e una pianificazione sequenziale.

Ecco alcuni esempi:

Risoluzione di Problemi Matematici. Il Chain of Thought Prompting è particolarmente utile nella risoluzione di problemi matematici. Ad esempio, per risolvere un problema complesso, il prompt può guidare il modello attraverso i passaggi intermedi:

Prompt: "Risolvere il seguente problema passo dopo passo: Se Maria ha 5 mele e ne compra altre 3, quante mele ha in totale? Primo passo: Contare le mele iniziali. Secondo passo: Aggiungere le nuove mele."

Output: "Maria ha inizialmente 5 mele. Dopo aver comprato altre 3 mele, ha in totale 8 mele."

Scrittura di Codice. Nella programmazione, questa tecnica può essere utilizzata per scrivere codice in modo più strutturato. Il prompt può guidare il modello attraverso la logica di un algoritmo, descrivendo ogni passaggio necessario.
Pianificazione di Strategie di Marketing. Nel digital marketing, il Chain of Thought Prompting può essere utilizzato per pianificare campagne complesse. Ad esempio, il prompt può guidare il modello a suddividere la strategia in passaggi come l'analisi del mercato, la definizione degli obiettivi, e la pianificazione delle tattiche.

Sfruttare al meglio il Prompting per AI: Scegli la Tecnica Giusta

Le tecniche di prompting - Zero Shot, Few Shot e Chain of Thought - rappresentano strumenti potenti e versatili nell'ambito dell'Intelligenza Artificiale e dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLM).

In breve:

Zero Shot Prompting consente ai modelli di affrontare nuovi compiti senza esempi specifici, offrendo versatilità ed efficienza.
Few Shot Prompting migliora la precisione aggiungendo pochi esempi, rendendo il modello più adattabile a contesti specifici.
Chain of Thought Prompting guida il modello attraverso una sequenza logica di pensieri, ideale per problemi complessi che richiedono ragionamenti strutturati.

Ogni tecnica ha i suoi vantaggi e svantaggi, ma tutte contribuiscono a massimizzare le capacità dei modelli di linguaggio, rendendoli strumenti indispensabili per il digital marketing e altre applicazioni.

Per ottenere i migliori risultati, è fondamentale formulare i prompt con attenzione e strategia, sfruttando le best practices e rimanendo aggiornati sulle tendenze future nel campo del prompting. Con una comprensione approfondita e l'uso efficace di queste tecniche, i professionisti del digital marketing possono ottimizzare le loro strategie e sfruttare appieno il potenziale dell'AI.

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