Strumenti e strategie AI per personalizzare l’esperienza utente

Cosa troverai in questo articolo. L’intelligenza artificiale può trasformare in positivo l’esperienza utente analizzando dati e comportamenti per offrire contenuti e consigli su misura, come suggerimenti di prodotti basati sulla cronologia di navigazione o raccomandazioni di film e serie TV in base agli interessi. Algoritmi avanzati adattano in tempo reale interazioni e strategie di marketing, garantendo coerenza su ogni canale, dal sito web alle app e alle email. Questi esempi di personalizzazione sono utili perché aumentano l’engagement, facilitano le decisioni d’acquisto e migliorano la soddisfazione del cliente. Inoltre, l’uso di piattaforme integrate consente alle aziende di ottimizzare risorse e costi, pur mantenendo attenzione a tematiche cruciali come privacy e bias nei modelli.

L’intelligenza artificiale non serve solamente per generare contenuti od ottenere risposte dettagliate a quesiti complessi che richiederebbero, normalmente, numerose ricerche distinte sui motori di ricerca: essa può essere integrata nella UX di un sito web per costruire esperienze più personalizzate e così aumentare engagement, conversioni e soddisfazione complessiva degli utenti. Approfondiamo il tema in questo articolo.

Che cos’è la personalizzazione della UX con l’AI

Abbiamo più volte affrontato, su questo blog, il tema di come l’intelligenza artificiale possa rappresentare un prezioso strumento per il successo delle pratiche di marketing. In particolare, l’AI ha stravolto le aspettative dei clienti, abituandoli a fornire loro risposte e contenuti con un livello altissimo di personalizzazione. A causa di quanto a fondo si è radicata tale abitudine, ogni qualvolta l’aspettativa degli utenti non venga rispettata ciò si traduce in un marcato senso di frustrazione e insoddisfazione: nella battaglia per le conversioni, quindi, dotarsi di strumenti AI è diventato essenziale per mantenersi competitivi rispetto alla concorrenza.

L’AI può essere implementata nella propria strategia di marketing in base ai propri obiettivi commerciali e al proprio settore di riferimento. Un esempio, immediatamente comprensibile in quanto vicino alla quotidianità di ognuno di noi, ci viene dai suggerimenti di acquisto offerti dai più grandi e famosi marketplace online in base alla cronologia di navigazione e degli ordini degli utenti: usando questi dati, l’acquirente vede consigliarsi prodotti vicini ai propri gusti e bisogni, sia in tempo reale tramite la normale navigazione sul sito sia tramite modalità asincrone come l’invio di email pubblicitarie personalizzate.

Lo stesso concetto, comunque, può essere esteso dal mondo del commercio al dettaglio e applicato a una grande varietà di contenuti e siti web: le piattaforme che permettono di fruire di serie TV e film on demand, ad esempio, sfruttano proprio l’intelligenza artificiale per consigliare ai propri abbonati i contenuti da vedere. Nell’ambito dell’educazione, invece, l’AI può produrre contenuti didattici su misura in base al progresso e alle difficoltà dello/a studente e fornire un feedback dettagliato sulle sue prestazioni; in finanza, potrebbe generare consigli basati sugli obiettivi dell’investitore e sulle condizioni attuali del mercato, adattandoli, in tempo reale, a ogni mutazione dei fattori analizzati.

Come avviene la personalizzazione della UX con l’AI

La personalizzazione dell’esperienza utente si serve di machine learning, AI generativa e modelli di linguaggio naturale per raccogliere i dati relativi al comportamento, le preferenze e le interazioni degli utenti e dunque metterli in relazione con il contesto in cui avviene ogni scambio: il luogo, l’orario, il tipo di dispositivo utilizzato e così via.

L’AI permette poi di districare questa matassa indifferenziata di dati raggruppando gli utenti in segmenti dalle caratteristiche simili e produrre consigli, riguardo ai prodotti, i servizi e i contenuti da erogare, che siano allineati alle loro preferenze. Tale processo viene ripetuto continuamente in modo da evolversi di pari passo con le necessità e i desideri espressi dagli utenti.

Esempi di personalizzazione della UX con l’AI

L’intelligenza artificiale può essere sfruttata per personalizzare l’esperienza utente in molti modi diversi. Ricapitoliamo i principali:

• Raccomandazioni personalizzate di prodotti basate sull’analisi dei dati utente;
• Chatbot alimentati da IA, utilizzati per fornire un’assistenza clienti efficiente, rapida e fluida con un costo vicino allo zero;
• Contenuti intelligenti, ossia personalizzati in base agli interessi del singolo individuo; può trattarsi di email, articoli e altri media;
• Targeting pubblicitario mirato;
• Prezzi dinamici, adeguati in tempo reale in base a domanda e offerta;
• Personalizzazione predittiva, vale a dire un’anticipazione delle esigenze dell’utente tramite analisi dei dati storici;
• Personalizzazione omnicanale per garantire un’esperienza coerente su tutti i punti di contatto;
• Creazione di contenuti di marketing personalizzati con IA generativa;
• Personalizzazione della formazione e sviluppo del personale con IA.

Quali benefici può apportare la personalizzazione della UX con l’AI

La personalizzazione dell’esperienza di navigazione permette dunque di aumentare i punti di contatto fra chi vende e i potenziali acquirenti, ossia di sfruttarli al massimo. Personalizzare la UX significa innanzitutto dare l’impressione al compratore di essere l’interlocutore privilegiato e diretto del venditore, il centro di un’esperienza costruita attorno a e appositamente per lui.

Anche qualora questo dialogo non si risolva in una conversione immediata, si instaurerà comunque una relazione positiva con il brand, basata su fiducia e trasparenza, terreno fertile per future conversioni o per un efficace passaparola, anch’esso foriero di ulteriori conversioni.

L’aumento delle vendite e degli introiti, anche attraverso le pratiche di upselling e cross selling che l’AI permette di mettere in atto in misura ancora più estensiva, non è però l’unico vantaggio dell’intelligenza artificiale. Personalizzare la UX in tempo reale comporta infatti anche un aumento del coinvolgimento degli utenti, che saranno invogliati a trascorrere più tempo sul sito web.

Inoltre, ciò che è possibile ottenere in termini puramente numerici attraverso l’AI è qualcosa di mai visto prima: la capacità di pensare, applicare e adattare strategie di marketing in base a dati in tempo reale non solo automatizza l’iter decisionale, ma permette di fare il “lavoro sporco” – ad esempio generare copy e visual per decine di nuovi annunci – in tempi notevolmente più ristretti. Ciò si traduce in un deciso risparmio sui costi di gestione e nella possibilità di utilizzare le risorse umane dell’azienda per altri tipi di attività o in aree produttive.

Inoltre, l’AI permette di prevedere comportamenti d’acquisto futuri sulla base dei dati in suo possesso in una maniera molto più granulare e oggettiva di quanto potrebbe fare un essere umano, permettendo alle aziende di prendere decisioni, rispetto agli investimenti da fare o alla direzione commerciale generale da intraprendere, decisamente più informate.

Come iniziare a usare la personalizzazione tramite AI

Poiché l’intelligenza artificiale si fonda sui dati, il primo passo per cominciare a utilizzarla all’interno della vostra strategia di marketing è quello di costruire una base di dati solida, ricavando informazioni sia tramite i dati interni al vostro sito sia tramite dati di terze parti. Ciò comporta generalmente un investimento di partenza abbastanza significativo, non solo per assumere le risorse umane che dovranno lavorare sullo sviluppo dei vostri sistemi ma anche per acquistare le macchine adatte a gestire e archiviare moli di dati così elevate.

Un’ulteriore esigenza è quella della privacy: gli utenti non sono più disposti a rinunciare alla protezione dei propri dati in nome della personalizzazione estrema della loro esperienza d’acquisto ed è dunque essenziale informare con puntualità, professionalità e trasparenza gli utenti sul tipo di dati raccolti dal sito, oltre a essere in grado di fornire loro rassicurazioni valide sulle misure adottate per proteggere tali dati dagli hacker.

La comunicazione chiara con gli utenti riguardo al modo in cui i loro dati vengono utilizzati è essenziale, così come la selezione di modelli di IA robusti e adatti agli obiettivi aziendali, aggiornati regolarmente per migliorarne l’accuratezza. Infine, è cruciale allineare le strategie di personalizzazione con gli obiettivi di business, creando una roadmap che garantisca che il prodotto finale generi valore e contribuisca alla crescita e alla redditività dell’azienda. Vediamo più nel dettaglio questi temi.

La scelta del modello giusto

L’adozione dell’intelligenza artificiale per la personalizzazione dell’esperienza utente non può prescindere da una selezione accurata del modello più adatto alle esigenze specifiche dell’azienda. Non esiste, infatti, una soluzione universale: è anzi fondamentale valutare attentamente le dimensioni, le prestazioni e i rischi associati a ciascuna opzione.

Questo processo richiede un approccio strategico e iterativo, che inizia con l’identificazione chiara dei casi d’uso, ovvero individuando gli obiettivi da raggiungere attraverso la personalizzazione e quali siano le interazioni con l’utente che si desidera ottimizzare. Ecco alcuni esempi di obiettivi che si possono raggiungere attraverso la personalizzazione dell’esperienza utente:

• Aumento delle vendite raccomandando prodotti o servizi pertinenti agli interessi e alle esigenze di ciascun utente, offrendo promozioni personalizzate per incentivare gli acquisti e semplificando il processo di acquisto, adattandolo alle preferenze individuali;
• Miglioramento dell’engagement attraverso contenuti personalizzati, come articoli, video o offerte, che siano di interesse per ciascun utente, ma anche esperienze interattive personalizzate come quiz o sondaggi o ancora tramite l’invio di notifiche personalizzate per informare gli utenti su novità o aggiornamenti rilevanti;
• Fidelizzazione dei clienti con un’assistenza personalizzata, rapida ed efficiente, programmi fedeltà e comunicazioni personalizzate per celebrare eventi speciali, come compleanni o anniversari;
• Ottimizzazione dell’esperienza utente con la personalizzazione dell’interfaccia utente, adattandone contenuti e funzionalità alle preferenze alle esigenze specifiche di ciascun utente.

Una volta definiti i casi d’uso, è possibile passare alla valutazione delle opzioni disponibili, considerando non solo l’accuratezza del modello, ma anche la sua affidabilità, la velocità di elaborazione e i costi associati. La fase di test è altrettanto cruciale: è necessario verificare sul campo le prestazioni del modello, valutando la qualità dell’output e la sua capacità di adattarsi alle diverse situazioni con il miglior rapporto costo-beneficio.

La gestione dei rischi come pilastro di un’IA responsabile

L’implementazione dell’intelligenza artificiale per la personalizzazione dell’esperienza utente comporta, come accennavamo, la gestione di rischi specifici legati soprattutto alla privacy dei dati e alla sicurezza delle informazioni.

La trasparenza nell’uso dei dati è fondamentale per costruire un rapporto di fiducia con gli utenti: è necessario informarli in modo chiaro e completo su quali dati vengono raccolti, come vengono utilizzati e quali misure vengono adottate per proteggerli da eventuali violazioni. Questo si traduce nell’implementazione di:

• un’informativa sulla privacy chiara e facilmente accessibile, redatta in un linguaggio semplice e organizzata in sezioni logiche che spieghino quali dati vengono raccolti, come vengono utilizzati, con chi vengono condivisi e quali diritti spettano agli utenti;
• un consenso informato, ottenuto tramite opzioni chiare e inequivocabili, essenziale prima di procedere alla raccolta e all’utilizzo dei dati;
• notifiche tempestive e avvisi in tempo reale per informare gli utenti di eventuali modifiche o dell’utilizzo di tecnologie di tracciamento;
• una pagina di gestione delle preferenze che offra agli utenti il controllo sulle proprie impostazioni di privacy;
• una comunicazione proattiva tramite blog, social media o newsletter che rafforzi la trasparenza.

Allo stesso tempo, è essenziale adottare meccanismi di controllo rigorosi, che garantiscano un utilizzo responsabile ed etico dei modelli. Questo implica la definizione di politiche e procedure chiare, la formazione del personale e l’implementazione di strumenti e procedure di monitoraggio.

Un’attenzione particolare deve essere rivolta alla mitigazione dei bias, che possono compromettere l’equità e l’affidabilità dei modelli. La scelta di modelli che offrano trasparenza sulla loro metodologia di addestramento è un passo importante in questa direzione.

Ottimizzazione dei costi e implementazione

L’adozione dell’intelligenza artificiale per la personalizzazione dell’esperienza utente richiede anche un’attenta valutazione dei costi associati. Modelli più grandi e costosi non sempre garantiscono un ritorno sull’investimento superiore; in molti casi, è possibile ottenere prestazioni elevate anche con modelli più piccoli e convenienti, sfruttando tecniche di ottimizzazione/addestramento dei prompt.

La scelta del metodo di implementazione (on-premise, cloud o ibrido – vedi le FAQ per maggiori dettagli) influisce significativamente sui costi e sui requisiti infrastrutturali. È quindi fondamentale valutare attentamente le diverse opzioni, tenendo conto delle esigenze specifiche dell’azienda e delle risorse disponibili.

Piattaforme integrate: perché sono utili

Per sfruttare appieno il potenziale dell’intelligenza artificiale per la personalizzazione dell’esperienza utente, le aziende necessitano di piattaforme di AI e dati robuste e integrate. Un ecosistema completo di strumenti e servizi consente infatti alle aziende di accelerare l’innovazione e di ottenere risultati concreti, semplificando notevolmente il processo di implementazione dell’IA, riducendo i costi e i tempi di sviluppo.

Riassumendo: le domande più comuni sull’AI per la personalizzazione della UX

Concludiamo questo approfondimento con una serie di FAQ su come usare l’AI per personalizzare l’esperienza degli utenti. Se non trovate risposta alla vostra domanda, scriveteci: saremo felici di chiarire tutti i vostri dubbi e arricchire ulteriormente questo contenuto grazie alle vostre segnalazioni.