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Far crescere il brand con la Conversational Intelligence

Prova la nostra Conversation Cluster!

Intelligenza conversazionale: definizione

Che cos'è l'intelligenza conversazionale? Ad oggi il social listening riguarda prettamente l’analisi dei dati: raccogliere, interpretare e agire sui dati provenienti da social media, blog, siti di notizie, ecc. su larga scala, per creare insight che possano essere utili.

Ciò che viene trascurato in questo processo è l'aspetto sociale (appunto) dei social media. Le persone non si prefiggono di creare dati. Al contrario, loro vogliono:

  • Conversare
  • Condividere esperienze comuni
  • Mostrare entusiasmoi per i grandi servizi
  • Lamentarsi quando le cose non vanno

L'intelligenza conversazionale va più in profondità del social listening. È una nuova metodologia, o euristica, che trasforma le conversazioni quotidiane in intelligenza attiva, che i brand possono utilizzare in qualunque momento per ottimizzare la loro strategia digitale. Non si basa solamente sui dati provenienti dai social, ma anche su una vasta gamma di fonti provenienti da tutta l'azienda. L’intelligenza conversazionale permette di creare un’unica fonte di informazioni per il brand

Prima di poter apprezzare appieno i vantaggi dell'intelligenza conversazionale dobbiamo considerare i problemi che le imprese devono affrontare quando gestiscono i dati dei consumatori.

Data dystopia: produciamo troppi dati? 

Si prevede che nel mondo verranno generati circa 44 Zettabyte di dati nel 2020. Un numero così grande da risultare incomprensibile. Sono 176 unità flash di dati (32MB) per ogni persona sul pianeta.

Grafico dati sull'intelligenza conversazionale

Uno sguardo su "un giorno in dati" mostra come facciamo a crearne così tanti. l'infografica è di Raconteur. Puoi trovarne una versione in alta risoluzione qui.

Siamo sull'orlo del collasso informatico. Per le compagnie gestire tutte le informazioni sul loro brand, gli utenti, il mercato, i prodotti, le campagne, i concorrenti, i canali e altro ancora, sta diventando una sfida significativa.

Questo tema è in prima linea nelle sfide per il business da diversi anni. Le imprese focalizzate sulla trasformazione digitale si sono impegnate nella ristrutturazione della loro tecnologia per gestire grandi flussi di dati in modo più efficace. Con l'ascesa di COVID-19 e le relative conseguenze economiche, questa trasformazione tecnologica è oggi essenziale per il successo in futuro. Il 75% dei CEO di Fortune 500 afferma che la pandemia ha accelerato gli sforzi di trasformazione tecnologica della loro azienda.

Le sfide dell’enterprise data, o dati aziendali

I grandi dati, e la tecnologia necessaria per gestirli in modo efficace, comportano diverse sfide per le imprese. Vediamo di seguito quali.

Sfida: i silo di dati

Sebbene i silo di dati non siano una novità, causano ancora oggi una divisione significativa tra i reparti delle aziende, con dati che rimangono inutilizzati o segmentati l’80% delle volte.

Ciò porta ogni reparto a creare profili ed a  processare i dati sulla base delle informazioni di cui dispongono. Un processo che comporta discussioni, incongruenze e, nel peggiore dei casi, decisioni sbagliate in situazioni critiche.

Sfida: l’inaccessibilità dei dati

I silo di sati conducono a dati gate-kept: anziché rendere accessibili i dati agli utenti (i quali dovrebbero essere in prima linea), questi vengono bloccati. Ciò potrebbe essere dovuto a:

  • Troppi silo di dati (vedi sopra).
  • Un collo di bottiglia nella gestione dei dati da parte di dipartimenti di analisi piccoli.
  • Mancanza di know-how sul piano tecnico quando si tratta di comprendere i dati.

Sebbene la richiesta di dati sia presente, una fonte di dati accessibile e comprensibile non è sempre disponibile. Oltre il 50% dei manager ritiene che la propria attività non tratti i dati come una vera e propria risorsa.

Sfida: incapacità di attuare un processo decisionale basato sui dati

Sappiamo tutti quanto sia importante affidarsi ad un processo decisionale basato sui dati. Le aziende con strategie improntate sui dati ottengono un ROI - ritorno sull’investimento - fino a 8 volte superiore rispetto a quelle che non ne dispongono. La parte difficile è nella fase decisionale.

Il problema qui è identificare ciò che dovrebbe effettivamente essere misurato nel business. Molte aziende continuano a misurare solamente perché sono in grado di farlo. Il 72% dei marketer si concentra principalmente sulla raccolta di informazioni, anziché concentrarsi sulla trasformazione dei dati in azioni concrete.

La paura di smarrirsi porta a un monitoraggio dei dati irrilevante, focalizzato sulla vanità rispetto alle metriche di impatto per il business. Il che porta a una mancanza di comprensione e a sistemi non scalabili. Questo disguido riguardo ciò che dovrebbe essere raccolto e misurato, senza un chiaro quadro di riferimento per il successo ed impedisce ai brand di raggiungere il loro pieno potenziale, inibendo la crescita.

Sfida: un quadro digitale in continua evoluzione

La tecnologia si sta sviluppando in modo esponenziale, portando maggiori opportunità sia ai brand che ai consumatori. Si stima che nel 2020 ci saranno circa 3,6 miliardi di utenti di social media in tutto il mondo; si prevede inoltre un aumento del 22,5% nei prossimi 5 anni. Combinate ciò con altri cambiamenti tecnologici (come 5G, VR e AR) e possiamo capire come la tecnologia sarà molto diversa nei prossimi anni.

Rimanere competitivi in questo campo comporta un costo enorme per la produttività, con un significativo fattore di rischio.

Da dove viene l’intelligenza conversazionale?

L'intelligenza conversazionale è uno sviluppo di come i brand comprendono i loro consumatori, creato per il futuro della trasformazione digitale. Un’evoluzione del modus operandi adottato dai brand, aggiornato per il 21° secolo.

  • Ricerche di mercato tradizionali: prima dei media digitali e dei social media, le aziende si affidavano a sondaggi, interviste e focus group per raccogliere opinioni e percezioni intorno al loro brand. Questi strumenti sono utili ancora oggi per raccogliere insight di nicchia, tuttavia non sono in tempo reale e spesso risultano essere parziali. Il che ha portato a...
  • Ricerche di marketing digitale: grazie a soluzioni istantanee e basate sulla tecnologia, oggi i brand possono ottenere un feedback dai clienti sia indirettamente dalle conversazioni attraverso il social listening, sia direttamente attraverso sondaggi web e panel online.

Ma tutto ciò ha portato all'aumento dei dati relativi al brand e alla necessità di numerose piattaforme per il monitoraggio di questi. Fino a quando non è arrivata la...

  • Intelligenza conversazionale. Si tratta di una soluzione unica per gestire tutti dati, comprese le tradizionali ricerche di mercato, il social listening e anche i dati proprietari, dalle chiamate al servizio clienti ai chatbot. L'intelligenza conversazionale mette tutti i vostri dati in un unico posto e vi permette di comprenderli in modo più efficace.

Intelligenze conversazionale come fonte di dati

L'intelligenza conversazionale combina i dati da ogni parte della compagnia in un unica fonte facilmente accessibile.

Come l’intelligenza conversazionale risolve i 4 problemi delle imprese

Integrare  tutti i dati è un passo in avanti verso la soluzione delle sfide aziendali. Ma questo è solo l'inizio. Anche il modo di gestire, mettere in pausa e comprendere i dati dovrebbe evolvere. L'intelligenza conversazionale ti aiuta inoltre a tradurre questi dati appena raccolti in una risorsa utilizzabile in tutto il tuo brand.

Ecco come può essere utilizzata per risolvere i 4 problemi aziendali:

Soluzione: sbarazzarsi dei silo di dati

Avere una fonte unica di dati significa non avere più bisogno del gate-keeping. Tutti i membri del team possono accedere agli stessi dati per rendere il loro ruolo più difficile. Anche se non significa semplificare i dati.

Al contrario, la segmentazione dei dati fornisce dashboard personalizzate e report mirati all'utente. Assicurando che ogni membro del personale abbia gli insight esatti di cui ha bisogno, dal livello base fino alla C-Suite. Ciò promuove la creazione di una cultura aziendale basata sui dati e sul corretto utilizzo di questi.

Soluzione: abilitare le decisioni basate sui dati

Una cosa è disporre di dati accessibili; un'altra è avere dati comprensibili.

L'intelligenza conversazionale riguarda la comprensione delle conversazioni su grande scala: prendere i grandi dati e trasformarli in insight utilizzabili. Si tratta di sfruttare al massimo il machine learning per segmentare automaticamente le informazioni, consentendo lo smistamento di milioni di conversazioni per poi evidenziare quelle più preziose.

Anche le visualizzazioni potenti sono fondamentali. E’ importante convertire i dati delle conversazioni in storie visive, che possano essere rapidamente riviste e comprese, in modo da  consentire all'utente di individuare correlazioni, trend ed insight.

Grafico sulla conversation cluster

La Conversation Cluster è uno strumento di visualizzazione facile da usare che ti permette di scoprire, capire e visualizzare facilmente il contesto attorno a determinati argomenti.

Soluzione: preparare le compagnie per il futuro del big data

L'intelligenza conversazionale è una parte fondamentale nella strategia delle aziende che vogliono sviluppare la loro maturità digitale. Questo processo di continuo miglioramento aiuta le aziende a prepararsi all'evoluzione del panorama tecnologico.

Poiché l'intelligenza conversazionale è una mentalità adattabile, progettata per incorporare l'uso crescente dei dati, ha la flessibilità necessaria per crescere nel tempo. Se emerge una nuova fonte di dati critici, essa può essere rapidamente incorporata nei processi consolidati. Utilizzando l'apprendimento automatico al suo interno, consente la scalabilità a livello aziendale.

Cosa può fare l'intelligenza conversazionale per il tuo brand

Finora abbiamo guardato all'intelligenza conversazionale a grandi linee. Ma per quali cambiamenti d'impatto può essere usata per il vostro brand, in questo momento? Ecco i 4 principali use case che si possono sviluppare attraverso questo tipo di monitoraggio evoluto.

Gestione delle campagne

L'integrazione di tutti i dati analitici della vostra campagna, inclusi dati proprietari, paid ed earned, con altri dati relativi alle vendite, aiuta a monitorare i risultati della vostra campagna in tempo reale. Così potete vedere come le campagne influenzano direttamente le conversazioni dei consumatori.

Hai creato rumore sui social media? I consumatori hanno recepito il tuo messaggio chiave? Stai migliorando il messaggio relativo all’acquisto, oppure le vendite stanno diminuendo?

Quando i budget sono ristretti ciò permette di ottimizzare le campagne più velocemente, in modo da poter concentrare la spesa su ciò che funziona e tagliare ciò che non funziona.

La voce del cliente

Il monitoraggio della voce del cliente (VoC - voice of customer ) è una tecnica di analisi che fornisce ai brand una comprensione completa delle esigenze e dei desideri del cliente, analizzandone il feedback. Ciò ti permette di colmare il divario tra le aspettative dei clienti e l'esperienza di acquisto reale.

L'intelligenza conversazionale permette la comprensione dell'aspetto umano della VoC riunendo i dati dei clienti da ogni parte dell'azienda e mettendoli insieme in un unico quadro completo.

Grafico sull'uso dell'intelligenze conversazionale

Come l'intelligenza conversazionale può essere usata per allocare i dati per completare la tua VoC.

Market intelligence - intelligenza di mercato

La market intelligence aiuta il processo decisionale quando si tratta di sviluppare e far crescere un'azienda. Dal cogliere le opportunità con nuovi prodotti o iniziative, all'aumentare la quota di mercato del vostro brand,  finanche allo sviluppo di strategie per espandersi in nuovi segmenti di mercato. Ciò include la customer intelligence e le category insight

Questo processo spesso si basa su tendenze e previsioni (prevedere un gap nel mercato prima dei vostri concorrenti, ad esempio). L'intelligenza conversazionale, supportata dall'apprendimento avanzato delle macchine, crea un quadro pressoché completo. Rende più facile e veloce per le persone individuare queste tendenze di modo che possano agire per prime.

Reputation risk - rischio di reputazione

Le crisi del brand possono provenire da ogni dove; campagne di marketing ingannevoli, prodotti difettosi, lamentele da parte dei clienti, fake news, influencer consigliati male, o persino messaggi inappropriati provenienti dalla C-Suite; ogni cosa può potenzialmente causare un disastro.

L’intelligenza conversazionale permette di monitorare tutti gli aspetti del tuo brand, con il supporto dell’apprendimento automatico per segnalare i problemi prima che degenerino. Inoltre, se una crisi colpisce potrai avere da subito tutte le informazioni attorno al tuo brand per gestire la situazione immediatamente, per assicurarti che la tua risposta sia celere ed adeguata.

Perché Talkwalker investe sull’intelligenza conversazionale

“Il potere di capire cosa dicono i consumatori, dove lo dicono e perché.”

La piattaforma di Talkwalker è progettata per un’intelligenza conversazionale avanzata, supportata da continui investimenti nel machine learning; è stata creata da zero per soddisfare le crescenti esigenze dei brand di tutto il mondo, fornendogli il più alto livello di raccolta dati e visualizzazioni intuitive.

La piattaforma di Talkwalker è in grado di :

  • Comprendere le conversazioni nel loro contesto analizzando i dati dei social, dei media, dei clienti e dei consumatori; tutto in un unico posto.
  • Tradurre le conversazioni in intuizioni utilizzabili attraverso l'analisi guidata dall'intelligenza artificiale.
  • Risolvere gli use cases aziendali attraverso metodologie collaudate e strutture flessibili.
  • Evolvere di pari passo al tuo brand e le sue necessità, in quanto partner affidabile

Per scoprire di più come la tua azienda può affidarsi sull’intelligenza conversazionale in tutti i versanti del tuo business, richiedi una demo gratuita della nostra Conversation Cluster qui in basso.

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