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Technoretail - Vantaggi e precauzioni dell’AI per la fidelizzazione dei clienti
Tra i principali vantaggi dell'utilizzo dell'AI generativa c'è la maggiore personalizzazione e fidelizzazione del cliente
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Vantaggi e precauzioni dell’AI per la fidelizzazione dei clienti

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- Gartner AI - Medallia approccio prudente - Medallia fidelizzazione

Da un recente sondaggio pubblicato da Gartner è emerso che il 38% dei manager intervistati considera la customer experience e la fidelizzazione del cliente come i principali obiettivi dei loro investimenti in AI generativa.

I vantaggi di queste tecnologie nel supporto dei progetti di Cxm sono numerosi, come evidenziano gli esperti di Medallia, leader globali nelle soluzioni per la gestione della customer experience. Tra i principali c’è il potenziamento del riconoscimento e della segmentazione dei clienti, la maggiore personalizzazione e conseguente fidelizzazione, la migliore service experience, l’apprendimento continuo e il supporto all’efficienza operativa.

Nonostante i benefici e l’entusiasmo per questa tecnologica, Medallia evidenzia la necessità di un approccio prudente. Come nel caso di ogni innovazione in evoluzione, è importante non sottovalutare alcuni pain point che ne possono condizionare un utilizzo accurato, etico e sostenibile, a cominciare dagli standard sulla privacy. Prima di implementare qualsiasi modello di intelligenza artificiale, è essenziale considerare la privacy e la sicurezza dei dati di formazione, in particolare quelli contenenti informazioni di identificazione personale (Pii). Questa attenzione vale doppiamente per i modelli di intelligenza artificiale open source, dal momento che rappresentano rischi particolari per la privacy e la sicurezza dei dati a causa della vulnerabilità creata dall’accesso aperto al codice sorgente, all’uso di librerie di terze parti e alle carenze di controllo sulla condivisione e distribuzione.

I modelli di AI generativa sono inoltre particolarmente suscettibili ai pregiudizi, perché sono progettati per imparare da grandi set di dati e produrre previsioni o raccomandazioni basate su informazioni la cui accuratezza non è scontata. Di conseguenza, le aziende dovrebbero assicurarsi che queste soluzioni siano addestrate e ottimizzate su un insieme di dati demografici, culturali e di altri variabili il più possibile diversificato e rappresentativo, quanto meno della propria base clienti.

Fare domande a ChatGpt come singolo individuo è una cosa, ben altro è applicare l’AI generativa a decine o centinaia di milioni di record in tutta l’azienda. È quindi importante capire quali costi questa implementazione comporta e se questo costo è giustificato da un ritorno economico.

Le aziende possono sfruttare l’AI conversazionale per generare comunicazioni simili a quelle umane o inviare messaggi personalizzati, ma è necessario anche garantire che questi contenuti siano coerenti con i valori e il posizionamento del marchio e, non da ultimo, con i programmi e gli obiettivi di Cxm già definiti.

Le tecnologie per la gestione della CX generano un impatto maggiore se adottate dall’intera organizzazione. Tuttavia l’AI generativa può essere difficile da implementare su larga scala perché può essere vissuta dall’organizzazione come ostile. La condivisione del progetto in cui sarà impiegata e degli impatti possibili con le diverse aree aziendali è quindi centrale.

Questo campo dell’intelligenza artificiale ha il potenziale per aiutare le aziende a generare contenuti personalizzati e coinvolgenti e migliorare l’esperienza dei clienti – commenta Joanna Moser, senior director data & analytics di Medalliama è importante allontanarsi dall’effetto moda e concentrarsi su come la tecnologia possa concretamente tradursi in benefici concreti per i clienti e per il conto economico”.

       
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