Selligent: cresce il ruolo della Marketing Automation per capire la shopping experience

Selligent: cresce il ruolo della Marketing Automation per capire la shopping experience

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Nello scenario attuale, migliorare sia la soddisfazione che la fidelizzazione dei clienti è una fondamentale priorità di business: stando ai dati di una recente ricerca condotta da IDC, il 61% delle imprese italiane, nell’ambito delle proprie iniziative di innovazione e trasformazione digitale, si orienta verso un approccio “customer-centric”.

Focalizzarsi sul consumatore senza mai perderlo di vista attraverso il suo viaggio omnichannel, sempre più frammentato e digitalizzato, in modo da offrirgli l’esperienza che richiede e con aspettative estremamente più elevate rispetto al passato, di fatto, rende necessario adottare strumenti e piattaforme evolute capaci di valorizzare i dati e di automatizzare i processi di marketing, per accedere a segmentazioni mirate, fornire promozioni e consigli iper-personalizzati e, infine, garantire esperienze “one-to-one”.

In tale contesto, diventano fondamentali le piattaforme di Marketing Automation, in grado di ottimizzare l’ingente quantità di dati disponibili sui clienti, sempre più evolute verso modelli basati sull’Artificial Intelligence (AI) e sul Machine Learning (ML): infatti, IDC stima che, nel 2020, il 15% delle aziende a livello globale utilizzerà in maniera rilevante l’Intelligenza Artificiale proprio nei processi di marketing sia per offrire ai clienti esperienze “iper-personalizzate” su tutti i canali e sia per accrescere i tassi di conversione. 

Selligent Marketing Cloud, player globale specializzato nella Marketing Automation B-To-C, consapevole di tale trend in atto, è nell’ultimo periodo che ha scelto di concentrarsi sull’ottimizzazione di Selligent Cortex, il proprio strumento di AI e ML. Gian Musolino, Country Manager Italy di Selligent Marketing Cloud, dichiara: “Oggi, i clienti producono una quantità di dati e di informazioni fino a qualche anno fa impensabile: siti e pagine visitate, transazioni on line e nei punti di vendita fisici, commenti sui social. Attraverso la corretta gestione e analisi di questi dati che richiede di essere eseguita sempre più in real time e sfruttando le più avanzate tecnologie di Artificial Intelligence e di Machine Learning, è possibile offrire esperienze iper-personalizzate per intercettare i gusti e le preferenze di ogni singolo cliente o prospect”.

D’altronde, la shopping experience attuale e futura sarà sempre di più sotto i riflettori delle aziende passando per le enormi quantità di dati che ne qualificano le dinamiche e, allo stesso tempo, l’entità.

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