Guida alle AI analytics: come metriche e dati si trasformano in informazioni utili e in un aumento del fatturato

A unire i marketer, gli UX lead, i product manager e i data analyst c'è una certa pressione a cui tutte queste figure professionali sono confrontate: bisogna reagire velocemente, ottimizzare con maggiore consapevolezza e dimostrarne l'impatto. Gli strumenti che usano le analytics tradizionali non sono stati, però, concepiti con in mente la complessità che si è raggiunta ai nostri giorni.

Le AI analytics (e cioè le analytics basate sull'intelligenza artificiale) stanno trasformando il modo in cui i team raccolgono e analizzano i dati degli utenti, così come la maniera in cui reagiscono. Questa tecnologia aiuta a rispondere più rapidamente a una delle domande più importanti: e ora che facciamo?

Questa guida illustra le caratteristiche delle analytics basate sull'AI, a cosa servono e come aiutano i team a reagire agli insights ottenuti in modo più rapido, semplice e intelligente.

Insights fondamentali

• L'AI porta alla luce la dimensione emotiva nell'analisi dei dati. Se le analytics tradizionali ti mostrano cosa succede, le AI analytics ti fanno capire perché succede, svelando il comportamento di navigazione degli utenti, dai momenti d'attrito a quelli di confusione, così come le reazioni quando si superano le loro aspettative.

• Le AI analytics trovano il nesso tra il comportamento degli utenti e le decisioni aziendali. È ora possibile esaminare il modo in cui la frustrazione, i tempi di caricamento lunghi o gli errori nell'interfaccia utente (UI) hanno un impatto sulla frequenza di rimbalzo, sulle conversioni e sulla fidelizzazione a lungo termine. Questo ti permette di avere un quadro completo del customer journey, dall'acquisizione alla fidelizzazione.

• Un'automazione intelligente gestisce tutti quei compiti gravosi, che risulterebbero in un'enorme mole di lavoro manuale. Gli algoritmi dell'AI generano riepiloghi delle sessioni, avvisi di frustrazione e insights predittivi, trasformando quelle che prima erano dure settimane di analisi manuale in minuti spesi a compiere azioni mirate.

Cosa sono le AI analytics dei dati?

Le AI analytics dei dati usano l'apprendimento automatico e l'automazione per raccogliere e analizzare dataset di grandi dimensioni, in modo da conoscere alla perfezione il comportamento degli utenti e il customer journey, individuare pattern e far emergere gli insights più importanti.

L'intelligenza artificiale passa al setaccio il sito o l'app alla ricerca di ogni clic, scorrimento e momento di esitazione, portando alla tua attenzione i momenti che vale la pena di guardare di persona: quelli di frizione e frustrazione o semplicemente quelli inaspettati, che potrebbero andare a ledere i KPI.

Ancora più importante, però, è che le AI analytics forniscono il contesto che si cela dietro le metriche.

A differenza delle analytics tradizionali, non monitora solo quello che succede, ma ti aiuta anche a capire perché è accaduto e come procedere.

Ad esempio, Sense, l'assistente AI di Contentsquare, non solo ti aiuta a capire come gli utenti reagiscono alle notifiche su dispositivo mobile, ma anche il perché: porta alla luce i pattern comportamentali e l'attrito, suggerendo azioni per incrementare l'engagement in tempo reale.

Grazie alla tecnologia AI, Sense ti aiuta a ottenere insights più rapidi e intelligenti dai tuoi dati Contentsquare

Perché le analytics tradizionali non bastano più

Le dashboard sono piene di dati, ma ogni volta che qualcosa va storto, ti ritrovi a giocare il detective. I data analyst passano ore a eseguire query, i data scientist creano modelli che richiedono settimane d'implementazione e dai tool di business intelligence ottieni metriche in ritardo invece degli insights in tempo reale che vorresti.

Le soluzioni di analytics tradizionali sono state concepite in un'epoca in cui le cose erano più semplici, gli user journey erano facilmente prevedibili e bastavano insights "di qualità sufficiente" per ottenere risultati.

Oggi l'user experience è qualcosa di complesso, che dipende dal dispositivo usato ed è in costante evoluzione. Gli utenti si aspettano sempre di più e i sistemi legacy non possono tenere testa alle sfumature sempre più sottili.

Poniamo il caso che noti un calo nelle conversioni su mobile:

• Le analytics tradizionali ti direbbero "la conversione in fase di pagamento è diminuita del 15%", senza darti alcuna informazione sul motivo per cui questo avviene.

• Le analytics basate sull'AI ti mostrano immediatamente che gli utenti fanno rage click su un campo del modulo di pagamento che non funziona sui dispositivi iOS. A questa segnalazione aggiunge inoltre l'esatto pattern dell'errore, i segmenti di utenti interessati e le soluzioni consigliate.

L'obiettivo non è di sostituire il giudizio umano, ma di potenziarlo.

L'AI si occupa di tutte quelle task ripetitive che richiedono molto tempo, ad esempio il riconoscimento di pattern e l'elaborazione dei dati, in modo da permettere al team di concentrarsi su questioni strategiche, sulla sperimentazione, per creare esperienze che piacciano davvero agli utenti.

I 5 aspetti in cui le AI analytics rivoluzionano il modo di lavorare

I team che lavorano con i dati sanno bene quali sono le difficoltà riscontrate quando ci sono troppe dashboard, senza un chiaro quadro d'insieme.

Usare l'AI per le analytics dei dati fa in modo che gli insights vengano indirizzati ai giusti interlocutori, per velocizzare le attività di tutti i settori aziendali e prendere decisioni più consapevoli. Tutti i team possono sfruttare questi strumenti e questi casi d'uso in così da avere un impatto diretto sugli obiettivi prefissati:

• I digital marketer possono mettere da parte i clic e le impressioni, concentrandosi sull'impatto concreto delle campagne di marketing sul comportamento e le conversioni.

• I team che si occupano di UXeprodottopossono trovare con priorità la soluzione ai problemi reali degli utenti, segnalati esprimendo frustrazione, non affidandosi solo all'istinto o agli utenti che si lamentano di più.

• I team che si concentrano sul fatturato e la crescita possono finalmente trovare il nesso che unisce l'user experience ai risultati aziendali, ad esempio la fidelizzazione, il valore medio dell'ordine e il customer lifetime value (LTV).

Non è solo una questione di come i dati vengono visualizzati e monitorati, ma di ottenere una visione chiara e condivisa del customer journey ed evitare così di tirare a indovinare, discutere su tutto e fare lo stesso lavoro due volte.

Ecco come si trasforma concretamente il processo:

1. Individuare i problemi prima che abbiano un impatto sul fatturato.

La maggior parte degli strumenti di analytics ti segnalano un problema solo quando questo ha già avuto un impatto sulle metriche. Le AI analytics rivoluzionano l'approccio, monitorando i pattern comportamentali degli utenti, così da avvisarti quando c'è ancora tempo per correre ai ripari.

Come funziona:

L'AI monitora il comportamento degli utenti e segnala i pattern ricorrenti, ad esempio rage click, lunghi momenti di esitazione o prolungate interazioni senza esito.

Invece di scoprire che la settimana scorsa c'è stato un calo delle conversioni in fase di pagamento, puoi ricevere avvisi nel momento stesso in cui gli utenti iniziano a mostrare segni di frustrazione, per darti giorni o settimane di tempo per intervenire prima che il problema abbia un impatto sul fatturato.

I sistemi più avanzati, come le notifiche AI e i punteggi di frustrazione di Contentsquare si adattano persino alla stagionalità o ai picchi di traffico per filtrare i falsi allarmi e ricevere notifiche solo quando c'è davvero qualcosa di importante.

Impatto reale: i team che usano le notifiche AI individuano e correggono problemi 4,5 volte di più, prima che la situazione degeneri, così da ottenere maggior engagement, percorsi più intuitivi e un aumento del tasso di conversione.

2. Usare il feedback dei clienti per capire come agire

Spesso i sondaggi ai clienti e i feedback portano alla luce lamentele piuttosto vaghe, ad esempio "il sito è confusionario" o "il pagamento non funziona". Le analytics che usano l'intelligenza artificiale creano un nesso tra i reclami ricevuti e le azioni specifiche dell'utente, per capire esattamente cosa va ottimizzato.

Come funziona:

Gli strumenti generativi che usano l'AI si occupano di scrivere automaticamente le domande dei sondaggi basandosi sui tuoi obiettivi, suddividendo le risposte a seconda del sentiment e trovando il legame tra i feedback negativi e gli specifici user journey.

Ad esempio il generatore di sondaggi AI è capace di creare in pochi secondi domande mirate, mentre l'analisi del sentiment suddivide automaticamente le domande. È poi la volta dei riepiloghi dei sondaggi che trovano le riproduzioni delle sessioni a cui si riferiscono i feedback, per permetterti di vedere con i tuoi occhi a che punto gli utenti si sono bloccati e perché.

L'analisi del sentimento sfrutta l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP, se si usa l'acronimo inglese) per assegnare automaticamente un tag positivo, neutrale o negativo alle risposte.

3. Rendere gli insights dei dati accessibili a tutti

Se un insight è utile, non può restare in una dashboard o essere accessibile solo con l'intervento dei data scientist. Grazie alle AI analytics, ogni team può ottenere velocemente le risposte che gli servono e prendere decisioni più consapevoli, che si basino sui dati e non sull'intuizione.

Come funziona:

Le AI analytics permettono a chiunque nel team di fare domande con un linguaggio semplice e ricevere risposte utili e immediate.

Il team può chattare con Sense di Contentsquare chiedendo, ad esempio, "perché gli utenti abbandonano la pagina di pagamento?" e ottenere così una rappresentazione grafica sul dove, quando e perché, con esempi concreti ricavati dalle sessioni. Tutto questo è possibile senza dover imparare a usare l'SQL o avere una formazione in scienza dei dati.

Impatto reale: la vera utilità dell'analytics dei dati con l'intelligenza artificiale emerge in particolar modo quando si fanno domande predittive, ad esempio "quali sono i comportamenti degli utenti che possono indicare churn?" oppure "quali sono i pattern nell'user journey che segnalano un aumento del lifetime value?". L'AI non solo ti mostra i dati, ma indica anche le azioni che possono avere un impatto sui KPI.

Le AI analytics di Contentsquare traducono il linguaggio naturale nell'analisi degli eventi che possono rispondere alle tue domande

4. Individua in anticipo gli utenti che potrebbero abbandonare il sito

Invece di aspettare che i clienti annullino l'iscrizione o abbandonino il prodotto, le AI analytics individuano quei segnali precoci nel comportamento dei clienti che predicono un futuro churn, dandoti l'opportunità per intervenire prima che sia troppo tardi.

Come funziona:

I modelli di apprendimento automatico analizzano i segnali precoci di un problema, ad esempio gli errori ripetuti, i picchi di frustrazione o un calo improvviso dell'engagement, sfruttando tali previsioni e basandosi sui dati storici, per stabilire quali sono gli utenti che hanno una maggiore probabilità di abbandonare.

Grazie a Data Connect di Contentsquare, puoi trasmettere automaticamente i dataset ricavati dalle analytics predittive direttamente al tuo data warehouse per integrare i modelli AI con il contesto emotivo che le analytics tradizionali non prendono in considerazione.

Consiglio dell'esperto: consulta la nostra guida sulla previsione e prevenzione del churn per scoprire come gli insights comportamentali possono aiutare il tuo team a individuare in anticipo gli utenti a rischio e dargli una ragione per restare.

5. Capire quale sono le azioni che promuovono fedeltà e lifetime value

Le AI analytics non si limitano a individuare i problemi, ma portano alla tua attenzione anche gli elementi che funzionano come dovrebbero, così tu puoi concentrarti sul customer journey e sui comportamenti che hanno un impatto a lungo termine.

Come funziona:

Analizzando gli utenti più fedeli, l'intelligenza artificiale identifica pattern comportamentali che possono correlarsi alla fidelizzazione: le pagine con una migliore performance, i flussi senza attrito e le micro-interazioni più importanti.

Alcune funzionalità avanzate, come l'analisi del percorso con tecnologia AI, se combinate con User Lifecycle Extension ti permettono di capire in che modo il comportamento degli utenti cambia da sessione a sessione e a seconda del dispositivo usato. Grazie a questo approccio, che si basa su modelli predittivi, non solo puoi monitorare la fedeltà dei clienti, ma anche scoprire come fare a promuoverla.

Chatta con Sense per scoprire rapidamente in che modo gli utenti navigano sul sito e qual è l'impatto dei diversi customer journey sui risultati.

Prossima fermata: tutta l'azienda usa le AI analytics

Le AI analytics sono quel passo avanti che i team non sapevano di voler fare... fino ad ora! Aiuta il team a muoversi con più agilità, scoprire subito le cose importanti e agire con chiarezza, senza aspettare che arrivi un report o si esegua un post-mortem.

Ti stai chiedendo come si può integrare nel tuo workflow?

Nei prossimi capitoli illustriamo il modo in cui gli insights ricavati con l'intelligenza artificiale permettono di prendere decisioni basate sui dati in tutti i settori aziendali:

• L'AI nell'user experience: per scoprire come l'AI aiuta i colleghi che si occupano d'UX e di ottimizzazione del tasso di conversione (CRO) a ridurre i momenti di frustrazione e ad aumentare le conversioni.

• L'AI nel marketing: per imparare in che modo i marketer sfruttano l'intelligenza artificiale per analizzare la qualità del traffico, segmentare il pubblico e migliorare le campagne di marketing.

• L'AI per i team: per capire come i team di prodotto, design e analytics possono collaborare usando una "single source of truth".

• Gli strumenti di AI analytics: per passare in rassegna i tool e le piattaforme che ti aiutano ad analizzare i customer journey, individuare gli abbandoni e ricevere suggerimenti concreti su come migliorare l'engagement.

Domande frequenti sull'AI analytics