Il vantaggio dell'AI: democratizzare i dati per migliorare la collaborazione tra team e le performance del prodotto

Oggi il mondo digitale richiede una collaborazione sempre più veloce e intelligente, ma se i dati dei clienti sono tenuti in compartimenti stagni, isolati da quelli degli altri team, diventa difficile lavorare insieme, scoprire insights di valore e migliorare la customer experience (CX).

Le AI analytics ottimizzano i workflow, migliorando la produttività e favorendo la collaborazione interaziendale. Con gli strumenti giusti, tutti i team possono lavorare insieme per una visione più organica dei touchpoint fondamentali, trovare nuove opportunità e prendere decisioni consapevoli basate su tutti i dati a disposizione.

Questo articolo esamina 12 metodi con cui i team possono sfruttare l'intelligenza artificiale per collaborare su obiettivi comuni e ottenere risultati concreti per l'azienda.

Insights fondamentali

• Le AI analytics rimuovono gli ostacoli che impediscono di sfruttare al meglio i dati, tra cui il fatto di dipendere dalla disponibilità degli analisti e la necessità di dedicare tempo a com training. L'AI permette a ogni membro del team di condividere e di usare gli insights sui clienti, favorendo così una cultura aziendale basata sui dati e che mette l'utente al centro di ogni iniziativa.

• La CX è una responsabilità di tutti: non si può dividere in compartimenti stagni. Se i team hanno una visione d'insieme di quello che succede, è più facile trovare opportunità di collaborazione tra i reparti e raggiungere gli obiettivi aziendali.

• Le AI analytics riescono a unire tutta l'azienda attorno a un'unica e comune visione del cliente, così da allineare i team, evitare di fare due volte lo stesso lavoro e massimizzare le risorse per ottenere risultati migliori.

Una customer experience migliore con i riepiloghi AI

Capire con esattezza il customer journey dall'inizio alla fine è fondamentale per creare una CX che vada oltre le aspettative degli utenti. Detto questo, se i team si concentrano su uno o due touchpoint di cui sono gli unici a conoscenza, questo può portare a punti ciechi e a opportunità mancate.

I riepiloghi delle riproduzioni delle sessioni con tecnologia AI sono una funzionalità di Contentsquare che raccoglie ore e ore di materiale sul comportamento di navigazione degli utenti sul sito e li trasforma in informazioni sull'utente da sfruttare immediatamente.

Scopri in maniera automatica i punti chiave e i potenziali problemi chiedendo agli strumenti AI di analizzare una o più riproduzioni di sessioni, per permetterti poi di condividere i momenti più importanti con gli altri team semplicemente con un clic e metterli a disposizione di tutti, in modo da allinearsi sugli obiettivi comuni a livello aziendale.

Ecco 3 metodi per usare i riepiloghi AI per una collaborazione più efficiente:

1. Rendere la risoluzione dei problemi più efficace

Mettiamo il caso che i team di controllo qualità e di servizio clienti notano un picco nei ticket che segnalano un bug. Con l'AI, possono decidere di capire cos'è successo passando al setaccio le riproduzioni delle sessioni con errori o punteggi di frustrazione elevati (ne riparleremo più avanti) e ottenere gli insights generati dall'intelligenza artificiale, senza nemmeno dover guardare le sessioni. A questo punto, è possibile condividere rapidamente i momenti critici, con tanto di timestamp, con i team di prodotto e di progettazione per accelerare il triage e la risoluzione dei problemi.

L'AI di Contentsquare ti fa risparmiare ore di analisi manuale e permette al team di trovare più rapidamente i momenti davvero interessanti.

2. Trasformare la ricerca sugli utenti in una migliore messaggistica

Supponiamo che il team di prodotto voglia capire quali sono le funzionalità che interessano di più ai clienti e gli eventuali pain point a queste correlate. Con i riepiloghi delle sessioni si può analizzare il comportamento di navigazione dei diversi segmenti di utenti. I riepiloghi delle sessioni potrebbero, ad esempio, far emergere che il pubblico nordamericano interagisce particolarmente con le pagine in cui si parla le funzionalità di gestione delle attività. Se il team condivide questa scoperta fatta dall'AI con i colleghi del marketing, questi ultimi possono creare pubblicità e messaggi mirati che mettano in evidenza le funzionalità che attirano un maggior numero di clienti adeguati.

📖 Per saperne di più: ti interessa capire in che modo i team di marketing usano l'AI per raggiungere gli obiettivi aziendali? Dai un'occhiata alla guida AI nel marketing.

3. Migliorare la sperimentazione

Quando i team di ottimizzazione del tasso di conversione (CRO) eseguono esperimenti, ad esempio i test A/B possono sfruttare i riepiloghi delle sessioni per capire il motivo per cui una variante ha maggiore successo di un'altra. L'AI fa il grosso del lavoro estrapolando insights sul comportamento generale, con collegamenti diretti ai momenti chiave, senza dover vedere e rivedere una valanga di video, per esaminare e confrontare il prima e il dopo. È quindi possibile condividere i dettagli con i team di UX, progettazione e marketing, che potranno integrare le informazioni ottenute per apportare modifiche più rapide e basate sui dati.

Aumenta la produttività con l'AI Copilot

Quando non si sa da dove cominciare, esaminare i dati a disposizione potrebbe sembrare un'attività angosciante. Con l'AI Copilot si riducono notevolmente i tempi necessari a trovare gli insights, con la possibilità per i team di fare domande importanti usando un linguaggio naturale e lasciando che sia l'AI a occuparsi del resto, senza aver bisogno di partecipare a complicati training sulle analytics. È così che si può promuovere una cultura che si basa sui dati, per colmare le lacune e incentivare la collaborazione interaziendale: niente di meglio per aumentare il ritorno sull'investimento (ROI) dei dati sui clienti.

Con Sense, l'intelligenza artificiale di Contentsquare, non devi fare altro che chattare e fare tutte le domande sui dati che vuoi, in modo da ottenere analisi dettagliate e chiare azioni per il futuro. Sense suggerisce anche le domande di follow-up che possono aiutarti ad approfondire la faccenda, ad esempio comparando i diversi tipi di dispositivi o esaminando uno specifico segmento di utenti. E non finisce qui: Sense può fornirti una spiegazione chiara su come ha raggiunto una certa conclusione.

Ecco 3 metodi per usare le AI analytics AI per trovare, condividere e reagire agli insights che contano:

4. Individuare e risolvere gli abbandoni nel funnel di conversione

Facciamo un esempio: immagina che il team di marketing sia stato incaricato di aumentare il tasso di conversione. Basta domandare a Sense: "Quali sono i problemi principali che impediscono agli utenti di convertirsi?" e l'intelligenza artificiale fornisce immediatamente gli insights richiesti.

Una delle cose che si potrebbero scoprire, è che gli utenti non vengono indirizzati al processo di conversione e che il modulo d'iscrizione non ispira fiducia al pubblico.

Il team di marketing inizia a lavorare sulla messaggistica per accogliere gli utenti nel funnel di conversione e condividere con il team di UX e di design gli insights ottenuti. Questi decidono a loro volta di aggiungere alla pagina d'iscrizione segnali di fiducia, ad esempio recensioni o testimonianze dei clienti. Coinvolgendo il team di customer success, si può ottenere il consenso per creare programmi di customer advocacy che generano un maggior numero di testimonianze di valore.

5. Lanciare campagne migliori

Se team di prodotto rilascia una nuova funzionalità e vuole monitorarne le performance, si può chiedere a Sense di misurare il tasso di attivazione e di engagement. Supponiamo che Sense scopra che la maggior parte degli utenti che attivano la nuova funzionalità la usano solo una volta. L'AI indicherebbe anche che questo fatto potrebbe risultare in un aumento del rischio di churn.

Il team di prodotto coinvolge quindi quello di marketing e di customer success, per ideare una campagna di marketing con email per l'attivazione e il re-engagement, incoraggiando gli utenti a tornare e a completare la configurazione della funzionalità, offrendo suggerimenti e trucchetti per adottarla nel loro workflow.

6. Individuare le cause dei reclami

Se il servizio clienti registra un picco di ticket che segnalano problemi in fase di pagamento, si può chiedere a Sense di capirne il motivo. Sense potrebbe scoprire, per esempio, che la pagina di pagamento è lenta a caricarsi, con un probabilmente incremento dei clic e degli invii multipli. Il team del servizio clienti può allora informare il team di sviluppo, che interviene proponendo una soluzione rapida per risolvere il problema.

💡 Consiglio dell'esperto: non limitarti a ottenere risposte alle domande che ti vengono in mente, con Chat with Sense puoi scoprire insights efficaci e basati sui dati per sfruttare al meglio i dati a disposizione.

Ecco qualche domanda da fare:

• Quali sono le caratteristiche degli user journey che si concludono con una conversione?

• Quali sono i contenuti con cui gli utenti interagiscono di più?

• In che modo il funnel di conversione differisce tra la versione per PC e quella per dispositivi mobili?

Sense si serve automaticamente delle funzionalità di Contentsquare, tra cui Journey Analysis, Page Comparator e Funnel Analysis, per analizzare i dati, realizzare rappresentazioni grafiche e suggerire i passaggi successivi.

Sense ti propone anche altre domande da fare per esaminare in dettaglio i dati, ad esempio: "Cos'è cambiato con il passare del tempo?" o "Quali sono le differenze, se si confrontano le diverse fonti di traffico?". Puoi anche selezionare l'opzione per chiedere all'AI come e perché è giunta a questa conclusione, per permettere ai team di collaborare con più consapevolezza.

Risolvi i painpoint con il punteggio di frustrazione dell'AI

Sebbene la frustrazione sia capace di compromettere completamente la customer experience, le cause sono spesso difficili da individuare. Con il punteggio di frustrazione degli utenti, i team possono individuare rapidamente i punti di attrito e ottimizzare le risorse per ottenere un maggior impatto.

Il punteggio di frustrazione ottenuto dall'AI considera diversi fattori, tra cui i rage click, gli errori in JavaScript e API, oltre a quei comportamenti che potrebbero indicare che un utente ripete la stessa serie di azioni restando bloccato. L'intelligenza artificiale assegna allora a ogni pagina e ogni sessione un punteggio da 0 a 100. Se usato insieme alla funzionalità Impact Quantification di Contentsquare, è possibile valutare l'impatto dei problemi su fatturato e conversioni. 

In questo modo i team hanno a disposizione un linguaggio condiviso, che li aiuta a decidere insieme quali sono gli aspetti del sito o del prodotto che necessitano di attenzione immediata, definendo più rapidamente le priorità in base al reale impatto per l'azienda.

Ecco 2 modi per passare dalla frustrazione alla soddisfazione:

7. Dare priorità alle criticità più urgenti

Supponiamo che il team di UX e marketing evidenzino problemi di performance e difficoltà tecniche che peggiorano la CX. Con il punteggio di frustrazione dell'AI di Contentsquare, possono classificare i problemi in base alla priorità e condividerli direttamente con il team di sviluppo. Questo evita agli sviluppatori di dover passare al setaccio il backlog per valutare cosa richiede la loro attenzione e possono concentrarsi direttamente sulle soluzioni più urgenti.

8. Verificare e confermare le ipotesi

I team web che vogliono migliorare la UX possono filtrare le riproduzioni delle sessioni in base al punteggio di frustrazione, così da ottenere riepiloghi delle sessioni generate dall'AI, in modo da capire da dove viene il problema. Supponiamo che il riepilogo AI suggerisca che gli utenti, alla ricerca di ulteriori informazioni, provino a cliccare elementi non cliccabili. Il team web si unisce quindi ai team di sperimentazione e di marketing per verificare l'ipotesi secondo la quale gli utenti cercano maggiori dettagli, creando una variante con un copy aggiuntivo e monitorando se questo basta a ridurre il punteggio di frustrazione.

📖Per saperne di più: scopri come usare l'AI per risolvere i punti d'attrito nell'articolo dedicato all' user experience con l'AI.

Il punteggio di frustrazione di Contentsquare usa l'AI per classificare le fonti di attrito di maggior impatto per gli utenti

Ottieni insights di valore sui clienti con i sondaggi AI

Ricevere un feedback da un utente, scritto a parole sue, è qualcosa d'inestimabile. Ricavare gli insights desiderati con i metodi di ricerca qualitativi, come i sondaggi, richiede però molto tempo.

Con i sondaggi e le analisi con tecnologia AI, i team possono generare rapidamente domande basate sugli obiettivi di ricerca e chiedere all'assistente AI di creare un riepilogo delle risposte ottenute. Questo permette di evitare ore di lavoro manuale, che andrebbero dedicate all'acquisizione e all'analisi dei dati qualitativi, rendendo più facile per i team identificare e individuare trend più ampi e condividerli con gli altri.

Ecco 2 metodi con cui i team possono sfruttare i sondaggi AI di Contentsquare per ottenere rapidamente informazioni di grande valore:

9. Sfruttare il feedback dei clienti per personalizzare la roadmap

Un altro esempio: i team che si occupano di customer success vorrebbero capire quali sono le funzionalità che gli utenti di alto valore e a di vecchia data si augurano di vedere in futuro. Grazie all'AI, è possibile generare un sondaggio in pochi minuti e ottenere un riepilogo delle risposte per individuare i trend. Con le informazioni ottenute, vanno quindi dai team di prodotto e ingegneria, che usano il report per adattare la roadmap e integrare il feedback dei clienti nei loro cicli.

10. Scoprire i motivi delle mancate conversioni

Immaginiamo che il team di e-commerce e di CRO cerchino di capire quali sono gli ostacoli che impediscono agli utenti di effettuare un acquisto e decidono di attivare un sondaggio sull'exit-intent. La tecnologia AI di Contentsquare inserisce automaticamente un tag alle risposte in arrivo con parole chiave definite dall'utente, come "UX", "bug" o "prezzi", in modo da semplificare l'analisi dei risultati.

I feedback possono essere poi trasmessi ai team di competenza, come quello di UX o di marketing, per procedere alle dovute ottimizzazioni, ad esempio migliorare la funzionalità di ricerca o aggiungere maggiori informazioni nella descrizione del prodotto.

I sondaggi sull'exit-intent ti aiutano a capire perché gli utenti abbandonano il sito senza effettuare un acquisto, risultati da condividere con i team di UX, marketing e prodotto per apportare miglioramenti più mirati.

Le notifiche AI per aggiornarsi sui KPI

Per assicurarti che tutti i team si concentrino sulle metriche e gli obiettivi aziendali prioritari, puoi inserire aggiornamenti regolari nel workflow di tutti i giorni e reagire immediatamente a eventuali deviazioni dalla norma.

Le notifiche AI personalizzate di Contentsquare forniscono informazioni in tempo reale su diversi KPI:

• Tasso di conversione

• Frequenza di rimbalzo

• Tasso di errori

• Comportamenti specifici a un dispositivo o un segmento

Ricevi le notifiche direttamente nell'app di Microsoft Teams o Slack per tenere aggiornati tutti i team e gli stakeholder interessati, comunicare in modo produttivo le fasi successive e collaborare con a disposizione tutto il contesto necessario.

Ecco 2 metodi in cui i team possono utilizzare le notifiche AI per migliorare i risultati aziendali:

11. Esaminare i trend comportamentali in maniera proattiva

È importante monitorare le metriche di engagement, ad esempio la durata della sessione o la frequenza di rimbalzo. Quando i numeri peggiorano, puoi inviare una notifica a un gruppo interfunzionale di stakeholder, tra cui i membri dei team di marketing, prodotto, UX, design e servizio clienti. Questo permette di cominciare le indagini immediatamente e tutti insieme, collaborare per individuare le azioni da intraprendere e segnalare il problema ai rispettivi team per una risoluzione più rapida.

12. Reagire immediatamente alle criticità

Impostare le notifiche AI significa informare immediatamente il team tecnico sull'incremento di segnalazioni di errori o sul calo di visualizzazioni delle pagine, in modo da affrontare i problemi prima che causino difficoltà serie per l'azienda. Il team del servizio clienti andrebbe coinvolto per prepararsi all'aumento di ticket, comunicare in maniera proattiva gli aggiornamenti sulla situazione e rassicurare i clienti che si sta lavorando a una soluzione.

Un esempio di notifica di errore per i team

Coinvolgi ogni team per migliorare la CX con insights basati sull'intelligenza artificiale

Una piattaforma multifunzionale d'intelligence con efficaci funzionalità AI, come quella di Contentsquare, ti permette di trasformare i dati dei clienti, che finora restavano nel database senza essere considerati, in insights che favoriscono la crescita aziendale. Incoraggia i colleghi ad analizzare i dati, condividere i risultati e collaborare con tutti i team per apportare miglioramenti significativi alla CX, aumentando la fidelizzazione, la soddisfazione e il fatturato.

Domande frequenti sull'AI per i team