I 5 strumenti di AI analytics che ti aiutano a ottimizzare la digital experience

Le esperienze utente di successo nascono da dati concreti, non da supposizioni. Ma anche i team che basano le proprie decisioni sui dati fanno fatica a trasformare informazioni complesse e isolate in risultati concreti.

In passato, l'analisi dei dati consisteva in ore di lavoro manuale e in uno scambio costante con il team d'ingegneri e di analytics per ottenere gli insights necessari. Ma i tempi sono cambiati.

Ai nostri giorni, i tool che sfruttano l'intelligenza artificiale fanno il grosso del lavoro manuale, analizzando un enorme volume di dati per trovare trend e pattern che passerebbero altrimenti inosservati. Con gli strumenti e le piattaforme AI, i dati sono accessibili a tutta l'azienda e in maniera più rapida, dando ai team gli strumenti necessari per prendere azioni immediate che abbiano un impatto.

Continua a leggere per scoprire quali sono i 5 migliori strumenti di AI analytics da includere nel tech stack e come usarli per ottimizzare l'esperienza utente, rendere i clienti più soddisfatti e migliorare i risultati aziendali.

Insights fondamentali

• Gli strumenti di AI analytics usano il linguaggio naturale per rendere i dati accessibili a tutti, riducendo i tempi di analisi e rimuovendo gli ostacoli all'adozione e all'uso, ad esempio la necessità di fare training e onboarding. I team che si occupano di data analytics risparmiano tempo prezioso e quelli che hanno bisogno dei dati, tra cui i team di marketing, hanno tutto quello che gli serve per prendere decisioni più consapevoli.

• I dati quantitativi e qualitativi sono fondamentali per capire i clienti e mettersi nei loro panni. In passato, gli insights comportamentali ricavati dall'analisi qualitativa avevano bisogno di un notevole dispendio di tempo ed energie, se li si voleva su larga scala. Gli strumenti di AI analytics hanno rivoluzionato questo approccio, rendendo più facile che mai convertire enormi quantità di dati qualitativi e quantitativi in informazioni da sfruttare immediatamente.

• Con una piattaforma multifunzione di digital experience che integrata l'intelligenza artificiale, come quella di Contentsquare, puoi combinare i dati provenienti da più strumenti e funzionalità lungo l'intero customer journey (ad esempio le riproduzioni delle sessioni e il punteggio di frustrazione). Questo ti offre l'opportunità di capire meglio il comportamento degli utenti e ottenere maggiori dettagli dagli insights.

1. Riepiloghi delle registrazioni delle sessioni: capire in dettaglio il comportamento dell'utente

Le riproduzioni delle sessioni sono uno dei metodi più efficaci per capire i clienti e mettersi nei loro panni. Fanno emergere il comportamento di navigazione sul sito dall'inizio alla fine: con cosa interagiscono, dove si bloccano e quando perdono interesse. Mettersi a esaminare tutta una serie di sessioni per individuare i trend e confermare le proprie ipotesi può, però, prendere molto tempo.

I riepiloghi delle riproduzioni delle sessioni che usano l'intelligenza artificiale analizzano i pattern comportamentali degli utenti su una o più sessioni e producono una sintesi istantanea di ore e ore di dati, per mostrare gli insights più importanti. Ricevi immediatamente le informazioni essenziali, i potenziali problemi e i trend comportamentali, il tutto accompagnato da link con time-stamp per andare a guardare i momenti più significativi.

Ecco alcuni casi d'uso utili per iniziare:

• Crea esperienze su misura: filtra le riproduzioni delle sessioni a seconda del segmento d'utenti (demografico, geografico o comportamentale) per capire come i diversi utenti interagiscono con il sito. Per ottimizzare l'user experience di questi segmenti, basta usare nella propria strategia di AI marketing la personalizzazione dell'esperienza.

• Identifica i punti di forza: analizza le riproduzioni delle sessioni di segmenti che hanno portato a buon fine una transazione nell'e-commerce store, per capire quali sono le sezioni del sito e le parole che hanno attirato la loro attenzione, usando di nuovo questi formati nel design delle future versioni delle pagine o durante la creazione di contenuti

2. AI CoPilot: insights più veloci con l'analisi automatizzata dei dati

Spesso quando si lavora con enormi quantità di dati, è difficile decidere da dove cominciare, specialmente per chi non ha molta esperienza in materia.

Con un AI CoPilot come Chat with Sense di Contentsquare, puoi dare a tutti i team le chiavi d'accesso all'analisi dei dati per ottenere tutte le informazioni necessarie, senza bisogno di fare un training.

Sense analizza i dati sfruttando diverse funzionalità di Contentsquare, eccone qualcuna:

• Journey Analysis: scopri come i clienti si muovono sul sito dall'ingresso all'uscita, in modo da identificare i percorsi che funzionano e ottimizzare l'itinerario di navigazione.

• Funnels: osserva con i tuoi occhi a che punto (e perché) i clienti abbandonano, individuando gli ostacoli che li bloccano nel tentativo di risolverli.

• Page Comparator: analizza ecompara i KPI di specifiche pagina per migliorare le performance.

• Zoning Analysis: sfrutta le heatmap per capire come gli utenti interagiscono con contenuti o elementi specifici del sito, mostrando dove cliccano, come muovono il cursore e fino a dove scorrono la pagina.

• Impact Quantification: impara a riconoscere gli eventi e i problemi che hanno un impatto sulla customer experience (CX), sfruttando tali informazioni per promuovere le conversioni e aumentare il fatturato, così da semplificare il processo di definizione delle priorità.

Tu devi solo fare le domande, Sense si occupa del resto. L'AI interpreta il linguaggio naturale, concependo eventi e analisi appropriate per rispondere automaticamente ai quesiti posti, in modo da fornire gli insights essenziali, rappresentazioni grafiche (grafici, funnel o mappe del percorso del cliente) e suggerimenti su domande di follow-up ed eventuali fasi successive.

Hai bisogno di un po' di ispirazione per le AI data analytics? Puoi richiedere a Sense di formulare domande che permettano di capire il comportamento che spiega conversioni, fidelizzazione e fatturato. Ad esempio:

• Qual è il percorso tipico di un utente che si converte? (vedi l'immagine qui sotto per leggere le risposte fornite)

• Qual è la causa del recente calo delle conversioni?

• Quali sono i punti in cui è più probabile che gli utenti decidano di abbandonare il sito e perché?

• Analizza la fidelizzazione di un segmento di utenti nel mese scorso.

• Qual è il tasso di conversione degli utenti che raggiungono il sito tramite annunci a pagamento rispetto a quelli che arrivano con post organici sui social media?

Puoi quindi sfruttare tali insights per effettuare modifiche che si basino sui dati, ad esempio:

• Invitare un numero maggiore di utenti a seguire i percorsi che riscuotono più successo.

• Dare priorità agli investimenti nei canali ad alte prestazioni.

• Scoprire quali sono i test A/B da eseguire per aumentare la fidelizzazione dei più importanti segmenti di utenti.

3. Sondaggi con intelligenza artificiale: acquisizione, analisi e reazione al feedback degli utenti

Quando si vuole migliorare la CX, il feedback degli utenti è uno degli strumenti più efficaci. Creare, gestire e analizzare le risposte qualitative richiede però molto tempo e un gran numero di risorse... o almeno era così fino a ora!

Grazie all'intelligenza artificiale di Surveys, un prodotto Contentsquare, puoi creare, lanciare e analizzare sondaggi più rapidamente, ottenendo direttamente dagli utenti gli insights di voice of customer ed evitando di esaminare manualmente ogni risposta per scoprire trend e pattern.

Indica all'assistente AI l'obiettivo della ricerca, in modo da fargli generare le domande appropriate da inserire in un sondaggio pronto in pochi minuti. Ad esempio:

• Scopri perché gli utenti abbandonano il sito in fase di pagamento.

• Misura la customer satisfaction.

• Capisci in che modo puoi migliorare con l'AI l'user experience dei segmenti più importanti.

Questo rende notevolmente più semplice il processo di creazione dei sondaggi, facendo risparmiare tempo e consentendo di avviare campagne di ricerca in tempi più brevi, per iniziare a raccogliere risultati il più presto possibile.

Una volta ottenuti i risultati, si ottiene un report di riepilogo generato dall'AI, con un resoconto delle risposte, le aree di maggior interesse, le citazioni pertinenti e un piano d'azione per i passaggi successivi.

Per un'analisi ancora più dettagliata, puoi creare tag che l'intelligenza artificiale rileva e assegna automaticamente, come "richiesta di funzionalità", "bug" o "dispositivo mobile". L'analisi del sentiment basata sull'AI classifica anche le risposte testuali in positive, neutre o negative, per analizzare il feedback tramite parole chiave o il sentimento espresso e ottenere analisi più dettagliate nella scheda dei risultati.

Grazie all'intelligenza artificiale puoi assegnare automaticamente un'etichetta alle risposte al sondaggio, per un'analisi più rapida e più dettagliata

4. Punteggio di frustrazione: come identificare e affrontare i problemi

I momenti di frustrazione del cliente possono avvenire per diverse ragioni, ma è piuttosto difficile capire quali hanno bisogno di un intervento immediato.

Grazie al punteggio di frustrazione di Contentsquare puoi individuare automaticamente l'attrito sul sito o con il prodotto e dare priorità ai passaggi successivi in base al loro impatto aziendale. Il punteggio di frustrazione degli utenti basato sull'intelligenza artificiale considera diversi fattori, ad esempio:

• Rage click, invii multipli e hovering eccessivo che indica un'UX inefficace.

• Errori JavaScript e API.

• Problemi di performance, come tempi di caricamento lunghi o looping behavior (quando un utente ripete la stessa serie di azioni restando bloccato).

L'intelligenza artificiale usa quindi i dati per assegnare a ogni pagina, set di pagine o sessione un punteggio da 0 (😀) a 100 (😡), per fornire un'interpretazione oggettiva del posizionamento di ognuno di questi elementi.

Grazie al punteggio di frustrazione puoi identificare le pagine problematiche che richiedono la tua attenzione o individuare i punti di attrito più frequenti negli user journey. A questo punto, puoi passare alle riproduzioni delle sessioni associate a questi eventi per vedere esattamente cosa è successo e metterti nei panni degli utenti, capire meglio i pain point e scoprire come risolverli.

💡Consiglio dell'esperto: aggiungi un widget per il punteggio di frustrazione alla tua dashboard Contentsquare per tenere sotto controllo il punteggio complessivo e monitorarne l'andamento nel tempo.

Il widget per il punteggio di frustrazione sulla homepage o sulla dashboard di Contentsquare ti aiuta a vedere in un colpo d'occhio come sta andando

5. Notifiche AI: monitora i KPI e reagisci immediatamente

Rimanere informati ed essere allineati con gli obiettivi aziendali è qualcosa di fondamentale, ma se non si è in grado di riconoscere i segnali d'avvertimento, il monitoraggio manuale delle metriche può rallentare il lavoro dei team e causare costosi ritardi.

Monitora in modo proattivo i KPI che contano, grazie alle notifiche AI di Contentsquare per assicurarti di essere sempre al passo con i trend e di reagire rapidamente a eventuali ostacoli, prima che diventino problemi più seri.

Puoi impostare notifiche che ti facciano sapere in tempo reale gli sviluppi delle metriche più importanti, ad esempio:

• Calo delle conversioni.

• Aumento del numero di utenti che hanno incontrato errori.

• Aumento della frequenza di rimbalzo.

• Comportamenti specifici a un dispositivo o un segmento.

Puoi ricevere le notifiche via e-mail o su Slack quando i punti dati si discostano dalle previsioni e rendere un'abitudine la presenza di questi aggiornamenti nel tuo programma della giornata, in modo da reagire più velocemente alle difficoltà.

Questo è uno dei modi più efficaci per sfruttare AI for teams, promuovendo la trasparenza, la comunicazione e la collaborazione in tutta l'azienda. La creazione di canali condivisi con i membri dei vari team permette di aggiornare tutti gli stakeholder, trovare soluzioni in maniera rapida e allocare le risorse in tempi brevi.

💡 Consiglio dell'esperto: grazie a Data Connect puoi esportare i dati ottenuti con Contentsquare in un repository e sfruttare ancora di più le capacità dell'intelligenza artificiale. Eseguire gli algoritmi dell'AI e di apprendimento automatico sui dati integrati permette di creare modelli di previsione del tasso di abbandono che aiutano a prevenire le perdite economiche prima che si verifichino.

Come Wolverine Worldwide ha usato gli strumenti AI di Contentsquare per ridurre la frequenza di rimbalzo

Wolverine Worldwide, azienda leader mondiale nel marketing di calzature e abbigliamento di marca, si è rivolta a Contentsquare per ottenere il massimo dagli insights sui clienti.

Il primo passaggio effettuato dal team, è stato quello di impostare notifiche automatiche per monitorare gli utenti che si ritrovavano su pagine di errore. Durante l'analisi del comportamento degli utenti su queste pagine, eseguita con Journey Analisis, hanno scoperto che il 40% dei clienti che si trovava in questa situazione, decideva di lasciare il sito. Era evidente che si presentava l'opportunità di promuovere l'engagement di questi utenti prima del rimbalzo.

Il team di Wolverine Worldwide ha raccolto insights analizzando il comportamento degli utenti che restavano sul sito nonostante fossero finiti su una pagina d'errore, combinando questi dati con quelli di alcune delle pagine più visitate. Successivamente, questi risultati sono stati usati per riprogettare il design delle pagine di errore, rendendole più in linea con il brand e inserendo qualche link aggiuntivo per aiutare gli utenti a trovare quello che cercano.

Il risultato? Un calo del 32% del tasso di uscita e del 22% della frequenza di rimbalzo, con un risparmio per l'azienda stimato a oltre 10.000 sterline di fatturato annuo.

📖 Leggi qui l'intera testimonianza.

Domande frequenti sugli strumenti di AI analytics