Grazie alle applicazioni di behavioral analytics, le aziende possono servire il mercato con offerte customer-centric e di maggiore qualità, aumentando la soddisfazione dei clienti e la fidelizzazione. Attraverso lo studio del comportamento, questi software, infatti, permettono di intercettare le effettive necessità dei consumatori con l’obiettivo di migliorare i prodotti e i servizi proposti.
Secondo Global Market Insights, le aziende sono consapevoli dei vantaggi e delle opportunità derivanti dalle soluzioni di behavioral analytics, che, in base alle previsioni, nel 2024 totalizzeranno un fatturato pari a 3,5 miliardi di dollari, con un tasso di crescita medio annuale pari al 40% nel periodo 2017-2024.
Se i benefici sono evidenti e apprezzati, meno scontata invece è la capacità di sviluppare soluzioni di successo, che richiedono competenze multidisciplinari nel campo delle scienze sociali, della matematica e dell’ingegneria software.
Inoltre, gli algoritmi per l’analisi comportamentale non possono prescindere dall’aspetto etico. Le aziende devono fornire agli utenti adeguate garanzie a tutela della privacy, per la sicurezza dei dati sensibili e contro il rischio di manipolazione (il fine del processo analitico deve essere la customer satisfaction e non la volontà di pilotare i clienti a mero beneficio commerciale). La sfera etica riguarda anche la capacità di sviluppare modelli analitici senza la presenza di bias (ovvero distorsioni fondate su pregiudizi, ideologie o percezioni errate).
Ecco perché la scelta di coinvolgere partner del settore specializzati, con competenze su più fronti e di comprovata esperienza, può risultare un’opzione vincente.
Che cosa si intende per behavioral analytics
La Behavioral Data Science è un campo di indagine emergente e interdisciplinare, che combina tecniche delle scienze comportamentali, come la psicologia, la sociologia e l’economia aziendale, con approcci tipici della matematica, della statistica e dell’informatica. L’obiettivo è creare dei modelli di calcolo che permettano di comprendere e prevedere il comportamento degli utenti, fornendo quindi la possibilità di costruire un’offerta customer-centric, calata sui bisogni effettivi dei consumatori e in grado di restituire reale soddisfazione.
In particolare, i behavioral analytics rientrano tra i software analitici avanzati di nuova frontiera che permettono di rilevare, incrociare e sfruttare nuove informazioni relative al comportamento dei consumatori su piattaforme di e-commerce, giochi online, siti web, applicazioni mobile, soluzioni dell’Internet of Things e così via.
Behavioral analytics e opportunità di business
Quali necessità vanno quindi a risolvere i sistemi di behavioral analytics e quali vantaggi possono portare alle imprese?
Le analisi del comportamento permettono innanzitutto alle aziende di intercettare le esigenze dei consumatori e disegnare proposte su misura, con la possibilità di migliorare la soddisfazione dei clienti e quindi la qualità dell’offerta, innescando dinamiche di fidelizzazione.
Grazie all’analisi comportamentale, le aziende possono ad esempio ottenere indicazioni sulle caratteristiche più apprezzate di un prodotto o di un servizio, sui momenti critici del processo di acquisto, sulle reazioni a eventuali modifiche dell’offerta, sull’efficacia di annunci e promozioni, sulle modalità di impiego dei dispositivi.
Esempi concreti di behavioral analytics
Applicazioni concrete di behavioral analytics si possono trovare legati ai sistemi di raccomandazione: per esempio, in ambito Travel, le informazioni raccolte online possono contribuire ad elaborare automaticamente pacchetti di viaggio e soggiorno su misura, proponendo servizi aggiuntivi e migliorando la qualità dell’offerta.
Grazie all’analisi del comportamento e agli algoritmi di machine learning, le interfacce utenti si adattano dinamicamente alle modalità di impiego (ad esempio, imparano i flussi di inserimento dati o le schermate da mostrare), incrementando l’efficienza dei processi e la produttività.
I behavioral analytics inoltre possono contribuire all’innovazione di prodotto: è il caso di lavatrici intelligenti che, dotate di sensori IoT (Internet of Things), restituiscono indicazioni preziose sugli usi effettivi da parte dei consumatori, permettendo agli ingegneri di progettare funzionalità utili, correggere eventuali malfunzionamenti e apportare migliorie. Ad esempio, è possibile ridurre e ottimizzare il numero dei programmi di lavaggio, sapendo quali sono i preferiti e i più utilizzati da parte degli acquirenti.
Come si costruisce una soluzione di behavioral analytics
Condurre analisi comportamentali è un’operazione complessa: i team aziendali devono innanzitutto ipotizzare il customer journey ideale rispetto alle azioni intraprese, andando a verificare se la rispecchia le aspettative. Da qui, le imprese possono migliorare la proposta andandone ad aumentare l’efficacia in modo da soddisfare al meglio i desideri del proprio target.
Costruire una soluzione di behavioral analytics prevede quindi una serie di passaggi fondamentali:
- ● Definire i key performance indicators e le metriche che permettono di misurare la reazione degli utenti e il successo delle operazioni di business rispetto agli obiettivi attesi (ad esempio, l’acquisto di un pacchetto viaggio o l’uso di una funzionalità specifica di un prodotto sensorizzato);
- ● Delineare quali percorsi dovrebbero seguire gli utenti in risposta alle strategie, alle azioni e alle offerte aziendali;
- ● Selezionare quali sono i dati pertinenti e più rilevanti per le finalità analitiche e definire un metodo di raccolta e organizzazione, senza avere la pretesa e commettere l’errore di collezionare indiscriminatamente qualsiasi tipo di informazione;
- ● Assegnare a ciascun utente un unico identificativo, verso cui ricondurre tutti i dati relativi provenienti da diverse piattaforme;
- ● Implementare un sistema di sicurezza adeguato per il trattamento dei dati personali, in grado di tutelare la privacy degli utenti e la riservatezza delle informazioni sensibili;
- ● Sviluppare le soluzioni analitiche ad hoc per i processi e gli obiettivi aziendali, integrandole con le diverse fonti dati che si intendono esaminare;
- ● Verificare l’eticità dei modelli sviluppati, affinché non siano condizionati da bias né abbiano come obiettivo la volontà di influenzare o manipolare l’utente.
Si deduce quindi che una soluzione di behavioral analytics efficace deve essere caratterizzata da: flessibilità e possibilità di gestire dati differenti; capacità di integrazione con diverse piattaforme; interfacce intuitive per restituire ai team aziendali risposte rapide alle loro domande.
Sviluppare internamente una piattaforma di behavioral analytics potrebbe quindi risultare un’attività che richiede competenze specialistiche e multidisciplinari, dispendiosa in termini economici e di tempo. Ecco perché risulta vantaggioso affidarsi a un partner esperto, che può mettere a disposizione delle aziende professionisti in ambito sia matematico sia informatico, con conoscenze che spaziano dall’ingegneria dei software alla statistica fino alla data visualization.
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