Menu

comportamento del cliente

2150038899

Come il riconoscimento facciale rivoluzionerà il marketing nel 2024

,

Nel 2024 il marketing si troverà sulla cresta dell’onda di una rivoluzione tecnologica.

Il riconoscimento facciale, una tecnologia che un tempo si vedeva solo nei film di fantascienza, sta diventando uno strumento fondamentale per le aziende per attuare strategie di marketing personalizzate, efficienti e mirate. In questo articolo facciamo un’immersione profonda nelle tendenze attuali e nel potenziale del riconoscimento facciale nel marketing e mostriamo come le aziende possono utilizzarlo per rimanere davanti alla concorrenza.

Personalizzazione: la chiave per la fidelizzazione dei clienti

Nel mondo di oggi, i consumatori si aspettano sempre più esperienze personalizzate. È qui che entra in gioco il riconoscimento facciale, che permette di identificare i clienti in tempo reale e di presentare offerte personalizzate. Un esempio impressionante è il negozio “FashionAI” di Alibaba a Hong Kong. Questo negozio utilizza il riconoscimento facciale per identificare le preferenze dei clienti e formulare raccomandazioni personalizzate in base ad esse. Queste tecnologie contribuiscono a rendere l’esperienza di acquisto non solo più efficiente, ma anche molto più piacevole.

Un altro esempio degno di nota è la tecnologia “Smile to Pay” di KFC in Cina. Qui i clienti possono semplicemente sorridere per pagare il conto. Questa perfetta integrazione del riconoscimento facciale nel processo di pagamento non solo riduce i tempi di attesa, ma crea anche un’esperienza positiva e memorabile che incoraggia i clienti a tornare. Inoltre, il riconoscimento facciale crea un ulteriore livello di sicurezza che rende più difficile il furto di identità e rafforza la fiducia dei clienti nel marchio.

Maggiore efficienza grazie alla tecnologia intelligente

L’efficienza ottenuta grazie all’uso del riconoscimento facciale si estende a molte aree del marketing. Dall’ottimizzazione delle esperienze nei negozi alle campagne pubblicitarie mirate: le possibilità sono pressoché illimitate.

Un esempio interessante è l’utilizzo del riconoscimento facciale in una pizzeria di Oslo. Qui vengono analizzati il sesso e l’età dei clienti per decidere quali offerte mostrare sugli schermi. Questa tecnologia consente un approccio più preciso e aumenta la probabilità che i clienti rispondano agli annunci.

Deutsche Post sta inoltre testando la tecnologia di riconoscimento facciale nelle sue filiali di Berlino e Colonia per aumentare la soddisfazione dei clienti e migliorare l’esperienza di acquisto.

Vengono registrate caratteristiche di base come l’età e il sesso per adattare i contenuti mostrati sui display in modo più specifico alle esigenze dei clienti.

Questi sviluppi mostrano come il riconoscimento facciale abbia il potenziale per rendere le campagne di marketing non solo più efficaci, ma anche più rilevanti.

Pubblicità mirata e analisi approfondite dei dati

Uno dei maggiori punti di forza del riconoscimento facciale è la capacità di acquisire dati demografici in tempo reale e di utilizzarli per visualizzare pubblicità personalizzate.

Questa tecnologia consente ai marchi di adattare i contenuti pubblicitari in modo preciso al gruppo target, con un conseguente aumento del tasso di coinvolgimento. Aziende come NEC in Giappone stanno già utilizzando questa tecnologia per analizzare l’età e il sesso dei passanti in tempo reale e visualizzare messaggi pubblicitari su misura sui display digitali in base a questi dati. Queste misure pubblicitarie personalizzate hanno un impatto significativamente maggiore rispetto alla pubblicità tradizionale.

Tuttavia, l’uso del riconoscimento facciale va oltre il semplice indirizzamento dei gruppi target. Offre anche preziose informazioni sul comportamento dei clienti. Walmart, ad esempio, ha iniziato a utilizzare la tecnologia di riconoscimento facciale per analizzare le emozioni e la soddisfazione dei clienti durante lo shopping. Questi dati forniscono informazioni preziose su quali aspetti dell’esperienza di acquisto sono particolarmente apprezzati e dove c’è margine di miglioramento. Le aziende possono utilizzare queste informazioni per ottimizzare costantemente le loro strategie di marketing e massimizzare così la soddisfazione dei clienti.

Protezione dei dati e considerazioni etiche: Una sfida

Per quanto promettente sia il riconoscimento facciale nel marketing, esso comporta anche importanti sfide etiche, soprattutto in termini di protezione dei dati e della privacy. Le aziende devono assicurarsi di utilizzare queste tecnologie in modo trasparente e di informare chiaramente i clienti su come verranno utilizzati i loro dati. In Germania, dove la protezione dei dati gioca un ruolo particolarmente importante, queste considerazioni sono fondamentali. Ad esempio, l’introduzione del riconoscimento facciale da parte di Deutsche Post è stata accolta con critiche in quanto sono stati sollevati problemi di privacy.

Conclusione: dare forma al futuro del marketing

La tecnologia di riconoscimento facciale ha il potenziale per cambiare radicalmente il marketing nel 2024 e oltre. Le aziende che utilizzano questa tecnologia in modo abile ed etico possono non solo ottimizzare le loro strategie di marketing, ma anche costruire un legame più forte con i loro clienti. Tuttavia, come per ogni nuova tecnologia, è necessario trovare un equilibrio tra innovazione e responsabilità. Le aziende che riusciranno a farlo saranno in grado di competere con successo e di guadagnarsi la fiducia dei loro clienti.

Noi di Kredo Marketing siamo specializzati nell’aiutare i nostri clienti a sfruttare le ultime tecnologie, come il riconoscimento facciale, per raggiungere i loro obiettivi di marketing e costruire relazioni durature con i clienti.

Insieme stiamo plasmando il futuro del marketing in modo innovativo, efficace e responsabile.

718

Decodificare le distorsioni cognitive che dirottano il tuo business

, , ,

Che tu stia prendendo decisioni di investimento ad alto rischio o semplicemente scegliendo un ristorante per la cena, capire questi pregiudizi può aiutarti a navigare nel mondo con una mente più lucida e chiara. Sei pronto a migliorare le tue capacità decisionali? Allora iniziamo!

Panoramica dell’articolo
  • I giganti dell’economia comportamentale
  • Pregiudizio dell’ancora: il primo numero si blocca
  • Pregiudizio da eccesso di fiducia: la bolla delle dot-com
  • Pregiudizio di conferma: la crisi finanziaria del 2008
  • Pregiudizio dell’autorità ed euristica della disponibilità: esempi quotidiani I giganti dell’economia comportamentale
  • Passi pratici per ridurre al minimo le distorsioni cognitive

I giganti dell’economia comportamentale Daniel Kahneman e Amos Tversky hanno rivoluzionato la nostra comprensione dei processi decisionali con il loro lavoro sulla teoria delle prospettive. Il libro di Kahneman “Pensiero veloce, pensiero lento” fa luce sul contrasto tra il nostro pensiero veloce e istintivo e il nostro pensiero lento e deliberato. Questo libro è un tesoro di intuizioni su come funziona la nostra mente e sul perché spesso prendiamo decisioni irrazionali, anche quando pensiamo di essere razionali. Un altro gigante dell’economia comportamentale, Richard Thaler, ha introdotto il concetto di “nudges”, ovvero sottili cambiamenti nell’ambiente che possono portare a decisioni migliori. Nel suo libro “Nudge”, di cui è coautore insieme a Cass Sunstein, Thaler esplora come piccoli interventi possano aiutare le persone a prendere decisioni nel loro interesse senza limitare la loro libertà. Ad esempio, l’iscrizione automatica dei dipendenti ai piani pensionistici (con l’opzione di opt-out) aumenta significativamente i tassi di partecipazione rispetto all’iscrizione obbligatoria. Vediamo ora le principali distorsioni cognitive che incontriamo nella vita quotidiana e nel mondo degli affari.

Pregiudizio di ancoraggio: Il primo numero si blocca

price

Ti è mai capitato di fissarti irrazionalmente sul primo prezzo che senti quando fai acquisti, che si tratti di un’auto nuova o di una casa? Questa è la distorsione dell’ancora in azione. L’anchor bias si verifica quando le persone si affidano troppo pesantemente alla prima informazione che ricevono (l'”ancora”) quando prendono delle decisioni. Queste informazioni iniziali influenzano indebitamente i loro giudizi e le loro decisioni, anche se i dati successivi suggeriscono il contrario. Analizziamo un caso quotidiano. Acquistare un’auto Immagina di entrare in un concessionario e che la prima auto che vedi costi 25.000 euro. Il premio ti permette di fissare un’ancora nella tua testa. Se continui a fare acquisti e trovi un’auto simile a 22.000€, il prezzo iniziale di 25.000€ ti rimane impresso nella mente e fa sembrare l’auto da 22.000€ un affare migliore di quanto non sia in realtà. Questa percezione distorta può portarti a prendere decisioni finanziarie non ottimali basate sul prezzo di ancoraggio, invece di valutare ogni opzione in base ai propri meriti. L’anchor bias non solo influenza le decisioni di acquisto, ma può anche avere un impatto significativo sul mondo degli affari, in particolare nelle negoziazioni, nelle strategie di prezzo e nelle previsioni finanziarie. Ad esempio, la prima cifra messa sul tavolo durante le trattative salariali spesso definisce il tono dell’intera discussione. Se un candidato parte da un livello alto, potrebbe ricevere un’offerta migliore rispetto a quella che avrebbe ricevuto partendo da un livello più basso.

2148746551

Negoziazioni: Nelle fusioni e acquisizioni, l’offerta iniziale può fissare un’ancora che distorce le trattative successive. Quando un’azienda viene inizialmente valutata 1 miliardo di dollari, tutte le ulteriori discussioni e controfferte ruotano attorno a questo valore, anche se una valutazione approfondita suggerisce un prezzo inferiore.

Marketing e prezzi: i rivenditori spesso utilizzano le ancore a loro vantaggio mostrando il prezzo originale insieme a quello ridotto. Se vedi che una giacca che in origine costava 200€ ora costa 120€, l’offerta appare più interessante, anche se 120€ sono comunque una spesa significativa.

Previsioni finanziarie: gli analisti possono ancorare le loro previsioni ai dati passati o alle proiezioni iniziali, il che può portare a proiezioni future imprecise se non reagiscono in modo appropriato alle nuove informazioni.

Scenari aziendali tratti dalla vita reale

18909

Strategie per minimizzare le distorsioni da ancoraggio

Consapevolezza ed educazione: La consapevolezza dei pregiudizi di ancoraggio è il primo passo per mitigarne gli effetti. Informare te stesso e il tuo team su questi pregiudizi può aiutarti a riconoscere quando influenzano le decisioni. 

  Ritardi deliberati: fare un passo indietro e ritardare deliberatamente una decisione può dare il tempo di considerare altre informazioni e prospettive e ridurre l’impatto dell’ancoraggio iniziale. 

 Usa dati oggettivi: basarsi su dati oggettivi e su più fonti di informazione può aiutare a minimizzare l’influenza di un ancoraggio iniziale. Ad esempio, quando negozi lo stipendio, considera gli standard del settore e le offerte di lavoro multiple piuttosto che la sola cifra iniziale.

 Analisi di scenario: la conduzione di analisi di scenario può aiutare a esplorare diversi esiti e prospettive e quindi a ridurre il peso dell’ancoraggio iniziale nel processo decisionale.

 Ottenere opinioni diverse: ottenere opinioni da un gruppo di persone diverse può fornire prospettive diverse e ridurre l’influenza dei pregiudizi di ancoraggio. 

Pregiudizio da eccesso di fiducia:

La bolla delle dot-com Alla fine degli anni ’90, il settore tecnologico era in piena espansione e tutti volevano una fetta della torta. Gli investitori si sono lasciati prendere dalla tendenza all’eccesso di fiducia e si sono convinti di poter prevedere la prossima grande tendenza del mercato. Le valutazioni iniziali elevate (anchor bias) stabiliscono standard non realistici. Aziende con modelli di business traballanti, come Pets.com, sono diventate improvvisamente milionarie, fino a quando la realtà non si è fatta sentire e la bolla è scoppiata. Il risultato? Trilioni di valore persi, numerosi fallimenti e una dura lezione su come le distorsioni possano alterare la percezione del mercato.

Strategie per minimizzare l’eccesso di fiducia Ottenere un feedback:

Chiedi regolarmente un feedback a colleghi fidati o a mentori per avere una prospettiva esterna sulle tue decisioni.

Riconoscere l’incertezza: Riconoscere e accettare l’incertezza insita nelle previsioni e nelle decisioni. Suddividi le decisioni: Suddividi le grandi decisioni in parti più piccole e gestibili per valutare ogni componente in modo più critico.

Analisi storiche: studia le decisioni e i risultati passati per capire dove l’eccesso di fiducia può aver portato a degli errori.

Valutazione dei rischi: esegui una valutazione approfondita dei rischi e prendi in considerazione gli scenari peggiori.

Pregiudizio di conferma: la crisi finanziaria del 2008

2150981923

Arriviamo al 2008, quando i pregiudizi di conferma hanno giocato un ruolo fondamentale nella crisi finanziaria. Le istituzioni finanziarie hanno cercato in modo selettivo i dati che confermano la stabilità dei titoli garantiti da ipoteca e hanno ignorato le prove del contrario. Il crollo del mercato immobiliare ha innescato una crisi economica globale. L’incidente ha dimostrato quanto sia pericoloso ignorare i dati contraddittori e ha evidenziato l’impatto devastante dei pregiudizi cognitivi collettivi su scala globale.

Strategie per minimizzare i pregiudizi di conferma Cerca attivamente le prove contraddittorie: Fai uno sforzo consapevole per cercare informazioni che mettano in discussione le tue attuali convinzioni o ipotesi.

Team diversi: promuovi la diversità nei team per introdurre prospettive diverse e ridurre il pensiero di gruppo.

Avvocato del diavolo: nomina qualcuno che assuma il ruolo di avvocato del diavolo nelle discussioni per mettere in discussione le ipotesi e sottolineare i potenziali errori.

Analisi pre-mortem: condurre analisi pre-mortem per identificare i potenziali motivi per cui un piano potrebbe fallire. Revisione cieca: Utilizza processi di revisione cieca per valutare idee e dati senza conoscerne la fonte.

Revisione cieca: Utilizza processi di revisione cieca per valutare idee e dati senza conoscerne la fonte.

9991

Pregiudizio dell’autorità ed euristica della disponibilità: esempi quotidiani

Immagina questo: Sei in un ristorante e non riesci a decidere tra la bistecca e il salmone. Il cameriere consiglia il piatto forte dello chef: improvvisamente la decisione è più facile. Questo è il pregiudizio di autorità: fidarsi e seguire i consigli degli esperti percepiti. Oppure immagina di scorrere i social media e di vedere la pubblicità di un gadget che hai adocchiato. All’improvviso sembra che tutti ne parlino. Si tratta dell’euristica della disponibilità, in cui la frequenza e la frequenza di esposizione fanno apparire il prodotto più popolare e desiderabile di quanto non sia in realtà.

Strategie per mitigare i pregiudizi dell’autorità e l’euristica della disponibilità Mettere in discussione l’autorità: metti sempre in discussione e analizza i consigli o le raccomandazioni delle figure autoritarie, a prescindere da quanto appaiano credibili .

Ricerca indipendente: Conduci una ricerca personale per raccogliere diverse fonti di informazioni.

Diversificare le fonti di informazione: Attingi a una gamma diversificata di fonti di informazione per avere una visione più equilibrata.

Riflettere sulle decisioni: Prendersi del tempo per riflettere sulle decisioni e sui fattori che le hanno influenzate. Formazione di sensibilizzazione: partecipa a una formazione che metta in evidenza i pregiudizi comuni e i loro effetti.

CONCLUSIONE DEL VIAGGIO

Comprendere i pregiudizi cognitivi non è solo un esercizio teorico: è uno strumento pratico che può migliorare notevolmente il tuo processo decisionale negli affari e nella vita. Se sei consapevole di questi pregiudizi, se incoraggi prospettive diverse, se utilizzi processi decisionali strutturati, se sfrutti la tecnologia e se conduci analisi pre-mortem, puoi mitigare il loro impatto e prendere decisioni più razionali e informate.

Per chi vuole approfondire questo argomento, sono altamente consigliati “Thinking Fast, Thinking Slow” di Daniel Kahneman, “Nudge” di Richard Thaler e Cass Sunstein e “Predictably Irrational” di Dan Ariely. Questi libri offrono approfondimenti e consigli pratici per navigare nelle complessità del processo decisionale umano.

Grazie per esserti unito a noi in questa esplorazione dei pregiudizi cognitivi e del mercato. Rimani sintonizzato per ulteriori approfondimenti e suggerimenti per migliorare le tue competenze commerciali nella prossima puntata di “Business Hacks & Theories”!

Sei interessato a sapere come queste informazioni possono incrementare la crescita della tua azienda?

Contattaci per scoprire come possiamo aiutarti a sfruttare il potere della psicologia cognitiva e ottimizzare le tue strategie di marketing.

Facciamo insieme il prossimo passo verso il successo della tua attività!

Con amore

ALEX

personalization

L’uso dei modelli di Markov nel marketing digitale

, , , ,

Nel campo del marketing digitale, comprendere e prevedere il comportamento dei consumatori è fondamentale. È qui che entrano in gioco i modelli di Markov, una classe di modelli statistici che offrono notevoli spunti di riflessione sulle sequenze di eventi e sulle transizioni di stato. Prima di scoprire come questi modelli possono rivoluzionare le tue strategie di marketing, facciamo un passo indietro e scopriamo chi era Andrei Markov e come la sua ricerca ha gettato le basi di questa potente tecnica analitica.

markov

Chi era Andrei Markov?

Andrei Andreevich Markov è stato un matematico russo noto per i suoi studi e sviluppi sulla teoria della probabilità. Nel 1906 introdusse quelle che oggi conosciamo come “catene di Markov”. Questi processi decisionali aiutano a prevedere una serie di scenari futuri basati su una serie di eventi esistenti. Questi modelli sono particolarmente utili in contesti in cui i dati o gli eventi sono sequenziali e il futuro dipende direttamente solo dallo stato attuale.

Come funzionano i modelli di Markov?

51754

Un modello di Markov descrive una sequenza di eventi possibili in cui la probabilità di ogni evento dipende solo dallo stato raggiunto nell’evento precedente. Nel marketing digitale, ciò significa utilizzare queste catene per prevedere il comportamento dei consumatori, ad esempio il percorso che un utente potrebbe seguire durante la navigazione di un sito web, in base alle sue azioni precedenti.

product
  1. Prevedere il percorso del cliente: analizzando i percorsi di navigazione dei visitatori di un sito web, gli esperti di marketing possono prevedere quali pagine verranno visitate e ottimizzare le campagne pubblicitarie di conseguenza.
  2. Personalizzazione delle raccomandazioni sui prodotti: I sistemi di raccomandazione possono utilizzare catene di Markov per prevedere quali prodotti potrebbero essere più interessanti per i clienti in base alle loro decisioni precedenti.

Applicazioni nel marketing digitale

Esempi ipotetici

92925

Immaginiamo di avere un sito web di e-commerce con quattro pagine principali: Home, Chi siamo, Negozio e Contatti. Ogni cliente inizia dalla homepage. Il passaggio da una pagina all’altra è influenzato dalle preferenze dei visitatori e dall’efficacia del web design nel condurre i visitatori ad azioni specifiche, come l’acquisto di un prodotto o la richiesta di informazioni.

Assunto:

  • Dalla home page, il 60% dei visitatori va alla pagina Chi siamo, il 20% va direttamente al negozio e il 20% rimane sulla home page.
  • Da Chi siamo, il 70% dei visitatori va al negozio, il 10% torna alla home page e il 20% va alla pagina dei contatti.
  • Dal negozio, il 40% dei visitatori va alla pagina dei contatti, il 40% rimane nel negozio per continuare gli acquisti e il 20% torna alla homepage.
  • Dalla pagina dei contatti, il 50% torna alla home page, il 20% va alla sezione Chi siamo e il 30% va al negozio.

Codice Python:

18909
Screenshot 2024-05-27 alle 10.55.11

Il codice Python mostrato sopra simula il percorso di un cliente sul sito web utilizzando una catena di Markov. La matrice_di_transizione contiene le probabilità di transizione da un lato all’altro, come descritto negli esempi ipotetici.

Ecco una spiegazione dettagliata del codice:

  • stati: questo elenco contiene i nomi delle pagine del sito web.
  • matrice_di_transizione: Questa matrice Numpy definisce la probabilità di transizione da ogni lato (stato) a quello successivo.
  • next_state: Questa funzione seleziona lo stato successivo (pagina) in base allo stato corrente, utilizzando la distribuzione di probabilità definita nella matrice di transizione.
  • Il ciclo for simula il percorso del cliente per un numero definito di passi (in questo caso 10) selezionando ripetutamente lo stato successivo fino al completamento del percorso.

Questo modello può essere utilizzato per analizzare l’efficacia del design del sito web e identificare i punti in cui i visitatori possono incontrare ostacoli o perdere interesse, consentendo agli esperti di marketing di apportare modifiche mirate per migliorare l’esperienza dell’utente e aumentare le conversioni.

Conclusione

I modelli di Markov offrono un modo potente per analizzare e prevedere il comportamento dei consumatori nel marketing digitale. Con una profonda conoscenza di questi modelli, le aziende possono migliorare notevolmente la loro capacità di interagire efficacemente con i clienti e massimizzare il ROI delle loro strategie di marketing.