Omnichannel CX

The best solutions for your business

Omnichannel è un concetto olistico, da plasmare attorno al "journey" dei consumatori, la cosiddetta customer experience. Un concetto che evolve dall'ormai superato modello di marketing multicanale e riguarda diversi ambiti.

Non solo marketing e vendite, ma anche customer care, retail, logistica e supply chain. Creazione di una realtà fluida all'interno della quale si fondono mondo fisico e digitale. Gimmy Di Francesco.

Who We Are

We are entrepreneurs, marketers and business experts

Profitable MarketinGimmy di Francesco

È nella differenza tra multichannel e omnichannel che si gioca la sfida della relazione con il cliente oggi.

Business Specialists

Trasformazioni organizzative oltre che tecnologiche sono però fondamentali per riuscire a raggiungere tale obiettivo pienamente.

Audience Analysis

Come realizzare concretamente un’esperienza di brand olistico e omnicanale?

Why Us

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Strategie omnicanale, data strategy (ogni strategia omnicanale si basa sui dati), customer journey, marketing automation, CRM e non solo, tutti argomenti orbitanti attorno al tema che affronterai con me.

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How to Win The Customers` Appreciation & LoyaltyMarketing e tecnologia digitale vanno di pari passo: è l’effervescente mondo del MarTech, crasi di Marketing e Technology. Che significa MarTech, in pratica?

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Sgrammatura, what is genius. Shrink + inflation = sgrammatura. Vi porto nel mondo della shrinkflation. Un articolo brillante che indaga profondamente la ricerca dell'equilibrio appagante e la convivenza tra l'industria ed il consumatore.

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What You Must Know Making Investments Today In questo modo, per l’utente è possibile iniziare un’attività su un canale e proseguirla su un altro, senza dover ricominciare da capo.
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In un approccio multicanale, l’azienda si limita a sviluppare più punti di contatto, che vanno ad arricchire il portafoglio dei canali offerti ai clienti (esempio: canali social, mobile app, chatbot). In questi casi, però, spesso si va a ottimizzare la gestione e le performance del singolo touchpoint, senza assumere una gestione integrata di tutte le informazioni, i dati e i comportamenti degli utenti che transitano dai diversi touchpoint.


Il bias di ancoraggio L'ancoraggio è un metodo euristico psicologico che descrive la propensione a prendere decisioni basandosi sulle prime informazioni trovate.[15][16] Secondo questo metodo, gli individui cominciano da un punto di riferimento implicito (l'ancora) e vi fanno aggiustamenti per raggiungere la propria valutazione. Per esempio, il primo prezzo offerto per un'automobile di seconda mano imposta lo standard per il resto della negoziazione, nel senso che un prezzo inferiore sembra ragionevole anche se è comunque superiore al valore dell'automobile.[17][18] Oppure una caratteristica da considerare diventa talmente dominante in un tutto più ampio tale da informare tutte le sue parti: ad esempio una persona non viene considerata per la sua interezza ma in quanto donna, uomo, nero, bianco, criminale, poliziotto, prima di qualsiasi altra cosa si possa pensare di questa. L'ancoraggio influisce sul processo decisionale nelle negoziazioni, nelle diagnosi mediche e nelle sentenze giudiziarie

CyberSecurity Agency - Agenzia di CyberSicurezza - Esperto in CyberSicurezza - ChatGpt AI -

Applicazioni dell'AI

Le applicazioni di Intelligenza Artificiale sono molteplici e riguardano diversi ambiti non solo industriali, ma anche domestici. Un esempio, sono i sistemi di casa intelligente in grado di regolare temperatura, umidità o illuminazione in base alle nostre abitudini, o all’utilizzo della voce come input per alcuni dispositivi. Tuttavia, se è vero che potenzialmente l’Intelligenza Artificiale potrebbe essere applicata a diverse sfere del nostro quotidiano, questo processo di diffusione non è destinato a manifestarsi in tutti i settori alla stessa velocità. La diffusione di questa innovazione, infatti, dipende da tre fattori:
le soluzioni tecnologiche disponibili; il valore attribuito all’innovazione da parte delle aziende; i costi necessari per rendere intelligenti prodotti e processi.
Aree di applicazione dell’Intelligenza Artificiale
Al fine di fornire un quadro completo delle soluzioni di IA adottate dalle aziende, l’Osservatorio di Artificial Intelligence ha individuato sei classi di soluzioni dell’Intelligenza Artificiale, distinte in base alle finalità d’utilizzo.

1. Intelligent Data Processing Si tratta di algoritmi che analizzano dati specifici per estrapolare informazioni e compiere azioni in conseguenza. In questa categoria rientrano diversi utilizzi, come l’Analisi Predittiva (analisi di dati per fornire previsioni sull’andamento futuro di un determinato fenomeno) e il Rilevamento di frodi (identificazione di elementi non conformi a un modello previsto).

2. Virtual Assistant/Chatbot Alla categoria dei cosiddetti Chatbot appartengono agenti software in grado di eseguire azioni o erogare servizi per un individuo in base a comandi ricevuti in maniera vocale o testuale. Questi sistemi, utilizzati sempre di più nel Customer Care aziendale come primo livello di assistenza con il cliente, si contraddistinguono per la loro capacità di comprensione del tono del dialogo e di memorizzazione delle informazioni raccolte. Un esempio di applicazione di Intelligenza Artificiale tramite Chatbot è Chat GPT.

3. Recommendation System Queste applicazioni AI indirizzano le scelte degli utenti in base ad informazioni da essi fornite (in maniera diretta o indiretta). Tra le soluzioni più diffuse si individuano i sistemi che suggeriscono un acquisto in base a quelli precedenti, influenzando così il customer journey e, più in generale, il processo decisionale dell’utente. L’Intelligenza Artificiale nella Customer Journey: il caso di Sisal con i sistemi di raccomandazione

4. Natural Language Processing Il Natural Language Processing (NLP) è quel ramo dell’AI che riguarda l’informazione espressa nel linguaggio naturale. Si tratta di soluzioni che elaborano il linguaggio, con finalità che possono variare dalla comprensione del contenuto, alla traduzione, fino alla produzione di testo in modo autonomo a partire da dati o documenti forniti in input.

5. Computer Vision La Computer Vision è un campo scientifico interdisciplinare che studia algoritmi e tecniche per permettere ai computer di raggiungere una comprensione di alto livello del contenuto di immagini o video. L’attenzione per la Computer Vision è cresciuta molto negli ultimi anni, grazie alla grande diffusione di immagini e video digitali e soprattutto all’avvento di tecniche di Machine Learning, Si tratta soluzioni di analisi di immagini, singole o in sequenza (video), orientate al riconoscimento di persone, animali e cose presenti all’interno dell’immagine stessa, al riconoscimento biometrico (es. volto, iride) e in generale all’estrazione di informazioni dall’immagine. Questi sistemi si stanno diffondendo principalmente nell’ambito della videosorveglianza, dove l’analisi delle immagini è fondamentale per individuare eventuali situazioni anomale o di pericolo.

6. Soluzioni fisiche
Rientrano in questa classe di applicazioni:
Autonomous Vehicle, i mezzi di trasporto autoguidati, tipologia di veicoli adibita al trasporto di persone, animali o cose che può essere destinata alla navigazione non solo su strada, ma anche marittima, fluviale e aerea. Intelligent Object, si tratta di oggetti in grado di compiere azioni senza l’intervento umano e di prendere decisioni in base alle condizioni dell’ambiente circostante (es. la valigia intelligente che, attraverso una connessione bluetooth, è in grado di individuare la posizione del proprietario tramite uno smartphone); Autonoumos Robot, robot in grado di muoversi senza l’intervento umano, in base ad informazioni raccolte dall’ambiente circostante. A questa categoria appartengono sia soluzioni industriali come i robot progettati per l’automazione di processi produttivi e logistici, sia robot destinati al mercato civile, come gli assistenti alla vendita presenti all’interno di negozi per fornire informazioni ai clienti.

Il mercato dell'Intelligenza Artificiale in Italia
Nel 2022 il mercato dell’Artificial Intelligence in Italia ha raggiunto i 500 milioni di euro, con una crescita del +32% rispetto al 2021. La quota più significativa del mercato (34%) è legata a soluzioni per analizzare ed estrarre informazioni dai dati (Intelligent Data Processing), ma è importante anche l’area di interpretazione del linguaggio, scritto o parlato, la cosiddetta Language AI (28%) a cui afferiscono le classi di soluzioni NLP e Chatbot (tra cui applicazioni di Generative AI come ChatGPT). Al 19% si segnala poi l’area degli algoritmi che suggeriscono ai clienti contenuti in linea con le singole preferenze (Recommendation System). Infine, il 10% del mercato va alle iniziative di Computer Vision, che analizzano il contenuto di un’immagine in contesti come la sorveglianza in luoghi pubblici o il monitoraggio di una linea di produzione, e il 9% alle soluzioni con cui l’AI automatizza alcune attività di un progetto e ne governa le varie fasi (Intelligent Robotic Process Automation).