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Artificial Intelligence or Artificial Dummies? Come istruire la macchina a non commettere errori.

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Netcomm Forum 2019 - Workshop

Massimo Fubini, CEO Contactlab
Armando Puglisi, Head of Innovation & Data Intelligence Contactlab

Publicado en: Marketing
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Artificial Intelligence or Artificial Dummies? Come istruire la macchina a non commettere errori.

  1. 1. Master version 0.0.3 ARTIFICIAL INTELLIGENCE OR ARTIFICIAL DUMMIES? COME ISTRUIRE LA MACCHINA A NON COMMETTERE ERRORI Massimo Fubini, CEO Contactlab Armando Puglisi, Head of Innovation & Data Intelligence Contactlab
  2. 2. 3 Contactlab Dati Eventi di acquisto Eventi dinamici Dati personali Customer Care Preference Center Social Login CRM E-commerce Retail Analytics Messaggi istantanei Feedback digitale E-mail Mobile app Sondaggi SMS
  3. 3. 4 Contactlab E se moltiplichiamo questi dati per tutti i clienti tutte le identity? Dati^2 Customer Care Preference Center Social Login CRM E-commerce Retail Analytics Messaggi istantanei Feedback digitale E-mail Mobile app Sondaggi SMS
  4. 4. 5 Contactlab Engagement Intelligence with a human touch INSIGHTS CUSTOMER DATA PLATFORM MARKETING AUTOMATION MULTICHANNEL 1-TO-1 PERSONALIZATION CONOSCI MEGLIO I TUOI CONTATTI VEICOLI IL MESSAGGIO PIÙ EFFICACE FAI CRESCERE IL VALORE DEI TUOI CLIENTI CONOSCENZA PERSONALIZZAZIONE ANALYTICS INTERAGISCI OVUNQUE IN TEMPO REALE AUTOMAZIONE Contactlab Marketing Cloud
  5. 5. 6 Contactlab Arricchire il profilo dei contatti Generare Cluster dinamici grazie all’identificazione di pattern comportamentali correlati Personalizzare accuratamente i contenuti per generare traffico in negozio / per aumentare le vendite L’intelligenza artificiale che ti consente di: Contactlab Marketing Cloud
  6. 6. 7 Contactlab Engagement Intelligence with a human touch Contactlab Marketing PEOPLE Genius AI is 1% inspiration and 99% perspiration
  7. 7. Application of AI
  8. 8. 9 Application of AI ► Fashion ► Multicanale: Retail & E-commerce ► Clienti ~ 1.000.000 ► Scontrino Medio ~ 250€ ► Frequenza Media ~ 1-2 per anno Cliente “alpha”
  9. 9. 10 Application of AI ► Siamo in grado di aumentare le conversioni (acquisti) a parità di investimento promo? Challenge
  10. 10. 11 Application of AI Obiettivo Dati Exploratory & Cleaning Model Building Insights Actions & Measures Definizione Obiettivo Siamo in grado di distribuite in maniera migliore gli «sconti»? Quali clienti acquisteranno? Qual e’ l’elasticità al prezzo? (dynamic pricing / dynamic promo)
  11. 11. 12 Application of AI AI Project
  12. 12. 13 Application of AI AI Project
  13. 13. 14 Application of AI Obiettivo Dati ► Anagrafica • Età • Città • Lingua • … ► Eventi Ecommerce • Ordini • Resi ► Eventi Retail • Store • Ordini • Sales Associate ► Feedback Email • Aperture email • Click email • Impatto email sugli acquisti Exploratory & Cleaning Model Building Insights Actions & Measures I dati disponibili
  14. 14. 15 Application of AI Obiettivo Dati Exploratory & Cleaning ► Anomalie trend 80 % of data science is cleaning the data 20 % is complaining about cleaning the data Model Building Insights Actions & Measures Exploratory & Cleaning ► Outlier: B2B
  15. 15. 16 Application of AI Obiettivo Dati Exploratory & Cleaning ► Anomalie trend 80 % of data science is cleaning the data 20 % is complaining about cleaning the data Model Building Insights Actions & Measures Exploratory & Cleaning ► Outlier: B2B
  16. 16. 17 Application of AI Legge universale (con o senza AI) AI
  17. 17. 18 Application of AI Obiettivo Dati Exploratory & Cleaning Model Building ► Scelta dell’algoritmo • BTYD • Output • Probabilità di Churn • Numero di transazioni attese ► Training & Test set • Finestra temporale ► Performance & Accuratezza (74%) Insights Actions & Measures Model building
  18. 18. 19 Application of AI Obiettivo Dati Exploratory & Cleaning Model Building Insights Actions & Measures Model: BTYD ► Regolarità negli acquisti Tipologia di businessParametro k
  19. 19. 20 Obiettivo Dati Exploratory & Cleaning Model Building Insights Actions & Measures Insight Application of AI Cosa abbiamo scoperto? Il modello è in grado di riconoscere l’83% dei reali acquirenti Customer purchasing behavior 6 mesi di osservazione Novembre 2018 Maggio 2019
  20. 20. 21 Obiettivo Dati Exploratory & Cleaning Model Building Insights Actions & Measures Insight Application of AI Chi sono i tuoi futuri acquirenti? Email Engagement Index • Engaged • Interested • Inactive • Dormant • Off • Disengaged • Active new • Inactive new 43% 31% 10% 9% 7% 0.3% 0.1% 0.03%
  21. 21. 22 Obiettivo Dati Exploratory & Cleaning Model Building Insights Actions & Measures Insight Application of AI ...e chi abbandonerà il tuo business? Email Engagement Index • Engaged • Interested • Inactive • Dormant • Off • Disengaged • Active new • Inactive new 11% 13% 48% 10% 16% 2% 0.00% 0.02%
  22. 22. 23 Actions & Measures Application of AI Actions & Measures Adesso passiamo all’azione. ► Creazione di mirate strategie di marketing: • Improve customer relationship • Up selling • Personalizzazione sconti / promo ► Monitoraggio dei KPI ► Fine Tuning del modello Obiettivo Dati Exploratory & Cleaning Model Building Insights
  23. 23. 24 Actions Application of AI Chi sono i tuoi futuri acquirenti? Email Engagement Index • Engaged • Interested • Inactive • Dormant • Off • Disengaged • Active new • Inactive new 43% 31% 10% 9% 7% 0.3% 0.1% 0.03% ...e chi abbandonerà il tuo business? Email Engagement Index • Engaged • Interested • Inactive • Dormant • Off • Disengaged • Active new • Inactive new 11% 13% 48% 10% 16% 2% 0.00% 0.02% Cerchiamo di ingaggiarli sul mezzo meno costoso evitando di sprecare budget MEDIA Dobbiamo concentrarci per recuperarli dove sono attivi… (customer match / custom audience / DMP)
  24. 24. 25 Next step Application of AI ► What ► When Come passare al livello successivo? Previsione del contenuto/prodotto ottimale per ogni singolo cliente. Previsione del momento ottimale in cui contattarlo. Actions & Measures Obiettivo Dati Exploratory & Cleaning Model Building Insights
  25. 25. Data, Data, Data
  26. 26. 27
  27. 27. Grazie! Via Natale Battaglia, 12 | 20127 Milano explore.contactlab.com | explore@contactlab.com +39 02 28 31 181

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