IA e customer engagement: il ruolo dell’interattività percepita

Grazie alla sua capacità di analizzare enormi volumi di dati, compresi i diversi touchpoint degli utenti (cronologia acquisti, step del funnel di vendita, personalizzazione delle comunicazioni, ecc.), l’IA consente di creare esperienze personalizzate e interattive. Il suo punto di forza risiede nell’analisi avanzata di dati comportamentali, nell’identificare schemi complessi, prevedere le preferenze dei clienti e proporre raccomandazioni mirate in tempo reale (Whig et al., 2024).

Questo approccio consente alle aziende di anticipare le preferenze dei clienti e di farlo al momento giusto e nel modo più efficace. Secondo una recente analisi di IBM (2024) su diversi casi studio (Amazon, Starbucks, per citarne alcuni), usare al meglio questi strumenti può portare ad un incremento del ROI (ritorno sull’investimento) davvero significativo, addirittura fino al 50%.
Ciò è frutto di analisi predittiva avanzata che, integrando diverse fonti tra cui social media, CRM e comportamenti di navigazione online, migliora la precisione delle strategie di marketing al contempo rendendo gli utenti parte attiva, coinvolta, che si sente ‘ascoltata e capita’ e non solo destinatario passivo.

Un approccio più completo e mirato, un coinvolgimento più profondo dei clienti; una metodologia potremmo dire più olistica, globale. Ma qual è la percezione degli utenti rispetto a questa profilazione sempre più mirata? E quanto incide il senso di partecipazione attiva sulla loro esperienza?

Cos’è l’interattività percepita e come migliora l’engagement

L’interattività percepita (PI) indica il livello in cui una persona percepisce una comunicazione o un’interazione con un’azienda o brand come reattiva, personalizzata e in grado di rispondere efficacemente alle sue esigenze; si tratta di un costrutto psicologico che misura il senso di coinvolgimento attivo e reciproco.

L’interattività percepita si esprime in tre modi:

• la rapidità e l’accuratezza delle risposte, che influenzano la percezione di efficienza e attenzione da parte dell’azienda;
• l’adattamento alle preferenze personali, che rafforza il senso di unicità e rilevanza dell’interazione;
• la capacità di anticipare i bisogni, che genera un’esperienza proattiva e fluida e aumenta la fiducia del cliente e la soddisfazione percepita.

Questo senso di coinvolgimento ha ricadute positive emozioni, atteggiamenti e intenzioni comportamentali, comprese quelle di acquisto (McMillan, S. J., 2002; Yang & Shen, 2018).

Come rafforzare l’interattività percepita

La PI è il risultato della percezione del cliente di essere parte attiva e centrale nell’esperienza offerta dall’azienda. Come rafforzare questa percezione?

Creando contenuti e interazioni altamente personalizzati che mettono il cliente al centro. Con strumenti basati su IA è possibile massimizzare come mai prima d’ora questo processo, analizzando in tempo reale comportamenti e preferenze per creare interazioni altamente pertinenti e coinvolgenti.

Ogni contatto diventa così un’opportunità per rafforzare la relazione con il cliente e incrementare la fidelizzazione. Con quali strumenti e applicazioni l’IA può potenziare l’interattività?

Come i chatbot migliorano l’interattività

La prima e più evidente applicazione riguarda i chatbot e gli agenti AI. Oltre agli aspetti tecnici, il motivo principale di tanta rilevanza data a questi strumenti è che si basano sull’interazione linguistica, una capacità distintivamente umana. Se analizzato in profondità, il linguaggio può dare molte informazioni sull’interazione: contesto e emozioni, segnali emotivi e impliciti (Brown et al., 2024).

È la qualità dell’interazione che fa la differenza per gli utenti: tanto più è accurata la simulazione di una conversazione reale, tanto più profonda sarà la percezione dell’utente di partecipazione attiva e, quindi, di interattività percepita. L’analisi di un ampio dataset e la valutazione di metriche come la durata delle conversazioni e la lunghezza media delle risposte degli utenti, condotta da Zhang et al. (2024), evidenzia come l’integrazione di più modalità renda le interazioni più immersive e coinvolgenti.

Fattori come la lunghezza delle risposte, una ripetizione bilanciata nei messaggi e la coerenza tra testo, immagini e audio giocano rafforzano il coinvolgimento degli utenti. Questi risultati sottolineano il valore di un approccio multi-modale nel migliorare l’interazione e la soddisfazione dell’utente.

Non solo chatbot: altre applicazioni per migliorare l’interattività

Un altro esempio è rappresentato dai sistemi di raccomandazione che analizzano il comportamento e le preferenze degli utenti per suggerire prodotti o servizi pertinenti. Grazie ai recenti progressi tecnologici, questi sistemi sono diventati ancora più precisi.

I sistemi di raccomandazione cross-domain

Tra le innovazioni più promettenti, spiccano i sistemi di raccomandazione cross-domain, capaci di sfruttare informazioni raccolte in contesti diversi, come gli acquisti online, per proporre contenuti pertinenti in altri ambiti, ad esempio nell’intrattenimento. Questo approccio crea un’esperienza più fluida e personalizzata e aumenta il valore percepito del servizio (Hernandez-Bocanegra & Ziegler, 2023).

La gamification

Un’ulteriore strategia che sfrutta l’IA per amplificare l’interattività percepita è la gamification. Integrando elementi ludici nelle esperienze digitali, le aziende possono rendere le interazioni più attive e stimolare la partecipazione degli utenti. Grazie all’IA, l’esperienza di gioco può essere personalizzata in tempo reale, adattando livelli di difficoltà e ricompense in base ai comportamenti e alle preferenze individuali. Inoltre, l’analisi predittiva consente di individuare i momenti in cui gli utenti sono più propensi a interagire con elementi gamificati, massimizzandone l’efficacia (Vashisht, 2023). Questa sinergia tra personalizzazione e precisione strategica rende la gamification uno strumento potente nel rinforzare la relazione con i clienti e migliorare l’esperienza complessiva.

Il valore dell’interazione umana e del contatto personale

Il futuro dell’intelligenza artificiale sarà sempre più orientato alla personalizzazione e all’interattività soprattutto con l’introduzione di sistemi di IA conversazionale multimodale capaci di combinare testo, voce e immagini. Per sfruttare appieno questo potenziale, sarà fondamentale non dimenticare però il valore dell’interazione umana e del contatto personale; un approccio ibrido è il più efficace (Yang & Shen, 2018). Bilanciare automazione e relazione umana potrà garantire esperienze cliente più soddisfacenti.

Bibliografia

Brown, W., Wilson, G., & Johnson, O. (2024). Understanding the Role of Chatbots in Enhancing Customer Service.

IBM (2024). AI and customer experience. IBM Think.

Hernandez-Bocanegra, D. C., & Ziegler, J. (2023). Explaining Recommendations through Conversations: Dialog Model and the Effects of Interface Type and Degree of Interactivity. ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems, 13(2), 1-47.

McMillan, S. J. (2002). Measures of perceived interactivity: An exploration of the role of direction of communication, user control, and time in shaping perceptions of interactivity. Journal of Advertising, 31(3), 29-42. https://doi.org/10.1080/00913367.2002.10673674

Vashisht, D. (2023). Engaging and entertaining customers: Gamification in interactive marketing. In The Palgrave Handbook of Interactive Marketing (pp. 807-835). Cham: Springer International Publishing.

Whig, P., Bhatia, A. B., & Yathiraju, N. (2024). AI-Driven innovations in service marketing transforming customer engagement and experience. In AI Innovations in Service and Tourism Marketing (pp. 17-34). IGI Global.

Yang, F., & Shen, F. (2018). Effects of web interactivity: A meta-analysis. Communication Research, 45(5), 635-658.

Zhang, L., Yu, J., Zhang, S., Li, L., Zhong, Y., Liang, G., … & Lan, Z. (2024). Unveiling the Impact of Multi-Modal Interactions on User Engagement: A Comprehensive Evaluation in AI-driven Conversations. arXiv preprint arXiv:2406.15000.