Ricerche di Mercato nel settore beauty: come migliorare la Customer Experience con Intelligenza Artificiale (AI) e Social Data
L'Intelligenza Artificiale abilitata alla Consumer Intelligence (AICI) rappresenta la prossima grande novità per quanto riguarda l'esperienza del cliente (CX), il marketing e lo sviluppo di nuovi prodotti basati sui dati. Tra le molteplici applicazioni dell'AICI, forse il caso d'uso più interessante e meno compreso è quello di sfruttare l'AI e i Social Data per individuare le esigenze non soddisfatte dei consumatori, con l’obiettivo di migliore non soltanto l'esperienza del prodotto o del servizio, ma anche per identificare nuove opportunità di innovazione.
La Consumer Intelligence consente ai team di Customer Experience e di Consumer Insights di mettere insieme i dati online e offline e di fornire informazioni che supportino la CX, il successo del cliente e anche le attività di vendita e di marketing in senso più ampio in tutta l'azienda.
Per fare questo passaggio, rispetto ai tradizionali approcci di social listening, continuiamo ad avere bisogno di Social Data, ma non solo, anche di input provenienti da indagini sui clienti, modelli di ricerca e dati provenienti da siti web, strumenti di marketing e molto altro.
Ricerche di mercato innovative
Quanto detto precedentemente spiega perché gli sviluppi più interessanti nel settore della Customer Experience sono quelli in cui l'Intelligenza Artificiale incontra i Consumer Insights. La punta del diamante di questa applicazione è l'utilizzo della Semantic AI e del Machine Learning per elaborare e visualizzare ciò che i consumatori dicono e fanno, ciò che noi chiamiamo Topic Modeling.
Topic Modeling, creato da Synthesio in collaborazione con Ipsos, rappresenta un nuovo modo di fare ricerche di mercato basato sull'intelligenza artificiale (AI) che scansiona, classifica e visualizza automaticamente centinaia di migliaia di conversazioni online degli utenti in pochi clic utilizzando la potenza del Machine Learning.
Un modo di ricerca innovativo ricorrente nelle scelte della maggior parte dei brand che vogliono padroneggiare la prossima generazione di Social Intelligence.
Modello di ricerca integrato nel settore beauty
Un esempio del funzionamento di un approccio di ricerca integrato e di miglioramento della Customer Experience ci viene dato dal settore della bellezza di largo consumo: un settore dove la soddisfazione e la fedeltà dei clienti sono sempre più legate al modo in cui il brand abbraccia l'imperativo della sostenibilità in tutte le fasi di sviluppo: dall'approvvigionamento alle pratiche commerciali al packaging.
In questo caso, l'obiettivo principale era quello di esaminare le esperienze dei consumatori con i packaging sostenibili e i prodotti ricaricabili: un tema importante sia per i brand sia per i loro partner di vendita al dettaglio.
Uno studio iniziale di Topic Modeling ha messo in luce argomenti attesi, quali ad esempio la richiesta di "deodorante ricaricabile a zero sprechi", ma ha anche rilevato esigenze insoddisfatte dei consumatori legate principalmente all’esperienza con il packaging, il più delle volte non resistente come ci si aspettava.
Analizzando in profondità specifiche menzioni social e comunità online, il Topic Modeling ha permesso di scoprire nuove opportunità di innovazione: ad esempio l’utilizzo del bambù come materiale per la realizzazione di un packaging sostenibile, grazie alla sua resistenza e biodegradabilità.
Con queste conoscenze preliminari, provenienti dalla raccolta dei Social Data, è stato poi possibile realizzare un sondaggio mirato per comprendere al meglio le opinioni dei consumatori e individuare le loro intenzioni di acquisto. In particolare, l'indagine ha convalidato l'importanza della sostenibilità nel processo di studio del prodotto (applicabile anche ai commercianti come i rivenditori che presentano questi prodotti), facendo emergere che un terzo dei consumatori acquisterebbe un prodotto ricaricabile in bambù se fosse presente nel mercato.
Scopri in che modo Ipsos può aiutare a migliorare la Customer Experience e a identificare nuove opportunità di innovazione, ascoltando i consumatori per comprendere i desideri più nascosti e utilizzando l’intelligenza artificiale per individuare le esigenze, suggerire opzioni e trovare soluzioni più rapidamente.
