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Frédéric de Todaro

Come fa un algoritmo a prevedere il comportamento di conversione di nuovi visitatori?

Reading time
3 minuti
Autore
Lauréline Kameleoon
Lauréline Saux
Laureline is Content Manager and is in charge of Kameleoon's content. She writes on best practice within A/B testing and personalization, based on in-depth analysis of the latest digital trends and conversations with Kameleoon's customers and consultants.

Uno dei punti di forza della nostra piattaforma di personalizzazione basata su AI è la capacità di misurare, in real-time, l’intenzione di conversione di tutti i tuoi visitatori, siano essi prospect oppure già clienti, identificati oppure anonimi. 

In relazione a tutto ciò, i digital marketer spesso ci chiedono come riesce il nostro algoritmo a prevedere il comportamento di chi visita il sito la prima volta e sui quali non si possiedono informazioni.

I nostri algoritmi non sono magici. Sono però in grado di prevedere la probabilità di conversione di un visitatore basandosi sui primi 15 secondi che questi passa sul sito. Per capire come funziona, abbiamo parlato con Frédéric De Todaro, CPO di Kameleoon, il quale ci ha dato informazioni più dettagliate. 

1 Puoi spiegarci come fa l’algoritmo di Kameleoon a prevedere la probabilità di conversione in soli 15 secondi?

Con Kameleoon la segmentazione non si basa solo su dati “freddi” provenienti da sistemi CRM e DMP o su informazioni raccolte da visite precedenti (nel caso di utenti che ritornano sul sito). 

La nostra piattaforma di personalizzazione basata su AI, Kameleoon Predict, raccoglie anche i “dati caldi” sui visitatori in real-time, basandosi sul comportamento che hanno in quel momento sul sito ed è direttamente collegato al contesto della visita in corso. Diverse ricerche, compresa questa, studiano i fattori che influenzano la decisione d’acquisto e dimostrano che sono esattamente i dati comportamentali (insieme alle informazioni su precedenti transazioni) ad avere il peso maggiore quando si tratta di spiegare la conversione. 

È per questo che la capacità di raccogliere, analizzare e processare informazioni in real-time è fondamentale. Per capire come Kameleoon Predict possa farlo, dai un’occhiata a questo articolo

Per testare la piattaforma abbiamo condotto recentemente uno studio su tutti i nostri clienti che utilizzano l’AI per identificare i target più propensi a convertire. Lo scopo era determinare il tempo minimo necessario al nostro algoritmo per prevedere accuratamente se un visitatore potesse convertire, basandosi solamente sul suo comportamento e sul contesto della visita. 

Il risultato? Servono solo 15 secondi perché l’AI di Kameleoon preveda accuratamente la probabilità di conversione di un nuovo visitatore. 

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15 secondi potrebbero sembrare un tempo incredibilmente breve, ma è quanto la maggioranza dei visitatori resta su un sito prima di lasciarlo.

Grazie alla potenza del nostro algoritmo, 15 secondi sono quanto serve per analizzare una considerevole quantità di dati visitatore, contribuendo a dare un’idea chiara sulla probabilità di conversione. Quando un nuovo visitatore arriva sul sito, la nostra AI è in grado di raccogliere numerosi dati a partire dal primo secondo, come per esempio il tipo di device utilizzato, la landing page e il canale di acquisizione. 

È importante tenere a mente che non ci fermiamo ai primi 15 secondi. Kameleoon Predict non calcola solo l’intenzione di conversione di un visitatore in maniera estemporanea, ma segue l’evoluzione delle sue intenzioni per tutta la durata della visita. La probabilità di conversione varia durante tutto questo lasso di tempo. Nonostante ciò, Kameleoon Predict è in grado di decidere se sia rilevante o meno proporre un’offerta, un messaggio o una promozione dai primi 15 secondi di dati. 

2 Cosa comporta tutto ciò per i clienti di Kameleoon?

La tempestività rappresenta il core di una strategia di personalizzazione e soltanto la commistione fra AI e la giusta architettura software offre questa abilità. 

L’intenzione di acquisto di ogni visitatore si evolve nel tempo, anche durante una sola visita. Kameleoon Predict rende possibile seguire questa evoluzione, innescando le interazioni giuste al momento giusto. La misurazione e l’identificazione di specifici segnali di conversione, insieme al lancio dell’azione, avviene istantaneamente - non ci sono ritardi. 

È diverso dall’approccio tradizionale alla segmentazione, che vede i visitatori categorizzati soltanto in base a dati freddi raccolti in precedenza. Questo approccio, rivolto al passato, non si collega necessariamente alla probabilità di convertire durante una specifica visita. 

Passare a un approccio predittivo trasforma la personalizzazione e permette ai brand di adattare davvero l’esperienza. Processando i dati caldi in real-time, i digital marketer possono capire, anticipare e incontrare le aspettative dei visitatori. Le azioni che vengono innescate sono molto più rilevanti, dato che avvengono nel momento più ottimale per la conversione. 

Lauréline Kameleoon
Lauréline Saux
Laureline is Content Manager and is in charge of Kameleoon's content. She writes on best practice within A/B testing and personalization, based on in-depth analysis of the latest digital trends and conversations with Kameleoon's customers and consultants.
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