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L’intelligenza artificiale disegna una nuova era di assistenza end-to-end

03/12/2018 15:30
Fabio Galetto, Google Italia: “Ai e machine learning per conquistare la rilevanza”. Con Netcomm facciamo il punto sulle tecnologie che detteranno la crescita dell'economia digitale

Le tecnologie più disruptive come Ai (intelligenza artificiale) e blockchain saranno le responsabili della crescita dell’economia digitale nel 2020: è uno degli highlights che Roberto Liscia, presidente di netcomm, ha illustrato a Biztravel Forum 2018 e di cui vi abbiamo già scritto in questa notizia stamane.

E’ il consumatore che ci sta portando, anche piuttosto celermente, dentro uno scenario complesso in fatto di player (tantissimi) e dove la sfida è quella di mantenere un processo di informazione-selezione-acquisto fluido, in modo che non venga colta la complessità, bensì si possa compiere uno shopping frictionless. “Per il settore del Travel questo è particolarmente difficile, perché ha un ecosistema numeroso – dice Liscia -, all’interno di un ambiente come l’e-commerce che è il più interoperabile e innovativo, nonché maturo”. I sistemi-Paese che investono in tecnologie digitali sono quelli che realizzano più fatturato, mostra Netcomm in una slide, per introdurre la domanda “quanto siete pronti in termini di Ict readiness (prontezza tecnologica) rispetto al valore generato dal turista?”. E’ qui che le imprese, e prima ancora il Governo con l’infrastruttura e la normativa, devono concentrare le analisi: dai clienti, dai loro gusti e dalle preferenze, correttamente registrate, si realizza l’offerta e la distribuzione si ri-organizza in una logica omnicanale. Per molte filiere si verificherà il cambiamento: “Addirittura The Fork (piattaforma di prenotazione di ristoranti di proprietà di tripadvisor, ndr) predice le case senza cucina, mentre nel settore dell’automotive si ipotizza che i giovani non acquisteranno un’auto propria, ma preferiranno il noleggio oppure lo sharing, passando dal possesso all’uso”.

Un nuovo rapporto tra cliente e operatore

Il tassello finale di questa evoluzione è rappresentata dall’assistenza, che con gli automatismi intelligenti di chatbot e strumenti vocali fornirà dati per rinnovare il prodotto. Sempre nel settore dell’automotive, il riconoscimento dell’utente abbinerà l’automobile ad un’assicurazione personalizzata, ad esempio. Oppure in treno, il bot di Trainline.com aiuta a trovare il posto ancora libero, al miglior prezzo o secondo altri parametri, sui servizi più affollati. Un’app ideale per i pendolari nelle grandi città.

Questo “ecosistema” fornisce elementi utili attraverso la ridefinizione dei programmi fedeltà (qui un altro articolo interessante, raccolto al Biztravel Forum), che più dei meccanismi di rewarding (premialità) stanno evolvendo in fonti tecnologicamente tracciate di dati sui clienti. Fabio Galetto, direttore business automotive & travel di Google Italia, afferma che “con sette voli all’anno e nove pernottamenti fuori casa è un cliente ad alto valore” da cui l’agenzia di viaggi deve reperire informazioni per attuare due strategie  di fidelizzazione, che si chiamano “attitudinal e behavioral loyalty”.

“Il punto cruciale è la profittabilità e aumentare i ricavi con cross selling e upselling, il load factor non è più il problema”. Con il digitale, il paradigma è cambiato rispetto a quando era il brand a stimolare l’acquisto. “Il viaggiatore è impaziente e demanding, solo il 9% ha in mente il marchio nel travel, il 92% pretende un’app se non trova online le informazioni, nel continuo contatto con il suo smartphone e altri strumenti, i touch point sono micro momenti di contatto, durante i quali lo conquisto se rispondo alle sue esigenze, altrimenti perdo l’occasione”. Il collante tra utente e operatore è l’esperienza vissuta, da questo rapporto nasce una nuova età di assistenza end to end nell’eterna sfida di affermare la preferenza del marchio (brand preference), la sua presenza e, infine, conquistare una rilevanza di scala, difficilmente sostenibile con gli approcci crm per come li conosciamo fin qui.

"Relevance at scale"

“Sulla rilevanza di scala, machine learning (Ml) e intelligenza artificiale sono le vie – conclude Galetto: ogni prodotto di Google è basato su Ml e più dati vengono imputati dall’utente, attraverso le domande e le ricerche sul motore, gli algoritmi imparano, perfezionando le risposte”. Addirittura hanno finalità educative: Google assistant ha la funzionalità “pretty please” per insegnare ai bambini a rivolgersi con educazione nel porre le domande e l’assistente risponde con frasi come “grazie per aver detto per favore”, sostenendo l’atteggiamento corretto. Se è vero che nella tecnologia digitale abbiamo sviluppato solamente il 2-3% del potenziale, il futuro è ancora tutto da disegnare. p.ba.

Le notizie raccolte al Biztravel Forum 2018 sono a questo link di Guidaviaggi.it


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