User modeling, ecco cos’è!

Nel 2015, da clienti o da imprenditori, tutti viviamo lo stesso meccanismo di vendita ogni volta che giriamo sulla rete. Non tutti sappiamo cosa sia lo user modeling, ma tutti ne abbiamo visti i risultati. Lo notiamo quando, dopo aver cercato su Google quali siano i negozi di fitness a Pavia, Amazon nella sua prima pagina ci fa sapere che le cyclette da loro sono in offerta. E dire che eravamo sul loro sito per comprare un libro di ricette tirolesi!

Dieci anni fa, quando questa tecnologia cominciava ad affacciarsi nella rete, tutto era molto anarchico, non vi erano regole, non si conoscevano limiti e il mantra era “raccogliere dati. Più dati più soldi”. Cosa farne rimaneva un’arte e un (costoso) laboratorio a cielo aperto dove le cavie inconsapevoli erano gli utenti. Dieci anni dopo le cose sono migliorate: gli utenti non sono più inconsapevoli e hanno regole che li difendano, i dati si sono evoluti e dai laboratori sono usciti dei prodotti.

Si è capito che user modeling non è solo sapere di profilare l’utente, ma anche saper adattare i sistemi all’utente che si ha di fronte, che un dato è inutile se non si trasforma in un vantaggio per i nostri clienti.

Ma come affrontare questa tecnologia se non si è un big dell’informatica? Cosa possiamo fare? Si comincia dal raccogliere i dati del cliente. Bisogna conoscere veramente i propri utenti, cosa fanno sul nostro sito o nella nostra applicazione e quali sono le loro abitudini. E poi reagire di conseguenza.

Esistono molti service che se ne occupano: customer.io, intercom.io, agilecrm.com, per citarne alcuni. Ognuno di questi prodotti permette di conoscere i propri clienti in base alle azioni che fanno e al tempo speso sui nostri servizi. Un esempio? Possiamo creare le nostre regole e inviare offerte mirate solo a chi ha visto almeno 2 prodotti di una categoria nelle ultime 10 visite.

Ora la nuova frontiera di questa tecnologia sembra essere il Personality Insight: conoscere il proprio cliente al di fuori dai semplici dati anagrafici o alla sua routine giornaliera.

L’NLP (Natural Language Processing) permette di scoprire automaticamente tutto questo. AlchemyAPI (recentemente acquisita da IBM) o Aylien offrono demo interessanti che consiglio di provare. Tramite strumenti del genere, ad esempio, possiamo sapere se l’utente quando parlava di un nostro prodotto era contento o scontento o possiamo capire quali parole chiave sono più spesso associate ai nostri servizi.

IBM è riuscita ad andare oltre sfruttando il proprio cervellone Watson. Immaginate di conoscere i tratti della personalità di una persona solo leggendo cosa scrive. Provate poi ad andare sulla loro [demo](https://watson-pi-demo.mybluemix.net/), inserite un vostro testo (in inglese), osservate i risultati e chiedetevi cosa potreste fare per i vostri utenti usando queste informazioni. Immaginate preparare un’interfaccia più complessa e animata per gli utenti amanti delle emozioni forti e una più minimale per gli utenti più amanti dell’armonia.

È chiaro che questa tecnologia stia passando dall’essere innovazione all’essere indispensabile per cui è impossibile girare la testa dall’altra parte e ignorarla. Dieci anni di studi ci hanno però insegnato che la regola è sempre l’uso che se ne fa e in questo caso il consiglio rimane sempre: se non è utile ai vostri Clienti non è utile, punto.

(Tratto da Uomo&Manager di Luglio 2015)

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