Next best action vs motore di raccomandazione: qual è la differenza?

La differenza fondamentale tra un motore di next best action e un motore di raccomandazione risiede nel loro intento strategico, nell'ambito operativo e nella funzione obiettivo. Un motore di next best action è un sistema decisionale olistico che identifica la singola interazione ottimale con il cliente per raggiungere un obiettivo di business specifico, come massimizzare l'ARPU, attraverso tutti i canali. Al contrario, un motore di raccomandazione è specializzato nel suggerire prodotti o contenuti all'interno di un contesto definito, mirando alla scoperta e all'engagement.

Comprendere le sfumature tra un motore di next best action e un motore di raccomandazione è cruciale per i team di crescita B2C. Sebbene entrambi sfruttino la personalizzazione basata sui dati, i loro ruoli nella guida dei ricavi e nel miglioramento dell'esperienza del cliente divergono significativamente. Questa distinzione determina quale tecnologia offre un vantaggio strategico superiore per l'espansione dell'ARPU.

Next best action vs motore di raccomandazione: la differenza fondamentale

La differenza fondamentale tra un motore di next best action (NBA) e un motore di raccomandazione si concentra sul loro scopo strategico e sulla loro esecuzione. Un motore NBA agisce come un Layer di intelligenza centralizzato, valutando una serie completa di potenziali interazioni con i clienti per identificare la singola azione più preziosa per un dato cliente in un momento specifico. Il suo obiettivo è tipicamente un risultato di business quantificabile, come massimizzare il ricavo medio per utente (ARPU), aumentare il valore a vita del cliente (CLTV) o minimizzare il churn. Orchestra un'ampia gamma di Candidate Actions, prendendo decisioni lungo l'intero percorso del cliente.

Un motore di raccomandazione, al contrario, è uno strumento specializzato. La sua funzione principale è suggerire articoli (prodotti, contenuti, servizi) che un utente potrebbe trovare interessanti, in base al suo comportamento passato, alle preferenze e al comportamento di utenti simili. Sebbene miri a guidare l'engagement o la conversione per articoli specifici, il suo ambito è solitamente confinato alla presentazione di scelte all'interno di un canale o di un'interfaccia particolare. Non valuta intrinsecamente queste raccomandazioni rispetto ad altri tipi di azioni del cliente o obiettivi di business più ampi.

Ambito e orchestrazione: next best action vs motore di raccomandazione

Quando si confrontano next best action vs motore di raccomandazione, l'ambito è un differenziatore primario.

• Motori di Next Best Action (NBA):
  • Visione olistica del cliente: Un motore NBA acquisisce tutti i dati disponibili sui clienti, inclusi lo storico transazionale, i Signals comportamentali, i dati demografici, le preferenze e il contesto in tempo reale. Ciò consente una comprensione a 360 gradi dello stato del cliente, identificando quando un cliente potrebbe segnalare un rischio di churn o un'Revenue opportunity di upsell.
  • Orchestrazione delle azioni: Considera un'ampia gamma di potenziali azioni, non limitate ai suggerimenti di prodotti. Queste possono includere l'invio di un'offerta promozionale, l'attivazione di una campagna di prevenzione del churn, l'offerta di un upgrade di servizio, il cross-selling, l'upselling o anche l'opzione di non intraprendere alcuna azione. Il motore funziona come un Layer decisionale di next best action, coordinando tutte queste possibilità.
  • Decisioning centralizzato: Tutte le Candidate Actions vengono valutate rispetto a una funzione obiettivo comune. Il motore seleziona e implementa quindi la singola 'next best' action, prevenendo comunicazioni contrastanti o offerte irrilevanti tra i canali.
• Motori di raccomandazione:
  • Item-centrici: Si concentrano principalmente sugli articoli (prodotti, articoli, video) e sui loro attributi, senza necessariamente comprendere il più ampio percorso del cliente.
  • Riconoscimento di pattern: Utilizza algoritmi come il filtraggio collaborativo, il filtraggio basato sui contenuti o approcci ibridi per identificare pattern nelle interazioni utente-articolo e suggerire articoli simili o complementari.
  • Ambito localizzato: Tipicamente opera all'interno di un contesto specifico, come una pagina di prodotto ('I clienti che hanno acquistato questo hanno anche acquistato...'), una homepage ('Consigliato per te') o una newsletter via email. Non valuta intrinsecamente queste raccomandazioni rispetto ad altri tipi di azioni del cliente o le orchestra attraverso touchpoint disparati.

Funzione obiettivo e impatto sull'ARPU

La funzione obiettivo è probabilmente il differenziatore più significativo tra next best action vs motore di raccomandazione in termini di impatto sulla crescita B2C.

• Motori di Next Best Action (NBA): Il suo obiettivo è tipicamente una metrica incentrata sul business, come ARPU, CLTV, tasso di fidelizzazione o margine. Il motore cerca di massimizzare questo obiettivo selezionando l'azione che fornisce il più alto aumento previsto. Ad esempio, se un cliente è previsto che faccia churn, il motore NBA potrebbe dare priorità a un'offerta di fidelizzazione rispetto a una raccomandazione di cross-selling, anche se quest'ultima ha una probabilità di conversione immediata leggermente superiore. Questo perché l'impatto a lungo termine dell'ARPU della fidelizzazione è maggiore. Questa capacità è fondamentale per l'espansione dell'ARPU. La NBA opera su un approccio basato su Hypothesis, testando quale azione soddisfi meglio il risultato desiderato.
• Motori di raccomandazione: Il suo obiettivo è solitamente incentrato sull'engagement o sulla conversione per gli articoli raccomandati specifici. Questo potrebbe essere il tasso di click-through (CTR), il tasso di conversione per gli articoli raccomandati o il tempo trascorso sui contenuti. Mira a far emergere articoli con cui l'utente è più propenso a interagire o ad acquistare, senza necessariamente ottimizzare per un risultato di business più ampio e consolidato attraverso tutte le interazioni con i clienti.

Canali e governance

Canali:

• NBA: Governa le azioni attraverso tutti i canali in cui può verificarsi un'interazione con il cliente. Questo include i canali digitali (web, app mobile, email, notifiche push, SMS), ma anche i canali offline come i call center, le interazioni in-store o la posta diretta. L'obiettivo è un'esperienza cliente unificata, garantendo coerenza e pertinenza indipendentemente dal touchpoint. L'approccio Layer di Markin consente questa orchestrazione omnicanale.
• Motore di raccomandazione: Principalmente implementato all'interno dei canali digitali (web, app, email). Sebbene le raccomandazioni possano essere incorporate in varie interfacce digitali, il motore stesso tipicamente non gestisce l'orchestrazione tra questi canali disparati come un hub centrale.

Governance:

• NBA: Richiede una governance robusta per definire le regole di business, allocare le priorità delle azioni, gestire la "fatigue" dei messaggi e garantire la conformità normativa in tutte le interazioni. Deve bilanciare obiettivi di business contrastanti (ad esempio, massimizzare i ricavi vs. minimizzare i costi) e garantire un percorso cliente coerente. Markin, ad esempio, agisce come un Layer unificato di decisioning di fidelizzazione, garantendo che tutte le Candidate Actions, dalle raccomandazioni alle offerte di churn, siano governate da un'unica logica.
• Motore di raccomandazione: La governance è generalmente più semplice, concentrandosi sulle prestazioni dell'algoritmo, sulla qualità dei dati per i cataloghi di articoli e sulla garanzia che le raccomandazioni siano appropriate e non offensive. Tipicamente non gestisce i conflitti tra canali o l'orchestrazione più ampia del percorso del cliente.

Tabella comparativa: next best action vs motore di raccomandazione

Per chiarire ulteriormente la distinzione, questa tabella evidenzia gli attributi chiave quando si considera next best action vs motore di raccomandazione.

Caratteristica	Motore di Next Best Action	Motore di Raccomandazione
Obiettivo Primario	Ottimizzare un risultato di business specifico (es. ARPU, LTV, Fidelizzazione, NPS)	Suggerire articoli pertinenti (prodotti, contenuti) per la scoperta/engagement
Ambito Decisionale	Olistico, intero percorso del cliente e tutte le possibili interazioni	Ristretto, item-centrici all'interno di un contesto specifico o di un widget UI
Candidate Actions	Promozioni, offerte di servizio, prevenzione del churn, upgrade, cross-sell, upsell, raccomandazioni, ecc.	Suggerimenti di prodotti, suggerimenti di contenuti, articoli correlati, 'le persone hanno anche visto'
Input Dati	Tutti i dati del cliente: Signals comportamentali, transazionali, demografici, contesto in tempo reale, catalogo prodotti, inventario campagne	Interazioni utente-articolo, attributi articolo, profili utente
Canali Orchestrati	Web, app, email, push, SMS, call center, in-store, posta diretta (tutti i touchpoint cliente)	Principalmente digitali: web, app, email
Funzione Obiettivo	Massimizzare ARPU/LTV, minimizzare il churn, migliorare l'NPS	Massimizzare il CTR, il tasso di conversione degli articoli raccomandati, il tempo sul sito/app
Complessità	Alta: richiede integrazione dati, AI sofisticata, gestione delle regole di business, orchestrazione dei canali, Experimentation Framework	Moderata: richiede dati articolo, dati di interazione utente, tuning algoritmico
Governance	Estesa: gestione della "fatigue", risoluzione dei conflitti, conformità, tracciamento del ROI attraverso tutte le azioni	Moderata: pertinenza, diversità, A/B testing di base
Casi d'Uso Tipici	Percorsi cliente personalizzati, riduzione del churn, crescita dell'ARPU, adozione di nuovi prodotti, programmi fedeltà, Revenue opportunity	Scoperta di prodotti, personalizzazione dei contenuti, aumento del valore medio dell'ordine (AOV) tramite add-on

Ho bisogno di un motore di raccomandazione se ho già la next best action?

Se hai un robusto motore di next best action, un motore di raccomandazione autonomo potrebbe essere ridondante o, quantomeno, una priorità secondaria. Un sofisticato sistema NBA può incorporare intrinsecamente raccomandazioni di prodotti o contenuti come un tipo di 'Candidate Action' all'interno del suo più ampio framework decisionale. Ad esempio, se il motore NBA determina che raccomandare un prodotto specifico produrrà il più alto incremento ARPU previsto per un cliente, eseguirà quella raccomandazione come parte di una strategia complessiva.

Il vantaggio chiave dell'integrazione delle raccomandazioni in un Layer NBA è che questi suggerimenti non sono fatti in isolamento. Vengono valutati rispetto a tutte le altre azioni possibili, come offrire uno sconto, inviare una notifica di servizio o avviare una campagna di re-engagement. Ciò garantisce che il cliente riceva l'interazione più efficace, prevenendo potenziali conflitti o engagement subottimali se un motore di raccomandazione operasse in modo indipendente. Il product di Markin consente un approccio unificato, considerando le raccomandazioni come un tipo specifico di Experiment da eseguire e ottimizzare.

Tuttavia, se il tuo obiettivo primario è una scoperta di prodotti estremamente granulare e approfondita all'interno di un'interfaccia specifica, e questo compito è distinto da obiettivi ARPU più ampi, un motore di raccomandazione specializzato potrebbe offrire algoritmi avanzati o capacità di merchandising visivo. Nella maggior parte dei contesti di crescita B2C, tuttavia, l'integrazione della logica di raccomandazione come parte di una soluzione NBA fornisce un controllo strategico complessivo superiore e una Revenue opportunity consolidata, rendendo un motore separato in gran parte non necessario per gli obiettivi ARPU principali.

Quale dovrebbe acquistare per primo un team di crescita B2C: next best action vs motore di raccomandazione?

Per un team di crescita B2C focalizzato sulla massimizzazione dell'ARPU e del valore a vita del cliente, il motore di next best action dovrebbe essere l'investimento fondamentale. Ecco perché la NBA offre un punto di partenza più strategico rispetto a un motore di raccomandazione:

1. Ottimizzazione olistica dell'ARPU: La NBA ottimizza direttamente le metriche di business complete come ARPU o CLTV. I motori di raccomandazione, pur aumentando l'engagement o specifici tassi di conversione, non ottimizzano intrinsecamente questi risultati strategici più ampi attraverso tutte le interazioni con i clienti. Una soluzione NBA come Markin è costruita appositamente per l'espansione dell'ARPU identificando le Candidate Actions ottimali.

2. Controllo centralizzato: La NBA fornisce un'unica fonte di verità per tutte le interazioni con i clienti. Ciò elimina i "silos" tra i canali, previene la "fatigue" dei messaggi e garantisce un'esperienza cliente coerente, il che è fondamentale per la crescita a lungo termine. Stabilisce un Layer unificato per il decisioning.

3. Diversità delle azioni: La crescita non riguarda solo la vendita di più prodotti. Riguarda la fidelizzazione, gli upgrade, la prevenzione del churn e la promozione della lealtà. Un motore NBA può implementare una vasta gamma di Candidate Actions per raggiungere questi obiettivi, dove le raccomandazioni di prodotto sono solo uno strumento in un "toolkit" più ampio, guidato da Signals e Hypotheses identificati.

4. Efficienza e ROI: Centralizzando il decisioning, la NBA favorisce l'efficienza operativa. Riduce la necessità di coordinamento manuale delle campagne tra team e canali, garantendo che ogni interazione abbia un impatto misurabile sull'obiettivo di business scelto. Questo si traduce in un ROI più elevato sugli sforzi di personalizzazione, cruciale per dimostrare il valore in un ambiente orientato alle prestazioni.

Una volta che un robusto Layer NBA è in atto, se emergono esigenze specifiche e altamente specializzate di scoperta di prodotti o di visualizzazione di contenuti che non sono pienamente soddisfatte dalle capacità di raccomandazione della NBA, si può considerare un motore di raccomandazione dedicato come strumento supplementare. Tuttavia, l'investimento iniziale dovrebbe essere nella piattaforma che fornisce il controllo più ampio e strategico sulla realizzazione del valore del cliente, rendendo il motore di next best action la chiara priorità.

Key takeaways per i team di crescita B2C: next best action vs motore di raccomandazione

I team di crescita B2C operano in un panorama competitivo dove ogni interazione con il cliente conta. La scelta tra un motore di next best action e un motore di raccomandazione dipende dagli obiettivi strategici e dalla maturità degli sforzi di personalizzazione.

• NBA come Orchestrator Strategico: Pensa alla NBA come al direttore d'orchestra della tua orchestra di interazioni con i clienti. Assicura che ogni strumento (canale, offerta, messaggio) suoni in armonia per ottenere una grande performance (ARPU massimizzato). È progettato per ottimizzare un obiettivo di business definito selezionando il Signal più impattante e la Candidate Action associata da una vasta gamma di possibilità, spesso validate attraverso continuous Experimentation.
• Raccomandazioni come Strumento Tattico: I motori di raccomandazione sono strumenti potenti e specializzati all'interno di quell'orchestra. Eccellono nel suonare melodie specifiche (scoperta di prodotti, engagement di contenuti) all'interno di sezioni definite della partitura (sito web, app).
• Prioritizzare per l'Impatto sull'ARPU: Per massimizzare l'ARPU, un motore di next best action è la scelta superiore per l'investimento iniziale. Stabilisce una base robusta per la crescita olistica del valore del cliente, con la capacità di integrare o sussumere la logica di raccomandazione per complete Revenue Opportunities.

L'implementazione di una soluzione NBA efficace consente alle aziende B2C di superare le campagne "silo" e di adottare un approccio unificato e basato sui dati all'engagement del cliente e alla crescita dei ricavi. Questo cambiamento strategico assicura che ogni touchpoint contribuisca in modo ottimale ai tuoi obiettivi ARPU complessivi, fornendo un percorso chiaro verso una maggiore redditività e fidelizzazione del cliente.