L'evoluzione dell'E-commerce: SALESmanago diventa ManagoAI

Nel mercato digitale, la gestione delle informazioni sui clienti è un fattore determinante per il successo di un e-commerce. Mettere al centro della strategia una piattaforma di dati avanzata permette di superare la frammentazione dei canali e di costruire una relazione personalizzata e duratura con il pubblico.

La nota piattaforma di marketing automation SALESmanago affronta una trasformazione importante e cambia nome in Manago AI. Questo rebranding riflette un'integrazione ancora più profonda dell'intelligenza artificiale. Le novità principali riguardano l'introduzione di flussi di lavoro conversazionali basati sul linguaggio naturale, l'ottimizzazione dell'onboarding e un modello commerciale semplificato, mantenendo intatte le funzioni strutturali per l'ottimizzazione dei dati e dell'esperienza utente.

QUALI SONO LE NOVITÀ?

• Integrazione di Leadoo e Thulium: L'ecosistema integra nativamente le tecnologie di Leadoo (specializzata in marketing conversazionale) e Thulium (focalizzata sul customer care multicanale). Questa unione centralizza in un unico ambiente la gestione dei dati, i flussi di automazione e le interazioni dirette con i clienti.
• Agentic AI: Il sistema passa da una logica basata su regole manuali e rigide a un modello basato su "agenti AI" autonomi. Questi agenti monitorano i dati, riconoscono i comportamenti degli utenti e propongono o attivano le azioni di marketing più adatte senza richiedere una configurazione costante da parte del team.
• Interfaccia e flussi in linguaggio naturale: La creazione di campagne, la segmentazione del pubblico e la reportistica avvengono tramite comandi testuali semplici. L'utente dialoga con la piattaforma in linguaggio naturale per istruire il sistema, riducendo i tempi di configurazione tecnica.
• Onboarding accelerato e modello commerciale semplificato: I processi di attivazione della piattaforma diventano più rapidi grazie a flussi guidati dall'intelligenza artificiale. Parallelamente, la struttura dei prezzi e dei pacchetti viene snellita per rendere più trasparente il calcolo del ritorno sull'investimento (ROI).

L'evoluzione verso un'architettura guidata dall'intelligenza artificiale non cancella le fondamenta del marketing basato sui dati, ma ne amplifica l'efficacia. Tutti gli automatismi conversazionali e gli agenti autonomi introdotti da Manago AI necessitano infatti di una solida base informativa per operare correttamente.

Per comprendere l'impatto pratico di questo cambiamento, è necessario analizzare come la piattaforma gestisce l'infrastruttura dei dati e la segmentazione del pubblico all'interno dello shop online.

Gestione dei dati e segmentazione dinamica

Il punto di partenza per ogni attività mirata è la creazione di un profilo cliente unificato. Attraverso una Customer Data Platform a 360°, i dati provenienti da touchpoint differenti – come sito web, e-mail, CRM e shop online – si uniscono in tempo reale.

Questo approccio abilita strumenti analitici specifici:

• Analisi RFM: classifica in modo automatico gli utenti in base a Recency (recidività dell'acquisto), Frequency (frequenza) e Monetary Value (valore monetario). In questo modo si individuano rapidamente i clienti più fedeli, quelli inattivi o i profili a rischio di abbandono.
• Segmentazione comportamentale: aggiorna costantemente i gruppi di utenti a seconda delle azioni praticate sul sito, come le pagine visualizzate, la cronologia degli acquisti e i carrelli abbandonati.
• Lead Scoring automatico: assegna un punteggio ai contatti incrociando dati demografici e livello di interazione, così da dare priorità a chi mostra una maggiore intenzione d'acquisto.

Iper-personalizzazione ed esperienza su misura

La personalizzazione non si limita più all'inserimento del nome del cliente in una newsletter, ma si sviluppa a livello individuale (1:1). Modificando elementi come banner, pop-up e testi in base al profilo dell'utente, la navigazione diventa un'esperienza pertinente.

I pilastri di questa personalizzazione poggiano su quattro elementi chiave:

• Comportamento live: analisi dei clic, dello scroll e del tempo di permanenza sulle pagine.
• Preferenze specifiche: categorie preferite, brand cercati, taglie e fasce di prezzo d'interesse.
• Posizione geografica: geo-targeting per presentare offerte locali o ottimizzare le opzioni di spedizione.
• Cronologia storica: analisi degli acquisti passati, dei resi effettuati e del valore complessivo del cliente nel tempo (Lifetime Value).

A supporto di questa struttura intervengono raccomandazioni di prodotto guidate dall'intelligenza artificiale, soluzioni di exit intent per trattenere i visitatori in uscita e chat dal vivo per offrire assistenza contestuale.

Flussi di automazione multicanale

Raggiungere l'utente nel momento ideale richiede una strategia multicanale coordinata. L'efficacia delle campagne aumenta quando si utilizzano e-mail (newsletter e DEM), strumenti mobile (SMS, WhatsApp e notifiche push) e avvisi via browser per il re-engagement.

Un tipico flusso di lavoro automatizzato si sviluppa in cinque passaggi:

1. Trigger: un evento scatenante avvia il processo (un acquisto, una visita o un carrello abbandonato).
2. Segmentazione: il sistema filtra il profilo in base ai dati della CDP.
3. Personalizzazione: si crea un contenuto su misura basato sui comportamenti recenti.
4. Invio: il messaggio parte sul canale più adatto, come e-mail o SMS.
5. Analisi: si misurano aperture, clic e conversioni per perfezionare l'efficacia del flusso.

Il ruolo dell'Intelligenza Artificiale

L'intelligenza artificiale interviene come un supporto concreto su tre livelli operativi:

• Operativo: ottimizza i tempi di invio delle e-mail (Send Time Optimization), gestisce in autonomia liste e consensi, e attiva workflow senza bisogno di regole manuali rigide.
• Analitico-Predittivo: stima la propensione all'acquisto, previene l'abbandono, calcola il valore predittivo del cliente (CLV) e rileva anomalie nei flussi di dati.
• Risparmio di tempo: assiste nella generazione di testi e soggetti per le e-mail, crea segmenti di pubblico partendo dal linguaggio naturale e sintetizza report dettagliati sulle campagne.

L'integrazione di queste tecnologie semplifica il lavoro quotidiano dei team di marketing e offre ai clienti un percorso d'acquisto fluido e coerente.

Fonti e approfondimenti

Sul sito principale trovi tutte le informazioni necessarie 👉 ManagoAI

Sul sito di ANSA.IT trovi l'articolo inerente al rebranding dell'azienda