Les interaccions amb els clients deixen un rastre digital que podem aprofitar per entendre millor les seves intencions i comportaments i així, poder elaborar prediccions de futur.

L’aprenentatge automàtic (ML, Machine learning) posa a disposició de les empreses i organitzacions la capacitat d’anàlisi de grans conjunts de dades sobre els clients. Pot incorporar fonts externes, dades dels competidors, notícies i esdeveniments rellevants en un moment donat, la previsió meteorològica, l’historial comercial del client,… tot un conjunt de dades que ajuden a explicar el comportament present i de futur del client.

L’aprenentatge automàtic es pot utilitzar en campanyes de màrqueting per produir contingut personalitzat, per ajudar a identificar rutes d’interacció i mètriques que generin un millor percentatge de conversió, per decidir el millor moment per enviar un correu electrònic a un individu concret i amb quin tipus de publicitat per a generar la millor resposta possible.

El rastre digital permet la personalització de la experiència digital a partir de la recopilació específica d’un determinat client. Amazon i Google ja ho fan des de fa molt temps, la recollida continua de dades en temps real permet que se’ns mostrin anuncis hiperpersonalitzats basats en dades del nostre comportament a la xarxa.

L’impacte de l’anàlisi del rastre digital en temps real hauria de ser visible en el compte de resultats de les empreses: el nivell de fidelització dels clients hauria d’augmentar, així com els ingressos. Les eines d’aprenentatge automàtic ens haurien d’ajudar a identificar als millors clients, les operacions amb menys risc financer, els tipus d’oferta que hem d’oferir a cada segment de client per obtenir el millor percentatge de resposta.

Escoltar i  comprendre la veu i el rastre digital del client és un element competitiu diferencial per a les empreses i organitzacions.