Oggi l’intelligenza artificiale è sulla bocca di tutti. Le possibilità sono entusiasmanti e apparentemente illimitate, ma molti brand faticano a tradurre queste “possibilità illimitate” in specifiche attività utili e concrete.

Di seguito vengono illustrate tre modalità con cui i brand oggi possono sfruttare la IA per migliorare l’esperienza dei propri clienti, online e in negozio.

 

Suggerimenti personalizzati sui prodotti.

 

Chiunque possieda un account Amazon conosce il concetto di consigli per i clienti. Questa applicazione della IA permette ai rivenditori di consigliare ai clienti prodotti su misura, in base agli acquisti precedenti, alla cronologia delle esplorazioni e ai trend più popolari.

Un numero sempre crescente di brand sta sfruttando il potenziale della IA per implementare questa funzionalità in tutti i canali digitali utilizzati, dai siti Web alle campagne per e-mail. E i primi risultati stanno già arrivando. Secondo le stime, il 35% delle vendite di Amazon viene generato dalla funzionalità di suggerimento sui prodotti.

Ecco alcuni dei possibili utilizzi della IA per la generazione dei suggerimenti sui prodotti:

  • Abbandono del carrello. Il rivenditore di gioielli Blue Nile utilizza un metodo eccellente per ricontattare i clienti incerti. Un “sandwich” e-mail sull’abbandono del carrello ricorda al cliente il prodotto originale che ha lasciato nel carrello e propone alcuni prodotti simili.

  • Seconda vendita. I brand retail possono sfruttare il processo di checkout come opportunità per consigliare prodotti complementari ai clienti. Ad esempio, un rivenditore di moda può consigliare a un cliente che acquista scarpe di aggiungere un balsamo per cuoio o un paio di calzini, per completare l’ordine.

  • Prodotti “consigliati per te”. Molti brand, come Etsy, visualizzano consigli personalizzati sulle pagine degli account dei clienti o li inviano tramite e-mail. Anche se per fornire consigli accurati occorre accumulare dati nel tempo, questo aspetto è fondamentale per qualunque strategia di marketing finalizzata al mantenimento dei clienti, perché incoraggia e premia la loro fedeltà.

  • Prodotti simili. Il suggerimento di prodotti simili aiuta i clienti a confrontarne più facilmente caratteristiche e prezzi.

 

Uso di esperienze basate sui dati nel punto vendita.

 

Molti brand retail stanno cominciando ad applicare le tattiche online, come i consigli personalizzati, anche nei punti vendita fisici. Se ad esempio un cliente visualizza un determinato prodotto online e quindi entra in un punto vendita, i brand possono proporgli un’offerta per tale prodotto o per un articolo simile.

I brand possono utilizzare i sistemi di monitoraggio nei punti vendita per raccogliere lo stesso tipo di dati preziosi forniti dal traffico digitale. Tali sistemi sono in grado di determinare il percorso fisico seguito dal cliente all’interno del punto vendita: dove trascorre più tempo, quali aree ignora, persino come reagisce a prodotti ed espositori. I brand possono utilizzare tali dati per creare nel punto vendita esperienze trasparenti basate sui dati e incentrate sul cliente, esattamente come avviene per le esperienze digitali.

L’esempio più emblematico è ovviamente costituito dal concetto del negozio Amazon Go, che utilizza il machine learning per creare un’esperienza retail automatizzata e ha suscitato un notevole scalpore. Nel negozio Amazon Go, la tecnologia IA monitora il carrello dei singoli clienti durante gli acquisti, quindi presenta automaticamente il conto all’uscita, evitando le file alle casse, e fornisce ad Amazon dati precisi sui clienti.

Per integrare le esperienze online e nel punto vendita, i brand possono utilizzare vari metodi, senza necessariamente arrivare all’automazione completa, come Amazon. Ecco alcune opzioni:

  • Spedizione al negozio. Un numero sempre crescente di brand sta sfruttando l’opportunità di combinare le esperienze retail online con quelle nel punto vendita. I clienti possono usufruire della consegna gratuita e i brand preparano il terreno per un secondo acquisto. Offrendo ai clienti la possibilità di ritirare presso un punto vendita fisico le merci ordinate online, si invogliano i team di vendita fisica e digitale del brand a condividere dati e tecnologia e a ottimizzare il loro modo di collaborare, dando vita a esperienze migliori sia per i clienti che per i dipendenti.

  • Accesso semplificato a informazioni e recensioni sui prodotti. Permettendo ai clienti di accedere immediatamente alle informazioni sui prodotti tramite un codice QR, un codice prodotto o persino il riconoscimento dell’immagine, è possibile trarre il massimo profitto dalle decisioni rapide che prendono ogni giorno. Google ha coniato il termine micro-momenti proprio per descrivere queste situazioni.

 

Ricerca basata sul riconoscimento dell’immagine.

 

Sebbene sia ancora considerata una tecnologia emergente, i brand possono già utilizzare il riconoscimento dell’immagine per comprendere i gusti dei singoli clienti e consigliare prodotti su misura per loro. Ad esempio, Pinterest utilizza questa funzionalità per esaminare un’immagine e suggerire contenuti simili.

In un contesto retail, questo permette ai brand di offrire a ogni singolo cliente la possibilità di accedere al proprio “personal shopper” digitale.

Quasi il 60% dei clienti utilizza il cellulare per eseguire ricerche sui prodotti durante gli acquisti in un punto vendita. Pur non disponendo di negozi fisici, Amazon riconosce che si tratta di un’opportunità. Integrando il riconoscimento dell’immagine direttamente nella funzione di ricerca della sua app mobile attuale, Amazon aiuta i clienti a confrontare i prodotti più facilmente.

Darrell Etherington, di TechCrunch, osserva che “Così come il vaccaro testabruna depone le sue uova nei nidi di scriccioli e passeri, Amazon utilizza i punti vendita al dettaglio della concorrenza per presentare i suoi prodotti, accaparrandosi la vendita finale grazie ai prezzi competitivi”.

Per fare un altro esempio, IKEA utilizza il riconoscimento dell’immagine per consentire ai clienti di fotografare le immagini nel proprio catalogo al fine di recuperare informazioni sul prodotto, cambiare colori e motivi e persino vedere che effetto farebbe nella loro casa.

I retailer che vedono un’opportunità in quello che altri considerano un problema o un ostacolo riusciranno a sfruttare tutto il potenziale che la IA promette da anni.

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