L'intelligenza artificiale (AI) consente ai retailer di fornire esperienze personalizzate ai clienti: l'impatto sul volume d'affari è immediato. Ad esempio, il rivenditore di abbigliamento outdoor Icebreaker ha scoperto che i suoi acquirenti hanno fatto click sui prodotti indicati fra i consigli personalizzati il 40% più di frequente rispetto ai prodotti promossi a tappeto, con un conseguente aumento del 28% dei ricavi e dell'11% del valore medio dell'ordine.

Icebreaker è stato in grado applicare la personalizzazione su larga scala grazie all'intelligenza artificiale, che alcuni retailer trovano tuttora difficile da implementare. Ma non è necessario ripensare dalle fondamenta il processo di creazione dei contenuti o il percorso del cliente per sfruttare i vantaggi dell'intelligenza artificiale. Per iniziare, è sufficiente definire dove l'intelligenza artificiale avrà il maggiore impatto sull'esperienza dei clienti e, da lì, sviluppare una strategia facile da seguire.

 

In che modo si può utilizzare l'intelligenza artificiale nel retail?

Una volta che avrai la certezza che i tuoi canali sono pronti a gestire contenuti personalizzati, puoi mettere a punto le strategie più efficaci per offire contenuti personalizzati ai tuoi clienti. Ecco due semplici esempi di utilizzo per aiutarti a implementare l'intelligenza artificiale.

 

 

 

1. Utilizza l'intelligenza artificiale per personalizzare i consigli sui prodotti

Come nel caso di Icebreaker sopra riportato, i brand possono utilizzare l'intelligenza artificiale per raccogliere, organizzare e utilizzare i dati per indirizzare gli acquirenti verso altri contenuti e altri prodotti selezionati in base al loro comportamento. L'intelligenza artificiale prende in considerazione ogni azione del cliente: visualizzazioni, click, aggiunte al carrello, salvataggi, mi piace, preferenza d'uso dei dispositivi e geolocalizzazioni per iniziare immediatamente a personalizzare l'esperienza. Ogni azione arricchisce il profilo dell'acquirente in modo che l'intelligenza artificiale possa associare prodotti e contenuti specifici alle sue preferenze, direttamente espresse o deducibili dai suoi movimenti sul sito web.  

In questo modo gli acquirenti tornano a trovarci. Secondo il nostro report "Power of personalized shopping", il 37% degli acquirenti che fa click su un suggerimento personalizzato durante la prima visita ritorna; solo 19% di chi non ha seguito il link di un suggerimento personalizzato ripete invece l'esperienza. 

Ci sono quattro luoghi in cui l'intelligenza artificiale può personalizzare l'esperienza retail per gli acquirenti:

  • La home page: Metti in evidenza i prodotti più venduti e visualizzati di recente nel tuo catalogo. Parti in piccolo. Se qualcosa non funziona o la tua strategia necessita di ulteriore sviluppo, puoi ottimizzarla rapidamente.

  • Landing page di categoria: Mostra i prodotti specifici per una categoria, una landing page o entrambe. Non deve essere o tutto o niente: esegui i test gradualmente.

  • Pagina dettaglio prodotto: Incorpora una semplice area con dei suggerimenti che mostrano ai clienti i prodotti che potrebbero apprezzare. Consigliando prodotti simili al prodotto che stanno visualizzando, puoi fornire loro più scelte e percorsi di acquisto in modo rapido.

  • Pagina di pagamento: Utilizza il processo di pagamento come un'opportunità per consigliare prodotti complementari. Ad esempio, crea email che segnalano un carrello abbandonato per ricordare agli acquirenti i prodotti che hanno lasciato nel carrello e fornire consigli per prodotti simili.

2. Utilizzare l'intelligenza artificiale con la ricerca sul sito per migliorare la conversione

Un altro strumento che consente di ridurre i tempi di acquisto è la barra di ricerca sul sito. Per gli "acquirenti chirurgici", ovvero i clienti che già sanno cosa stanno cercando, la barra di ricerca consente di trovare facilmente il prodotto perfetto. 

Gli acquirenti che effettuano una ricerca e fanno clic su un suggerimento convertono 3,7 volte più spesso di quelli che effettuano solo la ricerca. Inoltre, gli acquirenti che utilizzano entrambi convertono 2,1 volte più spesso di quelli che fanno clic solo su un suggerimento. 

Ecco alcune best practice da tenere a mente: 

  • Ricerca visibile: Incoraggia gli acquirenti a cercare i prodotti collocando la barra di ricerca in una posizione strategica che essi vedranno quando visualizzano il tuo sito Web e le pagine dei prodotti. 

  • Ricerca pervasiva: Fai in modo che la barra di ricerca rimanga sulla pagina quando un cliente scorre i prodotti. In questo modo, inoltre, si riduce l'attrito per gli acquirenti su dispositivo mobile, che sono più propensi ad acquistare quando fanno clic su una barra di ricerca.

  • Dati di qualità: La precisione dei risultati di ricerca personalizzati dipende dalla qualità dei dati. Se inizi con dati non organizzati e che presentano imprecisioni, le informazioni e la personalizzazione saranno molto meno efficaci. 

 

 

L'intelligenza artificiale non è l'unica tecnologia che sta cambiando il panorama del retail. Scarica il report "Retail e beni di consumo: nuove tendenze del marketing" per una panoramica completa sul futuro del settore.