Prodotti consigliati: l'intelligenza artificiale al servizio del tuo e-commerce. Scopri gli strumenti più efficaci.

Sicuramente anche tu, più o meno consapevolmente, hai sperimentato il potere dei motori che offrono consigli sui prodotti. È questa la tecnologia che entra in gioco ogni volta che effettui acquisti online, quando sul sito ti vengono proposti altri articoli che potrebbero piacerti. Oppure quando, sui social media, ricevi gli annunci di un brand che ti presenta prodotti simili o complementari. O persino quando un brand ti invia un'e-mail o un SMS per suggerirti prodotti che potrebbero interessarti e incentivarti ad acquistarli, ad esempio tramite un codice promozionale personalizzato. Questi sono alcuni esempi di come funzionano i motori che offrono consigli sui prodotti.

I motori che offrono consigli sui prodotti analizzano i dati relativi agli acquirenti per sapere esattamente a quali articoli e offerte potrebbero essere interessati. Sulla base dei comportamenti di ricerca e delle preferenze verso determinati prodotti, propongono offerte pertinenti al contesto e suggeriscono opzioni che attirano l'interesse dei singoli acquirenti e contribuiscono a incrementare le vendite.

Vediamo, quindi, come funzionano i motori che offrono consigli sui prodotti e perché rappresentano uno strumento prezioso sia per i consumatori che per i retailer.

• Che cos'è un motore che offre consigli sui prodotti?
• Come funziona un motore che offre consigli sui prodotti?
• 3 tipi di motori che offrono consigli sui prodotti
• Vantaggi che può ottenere la tua azienda dai motori che offrono consigli sui prodotti

Un motore che offre consigli sui prodotti è una tecnologia che utilizza l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale (IA) per generare suggerimenti sui prodotti e sconti e offerte speciali, in linea con le esigenze e preferenze di ciascun cliente. Un motore efficace utilizza i dati ed elabora i risultati per creare profili dei clienti accurati e individualizzati. Questi profili consentono al motore di offrire esattamente il tipo di contenuti o prodotti a cui può essere interessato un determinato cliente. Ecco perché può capitarti spesso di ricevere delle e-mail di follow-up dai tuoi brand preferiti basate sugli acquisti e sulle ricerche nei siti che hai effettuato di recente.

I motori che offrono consigli sui prodotti analizzano i seguenti tipi di dati dei clienti:

• Cronologia del browser
• Comportamento di acquisto attuale
• Feedback
• Prodotti più visualizzati
• Preferenze
• Acquisti precedenti
• Articoli visualizzati di recente
• Cronologia di ricerca
• Carrelli degli acquisti
• Liste dei desideri

Da questi dati la tecnologia può desumere i prodotti che potrebbero interessare o piacere al cliente. Può, quindi, anticipare in maniera intelligente le intenzioni del cliente e fornire consigli sui prodotti nei materiali di marketing, nelle app, nelle ricerche sui siti e negli annunci visualizzati su altre pagine web.

I motori che offrono consigli sui prodotti si basano solitamente su algoritmi sofisticati. Questi algoritmi analizzano enormi quantità di dati dei clienti, che comprendono la cronologia degli acquisti, le loro preferenze e i comportamenti di ricerca.

Gli algoritmi permettono di creare dei processi che generano automaticamente consigli mirati, basati sui dati relativi ai clienti. Il sistema invia, quindi, i consigli più appropriati a ciascun individuo. Quando si rendono disponibili nuove informazioni sul cliente, il sistema incorpora questi criteri e offre consigli aggiornati.

I motori che offrono consigli sui prodotti si differenziano in base al tipo di informazioni specifiche che raccolgono e al modo in cui le utilizzano per stabilire i prodotti da suggerire ai clienti. Sono tre gli approcci comunemente utilizzati:

• Sistemi di filtraggio collaborativo
• Sistemi di filtraggio basato sui contenuti
• Sistemi di raccomandazioni ibridi

Un sistema di filtraggio collaborativo analizza i dati di più clienti per prevedere i prodotti che potranno interessare maggiormente una determinata persona. Sfrutta la cosiddetta "saggezza della folla" per offrire consigli sui prodotti estremamente efficaci.

Ad esempio, un cliente che cerca una macchina per il caffè su un sito di lifestyle potrebbe vedere gli articoli consigliati che sono stati acquistati da altri clienti che guardavano lo stesso prodotto. Potrebbe anche vedere altri articoli che i clienti hanno acquistato insieme alla macchina per il caffè, ad esempio un montalatte per il cappuccino.

Il filtraggio collaborativo è un'ottima soluzione per i grandi brand che hanno accesso a enormi quantità di dati sui clienti.

Un sistema di filtraggio basato sui contenuti analizza le preferenze e i comportamenti di acquisto di ogni singolo cliente. Il sistema crea, quindi, un profilo di preferenze univoco e offre consigli in funzione dei gusti personali del cliente. Questo tipo di sistema di filtraggio fornisce in genere consigli del tipo "Dato che hai acquistato questo articolo, potrebbe piacerti anche...".

Un sistema di raccomandazioni ibrido offre una combinazione di funzionalità di filtraggio, generalmente collaborativo e basato sui contenuti. Ciò significa che utilizza sia i dati provenienti da gruppi di utenti simili sia le preferenze passate dei singoli consumatori.

I sistemi ibridi, in genere, eseguono queste analisi separatamente e, quindi, le combinano per offrire consigli personalizzati sui prodotti. Ad esempio, un negozio di e-commerce potrebbe incrociare i dati dei clienti che hanno acquistato luci anulari con i dati relativi a un singolo cliente che ha comprato lo stesso prodotto. Il sistema di filtraggio potrebbe scoprire che altri clienti hanno acquistato anche dei microfoni a clip e che i singoli utenti hanno effettuato ricerche per trovare microfoni in passato. Il negozio di e-commerce potrebbe, quindi, proporre un microfono a clip come prodotto consigliato.

La tecnologia che offre consigli sui prodotti efficaci e appropriati permette alle aziende di sfruttare i dati sui comportamenti dei clienti per ottimizzare il proprio servizio di assistenza clienti incrementando, al tempo stesso, il possibile ROI delle iniziative di marketing.

Un motore che offre consigli sui prodotti può contribuire a far conoscere meglio il brand o nuovi prodotti e ad aumentare i ricavi e la soddisfazione dei clienti. Ecco alcuni dei vantaggi derivanti dall'uso di consigli personalizzati sui prodotti:

• Generare click-through rate più elevati
• Aumentare il valore medio degli ordini
• Incrementare i tassi di conversione
• Garantire maggiori ricavi
• Migliorare le esperienze offerte ai clienti

Clicca qui per una breve riepilogo sulle metriche fondamentali da tenere d'occhio per il tuo e-commerce.

È facile osservare l'impatto immediato che può produrre un motore di consigli sui prodotti intelligente. Da alcuni studi è emerso che il click-through rate dei consigli personalizzati è pari al doppio di quello dei consigli non personalizzati.

Il valore medio degli ordini degli acquirenti che ricevono consigli sui prodotti basati sull'IA è superiore del 26%. Consigli sui prodotti intelligenti generano opportunità logiche e naturali di up-selling e cross-selling. I clienti manifestano i loro interessi attraverso i comportamenti e la cronologia di navigazione e lo strumento di consigli sui prodotti utilizza questi dati per fornire automaticamente suggerimenti appropriati. Le transazioni di poco valore diventano più consistenti e i clienti che magari non avevano intenzione di effettuare un acquisto si ritrovano improvvisamente con il carrello pieno.

Un esempio è quello della funzionalità "completa il set". Nel momento in cui un acquirente visualizza un prodotto, il motore propone una serie di articoli complementari, come dei pantaloni e un paio di scarpe che si abbinano a una giacca. La vista dell'articolo abbinato al prodotto può indurre più facilmente all'acquisto.

Quando gli acquirenti visualizzano dei consigli personalizzati, la probabilità che concludano l'acquisto quasi si quadruplica. Questa probabilità tenderà ad aumentare quanto maggiore sarà la loro interazione con i prodotti consigliati.

L'ordinamento predittivo e i consigli personalizzati sui prodotti incrementano i tassi di conversione poiché garantiscono che i clienti trovino i prodotti di cui hanno bisogno e a cui sono maggiormente interessati. Con l'aiuto dell'IA, i brand possono personalizzare automaticamente le pagine delle ricerche e delle categorie in base alle azioni effettuate dagli acquirenti. Ciò comprende anche i micro-momenti sui dispositivi mobile.

I brand possono utilizzare i motori che offrono consigli sui prodotti anche per attuare efficaci strategie di up-selling e per promuovere la vendita di articoli a lenta rotazione. Grazie ai tassi di conversione più elevati e alla maggiore spesa per transazione, i ricavi aumentano inevitabilmente. Uno studio condotto da Barilliance suggerisce che fino al 31% del fatturato dei siti di e-commerce è generato da consigli personalizzati sui prodotti.

I consigli sui prodotti offrono ai clienti dei contenuti molto pertinenti e perfettamente in linea con le loro esigenze, i loro interessi e le loro abitudini di acquisto. I clienti percepiscono i vantaggi che derivano da questa esperienza personalizzata. E più vengono esposti a consigli personalizzati, più si aspettano di riceverne ogni volta che effettuano acquisti online, indipendentemente dal canale utilizzato. L'uso dei motori che offrono consigli sui prodotti garantisce un vantaggio competitivo rispetto ai brand che ancora non utilizzano sistemi basati sull'IA e la personalizzazione.