La personalizzazione basata sull'intelligenza artificiale produce un ROI al dettaglio impressionante

I consumatori stanno uscendo dalle loro case dopo tre mesi di ricovero sul posto, mentre le città iniziano a riaprire gradualmente le attività fisiche.

Nonostante debbano cambiare rapidamente all'inizio della pandemia, i rivenditori intelligenti riconoscono che i consumatori avranno ancora bisogno di un'esperienza di acquisto pertinente e personalizzata in futuro. Le aziende che hanno privilegiato la comunicazione personalizzata durante le prime fasi della pandemia hanno probabilmente stretto forti legami con i propri clienti.

Tuttavia, il mantenimento di comunicazioni personalizzate è stato citato come una delle principali sfide operative dal 31% degli intervistati in un recente studio condotto da una pubblicazione del commercio al dettaglio.

Sebbene un recente studio che abbiamo condotto non abbia chiesto specificamente la risposta dei rivenditori al COVID-19, i risultati offrono importanti spunti per creare un percorso da seguire. Concentrandosi sulla personalizzazione avanzata, i rivenditori possono prepararsi per soddisfare la domanda dei consumatori in continua evoluzione con agilità e, in definitiva, ottenere un rendimento più elevato.

Secondo la nostra ricerca, il 70% dei rivenditori che hanno utilizzato una certa misura di personalizzazione avanzata basata sull'intelligenza artificiale ha ottenuto un ROI del 200% o più. Quando viene fatto un ulteriore passo avanti per essere implementato sul maggior numero possibile di punti di contatto, il ROI aumenta ancora una volta al 300%.

Infine, è possibile ottenere un ROI del 400% per i rivenditori con una strategia di personalizzazione cross-channel realmente guidata dal marketing, con quasi ogni punto di contatto personalizzato in base alla storia e alle preferenze degli acquirenti.

Adottando gli strumenti di intelligenza artificiale, i rivenditori saranno nella posizione migliore per ottenere risultati simili.

La personalizzazione richiede la padronanza dei dati per fare impressione

Come ogni buon motore, uno strumento di personalizzazione deve attingere alla giusta fonte di carburante. Quel carburante si trova in dati precisi. I dati sono ovunque nella vendita al dettaglio e i clienti generano continuamente nuovi dati.

I buoni dati alimentano una personalizzazione memorabile: con questo in mente, l'intelligenza artificiale ha perfettamente senso come componente principale dei motori di personalizzazione. Attraverso l'intelligenza artificiale, le informazioni sui dati vengono rese istantaneamente più preziose, con l'attivazione dell'automazione per l'esecuzione dei consigli personalizzati del motore.

Ci sono due dimensioni nella capacità di un rivenditore o di un marchio di raccogliere dati. Il primo elemento è la conoscenza che un rivenditore ha di un cliente attraverso diversi punti di contatto o canali, e il secondo è ciò che conosce di un acquirente in base a ogni singola interazione o acquisto.

Rispecchiando ciò, le piattaforme di e-commerce hanno due ampi tipi di dati disponibili per informare la personalizzazione: informazioni sui prodotti e dati transazionali.

1. Prodotto: dati relativi a categorie e sottocategorie di prodotti, prodotti specifici per genere e famiglie di prodotti; include anche le caratteristiche del prodotto, come taglia, stile, colore, costo, prezzo di vendita e margine, solo per citarne alcune.
2. Transazionale – Dati relativi alla dimensione del carrello e agli articoli che compongono ciascun ordine, storicamente. Guardando gli acquisti passati per questo particolare gruppo demografico e regione, quali prodotti vengono spesso acquistati insieme? Come si confronta questo nello shopping online rispetto al negozio?

I dati sanno come si è comportato un acquirente in passato e capiscono fino a che punto è un fattore predittivo per il comportamento di acquisto futuro. Ogni azione intrapresa da un acquirente, sia che si tratti della semplice navigazione o del passaggio a un acquisto finale, alimenta il motore di e-commerce.

Il potere dell'intelligenza artificiale è quindi quello di esaminare quei dati, oltre a condizioni meteorologiche, posizione, ora del giorno, tipo di dispositivo o altri fattori ambientali, per "tagliare a pezzi" in modo più efficiente, analizzando e notando modelli di domanda controintuitivi non ovvi per l'uomo occhio.

Alcuni dati non sono poi così significativi mentre altri sono segnali di forte domanda. L'intelligenza artificiale analizza tutto il rumore per ottenere una visione completa dell'acquirente. Più dati vengono inseriti nel motore, migliore diventa il targeting e maggiori sono le possibilità di interagire con un acquirente.

In che modo l'AI offre esperienze su misura su larga scala

Il "commercio personalizzato" è una strategia di personalizzazione in tre parti, che dà la priorità a un'esperienza cliente one-to-one in ogni canale di marketing, acquisto e realizzazione.

Quando la personalizzazione basata sull'intelligenza artificiale viene eseguita correttamente, un cliente dovrebbe pensare: "Wow! Come facevano a sapere che mi sarebbe piaciuto? È come se potessero leggermi nel pensiero". Quel momento dovrebbe sembrare autentico e questa risposta emotiva dovrebbe generare un naturale senso di lealtà o affinità con quell'acquirente.

Ma la capacità di farlo in modo coerente e persistente per tutta la vita di quel singolo acquirente è un enorme ostacolo. Prenditi un minuto per immaginare le infinite possibilità: diventa chiaro che queste esperienze non potrebbero mai essere cucite a mano manualmente.

Ad esempio, una homepage può essere personalizzata in base alle condizioni meteorologiche attuali per l'utente web. Quando un acquirente accede al sito, il motore può riconoscere il suo stato di fedeltà e la cronologia di navigazione, mostrando vendite o promozioni specifiche su cui è più probabile che l'acquirente agisca.

Inoltre, le pagine di elenco delle categorie e i risultati di ricerca dei prodotti possono essere personalizzati da persona a persona. Anche le recensioni dei prodotti possono essere personalizzate, non in base a recency o valutazione, ma mostrando invece il feedback di un utente da qualcuno più simile a loro.

Le opportunità continuano. Gli acquisti di cross-selling, up-selling e impulsi possono essere personalizzati al momento del checkout, con l'intelligenza artificiale che comprende la propensione dell'acquirente ad acquistare ancora di più in questa fase.

Anche il marketing consegnato via e-mail o social può essere personalizzato, sapendo esattamente quali offerte presentare per coinvolgere nuovamente un acquirente. Le possibilità sono infinite.

Best practice per l'adozione dell'AI nello stack di e-commerce

La giusta piattaforma di personalizzazione che vale la pena adottare oggi è di per sé indipendente dalla piattaforma. Deve funzionare bene con altri livelli dello stack tecnologico del rivenditore: piattaforma di e-commerce del rivenditore, sistema di gestione dell'inventario, dispositivo mobile, app, POS in negozio, chioschi, e-mail e così via.

Nel discutere il tipo di dati che alimentano il motore di personalizzazione, è importante assicurarsi che lo strumento possa interfacciarsi con varie origini dati.

La capacità di passare le informazioni avanti e indietro tramite API o una struttura di microservizi consentirà a un rivenditore di modellare tutti i dati e creare un'unica vista dell'acquirente. Gli algoritmi sottostanti devono essere robusti e lo strumento deve attivare report rapidi in metriche e KPI chiave.

Indipendentemente dall'imprevedibilità delle modifiche al formato di vendita al dettaglio, è ancora incredibilmente importante per le organizzazioni lavorare per un percorso di acquisto che risulti fluido, privo di attriti e personalizzato, indipendentemente dal punto di contatto o dal canale.

Per diventare digitalmente agili e ottenere il ROI più elevato per la spesa tecnologica, i rivenditori hanno bisogno dell'intelligenza artificiale dalla loro parte, che trasformerà il commercio personalizzato in realtà.

Meyar Sheik è il presidente e chief commerce officer di Kibo, che fornisce software e servizi di cloud commerce che includono e-commerce, gestione degli ordini, personalizzazione Certona, personalizzazione e ottimizzazione della moneta e punto vendita mobile per rivenditori, produttori e marchi. Kibo ha acquisito Certona nel 2019, dove Meyar è stato CEO e fondatore.