Il futuro dello shopping online diventa reale con l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico

I Jetson hanno suggerito una vita di automazione e facilità che non abbiamo ancora padroneggiato, ma l'uso dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico ha il potenziale per avvicinare il futuro dello shopping online, in particolare al dettaglio, all'ideale.

Prima di saltare nel futuro dello shopping online e in che modo i rivenditori stanno sfilando sulla passerella digitale con AI e ML, distinguiamo i due.

L'intelligenza artificiale (intelligenza artificiale) è un sistema completamente automatizzato e intelligente che può aiutare gli acquirenti a trovare esattamente ciò di cui hanno bisogno.

Il ML (Machine Learning) è spesso discusso nel settore della vendita al dettaglio, poiché raccoglie innumerevoli righe di dati storici e cerca di trovare modelli e tendenze, oltre a fare previsioni accurate.

La pandemia ha illuminato la necessità di entrambe le tecnologie, dimostrando che entrambe hanno una capacità di resistenza.

Il futuro dello shopping online: prove virtuali, meno resi

Ecco come AI e ML stanno rivoluzionando il futuro dello shopping online:

1. Aiutare gli acquirenti a trovare la taglia e il prodotto giusti per ridurre i resi dell'e-commerce
2. Rafforzamento delle catene di approvvigionamento al dettaglio
3. Aumentare la personalizzazione per la differenziazione del marchio

Le restrizioni COVID hanno chiuso rapidamente i negozi in tutto il mondo all'inizio del 2020 e i rivenditori hanno dovuto rapidamente trovare un nuovo modo per aiutare i propri clienti a prendere decisioni informate. Con poche esperienze in negozio, i clienti dovevano indovinare se i prodotti sui loro schermi fossero quelli che avrebbero apprezzato. L'acquisto di due taglie della stessa maglietta potrebbe essere facile per un cliente incerto, ma devasta l'inventario al dettaglio.

Jason Goldberg, Chief Commerce Strategy Officer di Publicis Group, spiega che il passaggio alle prove virtuali aiuta a ridurre i ritorni e aumenta la sostenibilità.

L'8% degli acquisti in negozio viene restituito mentre "nell'e-commerce, il 20-30% viene restituito. Quindi questo è un risultato astronomicamente costoso ed ecologicamente disastroso”, dice.

Poiché vari segmenti di vendita al dettaglio continuano la loro crescita fulminea online, questa discrepanza deve essere affrontata per evitare enormi colpi a profitti e entrate.

Mettiti in posa: in che modo l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale stanno alimentando la CX e la fedeltà

La formazione di modelli di apprendimento automatico per aiutare i clienti a ordinare la dimensione e il tipo di prodotto perfetti assicura che siano felici la prima volta. Le prove virtuali si sono rivelate molto utili durante la pandemia quando i camerini erano chiusi. Il loro alto livello di efficacia dimostra che rimarranno nel post-pandemia.

Ciò è particolarmente vero in categorie come i cosmetici. Provare un tester che molti altri avevano usato non è mai stata una pratica molto igienica e il COVID potrebbe aver posto fine per sempre a esperienze piene di germi del genere. La realtà aumentata consente ai clienti di provare diversi prodotti cosmetici senza dover cancellare il colore precedente o addirittura uscire di casa.

Allo stesso modo, AI e ML hanno iniziato ad aiutare i consumatori a prendere decisioni più sicure, il che aiuta i rivenditori a mantenere i livelli di scorte e ad alleviare lo stress sulle loro catene di approvvigionamento in generale.

Le catene di approvvigionamento al dettaglio diventano più intelligenti per un migliore shopping online

La pandemia ha messo in luce quanto sia importante la catena di approvvigionamento per la vendita al dettaglio. Con tutta la carta igienica accumulata, molti acquirenti hanno incontrato per la prima volta uno scaffale completamente vuoto.

È qui che Goldberg vede un'applicazione perfetta per l'apprendimento automatico. "Possiamo utilizzare l'apprendimento automatico per esaminare tutto quel comportamento storico, prevedere la nostra catena di approvvigionamento, prevedere meglio l'efficienza delle nostre fabbriche nel realizzare i [prodotti] e abbinare meglio l'offerta alla domanda nel negozio", afferma. “Il cliente non deve fare niente di diverso; non sanno né si preoccupano mai che l'apprendimento automatico abbia reso quel negozio migliore, sanno solo che Walmart aveva esattamente quello che volevano.

Questa continuità è il vero obiettivo finale: ottenere al cliente ciò che desidera e di cui ha bisogno in modo tempestivo.

L'intelligenza artificiale nel futuro dello shopping online: trovare un equilibrio

Il COVID ha accelerato l'accettazione da parte dei consumatori di nuovi modi di fare acquisti. Questo è solo l'inizio dell'utilizzo di AI e ML nella vendita al dettaglio. Quando i consumatori inizieranno a utilizzare ea godere delle funzionalità già sul mercato, inizieranno ad aspettarsi che queste funzionino insieme.

Ad esempio, un restauratore di casa potrebbe voler cambiare il colore delle pareti e della moquette. Essere in grado di visualizzare il cambiamento in una visione di realtà completamente aumentata li aiuta a prendere decisioni migliori in base al modo in cui i prodotti si completano o non si completano a vicenda. Passando all'abbigliamento, un rivenditore potrebbe volere che i clienti provino virtualmente un intero outfit per migliorare le vendite incrociate e ridurre i ritorni.

Con così tanti dati sui clienti raccolti, i rivenditori dovrebbero affrettarsi a creare esperienze personalizzate. Allo stesso tempo, i rivenditori devono trovare un equilibrio con l'IA; non dovrebbe essere utilizzato per processi che già funzionano perfettamente. Nessuno ha bisogno della tecnologia per il bene della tecnologia. Invece, AI e ML dovrebbero essere sfruttati per migliorare materialmente l'esperienza del cliente.

ML alimenta la personalizzazione, la differenziazione

L'apprendimento automatico può anche fungere da elemento di differenziazione per i rivenditori in categorie altamente competitive. Ad esempio, Amazon potrebbe avere innumerevoli martelli da offrire ai propri clienti, ma un rivenditore più piccolo può fornire un'esperienza inestimabile ai consumatori aiutandoli a scegliere il martello giusto per il loro progetto specifico.

Ci sono vantaggi evidenti in questa raccolta e aggregazione di dati perché, spiega Goldberg, "sai di più su come i tuoi clienti utilizzano il prodotto, sai di più sul percorso che hanno intrapreso per considerare il prodotto, quindi ci sono dati là fuori che puoi raccogliere .”

I dati sono una miniera d'oro per i rivenditori che sono in grado di sfruttarli in modo appropriato.

Preparati per il futuro dello shopping online

Per utilizzare l'IA e il ML nel modo più efficace, i rivenditori devono inserire dati univoci negli algoritmi e formarli. Questo richiede tempo per perfezionarsi, quindi nel frattempo Goldberg suggerisce ai rivenditori di prepararsi.

"Ottieni le tue politiche sui dati in atto, metti in atto le tue politiche di archiviazione, metti in atto le tue dichiarazioni sulla privacy in modo da dire ai clienti cosa raccoglierai e come lo utilizzerai, il che ti dà il permesso di usarlo per poi addestra questi modelli di apprendimento automatico per creare esperienze uniche", afferma.

Il futuro della vendita al dettaglio sarà altamente personalizzato e incentrato sugli aspetti che migliorano l'esperienza del cliente, riducendo al minimo l'attrito e i costi del back-end. Con l'emergere di nuovi rivenditori ogni giorno, l'uso efficace dei dati aiuterà i leader di categoria a raggiungere e mantenere il loro status di preferiti dai consumatori.