Oggi l’Intelligenza Artificiale è sulla bocca di tutti. Le possibilità sono entusiasmanti, apparentemente illimitate, spesso incredibili... ma nella pratica come si può applicare l’Intelligenza Artificiale nel retail?
L’obiettivo deve essere quello di dotarti di tecnologie intelligenti che ti consentano di migliorare l’esperienza di acquisto del cliente online e in negozio, intrattenendolo e deliziandolo, ma nello stesso tempo ti aiuti a conoscerlo meglio, inviando informazioni in real time al tuo CRM.
Il fine ultimo è quello di profilare il cliente, per poi rendere l’esperienza di acquisto di ognuno personalizzata e coinvolgente.
Ecco alcuni esempi di come il retail può sfruttare l’Intelligenza Artificiale per migliorare l’esperienza di acquisto del cliente e, di conseguenza, aumentare le vendite.
Se ti è capitato di acquistare su Amazon sai benissimo cosa intendo per “consigli su misura per ogni cliente”.
In pratica, grazie all’Intelligenza Artificiale Amazon consiglia ai clienti prodotti coerenti ai loro bisogni, in base agli acquisti precedenti, alla cronologia delle esplorazioni, ai trend più popolari, ecc.
Nel retail, questa sta diventando una pratica sempre più usata implementando questa funzionalità basata sull’Intelligenza Artificiale su tutti i canali digitali utilizzati, dai siti Web alle campagne e-mail.
I risultati?
Dalle analisi si stima che il 35% delle vendite di Amazon viene generato dalla funzionalità di suggerimento sui prodotti.
Come ti può essere utile?
- potresti, ad esempio, inviare uno sconto per acquistare il prodotto del carrello abbandonato, tenendo conto del suo scontrino medio
- oppure potresti ricontattare i clienti che hanno abbandonato un carrello, ricordando il prodotto originale che ha lasciato nel carrello e proponendo alcuni prodotti simili con prezzi più bassi
- oppure incentivarlo con un buono spesa a venire in negozio per fargli toccare con mano quel prodotto e stimolare l’acquisto
Puoi sfruttare il processo di checkout come opportunità per consigliare:
- prodotti complementari a quelli acquistati
- un articolo che aveva messo tra i desiderati in precedenza
- articoli che ha visionato di recente e con cui ha interagito (ingrandito foto, cliccato su caratteristiche, ecc.)
- articoli per cui ha dato un like su Facebook
Ovviamente, tutto questo presuppone che tu abbia raccolto dati sui clienti nel tempo, il che è fondamentale per poterne conoscere abitudini di acquisto, preferenze, desideri, orari di navigazione, ecc.
La stessa strategia puoi applicarla anche ai punti vendita fisici.
- Se ad esempio un cliente visualizza un determinato prodotto online e successivamente entra in un tuo punto vendita fisico, puoi proporgli un’offerta per quello specifico prodotto o per un articolo simile.
- Oppure puoi tracciare il comportamento in store dei tuoi clienti utilizzando sensori biometrici, di prossimità, ecc. come ad esempio i Beacon.
L’esempio più attuale è Amazon Go, che utilizza il machine learning per creare un’esperienza retail automatizzata e intelligente. Nel negozio Amazon Go, la tecnologia AI monitora il carrello dei singoli clienti durante gli acquisti, quindi presenta automaticamente il conto all’uscita direttamente sull’account online, evitando le file alle casse, fornendo ad Amazon dati precisi sui clienti.
Un’altra tecnologia emergente è la possibilità di effettuare una ricerca basata sul riconoscimento di un’immagine.
In pratica, puoi 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.
Mentre IKEA utilizza il riconoscimento dell’immagine per consentire ai clienti di fotografare le foto del proprio catalogo al fine di recuperare informazioni sul prodotto, cambiare colori e motivi e persino vedere che effetto farebbe nella loro casa.
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