Il tempo dell’AI-commerce

Come sta trasformando l’industry dell’e-commerce l’Intelligenza Artificiale?

Fonte: https://www.pexels.com/

Tra le leve da azionare per mettere in atto un processo di innovazione continua, ci sono senza dubbio quelle del machine learning e dell’intelligenza artificiale, sempre più preziose nel marketing digitale. Queste tecniche avanzate, nel DNA di H-Farm Digital Marketing e impersonate dal team di Data Science, entrano in campo quando i dati iniziano ad essere tanti e complessi al punto da non poter essere gestiti tramite gli strumenti più tradizionali: aiutano così ad interpretare il dato, identificando i pattern più nascosti, estraendo insight di valore e generando output predittivi. Pensate all’ottimizzazione dei risultati in SERP su Google o ai suggerimenti personalizzati che vi propone Netflix: dietro questi servizi ci sono algoritmi che imparano dai dati, incrociando diverse informazioni per fornire risultati rilevanti e via via sempre più ottimizzati.

Nel mondo dell’e-commerce, il machine learning riesce a entrare in campo su più fronti: i dati dei prodotti si vanno a unire a quelli degli utenti e del loro comportamento in piattaforma, portando suggerimenti per ottimizzare, fra le altre cose, la catena logistica, il marketing e l’esperienza dei clienti. 

Tutto parte dalla supply chain: nel settore degli alimentari, ad esempio, sono già molte le aziende che sfruttano sistemi di machine learning per prevedere la domanda di mercato e orientare gli ordini in una misura adeguata evitando sprechi. In termini logistici, in base ai dati e comportamenti registrati in passato, si va ad ottimizzare i percorsi di consegna.

Nel frattempo sulla piattaforma, partendo dai dati raccolti sulle vendite dei prodotti e sul comportamento degli utenti, il machine learning è in grado di fornire un’esperienza iper-personalizzata fornendo anche consigli su misura dell’utente rispetto ai prodotti da acquistare, nella direzione di un upselling su misura. Non solo, è in grado di rendere più efficiente il flusso di customer care e aumentare la soddisfazione dei clienti, filtrando richieste standard tramite chatbot intelligenti e appoggiandosi agli assistenti per le conversazioni più importanti. 

Di pari passo, l’analisi del clustering della clientela consente di comprendere le esigenze individuali dei clienti comunicando con loro in modo personalizzato, con strategie di marketing automation. Su queste strategie diventa importante anche il valore predittivo del machine learning: l’apprendimento automatico permette alle aziende di utilizzare i dati raccolti per prevedere il comportamento dei clienti e le future tendenze. 

Com’è tipico delle realtà digitali, abbiamo visto che l’e-commerce si dimostra una sorgente di dati preziosi, da non sprecare. Rimane fondamentale tracciare in tempo reale le metriche di business e i KPIs di riferimento, ma non è importante cogliere l’opportunità offerta dai dati e sviluppare soluzioni avanzate, come quelle introdotte in questo articolo e che in H-Farm Digital Marketing studiamo per proporre soluzioni su misura per i nostri clienti. Non sviluppare soluzioni di intelligenza artificiale e machine learning sull’e-commerce è un doppio autogol, se si considera che anche gli store fisici iniziano infatti ad utilizzarle: Walmart è noto per aver installato sistemi antifurto basati su reti neurali in grado di riconoscere i volti ed aver poi utilizzato questa tecnologia anche per riconoscere il livello di insoddisfazione dei clienti alla cassa, attivando un avviso per far parlare un incaricato con il cliente insoddisfatto. Non serve però essere colossi per entrare nel magico mondo dell’AI, che ormai pervade il nostro quotidiano senza che ce ne possiamo accorgere.