L’Intelligenza Artificiale è entrata con forza nella nostra quotidianità. Siamo ormai abituati ad interagire con assistenti vocali come Siri, Alexa e Cortana per cercare una risposta alle nostre domande, utilizzare dispositivi di domotica in grado di regolare la temperatura e l’illuminazione in base alle nostre abitudini, vedere Netflix, Spotify, Facebook, YouTube che usano sistemi di raccomandazione per proporci i contenuti più adatti a noi. Sono solo alcuni esempi di come l’Intelligenza Artificiale sta rivoluzionando le nostre vite.
Ma che impatto sta avendo l’AI nell’eCommerce? In questo articolo ci focalizzeremo su questa domanda e scopriremo in che modo l’Intelligenza Artificiale ci aiuterà ad aumentare le vendite, ridurre i costi e migliorare la logistica del nostro eCommerce.
La crescita del mercato AI
Una recente ricerca di PwC ha mostrato che il mercato dell’Intelligenza Artificiale contribuirà all’economia globale per 15,7 bilioni di dollari entro il 2030, con locali incrementi del PIL fino a +26%. Il valore di mercato dell’AI nel retail è oggi di quasi 1 miliardo di dollari e crescerà sopra i 5 miliardi di dollari nel 2022.
Big company come Amazon, eBay, Walmart investono da anni in soluzioni di Intelligenza Artificiale, consapevoli del fatto che dal 2020 l’impiego dell’AI frutterà annualmente 340 miliardi di dollari al Retail.
I benefici dell'Intelligenza Artificiale
- incremento delle vendite
- riduzione dei costi del servizio di assistenza clienti
- ottimizzazione della logistica
- maggiore brand awareness
- più customer experience
1. Chatbot per il customer service
I chatbot sono tra le applicazioni AI più diffuse nell’industria del retail, tanto che si stima che supporteranno l’85% degli interventi di assistenza ai clienti già nel 2020.
I chatbot aiutano i clienti a trovare i prodotti nel sito, forniscono maggiori informazioni sui prodotti, guidano i clienti nella procedura di acquisto e suggeriscono altri articoli che i clienti potrebbero essere interessati ad acquistare. Per esempio, il chatbot può offrire delle palle da tennis a chi ha appena aggiunto al carrello una racchetta, oppure un paio di scarpe da calcio sapendo che il cliente gioca a calcio oltre che a tennis.
Oltre ad aumentare le vendite e a migliorare la customer experience, i chatbot forniscono anche assistenza post-vendita, rispondendo correttamente a più dell’80% delle domande dei clienti e riducendo i tempi di risposta. I chatbot riducono mediamente del 30% i costi del servizio di assistenza clienti.
Secondo il report di Grand View Research il mercato dei chatbot raggiungerà un giro d’affari di 1,25 miliardi di dollari entro il 2025 con un tasso di crescita annuo del 24,3% e la maggiore quota di mercato sarà rappresentata dai chatbot basati sull’Intelligenza Artificiale.
2. Classificazione automatica e raccomandazione predittiva dei prodotti
Suggerire i prodotti giusti a ciascun cliente è fondamentale per incrementare gli acquisti e favorire il cross-selling. Ma come facciamo a conoscere le esigenze dei clienti e a capire quali siano i prodotti giusti da proporre?
La risposta è semplice. Collezionando i dati provenienti da vari canali (es. storico di acquisti, recensioni dei prodotti, social media, trascrizione delle telefonate ai call center, tracciamento del traffico sul sito web, utilizzo di app mobile), possiamo individuare le esigenze dei clienti e prevedere il loro comportamento d’acquisto futuro con algoritmi di Intelligenza Artificiale e Machine Learning. Saranno gli stessi algoritmi a dirci in anticipo quali prodotti suggerire a ciascun cliente. I feedback dei clienti consentiranno all’Intelligenza Artificiale di migliorare progressivamente i suggerimenti, profilando continuativamente i clienti e prevedendo i cambiamenti nel loro comportamento d’acquisto.
E se l’eCommerce è nuovo e lo storico non è sufficiente per prevedere il comportamento dei clienti? In questo caso gli algoritmi di AI classificano (taggano) automaticamente i prodotti consentendo a ciascun cliente di visualizzare solo ciò che sta cercando e profilandolo attivamente al tempo stesso. I clienti troveranno sin da subito articoli in linea coi propri interessi, mentre il sistema acquisirà informazioni sul loro comportamento e progressivamente fornirà suggerimenti sempre più precisi, in linea con i loro profili e con i profili di clienti simili.
Amazon, il leader mondiale del commercio elettronico, è l’esempio per eccellenza di come l’Intelligenza Artificiale sia in grado di tracciare con successo il comportamento dei clienti, suggerire articoli che rispondono alle loro esigenze e raccomandare prodotti correlati a quelli cercati.
3. Eliminazione overstock e out of stock
La gestione non ottimale delle forniture costa ogni anno ai retailer circa 1,1 bilioni di dollari. Le rimanenze vengono svalutate portando a ingenti perdite di fatturato, mentre l’esaurimento dei prodotti porta con sé, oltre a una mancata vendita, anche l’insoddisfazione del cliente che si rivolgerà alla concorrenza per acquistare il prodotto che stava cercando.
La previsione della domanda è influenzata da vari fattori, come lo storico di acquisti, le promozioni, le mode, la presenza di competitor nel mercato. Nel caso di negozi fisici, a questi se ne aggiungono altri, quali ad esempio le condizioni meteo, la posizione del negozio, la presenza e la capienza del parcheggio. Ciascun aspetto può modificare in modo rilevante l’andamento delle vendite e di conseguenza le politiche di restock.
H&M usa l’Intelligenza Artificiale per analizzare gli acquisti, i resi e le carte fedeltà dei clienti, prevedere la domanda di abbigliamento e gestire efficacemente l’inventario. L’Intelligenza Artificiale analizza in tempo reale i fattori che influenzano la domanda e permette ai retailer di identificare i prodotti che hanno un rendimento inferiore a quello atteso, individuare i clienti inclini all’acquisto, ridurre i tempi di consegna, ridurre i resi, ridurre i buchi a scaffale nei punti vendita.
4. AI-driven Marketing per influenzare il comportamento dei clienti
Il successo di un e-commerce o di un negozio fisico si può riassumere in 3 punti: fidelizzazione dei clienti, acquisizione di nuovi clienti e incremento delle vendite. Per raggiungere questi obiettivi servono strategie di marketing in grado di influenzare il comportamento dei clienti e perché una strategia di marketing sia realmente efficace è necessario conoscere il cliente e prevedere il suo comportamento.
Fino a poco tempo fa ci si affidava ad analisi statistiche e Business Intelligence, che fotografano la situazione attuale ma non riescono a prevedere l’evoluzione futura. Oggi eBay, Amazon, Kroger utilizzano l’Intelligenza Artificiale per individuare il miglior prezzo per ciascun prodotto, scegliere quali articoli mettere in promozione e attuare strategie di marketing personalizzate.
Il comportamento dei clienti viene tracciato in tempo reale da algoritmi di Machine Learning che analizzano i dati provenienti da social network, carte fedeltà, recensioni, previsioni meteo, consentendo la profilazione dinamica della clientela e la pianificazione di azioni di marketing più mirate ed efficaci. Grazie all’AI-driven Marketing i clienti possono ricevere promozioni personalizzate tramite il canale che prediligono (es. app mobile, sito web, mail, ecc.) nel momento che preferiscono (es. mattina/pomeriggio/sera, giorno festivo/feriale, ecc.). L’AI-driven Marketing è la base per l’incremento del Customer Lifetime Value e del Net Promoter Score non solo negli e-commerce ma anche nel settore turistico.
5. Ricerca personalizzata dei prodotti
Al giorno d’oggi il mondo è caratterizzato da uno stile di vita frenetico. No, non è filosofia ma un aspetto di cui dovremmo sempre tener conto. Sì, perché il cliente non ha tempo da perdere quando è alla ricerca di un prodotto: o siamo in grado di fornirgli subito ciò che sta cercando o passerà alla concorrenza. La ricerca vocale e la ricerca visiva riducono il tempo impiegato dal cliente per trovare il prodotto che sta cercando. Questo piccolo aspetto è di per sé tra i fattori chiave del successo di brand illustri come Tesco e Walmart.
La ricerca visiva consente al cliente di caricare immagini e trovare prodotti simili per colore, forma, tipologia, pattern. Conoscendo il comportamento del cliente, è possibile suggerire articoli da abbinare a quelli richiesti. È lo stesso concetto di recommendation usato dai chatbot per favorire il cross-selling. Ad esempio, un cliente che sta cercando una camicia potrebbe voler acquistare anche una giacca e addirittura potrebbe essere proposta una giacca di colore diverso in base alle sue preferenze.
La ricerca vocale permette al cliente di cercare direttamente un prodotto o consultare lo stato di avanzamento di un ordine tramite un dispositivo (es. smartphone). La ricerca vocale, che va ad aggiungersi alla classica ricerca testuale, è uno strumento molto potente. Si prevede che il 50% delle ricerche su Internet nel 2020 saranno ricerche vocali per mezzo di assistenti vocali come Alexa, Siri e Google Assistant, mentre a metà 2018 erano solamente il 27%.
6. Tracciare la customer satisfaction e rimuovere le recensioni fake
Quando si parla di recensioni, il primo inevitabile pensiero è il punteggio che i consumatori assegnano ai nostri prodotti. Sappiamo tutti quanto sia importante l’opinione dei clienti e quanto possa influenzare il futuro acquisto dei prodotti, ma spesso ci soffermiamo sul punteggio delle recensioni e ignoriamo totalmente le ragioni che influenzano l’opinione del cliente.
Prendiamo ad esempio il caso di un ottimo personal computer con un difetto alla scheda video. Analizzando il punteggio medio di 4 stelle su 5 sappiamo solamente che il prodotto è buono ma non ottimo, senza capire il perché di tale valutazione. Grazie all’Intelligenza Artificiale e alla Sentiment Analysis possiamo scoprire il difetto alla scheda video, risolvere il problema e rendere perfetto il nostro prodotto. In questo modo potremo promuovere il brand pubblicizzando i punti di forza riconosciuti dai clienti, migliorare i prodotti eliminando i problemi, e comunicare in modo efficace per trasformare i clienti detrattori in promotori del nostro business.
L’Intelligenza Artificiale è infine in grado di neutralizzare una delle piaghe più grandi del commercio elettronico: le recensioni false (fake). L’azione congiunta di Natural Language Processing, Sentiment Analysis e Machine Learning permette di identificare ed eliminare le recensioni fake, che influenzano il comportamento d’acquisto dei clienti e non permettono al business di conoscere la reale opinione dei consumatori.
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