Intelligenza artificiale ed eCommerce è il binomio del presente e del futuro. Uno studio di Gartner prevede che nei grandi eCommerce più dell’85% delle interazioni con gli acquirenti online sarà gestito senza un intermediario umano entro il 2020.
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L'intelligenza artificiale investe tutte le funzioni delle aziende impegnate nel settore per quella che potremmo definire la “rivoluzione data-driven”.
C'è un valore aggiunto nell'eCommerce apportato dall'intelligenza artificiale che è ormai sotto gli occhi di tutti ed è rappresentato dal miglioramento dell'esperienza di acquisto dei clienti.
Vediamo di scoprire tutti gli altri benefici apportati dall'intelligenza artificiale alle vendite online e come si può cavalcare quest’onda tecnologica.
L’intelligenza artificiale fa sempre più parte delle nostre vite, della nostra quotidianità e delle nostre abitudini di acquisto. Lo abbiamo già visto nell'approfondimento: vendite e intelligenza artificiale: tutto quello che hai bisogno di sapere.
Si dibatte spesso circa le fondamenta etiche dell’intelligenza artificiale in svariati campi di sua applicazione, e vista la mole di dati che immagazzina e analizza nel caso degli acquisti online, il tema è delicato anche in questo settore.
Per dirla con le parole di Fei Fei-Li, Docente del Dipartimento di Scienze e Computer alla Stanford University: “Nonostante il suo nome, non c’è nulla di artificiale in questa tecnologia - è creata da umani, costruita per comportarsi come gli umani e ha effetti sugli umani. Quindi, se vogliamo che abbia un ruolo positivo nel mondo di domani, deve essere guidata da preoccupazioni umane.”
Il compito dell'intelligenza artificiale è migliorare e personalizzare le esperienze d’acquisto online e di conseguenza incrementare il ROI per chi riesce a farlo.
Molte grandi aziende del settore hanno infatti già iniziato a sfruttare il machine learning e l’intelligenza artificiale per incrementare l’efficacia dei loro store online.
Amazon ha iniziato sfruttando il machine learning per migliorare i suggerimenti di acquisto correlati, ed è poi arrivata ad offrire acquisti automatizzati e ricorrenti con Pantry, per consegne automatiche mensili.
Starbucks ti consente di prenotare il tuo caffè online e sapere quando sarà pronto, interagendo - via testo o addirittura via voce - con il suo chatbot MyBarista. Chatbot che quindi è in grado di immagazzinare le preferenze dell’utente e offrirgli suggerimenti personalizzati per le prossime ordinazioni; o prodotti complementari al Frappuccino che tanto ama.
E gli eCommerce italiani?
In Italia la crescita degli eCommerce negli ultimi anni è stata rilevante:
- Crescita del 17% nel 2017
- 23,6 miliardi nel 2017
- +15% fatturato nel 2018
(Fonti: Osservatori.net e Netcomm)
Entrare in questo mercato online in forte crescita deve essere il focus per chiunque voglia espandere il proprio business. Per chi invece è già presente online con un eCommerce, il next step deve essere mettersi alla pari con trend e tecnologie per migliorare i propri risultati.
Ecco i principali temi riguardanti l'eCommerce nell'ambito dell'intelligenza artificiale:
- Il valore aggiunto dell’intelligenza artificiale negli eCommerce
- eCommerce e chatbot
- Assistenti Virtuali - Virtual Personal Assistant VPA
- Evoluzione delle ricerche visuali
- Intelligenza artificiale in tutti i comparti aziendali
- 9 Motivi per cui gli eCommerce con intelligenza artificiale convertono meglio
- Come aumentare i risultati del tuo eCommerce con l’Intelligenza Artificiale?
- Come le imprese aumentano i risultati con l’intelligenza artificiale
- Cosa ci riserverà il futuro dell'eCommerce e dell'intelligenza artificiale?
Il valore aggiunto dell’intelligenza artificiale negli eCommerce
Il livello di personalizzazione dell'esperienza è il grande valore aggiunto dell'intelligenza artificiale nell'eCommerce.
In primo luogo perché abilita conversazioni one to one con i consumatori, ma soprattutto perché l'intelligenza artificiale può analizzare i dati dei consumatori per poi formulare suggerimenti in linea con la loro "identità" anticipando addirittura i loro bisogni, creando così esperienze personalizzate.
User experience
Un beneficio enorme per tutte le aziende che combattono ogni giorno per rimanere al passo con le richieste di personalizzazioni richieste dagli utenti, che vogliono vedere esattamente ciò che cercano, da dove lo cercano e in tempo reale.
Secondo uno studio della piattaforma Janrain, il 73% degli acquirenti si aspetta che i rivenditori migliorino l'accuratezza dei suggerimenti di ricerca.
I clienti sono diventati intolleranti nei confronti di contenuti non pertinenti soprattutto perché si trovano ad operare sul mobile dove l'atteggiamento si fa più impaziente verso processi di ricerca di bassa qualità.
A questo proposito, secondo una ricerca Salesforce, in media il 68% delle visite ad eCommerce è derivata da mobile, così come il 46% degli ordini.
E le previsioni sono in crescita.
Diventa ancor più fondamentale quindi, strutturare un’ottima esperienza da mobile e riuscire a far sentire l’utente sempre vicino al tuo store, a prescindere da dove realmente si trovi.
Gli eCommerce che riescono a fare tutto ciò, e a raccogliere dati intelligenti (pensiamo alle mode locali ad esempio) per offrire esperienze ed offerte geo-localizzate, basate sulla tecnologia in uso - mobile o desktop - o sulla posizione e località dell’utente, ottengono un livello di personalizzazione non raggiungibile altrimenti.
Analisi predittive di vendita
L’intelligenza artificiale contribuisce alla crescita di un eCommerce anche grazie a migliori previsioni di vendita.
Le analisi predittive che l’intelligenza artificiale è in grado di fare, infatti, sono molto più che le consuete conclusioni tratte dai trend stagionali, e possono addirittura utilizzare dati sulle previsioni del tempo o altri eventi che porterebbero alla crescita - o alla diminuzione - del volume delle visite all’eCommerce nel brevissimo termine.
Gli eCommerce che utilizzano questa tecnologia, infine, limano l’incertezza e l’indecisione dell’acquirente online, guidandolo con l'intelligenza artificiale in tutte le fasi della sua buyer journey:
- Intelligenza artificiale suggerisce prodotti raccomandati durante la visita
- Un chatbot porta a mettere i prodotti nel carrello
- Un assistente virtuale supporta nella fase di ordinazione
- Le preferenze di acquisto vengono raccolte e riutilizzate per il punto 1
E la fase post vendita?
Il valore aggiunto che l’intelligenza artificiale apporta agli eCommerce non termina certo nel momento in cui l’utente compie il suo acquisto.
Grazie ai dati su preferenze e comportamenti raccolti durante la buyer journey infatti, l’intelligenza artificiale può continuare a guidare l’utente, e quindi continuare a tenere alti engagement e probabilità di acquisto.
Sono diversi i modi in cui può farlo:
- Con offerte up-selling a tempo automatizzate
- Con follow-up automatizzati
- Gestendo rimborsi e pratiche di reclamo
- Inviando email di ringraziamento personalizzate
eCommerce e chatbot
Uno dei primi passi in questa evoluzione tecnologica negli eCommerce è stata l’applicazione dell’intelligenza artificiale sotto forma di chatbot.
I chatbot sono programmi basati su intelligenza artificiale in grado di offrire specifiche risposte alle richieste degli utenti.
Questi programmi sono parte integrante della strategia dei nuovi eCommerce per diversi motivi:
- Esperienze personalizzate - Contribuiscono alla creazione di esperienze personalizzate e quindi alla brand loyalty, e consentono di generare offerte molto in target
- Risposte specifiche - Offrono risposte a specifiche domande degli utenti, di conseguenza non vengono percepiti come spam
- Apprendimento continuo - La loro capacità di apprendere continuamente dalle conversazioni con gli utenti li rende migliori nel tempo
- Basso costo - Il loro costo è quasi esclusivamente dovuto alla prima fase di implementazione, ed è comunque inferiore al costo orario di mega team di supporto vendite/assistenza clienti.
Secondo una recente ricerca Oracle, quasi l’80% delle aziende mondiali offrirà entro il 2020 la possibilità di interagire con chatbot e virtual reality.
Ad oggi, si può dire che l’utilità di un chatbot per l'eCommerce è limitata solo dall’immaginazione di chi lo adotta, inoltre per implementarne uno non occorrono grandi budget né occorre essere una grande azienda: è infatti possibile iniziare con un semplice chatbot di Facebook Messenger e fare così una prima esperienza.
Qual è l’obiettivo?
Creare una shopping experience quanto più vicina possibile a quelle umane-conversazionali dei negozi fisici, e rendere più semplice per l'acquirente online il reperimento di informazioni utili o dei prodotti correlati.
I dati confermano che gli utenti apprezzano l’interazione con i chatbot e gli assistenti virtuali (secondo il Chatbot Report 2018, il 15% degli acquirenti online degli Stati Uniti ha usato almeno un chatbot per interagire con un’azienda, e il trend è in crescita).
La perplessità, degli ultimi scettici utenti, riguarda la personalizzazione dell’esperienza di acquisto. I chatbot e l’intelligenza artificiale vanno proprio in questa direzione, a colmare il gap di “umanità” che manca agli attuali store online.
Nel futuro degli eCommerce si vedrà sempre di più l’adozione di intelligenza artificiale nella forma di assistenti personali.
Assistenti virtuali o Virtual Personal Assistant VPA
Sempre più siti di eCommerce stanno iniziando a utilizzare i chatbot con l'obiettivo di dare maggior valore ai propri clienti attraverso una user experience personalizzata.
Se per molti clienti questo processo sta migliorando l'esperienza di acquisto, altri lamentano conversazioni ancora poco colloquiali e fin troppo "robotiche".
In realtà i chatbot falliscono nel loro compito se il livello di conversazione è elevato e gli umani vogliono spingerlo ancora più in alto.
I chatbot non rappresentano una reale intelligenza artificiale.
Non possono realmente capire l'individuo con cui stanno comunicando.
La maggior parte dei chatbot comunica a parole con un database pre-impostato di risposte, non sta creando le sue proprie risposte.
Uno studio rileva che l'85% dei consumatori statunitensi preferisce ancora fare acquisti in-store, ovvero nel mondo fisico, piuttosto che online.
Un modo per portare l'esperienza di vendita al dettaglio sul mercato online è l'implementazione di assistenti virtuali, le vere applicazioni di intelligenza artificiale.
Grazie al deep learning e ad avanzati algoritmi di elaborazione del linguaggio, i cosiddetti "AI-chatbots" fanno di più che dare risposte automatiche. Danno risposte smart.
L'obiettivo di queste tecnologie è creare un'esperienza di acquisto mobile, dove da tempo hanno raccolto la sfida dell'handsfree, simile a una conversazione in negozio tra un cliente e un assistente commerciale personale.
L'assistente virtuale avrà il compito di semplificare la ricerca mobile o desktop, fornire informazioni sulle offerte, suggerire gli abiti appropriati utilizzando l'età del cliente e gli stili preferiti, scegliere prodotti correlati (upselling), gestire restituzioni e riordini.
L'intelligenza artificiale contribuirà a riempire tutti i vuoti esistenti nella personalizzazione e nell'esperienza dello shopping fisico che l'eCommerce non offre attualmente.
Adottare un assistente personale virtuale (VPA) è di valore inestimabile per chiunque abbia un'attività ed è come assumere qualcuno che non dorme mai e ti tiene aggiornato su ciò che sta accadendo nella tua azienda.
Si tratta quindi di una tecnologia efficace e significativa per il business: il 31% dei dirigenti aziendali ha infatti dichiarato a PwC che l'impatto dei VPA è maggiore di tutte le altre soluzioni basate sull'intelligenza artificiale.
Evoluzione delle ricerche visuali
L'utilizzo dell'IA nell'eCommerce per le raccomandazioni personalizzate sui prodotti, contribuisce notevolmente a colmare il divario tra l'appagante esperienza con un addetto alle vendite in un negozio reale e il solitario scorrere delle pagine di un sito web.
Questo non è l'unico divario ad essere colmato dall'intelligenza artificiale.
Anche il piacere di setacciare espositori e scaffali alla ricerca dell'ispirazione giusta, ritenuto da molti una delle cose migliori dello shopping reale, può già essere soddisfatto dall'esperienza online.
Il futuro degli acquisti passerà dal visuale con la possibilità, già offerta da Pinterest, di cliccare solo porzioni di immagine per trovare informazioni sul prodotto.
L'utilizzo di queste tecnologie è ancora più utile laddove una ricerca testuale si complica a dismisura dovendo declinarsi in stili, forme, materiali ed epoche, tutte insieme.
Ecco che invece di digitare: "divano moderno 3 piazze anni 70"; gli utenti possono semplicemente caricare una foto e lasciare che l'intelligenza artificiale setacci il database dell'azienda per una corrispondenza perfetta.
Studi recenti mostrano che le piattaforme di social media sono responsabili di 3,2 miliardi di condivisioni visive giornaliere, quindi è ovvio che i clienti vogliono acquistare ciò che condividono.
Ebay questo lo ha capito, sta infatti implementando delle funzionalità che permettono agli utenti di utilizzare le immagini provenienti dai social media o altri siti web per trovare prodotti simili sul proprio sito.
Intelligenza artificiale in tutti i comparti aziendali, qualche esempio
Abbiamo visto come l'intelligenza artificiale stia cambiando il mondo dell'eCommerce e come stia creando valore nell'interfaccia cliente – azienda.
Le sfide però non si fermano qui: le aziende si stanno rendendo conto di dover reggere il passo delle nuove frontiere tecnologiche in tutti i comparti aziendali.
Fortunatamente è ancora l'intelligenza artificiale a venire loro in soccorso.
Oltre a influenzare direttamente l'esperienza del cliente, l'intelligenza artificiale trasforma la parte di back-end dell'eCommerce, che è marketing, logistica e magazzino.
L'intelligenza artificiale migliora il marketing e la pianificazione, può analizzare milioni di prodotti scambiati sulla piattaforma eCommerce e fornisce previsioni del volume delle vendite con elevata precisione.
Le previsioni intelligenti delle vendite aiutano le aziende a gestire meglio i costi di logistica, essendo concepite per vedere cosa è andato storto e cosa è meglio fare per migliorare la crescita del business.
Le piattaforme di eCommerce raggiungono clienti in tutto il mondo e la gestione delle scorte deve essere realizzata in modo che i dati di vendita siano sempre conformi ai dati di magazzino.
Intelligenza artificiale e robot possono aiutare a migliorare la velocità e l'efficienza delle operazioni di magazzino, a ridurre le incombenze per i dipendenti e quindi tagliare i costi e aumentare le entrate.
Anche il marketing stesso è sempre più coinvolto da questa trasformazione e la segmentazione basata sui dati degli acquirenti ne rappresenta un esempio.
Fino a ieri, in mancanza di informazioni specifiche su determinate parametri cliente (come sesso o età), i marketer usavano il loro intuito, la loro intelligenza ed esperienza per completare la segmentazione.
L'intelligenza artificiale, oggi, è in grado di distinguere i segmenti di clientela sfruttando criteri ancora più sottili, come particolari preferenze di prodotto o comportamenti di acquisto.
Albert, ad esempio, è "il primo marketer digitale completamente autonomo", che utilizza algoritmi per il targeting del pubblico e l'analisi dei dati, per creare piani marketing personalizzati.
Un altro vantaggio dell'intelligenza artificiale per l'eCommerce marketing è l'analisi delle recensioni.
Le recensioni dei clienti sono il fondamento stesso delle vendite online. Il feedback dei clienti è la chiave per identificare i punti deboli e migliorare il prodotto o il servizio. La reazione puntuale a revisioni positive e negative aiuta un'azienda a fidelizzare i clienti e a prevenire pubblicità negativa se qualcosa va storto.
Gli algoritmi di apprendimento automatico possono analizzare il contenuto delle recensioni e estrarre dati preziosi dalle descrizioni e recensioni delle pagine. Il testo della recensione rivela anche molto del recensore, la sua identità basata su caratteristiche demografiche (età, sesso e posizione geografica), reputazione, profilo sociale.
L'intelligenza artificiale può agevolmente collegare questi dati alle buyer persona elaborate e modificare i modelli operativi elaborati in precedenza. Stiamo però descrivendo uno scenario di dati complessi che necessitano un approccio onnicomprensivo.
Si tratta sostanzialmente di estrarre parole chiave e comprendere il sentiment da recensioni, social media, risposte ai sondaggi, trascrizioni del call center, chat, dai file di testo o dai fogli elettronici e da tutte le applicazioni a cui si può accedere tramite API, e mettere poi tutto a sistema ricavando informazioni organiche e funzionali agli obiettivi di business.
Questo è possibile soltanto grazie ad avanzati algoritmi di machine learning.
Revuze, ad esempio, ha rivolto la propria attenzione alla gestione delle esperienze di prodotto (PEM Product Experience Management), consentendo alle aziende di "misurare la percezione del cliente dell'esperienza olistica del prodotto e del servizio".
Uno dei compiti del marketing più impegnativi ma anche fondamentali è quello di scrivere descrizioni di prodotto accurate e SEO oriented: un'attività molto dispendiosa in termini di tempo e di budget, che coinvolge più risorse specializzate e che cresce con l'aumentare del catalogo.
L'intelligenza artificiale è ora in grado di analizzare le caratteristiche chiave del prodotto per creare autonomamente descrizioni ottimizzate.
Puoi immaginare cosa può significare per i gestori di eCommerce poter creare descrizioni dei propri prodotti, complete ed ottimizzate per il SEO, in maniera totalmente automatizzata.
C'è Ginnie, che utilizzando l'intelligenza artificiale e un software di scrittura dei contenuti trasforma automaticamente le crude specifiche dei prodotti in contenuti accattivanti, unici e ottimizzati.
Con l'intelligenza artificiale come supporto, finalmente il marketing può staccarsi dalle sue incombenze quotidiane e dedicarsi completamente alle attività più strategiche.
Oltre ad Albert, citato in precedenza, che può autonomamente realizzare piani e obiettivi di marketing orientati sulla buyer persona, anche Cortex ha sviluppato la sua "programmazione intelligente", per pubblicare contenuti sui social al momento ottimale per ottenere i migliori risultati, oltre a tracciare i concorrenti in modo che l'operatività possa adattarsi alle loro azioni.
9 Motivi per cui gli eCommerce con intelligenza artificiale convertono meglio
1. Il machine learning anticipa i bisogni dei clienti
L’esempio di Starbucks citato in precedenza insegna.
L’utente non si sente un numero ed è più propenso a tornare e a diventare ambassador del brand o prodotto.
In più, per le aziende il valore della singola esperienza personalizzata è alto: una ricerca Salesforce, condotta su 150 milioni di acquirenti online, quantifica il valore medio di questi ordini superiore del 10% rispetto agli ordini tradizionali, e una spesa per visita 5 volte superiore.
2. Limitare il carrello abbandonato con un miglior customer service virtuale
Gli assistenti virtuali sono considerati il 35% migliori degli umani nel rispondere ai quesiti in fase di acquisto, ed il 52% degli utenti sarebbe disposto a cambiare brand se dovesse sentirsi trattato come uno qualunque durante la sua visita online.
L’intelligenza artificiale rende inoltre possibile un’esperienza di checkout del tutto diversa per l’utente, il quale ha quindi maggior propensione a completare i suoi acquisti senza abbandonare il suo carrello pieno.
Pensiamo ad esempio alla maggiore velocità di tutta la fase di checkout, o alla maggiore sicurezza offerta; alle interfacce più intuitive e ai messaggi con le promozioni personalizzate.
3. Migliori sistemi di raccomandazione / prodotti correlati
Gli eCommerce con intelligenza artificiale sfruttano il machine learning per aumentare le vendite.
All’utente vengono offerti prodotti correlati sempre più in linea con i suoi gusti e le sue preferenze, l’upselling di prodotti complementari viene offerto con sempre maggiore coerenza.
Secondo la ricerca Salesforce citata in precedenza, i suggerimenti di prodotto generano il 24% degli ordini e il 26% del fatturato.
In più, il tempo di permanenza medio sul sito, di chi ha cliccato su un suggerimento balza a 12.9 minuti, rispetto ai 2.9 minuti in media di chi non ci clicca.
Approfondisci l'argomento con contenuti di alto valore:
- Marketing e intelligenza artificiale: situazione attuale ed evoluzioni future
- Il futuro delle vendite è nell'intelligenza artificiale
- L'era dell'automation evolution e dei chatbot è iniziata. Intervistiamo Antonio Giarrusso di Userbot
4. L’intelligenza artificiale può sfruttare i dati delle ricerche per immagini
Se ancora l’intelligenza artificiale non è in grado di cogliere tutte le sfumature (ne siamo sicuri?) nel linguaggio della keyword research, nella ricerca per immagini questo problema non si pone.
In più, la shopping experience è molto visiva per gli utenti, che se non possono toccare con mano cercano immagini per vedere con gli occhi.
La ricerca per immagini è inoltre aumentata esponenzialmente negli ultimi anni. Poter analizzare i dati di queste ricerche e combinarli per aiutare gli utenti nelle fasi d’acquisto porta a guidare le loro scelte e aumentare le performance di vendita.
5. I chatbot e gli assistenti virtuali guidano gli acquirenti online
La guida fornita da un assistente virtuale o da un chatbot avanzato porta ad una forte riduzione del carico cognitivo, il cosiddetto "effetto sopraffazione”: la sovrabbondanza di informazioni superflue, o la scarsità e la difficoltà di reperire informazioni utili nella fase di acquisto.
Questo conduce a una drastica riduzione del bounce rate, migliorando esponenzialmente la retention.
6. Aumento delle conversioni da ricerca su sito
Grazie all’intelligenza artificiale, personalizzazione e ricerca su sito si incontrano.
La percentuale di conversione degli acquirenti che dopo una ricerca su sito fanno clic su un suggerimento è 2.1 volte superiore rispetto agli utenti che si limitano a cliccare sui suggerimenti.
7. Ottimizzazione dei prezzi e prezzi dinamici
L’intelligenza artificiale consente agli eCommerce di diversificare i prezzi proposti agli utenti a seconda della loro propensione all’acquisto.
I cosiddetti prezzi dinamici infatti, consistono proprio nel veder proporre all’acquirente A un prezzo X, ed all’acquirente B un prezzo Y.
Questa differenziazione è resa possibile dalla mole di dati processati dall’Intelligenza Artificiale, che le consente di:
- Ottimizzare il prezzo per ciascun prodotto dell’eCommerce
- Offrire il miglior prezzo a ciascun utente
- Ottimizzare il prezzo in base a data e ora della visita
- Offrire il miglior prezzo per località e tecnologia di provenienza dell’utente
8. L’intelligenza artificiale filtra le “fake reviews”
Quello delle false recensioni è un problema molto frequente negli eCommerce.
Un problema anche molto serio in quanto le recensioni, vere o false che siano, influenzano le decisioni di acquisto degli utenti.
L’intelligenza artificiale viene in soccorso riconoscendo le recensioni false, filtrandole e ripristinando così la “fiducia” degli utenti nella veridicità delle recensioni.
Come riconosce - e quanto è brava nel farlo - le recensioni false?
Una ricerca dell’Università Cornell condotta su 800 recensioni di hotel, ha dimostrato che l’intelligenza artificiale è in grado di smascherare le false recensioni con una accuratezza del 90%.
Questo perché è in grado di trovare i pattern comuni dietro le recensioni false:
- Contengono molti più pronomi personali
- Presentano molti più verbi
- Sono troppo specifiche
- Tendono a ripetersi uguali su più siti
- Sono molto più soggettive
9. Risparmio di tempo e denaro per le aziende
Bot e virtual assistant consentono una riduzione dell’apertura di ticket di supporto che va dal 20% al 40% a seconda del mercato di riferimento, e secondo McKinsey il risparmio delle aziende statunitensi in salari annuali del servizio clienti raggiunge i 23 miliardi di dollari.
Tempo e risorse che possono quindi essere impiegate altrove.
Un concetto, quello del risparmio di tempo e risorse, che trova forse la sua più esasperata espressione nell’automatizzazione di tutta la logistica di magazzino degli store online.
È anche qui infatti, che l’intelligenza artificiale sta lasciando la sua impronta tecnologica, stravolgendo e rivoluzionando il modo in cui vengono gestiti i magazzini dietro gli eCommerce: dallo stoccaggio sugli scaffali alle spedizioni, tutto è robotizzato e gestito al fine di ottenere il maggior risparmio possibile di tempo e denaro.
Come aumentare i risultati del tuo eCommerce con l’intelligenza artificiale?
1. Lavora sui dati in tuo possesso
Come raccogli e gestisci i dati dei tuoi utenti?
Questo deve essere il tuo punto di partenza.
Sarà il chatbot a gestirli, ma prima di darglieli in pasto devi essere sicuro della loro organizzazione.
Chiediti queste cose:
- Quali dati raccogli dei tuoi utenti?
- Puoi migliorare il modo in cui li raccogli?
- Come li cataloghi?
- Come li utilizzi attualmente?
Esempio: raccogli dati circa le preferenze e i gusti dei tuoi utenti in fatto di scarpe? Come sfrutti questa cosa ad oggi?
Un chatbot può offrirgli le novità più adatte ai loro gusti, o suggerirgli i migliori calzini complementari.
Cerchi nuovi modi per raccogliere i dati dei tuoi utenti?
Il social listening è una delle migliori strade da intraprendere.
“Ascolta” la tua rete e le conversazioni sui social network, e non farlo solo sulle tue pagine o sul tuo sito.
Come puoi scandagliare tutta la rete in cerca di menzioni del tuo brand?
L’intelligenza artificiale viene in tuo soccorso anche qui: sono numerosi ormai i tool che ti consentono di ricevere in modo ordinato e automatico i dati su ricerche, menzioni e commenti attinenti il tuo brand, in rete e sui social.
2. Inizia subito con un chatbot integrato al tuo CRM
Prima di pensare a come crearlo, devi passare attraverso questi step fondamentali:
- Fissa l’obiettivo del chatbot e condividilo con i tuoi collaboratori
- Elenca tutte le caratteristiche e le features che deve avere (prendi spunto dalle domande frequenti dei tuoi utenti)
- Scegli la sua personalità (anche qui basati sul tuo tipo di clientela)
- Metti su carta il suo albero delle decisioni
- Sii creativo (molti chatbot utilizzano anche linguaggi “poco convenzionali”)
Successivamente si arriva alla fase di creazione.
A seconda della tipologia di chatbot che hai individuato come necessaria per il tuo business, ti possono servire o meno skill di programmazione.
Mettiamo che hai deciso che ti serve un bot per gestire la Live Chat in fase di acquisto - un esempio non a caso: secondo i dati del report 2017 Casaleggio Associati, un utente che utilizza un servizio di Live Chat spende in media fino al 30% in più - bene, in questo caso, così come per la gestione di F.A.Q o iscrizioni ai tuoi servizi, trovi molti software che ti consentono di creare il tuo bot in autonomia, appoggiandolo sulla piattaforma Facebook.
Tra questi abbiamo degli importanti casi studio applicati tramite HubSpot, uno dei più potenti in circolazione, insieme a Drift.
3. Offri esperienze di acquisto innovative e personalizzate
Abbiamo visto come la chiave di tutto sia l’esperienza personalizzata.
Secondo una ricerca Accenture, un consumatore ha il 75% in più di probabilità di effettuare acquisti da rivenditori che gli raccomandano prodotti sulla base dei suoi acquisti passati o che lo chiamano per nome.
È nel raggiungere questo obiettivo che sta la differenza tra un normale eCommerce ed uno che sfrutta il machine learning.
Ma come si traduce operativamente questa personalizzazione?
Inizia inserendo nelle pagine dei singoli prodotti del tuo eCommerce una sezione dedicata, che mostra ai consumatori altri prodotti che potrebbero essere di loro utilità.
Cerca il modo migliore di mostrare i suggerimenti nel tuo caso, nella tua realtà commerciale. Chiediti qual è il percorso di acquisto dell’utente e dove sia meglio raggiungerlo con i suggerimenti.
4. Semplifica e guida la user journey, anche dopo il carrello
Trova il giusto equilibrio tra il non far sentire l’utente troppo abbandonato a sè stesso e il soffocarlo di attenzioni.
Analizza i vari step dei tuoi funnel di vendita per capire dove hai margini di manovra.
Ad esempio, il famoso brand di moda e abbigliamento H&M, inizia con un mini questionario direttamente in chat che profila l’utente chiedendogli sesso, età, stile di abbigliamento e gusti per poi indirizzarlo al catalogo prodotti più in linea con queste risposte.
Oppure, spedisci articoli a casa? Perché non pensare ad un bot di tracking del pacco, che consente di tracciare la spedizione e tiene alto l’engagement e la considerazione del brand.
Come le aziende aumentano i risultati con l’intelligenza artificiale
Che sia intelligenza artificiale, deep learning o machine learning, le aziende che adottano queste tecnologie non solo ottengono crescite smisurate ma cambiano per sempre i paradigmi e le dinamiche dei loro settori di business.
Sistemi che ricordano le preferenze dei clienti, in grado di comprendere il parlato e il testo (comprendono i clienti), guidano la personalizzazione, semplificano i processi e creano esperienze clienti veloci, convenienti e memorabili, a metà fra il mondo reale e digitale.
Ecco alcune tra le aziende che hanno aperto la strada e la loro esperienza di successo.
1. Assicurazioni Progressive
La H20.ai ha sviluppato il software della piattaforma di machine learning open source per la compagnia di assicurazioni Progressive per dotarla di analisi predittiva basata sui dati raccolti dalla guida dei clienti.
La sua app mobile per la telematica (integrazione di telecomunicazioni e IT per il controllo remoto su una rete), Snapshot, ha raccolto 22 miliardi di km di dati di guida per tracciare le abitudini e la storia di guida dei suoi clienti, aiutando la compagnia a prevedere il rischio di coinvolgimento in un incidente e ad attuare politiche più accurate e personalizzate.
Grazie alla predittività ed al maggior controllo del rischio, la compagnia ha potuto offrire uno sconto sull'assicurazione auto in media di $ 130 dopo sei mesi di utilizzo ed usufruito di valori di crescita superiori a quelli del settore.
2. Netflix
Il gigante dello streaming consiglia gli spettacoli in base alle preferenze, ai dati demografici e alla cronologia visualizzazioni di ogni spettatore.
Il 75% di ciò che la gente guarda proviene da raccomandazioni. Molti conoscono questo intrigante uso dell'intelligenza artificiale da parte di Netflix, pochi però sono a conoscenza dell'ampiezza delle sue analisi predittive:
- Personalizzazione delle raccomandazioni del film - Netflix utilizza la cronologia di visualizzazione di altri utenti con gusti simili per raccomandare ciò che potresti essere più interessato a guardare dopo. In questo modo la società si garantisce di farti rimanere attivo e disposto a continuare con l'abbonamento mensile.
- Generazione e presentazione di miniature - Netflix utilizza migliaia di fotogrammi video estratti da film o spettacoli da inserire nella programmazione per generare miniature. Classifica poi ciascuna immagine con attori preferiti ed infine si basa sulle preferenze di altri utenti simili a te che hanno fatto clic per mostrarti miniature nei menù di selezione dei film.
- Location Scouting - Netflix utilizza i dati dei film più visti per decidere ambientazioni, località e tempistiche dei set cinematografici di future produzioni. La selezione tiene conto di vincoli di budget e di pianificazione del rischio.
- Qualità streaming - Netflix utilizza i dati di visualizzazioni passate per prevedere l'utilizzo della larghezza di banda e decidere quando memorizzare nella cache di server regionali ed ottimizzare i tempi di caricamento durante le domande di picco previste.
Grazie ad applicazioni di data science e machine learning, Netflix ha avuto un impatto così scalabile che ha cambiato per sempre il panorama della tecnologia e l'esperienza dell'utente.
3. North Face
Il marchio di abbigliamento outdoor North Face utilizza un assistente virtuale, una sorta di personal shopper virtuale alimentato da intelligenza artificiale per aiutare i clienti a trovare il capo perfetto. North Face ha risolto così il problema che circa il 70% dei carrelli viene abbandonato prima che l'acquisto sia effettivamente completato.
I clienti possono utilizzare conversazioni naturali mentre acquistano online tramite un motore di raccomandazione intuitivo basato sul dialogo e alimentato da Fluid XPS, e ricevere consigli sui capi adattati alle loro esigenze.
Il fatto che un sistema tecnologico possa essere utilizzato per creare un profilo di buyer persona in meno di un secondo lo rende particolarmente interessante per i rivenditori.
L'intelligenza artificiale inizia chiedendo dove, quando e per quali attività userete, ad esempio la giacca.
Sulla base delle previsioni meteo per quella località e del sesso dell'utente finale, la ricerca viene limitata a 6 opzioni. In base all'attività, riorganizza le alternative da "alta corrispondenza" a "bassa corrispondenza".
Ciò consentirà agli utenti di risparmiare tempo nello scorrere centinaia di opzioni di abbigliamento. Il software continua a migliorare con ogni utilizzo e ad apprendere dagli utenti.
4. HubSpot
HubSpot utilizza l'apprendimento automatico per pubblicare servizi che corrispondono alla crescita e ai cambiamenti di ciascun cliente:
- Predictive Lead Scoring. Questa funzione, mostra la probabilità che i contatti diventino clienti nei prossimi 90 giorni. HubSpot fornisce queste informazioni grazie agli algoritmi che analizzano informazioni demografiche, informazioni firmografiche (fornite da HubSpot Insights sulla società del contatto), interazioni registrate nel CRM HubSpot, come i click email rintracciati, le riunioni prenotate, le chiamate effettuate, le analisi dei dati web, le interazioni via email e l'invio di moduli compilati.
- Email automatiche. HubSpot offre la possibilità di coltivare un potenziale cliente con una serie di "email mirate e temporizzate" a più alta frequenza di apertura per quel giorno o entro la settimana.
- Ottimizzazione continua. Con questa funzione, HubSpot raccoglie dati da attività come i flussi di lead e predice le migliori opzioni per la personalizzazione. Verifica continuamente queste risorse con i dati del tuo portale, quindi, dopo aver determinato ciò che funziona meglio, applica automaticamente le impostazioni ottimizzate. Ciò significa che il machine learning sta facendo tutto il lavoro e non è necessario creare manualmente i test A / B per sviluppare le campagne con le migliori prestazioni possibili.
- Strumento SEO. Raccomandazione di content marketing per organizzare il contenuto del tuo sito web sulla base di pagine pilastro e cluster di argomenti, anziché delle sole parole chiave. Lo strumento Content Strategy di HubSpot utilizza l'apprendimento automatico per mostrare i temi con cui i motori di ricerca associano i tuoi contenuti. È in grado di estrarre tali dati per fornire suggerimenti di argomento e fornire metriche che possano contribuire a dare forma alla tua strategia SEO.
5. Starbucks
L'app supportata da intelligenza artificiale Starbucks Barista, sfrutta la tecnologia di riconoscimento vocale per consentire ai propri utenti di parlare con l'app per effettuare un ordine.
L'app conosce ogni sfumatura delle abitudini del suo cliente, ricorda le bevande preferite ed è personalizzata in base alle loro preferenze, in modo che tutti possano vivere un'esperienza unica e conveniente.
I clienti possono ordinare facilmente le loro bevande personalizzate preferite tramite cellulare. Con la sua app Mobile Order & Pay, Starbucks è la prima grande catena ad integrare i propri pagamenti digitali per creare un'esperienza di acquisto e pagamento migliore per i propri clienti.
6. MedWhat
Invece di aspettare un medico, gli utenti possono chattare con il chatbot MedWhat in qualsiasi momento del giorno o della notte.
Il bot utilizza l'apprendimento automatico per fornire diagnosi accurate e opzioni di trattamento. MedWhat con il suo assistente virtuale che utilizza il machine learning risponde istantaneamente alle domande mediche e sanitarie di pazienti e medici.
L'app di Personal Medical Assistant può rispondere alle domande orali o scritte degli utenti dopo che hanno impostato un profilo di salute sicuro. Le informazioni richieste nel profilo includono età, sesso e condizioni mediche aggiornate.
Per i medici che utilizzano l'assistente in ambito medico, le interazioni sono personalizzate in base ai dati inseriti dalle cartelle cliniche dei pazienti.
Sulla base delle interazioni dell'utente, l'app fornisce diagnosi, trattamento, promemoria e follow up, segnala come e quando prendere i farmaci periodicamente sull'app. In caso di influenza senza febbre, potrebbe consigliarvi di mettervi a letto, stare al caldo, prendervi un brodo caldo e del latte col miele. Come una mamma premurosa, ogni due ore, potrebbe chiedervi come state e senza significativi miglioramenti, consigliarvi di interpellare un medico.
Clicca per ingrandire l'infografica.
Cosa ci riserverà il futuro dell'eCommerce e dell'intelligenza artificiale?
Gli eCommerce con Intelligenza Artificiale implementata sono l’attuale nuovo punto di riferimento nel mercato, ma la mole di tecnologia e know-how necessarie per raggiungerli rischiano di spaventare e scoraggiare.
Il gap tra chi ha già implementato l'intelligenza artificiale e chi non l'ha ancora fatto sta aumentando.
Questo perché l’intelligenza artificiale apporta sempre più valore sul lungo periodo, ma molte aziende non hanno - o pensano di non avere - i mezzi per poter iniziare a sfruttarla.
Come colmare quindi questo gap tecnologico?
Inizia ricordando due cose fondamentali:
- Non ti serve applicare tutto e subito, sull'intero sito
- L’intelligenza artificiale deve essere un ecosistema di persone, processi, dati e tecnologie per poter funzionare.
Pensi che ti manchino le persone?
Affidati a partner terzi per le fasi di lancio, ai giusti tool per i dati e così via.
Agisci per step e avvicinati alla mentalità che sta dietro il successo delle più grandi aziende del settore:
- Lavora sui dati in tuo possesso
- Poniti una strategia gestibile e obiettivi SMART
- Sperimenta il tuo modo di implementare i suggerimenti per l’utente
- Effettua dei test su quali elementi implementati funzionano meglio nel tuo caso
E quella che abbiamo visto è una piccola parte di ciò che l’intelligenza artificiale può fare per il tuo eCommerce, non resta che adottare sempre di più questa tecnologia e colmare il gap con i grandi players del presente.
Tra qualche anno, forse, sarà la stessa intelligenza artificiale a scrivere un articolo su sé stessa.
Gira proprio in questi giorni una voce circa l’intelligenza creata dal team di Elon Musk, che a quanto pare sarebbe troppo pericolosa per essere resa pubblica proprio perché è in grado di generare contenuti al livello di quelli umani…
Cosa c’entra questo con gli eCommerce?
Ad esempio che le descrizioni dei prodotti potranno essere auto-generate dalla stessa intelligenza artificiale, oppure che la “non umanità” delle sue risposte in Live Chat non sarà più percepibile.
E chissà in quali altri modi l’evoluzione dell’Intelligenza Artificiale e dei chatbot si integrerà con le nostre vite e abitudini di acquisto (pensiamo alle ricerche vocali, all’IoT…), come le stravolgerà senza che noi neanche ce ne accorgiamo.
Inizia subito ad incrementare le tue performance di marketing e di vendita nella tua azienda grazie all'intelligenza artificiale.
Oppure
