Eccoci dunque alla seconda parte della nostra guida all’utilizzo del Machine Learning nel retail. In questa seconda parte ci occuperemo dell’utilizzo di questa tecnologia nella previsione del comportamento del cliente.
Previsione del comportamento del cliente
L’obiettivo di un sistema predittivo del comportamento dei clienti è stimare in che modo gli acquirenti si comporteranno in futuro sulla base dei comportamenti precedenti. Questi sistemi consentono ai rivenditori di segmentare i clienti ed eseguire azioni di marketing personalizzate che sono più efficaci rispetto agli approcci generali.
Inoltre, l’adozione di azioni in base alle esigenze previste del cliente aumenta la sua lealtà e la sua fidelizzazione.
Un’applicazione tipica è quella di prevedere gli acquisti. Ad esempio, sapere quali clienti probabilmente effettueranno un acquisto nei prossimi 7 giorni. Le previsioni più complesse possono avere a che fare con eventi importanti nella vita delle persone. Ad esempio, il matrimonio o la gravidanza al fine di inviare offerte personalizzate.
Prevedere le esigenze dei consumatori è un compito impegnativo in cui gli algoritmi di Machine Learning sono di grande aiuto.
Da cosa devo iniziare?
I modelli predittivi necessitano fondamentalmente di dati sul comportamento dei consumatori. Ad esempio, cronologia degli acquisti e tendenze di acquisto, ma potrebbe anche includere attività sui social media.
Quanto spesso i tuoi clienti effettuano transazioni? Comprano durante i saldi o prima del loro compleanno? Quanti oggetti acquistano abitualmente? Cosa stanno acquistando attualmente? Di quali argomenti stanno parlando sui social media?
Questo tipo di informazioni viene utilizzato dai modelli per prevedere il comportamento futuro. E, ultimo ma non meno importante, l’esperienza dei retailer è molto importante per scegliere criteri specifici di business e mettere a punto i modelli.
Social media: monitoraggio del marchio e dei clienti
Oggi i social media vengono utilizzati come mercati in cui acquistare prodotti e servizi. Monitorare i social media su larga scala e ottenere preziose informazioni è possibile grazie alla potenza del Machine Learning. I rivenditori possono quindi ottenere informazioni su ciò che sta guidando l’interesse dei consumatori, il traffico e gli argomenti di conversazione.
Monitorando e analizzando il flusso di informazioni, i rivenditori possono ottimizzare il canale, il pubblico di destinazione, i contenuti e i tempi dei loro post sui social media e campagne di marketing.
Analizzare le menzioni di un brand per ottenere informazioni dettagliate è cosa nota. Ma grazie al riconoscimento delle immagini, adesso i rivenditori possono vedere come vengono rappresentati attraverso le immagini e i video condivisi quotidianamente.
Allo stesso tempo, questa tecnologia può essere utilizzata per analizzare e agire sui contenuti generati dai concorrenti.
Da dovo devo iniziare?
Questo è un caso d’uso in cui uno sviluppo da zero è fattibile, poiché i rivenditori sono solitamente consapevoli dei loro concorrenti più importanti o degli interessi dei loro clienti. Le informazioni sui loro account social sono utili ma non obbligatorie.
Assistenti virtuali e Chatbot
I chatbot interagiscono con i clienti e simulano una conversazione umana, avvicinandoli allo shopping che gli acquirenti ottengono in un negozio fisico.
Possono fornire un valore aggiunto a diversi livelli. Ad esempio, i chatbot possono essere utilizzati per incoraggiare ulteriori acquisti dei clienti, per personalizzare l’esperienza del cliente, per migliorare le capacità di ricerca sul catalogo o per gestire una parte considerevole del servizio clienti.
Smart Assistant
L’obiettivo di un assistente intelligente è quello di emulare un venditore umano che potrebbe aiutarti a trovare ciò che stai cercando.
Un buon esempio di assistente intelligente è Doni, un rivenditore di prodotti alimentari floreali e gourmet del sito flowers.com. Attraverso una conversazione naturale, un cliente fornisce informazioni sul destinatario del regalo. Quindi l’assistente prepara i suoi consigli, in base ai regali acquistati per destinatari simili.
Gli assistenti intelligenti possono avere un impatto enorme. Entro i primi due mesi dal lancio, il 70% degli ordini online su Flowers.com è stato completato tramite smart assistant.
Ricerca intelligente
Quando conosciamo i termini da cercare, i motori di ricerca sono molto bravi a trovare i dati. Tuttavia, a volte vogliamo una ricerca più sofisticata, come prodotti di una certa forma o colore. Poiché i marchi di vendita al dettaglio hanno solitamente cataloghi di grandi dimensioni, possono essere difficili da navigare.
Un chatbot interattivo può gestire più facilmente richieste ambigue, nello stesso modo in cui farebbe un commesso umano.
Centralino
I chatbot possono essere programmati con risposte a domande frequenti, sollevando il servizio clienti da interazioni ricorrenti. Possono anche includere obiettivi dinamici orientati al business, come rispondere a domande su tracciamento e consegna, per migliorare il processo di spedizione post-acquisto.
Un buon chatbot può ridurre significativamente i costi senza perdere la qualità, dal momento che può rilevare quando una query complessa necessita di intervento umano e quindi reindirizzare il cliente ad un agente attivo.
Come posso iniziare?
Un set di dati di conversazioni tipiche è un input molto utile, ma non è obbligatorio. Per un contact center, una FAQ è solitamente un input sufficiente per sviluppare un chatbot. Per un assistente intelligente o un sistema di ricerca intelligente, saranno probabilmente necessarie ulteriori informazioni sul tuo catalogo.
Ma ancora una volta, un chatbot può essere sviluppato in modo incrementale, quindi può gestire a poco a poco i vostri prodotti e servizi. La cosa più importante è conoscere la propria attività ed essere in grado di immaginare le esigenze dei propri clienti.
