La tecnologia si sta sviluppando e sta correndo ad una velocità vorticosa e gli e-commerce, per stare al passo coi tempi, devono adattarsi ai nuovi cambiamenti del settore. Parole come Intelligenza Artificiale, Realtà Aumentata o Machine Learning nell’e-commerce sono ormai all’ordine del giorno, ma bisogna conoscere alla perfezione il significato.
Se vuoi lanciare un progetto ecommerce vincente devi essere costantemente aggiornato sulle nuove tendenze e sui nuovi trend e in questo articolo ci concentriamo sul concetto di machine learning, noto anche con l’acronimo ML, una branca dell’intelligenza artificiale che sta rivoluzionando diversi settori, non solo quello dello shop online.
L’evoluzione prima e dopo del machine learning
Prima di approfondire meglio il concetto di machine learning, facciamo un passo indietro per capire come funzionavano le cose prima dell’avvento di questa tecnologia.
L’uomo ha sempre cercato di realizzare macchine in grado di svolgere parte del lavoro al posto suo. In passato l’approccio era diverso e l’obiettivo era programmare il comportamento delle macchine affinché sapessero riconoscere cose e situazioni. In tale contesto era quindi necessario prevedere in anticipo tutti i possibili scenari. In un certo senso si creava già un percorso all’interno del quale la macchina doveva muoversi, senza il rischio di errori o di andare fuori strada, poiché già aveva una risposta a tutte le ipotetiche domande.
Il machine learning invece ha un approccio molto più ambizioso e ha spinto le macchine a muoversi in una sorta di “open world”, termine che nel mondo del gaming indica un mondo liberamente esplorabile e potenzialmente infinito.
Un approccio che cambia tutto poiché il comportamento non è programmato, ma viene determinato e costruito nel corso del tempo tramite l’apprendimento di dati sempre nuovi e diversi. In questo modo la macchina trae insegnamento dalle proprie esperienze, somigliando molto di più alla mente umana e funzionando proprio come lei.
Le macchine sono dotate di differenti algoritmi che, a seconda dei contesti, estrapolano dai dati le informazioni più utili in base a determinati input per ricavare la soluzione migliore. Quello che cambia è l’apprendimento della macchina che magari non sarà infallibile ma che, col passare del tempo, acquisisce sempre più informazioni per adattarsi di volta in volta alle più disparate situazioni.
Cosa significa ML?
Il Machine Learning può essere quindi considerato un apprendimento automatico che consente ad una macchina intelligente di migliorare le proprie capacità secondo differenti tipi di algoritmi. In base alla tipologia di algoritmo utilizzato si possono individuare due tipologie di apprendimento automatico:
- Machine Learning supervisionato. In questo modello, che è anche il più utilizzato, un data scientist istruisce e guida l’algoritmo che apprende da un set di dati già etichettato e con un outfit predefinito;
- Machine Learning non supervisionato. In questo caso la macchina è più indipendente e apprende nuovi schemi e processi senza la supervisione di un umano. L’apprendimento avviene sulla base di dati senza etichette e senza un outfit determinato.
Machine learning per ecommerce: cos'è e alcune applicazioni
Il machine learning grazie alle sue straordinarie potenzialità è arrivato nel mondo dell’e-commerce, offrendo una serie di applicazioni e di vantaggi evidenti per chi opera in questo settore.
Puoi realizzare il tuo e-commerce con Shopify, con BigCommerce o con qualche altra piattaforma, l’importante è sfruttare tutti i benefici dell’ML che rende molto più fluidi e operativi i processi sia all’interno dell’azienda che all’esterno, in particolar modo nella gestione dei clienti.
Servizio clienti
Tra le applicazioni più interessanti offerte dal machine learning c’è quella relativa al servizio clienti. Ormai è noto quanto siano importanti i clienti e, più nello specifico, la loro esperienza d’acquisto.
Paradossalmente non è tanto importante la singola vendita, o portare il cliente ad eseguire l’azione desiderata, quanto piuttosto fare in modo che la sua esperienza sia realmente gratificante. In questo modo si conquista realmente il cliente fino a fidelizzarlo.
Ebbene oggi molti e-commerce trascurano il servizio clienti, lasciando i consumatori attaccati al telefono per ricevere una risposta che non arriverà mai o inviando email generiche ed evasive che di fatto non risolvono il problema e aumentano la frustrazione dell’utente.
Una soluzione molto efficace, soprattutto per le piccole aziende che non hanno un personale molto ampio, è rappresentata dai chatbot per ecommerce. Conversando con i clienti i chatbot apprendono e memorizzano informazioni e dati nuovi, così da poter fornire un servizio di assistenza di qualità e personalizzato.
Le principali piattaforme per la creazione di siti e-commerce, come Shopify, mettono a disposizione i chatbot per migliorare e velocizzare l’esperienza d’acquisto dei clienti. All’occorrenza gli esperti Shopify possono fornire il loro supporto e la loro competenza per una fruizione ottimale dei chatbot.
Segmentazione dei clienti e personalizzazione dell’esperienza d’acquisto
Restiamo concentrati ancora sui clienti, che rappresentano il fulcro di ogni attività di e-commerce. In un negozio fisico un utente ha la possibilità di interfacciarsi con i commessi, chiedendo informazioni e rivolgendo domande sul prodotto che intende acquistare.
“Privilegio” che non è concesso agli e-commerce, dove i clienti acquistano senza la possibilità di interfacciarsi con qualcuno per risolvere i loro dubbi. Ed è qui che entrano in gioco gli algoritmi di apprendimento automatico che, raccogliendo una quantità enorme di dati, forniscono utili indicazioni per realizzare campagne mirate capaci di aumentare il tasso di conversione e il numero di vendite.
Raccomandazioni del prodotto
Analizziamo adesso un’altra dinamica che si verifica all’interno dei negozi fisici. I clienti entrano sapendo già cosa vogliono, ma un bravo venditore tramite intelligenti strategie di cross-selling o up-selling può consigliare altri prodotti per aumentare il valore della vendita finale.
Anche questa dinamica non è applicabile negli shop online, o quanto meno risulterebbe troppo complessa. Bisognerebbe infatti identificare anticipatamente i modelli di comportamento di vendita e di acquisto.
In tal caso viene nuovamente in soccorso il Machine Learning, capace di creare un motore di raccomandazione del prodotto che tiene conto dei comportamenti e delle abitudini tipiche degli acquirenti per suggerire i prodotti più indicati. In fondo è lo stesso meccanismo applicato da Netflix che, in base alle preferenze dei suoi utenti, suggerisce e consiglia i titoli che maggiormente possono piacere secondo i dati forniti ed è una dinamica che funziona perfettamente.
Risultati di ricerca ottimizzati
Ti è mai capitato di voler cercare informazioni su un attore o un film di cui però non ricordi il nome? In questi casi l’unica cosa da fare è inserire nel motore di ricerca i pochi dati e informazioni a tua disposizione, come la nazionalità dell’attore o la trama del film, per ottenere i risultati desiderati.
Ebbene la stessa cosa succede a molti utenti che, non conoscendo o non ricordando il nome specifico del prodotto, inseriscono le caratteristiche. In altri casi invece scrivono il nome sbagliato del prodotto, col rischio di non trovare ciò che stanno cercando.
Gli algoritmi di machine learning, tramite l’analisi predittiva, rielaborano le ricerche digitate non solo sulle parole chiave ma anche su altri modelli di ricerca che ricalcano le preferenze e le abitudini dei consumatori. I clienti possono così trovare ciò che stanno realmente cercando e il processo di acquisto viene notevolmente velocizzato, a beneficio del tasso di conversione e della fidelizzazione.
Intelligenza artificiale e machine learning per ecommerce: vantaggi e benefici
Alla luce di quanto detto finora sembra abbastanza semplice individuare i vantaggi offerti dal machine learning agli e-commerce. Si riducono in modo significativo i costi per la gestione dei vari processi di vendita, ma anche quelli per l’integrazione e lo sviluppo delle app.
Vengono ottimizzate anche le risorse interne, che hanno più tempo per dedicarsi al core business dell’azienda e implementare le vendite, che poi sono il fine ultimo di ogni e-commerce.
Gli algoritmi di machine learning raccolgono e rielaborano migliaia di dati in pochissimo tempo, permettendo agli stessi gestori dei siti di realizzare grafiche accattivanti e capaci di venire incontro alle preferenze e alle esigenze d’acquisto dei clienti.
I visitatori hanno la possibilità di accedere in modo rapido ai prodotti desiderati tramite differenti modalità di ricerca, velocizzando di fatto il processo d’acquisto ed eliminando alla base le possibili criticità.
Vengono ottimizzate in generale le prestazioni degli e-commerce, che possono fidelizzare più facilmente i loro clienti e aumentare il tasso di conversione.
E ancora gli e-commerce possono offrire e analizzare il prezzo ottimale secondo alcuni criteri ben definiti, come lo storico venduto, il prezzo applicato dagli altri competitor, i costi da sostenere e la stagionalità.
Diventa così più facile anche esaminare il comportamento dei clienti e adeguarsi per offrire loro un’esperienza d’acquisto altamente personalizzata. Secondo i dati raccolti dal meccanismo di autoapprendimento risulta più semplice capire dove e come inserire i prodotti degli e-commerce nelle categorie più adeguate secondo le aspettative dei clienti.
Conclusioni
Questa tecnologia innovativa è amica degli e-commerce che vogliono fare il salto di qualità per garantire prestazioni “wow” capaci di offrire un vantaggio tangibile ai clienti.
Basta realizzare un e-commerce dall’interfaccia intuitiva con una piattaforma di semplice utilizzo, come Shopify, e poi cavalcare i vantaggi offerti dal machine learning per lanciare sul mercato un prodotto davvero innovativo e capace di distinguersi dai competitor.
Se stai pensando di realizzare un progetto Shopify puoi scaricare la risorsa gratuita alla fine dell’articolo, per conoscere il funzionamento di questa piattaforma e realizzare da subito un e-commerce vincente in pochi e semplici step.
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