In un mondo sempre più competitivo, dove le aziende sono costantemente alla ricerca di nuovi modi per attirare e fidelizzare i clienti, il Machine Learning sta emergendo come uno strumento fondamentale per migliorare il processo di acquisto, creare un’esperienza personalizzata e aumentare le vendite.
Cos’è il Machine Learning?
Il Machine Learning (ML) – in italiano apprendimento automatico – è una branca dell’Intelligenza Artificiale (IA) che si occupa di sviluppare algoritmi e modelli in grado di apprendere dai dati senza essere esplicitamente programmati. In altre parole, il sistema impara dai dati forniti e utilizza queste informazioni per prendere decisioni o fare previsioni.
La tecnologia del Machine Learning permette alle aziende di analizzare, elaborare e comprendere grandi quantità di dati in modo efficiente e automatizzato, consentendo loro di trarre vantaggio dalle informazioni nascoste nei dati. In questo modo, prendere decisioni più informate e mirate, al fine di migliorare i processi e soddisfare meglio le esigenze dei clienti, non solo diventa possibile ma anche più semplice e veloce.
ML e IA sono spesso utilizzati come sinonimi, tuttavia esistono delle sostanziali differenze tra i due concetti. Mentre l’IA si concentra sullo sviluppo di macchine che possono imitare l’intelligenza umana, il ML è una delle sue applicazioni pratiche più efficaci. L’apprendimento automatico utilizza algoritmi e modelli per analizzare i dati, trarne informazioni significative e prendere decisioni senza essere limitato dalle regole di programmazione. Ciò consente di identificare pattern e trend nei dati che possono essere utilizzati per migliorare i processi aziendali e l’esperienza dei clienti. Se pensiamo alla crescita degli shop online negli ultimi anni, è facile capire come il ML sia diventato uno strumento sempre più importante per rendere il percorso di acquisto dei clienti più efficiente ed efficace, sia per l’acquirente che per il venditore.
Secondo i dati del report “L’eCommerce del Futuro? Flessibile e Sostenibile” redatto da Netcomm in collaborazione con Osservatori Digital Innovation del Politecnico di Milano, gli utenti italiani che nel 2023 hanno scelto gli store digitali per i loro acquisti sono stati 33 milioni. L’eCommerce B2C ha registrato un transato di ben 54,3 miliardi di euro, in aumento di 6 miliardi rispetto al 2022.
Alla luce di questi numeri, diventa evidente che le aziende che vogliono prosperare nel mercato online devono adottare strategie basate sul Machine Learning per migliorare il processo di acquisto dei clienti e ottenere un vantaggio competitivo, che può essere tradotto in un aumento delle vendite e nella fidelizzazione dei clienti.
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Machine Learning: un grande alleato nel mondo del retail
Le potenzialità del Machine Learning nell’eCommerce sono molteplici. Grazie all’analisi dei dati, le aziende possono comprendere meglio il comportamento dei propri clienti e adattare la strategia di vendita in modo personalizzato per ciascuno di essi.
L’integrazione di algoritmi di ML nelle piattaforme di eCommerce consente di offrire una shopping experience più personalizzata, aumentando da un lato l’efficienza operativa e dall’altro riducendo i costi di gestione, con un impatto positivo sulle vendite. Inoltre, grazie al Machine Learning si può ottimizzare il processo di raccomandazione dei prodotti, suggerendo ai clienti articoli correlati o complementari a quelli acquistati, in base ai loro interessi e alle loro abitudini di acquisto.
Il ML semplifica anche l’analisi dei trend degli eCommerce e dei settori di mercato per capire quale prodotto o servizio può avere più successo tra i consumatori. Ciò consente alle aziende di adattare la loro strategia di marketing e vendita in base alle esigenze del mercato e dei clienti, prevedendo le tendenze future e mantenendosi sempre un passo avanti rispetto alla concorrenza.
Incrociando le informazioni a disposizione sul rapporto domanda/offerta, è anche possibile stabilire i prezzi di mercato più competitivi, migliorando la redditività delle vendite. Infine, l’uso del ML può aiutare a rendere la gestione del magazzino più efficiente, prevedendo la domanda e ottimizzando le scorte dei prodotti in base alle esigenze dei clienti, riducendo così gli sprechi e i costi, e migliorare la comunicazione con i clienti tramite chatbot o assistenti virtuali.
5 fasi del customer journey che il Machine Learning può migliorare
Il Machine Learning può essere applicato a tutte le fasi del customer journey, ovvero il percorso che un cliente compie dall’interesse iniziale fino all’acquisto effettivo del prodotto o servizio.
Questo “viaggio” si articola in cinque fasi chiave, ognuna delle quali può beneficiare dell’utilizzo del ML per migliorare l’esperienza del cliente, il customer service, e la gestione delle vendite e quindi il successo dell’azienda. Vediamo quali sono queste fasi e come il Machine Learning può contribuire a migliorarle:
Awareness (Consapevolezza)
Nella prima fase del customer journey, il cliente diventa consapevole dell’esistenza di un prodotto o servizio e delle sue potenziali utilità. In questa fase, il ML può essere utilizzato per analizzare i dati dei clienti e identificare i loro interessi e abitudini attraverso l’analisi dei dati di navigazione e delle ricerche online, creando una segmentazione più accurata e personalizzata per le campagne di marketing.
Tramite l’analisi delle informazioni raccolte, il ML può suggerire contenuti e strategie di marketing personalizzati e mirati, aumentando significativamente la probabilità che i potenziali clienti prestino attenzione ai messaggi e li trovino interessanti. Inoltre, il Machine Learning può aiutare le aziende a individuare il canale di comunicazione più efficace per raggiungere il loro target di riferimento, sia che si tratti di social network, email marketing o pubblicità online pubblicità (ADS).
Consideration (Considerazione)
La seconda fase del percorso del cliente è quella in cui inizia a valutare le diverse opzioni disponibili sul mercato e a valutare i vantaggi di ogni prodotto o servizio. In questo caso, il Machine Learning può essere utilizzato per fornire raccomandazioni di prodotti personalizzati in base alle preferenze e alle esigenze dei clienti, suggerendo loro quelli più adatti e aumentando la probabilità che effettuino l’acquisto. Nella fase di Consideration, il ML semplifica il momento della scelta per il consumatore, riducendo il tempo e lo sforzo necessari per trovare il prodotto/servizio che meglio risponde alle sue esigenze e ai suoi interessi. Questo approccio personalizzato aumenta la probabilità che il cliente trovi ciò che cerca e sia invogliato a saperne di più. Inoltre, grazie all’analisi dei dati sulle vendite e sui comportamenti dei clienti, il ML può anche aiutare a identificare i prodotti più popolari e performanti, che possono essere promossi in modo più mirato e strategico per massimizzare le vendite. Particolarmente importanti in questo senso sono i dati che si ricavano dall’analisi recensioni online, che possono fornire importanti indicazioni sui prodotti più apprezzati dai clienti e su quelli che presentano maggiori criticità.
Purchase (Acquisto)
Uno dei momenti più delicati del customer journey è senza dubbio quello dell’acquisto, quello in cui il consumatore si appresta a concludere una transazione e diventare un cliente effettivo. L’adozione del ML può semplificare e velocizzare questo processo, ad esempio suggerendo automaticamente l’indirizzo di spedizione e offrendo diverse opzioni di consegna tra cui scegliere, come il ritiro presso un negozio convenzionato o un locker. Ciò semplifica il processo di checkout che diventa più veloce e fluido, aumentando la soddisfazione del cliente e diminuendo il rischio di abbandono del carrello. Il Machine Learning si rivela particolarmente utile anche durante la fase di pagamento, suggerendo al cliente la soluzione di pagamento più conveniente e sicura, in base alle sue preferenze e al suo storico di acquisti. Dai portafogli digitali alle transazioni effettuate tramite carta di credito, debito o prepagata, il ML può aiutare ad aumentare la sicurezza delle transazioni e ridurre i rischi di frode, in modo da garantire una migliore esperienza di acquisto. Il Machine Learning è uno degli strumenti chiave dell’approccio strategico noto come Automation eCommerce e può aiutare le aziende a gestire in modo più efficiente e sicuro tutte le attività relative all’acquisto di un prodotto o servizio, contribuendo a migliorare in modo significativo l’esperienza del cliente e la fidelizzazione.
Retention (Fidelizzazione)
Nella fase di fidelizzazione, il cliente ha già effettuato l’acquisto e la sfida per l’azienda è quella di creare con lui una relazione a lungo termine, incoraggiandolo ad effettuare nuovi acquisti in futuro. In questo senso, il Machine Learning si rivela uno strumento prezioso per individuare le esigenze dei clienti e soddisfarle in modo personalizzato, attraverso la creazione di esperienze d’acquisto uniche e memorabili.
La raccolta e l’analisi dei dati sui comportamenti dei clienti permette al ML di suggerire prodotti complementari o correlati a quelli già acquistati, aumentando le possibilità sia di cross-selling che di up selling che possono portare ad un aumento delle vendite. Nella fase di Retention si possono proporre anche piani di abbonamento volti ad agevolare l’acquisto di prodotti o servizi su base regolare, come ad esempio i servizi di streaming video o musica. Non va dimenticato che un ruolo importante nel processo di fidelizzazione è ricoperto dal customer service che grazie al ML può essere reso sempre più efficiente e personalizzato, attraverso l’utilizzo di chatbot per rispondere alle domande dei clienti in modo rapido e preciso, in qualsiasi momento e ora della giornata.
Advocacy (Sostegno)
L’ultima fase del customer journey, quella di Advocacy, ossia il momento in cui i clienti soddisfatti diventano promotori del marchio e lo consigliano ad amici e familiari. In questa fase è importante mantenere un rapporto di fiducia e lo si può fare attraverso strategie di marketing post-vendita che prevedono promozioni speciali, come sconti o early access a nuovi prodotti. Anche gli influencer possono essere utilizzati come strumento di Advocacy, attraverso la creazione di partnership e collaborazioni che permettano di raggiungere un pubblico più ampio e aumentare la visibilità del marchio. Quando si parla di influencer marketing, il Machine Learning può aiutare a identificare i partner più adatti in base alle preferenze e agli interessi dei clienti, creando così una strategia più efficace che favorisca la promozione del brand.
