E-commerce basato sull'intelligenza artificiale: le 10 migliori applicazioni per aumentare il ROI

Si stima che le dimensioni del mercato dell'eCommerce abilitato all'intelligenza artificiale raggiungeranno i 16,8 miliardi di dollari entro il 2030. Inoltre, l'analisi del servizio clienti è il caso d'uso più comune dell'intelligenza artificiale nel marketing e nelle vendite. Il 57% di tutti gli intervistati nelle economie emergenti afferma di aver adottato l’intelligenza artificiale.

Negli ultimi tempi, l’influenza trasformativa dell’Intelligenza Artificiale (AI) e del Machine Learning (ML) nell’e-commerce è diventata innegabile. I sistemi AI/ML consentono agli esperti di marketing di analizzare grandi quantità di dati, fare previsioni accurate e automatizzare i processi. Di conseguenza, l’intelligenza artificiale/ML ha trovato molte applicazioni nel marketing dell’eCommerce, dalla personalizzazione dell’esperienza del cliente all’ottimizzazione delle catene di fornitura.
.
Oggi stiamo assistendo a una rapida integrazione di AI/ML man mano che le tecnologie continuano ad evolversi e i clienti acquisiscono sempre più familiarità. Con l’accesso agli strumenti e la loro facilità d’uso, l’adozione di applicazioni basate sull’intelligenza artificiale e sul machine learning è ormai inevitabile.

Tipi di tecnologie comunemente utilizzate

Siamo abituati a sentire e pensare all’intelligenza artificiale come a un unico pezzo tecnologico senza soluzione di continuità. È un nome comune usato per riferirsi a vari modelli. Tuttavia, non è proprio così. Venendo nello specifico all'eCommerce, di seguito sono elencate le quattro principali tecnologie AI/ML utilizzate più spesso:

• Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): questo tipo di intelligenza artificiale consente ai computer di comprendere, supportare e manipolare le parole pronunciate o scritte come fa un essere umano.
• Apprendimento automatico (ML): l'apprendimento automatico è un termine generico per la risoluzione dei problemi da parte dei computer che imitano il modo in cui gli esseri umani imparano a "scoprire" i propri algoritmi.
• Visione artificiale (CV): la visione artificiale è un campo dell'intelligenza artificiale che aiuta i computer ad acquisire, elaborare, analizzare e comprendere immagini o video digitali.
• Data mining: il data mining estrae e rileva modelli in set di dati di grandi dimensioni per informare algoritmi e sistemi di intelligenza artificiale
• Apprendimento per rinforzo profondo: è un sottocampo del ML che combina l'apprendimento per rinforzo (RL) e l'apprendimento profondo. RL considera il problema di un agente computazionale che impara a prendere decisioni per tentativi ed errori.

I 10 modi principali in cui l'intelligenza artificiale trasforma l'e-commerce

L'utilizzo dell'intelligenza artificiale/ML nel marketing eCommerce offre un'ampia gamma di vantaggi competitivi che possono far salire alle stelle il successo e la produttività delle attività di vendita al dettaglio online.

Con l’avanzare della tecnologia, questi vantaggi diventeranno ancora più evidenti, rendendo l’intelligenza artificiale/ML uno strumento essenziale per le aziende di e-commerce che cercano di prosperare in un mercato competitivo.

Ecco i dieci modi principali per sfruttare l'intelligenza artificiale/ML per migliorare la tua attività di e-commerce.

#1. Consigli personalizzati sui prodotti

L'uso dell'intelligenza artificiale/ML nell'eCommerce che la maggior parte di noi ha sperimentato direttamente è costituito da consigli personalizzati sui prodotti. Secondo un rapporto di Forbes Insights, la personalizzazione ha un impatto diretto sulla massimizzazione delle vendite, sulla dimensione del paniere (il numero totale di prodotti che un consumatore acquista in una transazione) e sui profitti nei canali di distribuzione D2C.

È possibile utilizzare algoritmi AI/ML per analizzare la cronologia di navigazione e di acquisto di un utente, i dati demografici e il comportamento in tempo reale per suggerire i prodotti più rilevanti per lui. Questo approccio personalizzato migliora l'esperienza di acquisto e aumenta significativamente i tassi di conversione e le vendite.
Flipkart, ad esempio, utilizza l'intelligenza artificiale/ML per potenziare molti aspetti della propria attività, uno dei quali è l'uso di algoritmi che offrono agli utenti consigli personalizzati sui prodotti. Ciò migliora il coinvolgimento degli utenti e aumenta le vendite.

Allo stesso modo, BigBasket utilizza AI/ML per creare liste della spesa personalizzate per gli utenti, ad esempio Smart Basket, che fornisce suggerimenti basati sugli acquisti precedenti e sulle preferenze in merito a prezzi e qualità.

Powerlook ha utilizzato il motore di raccomandazione e catalogo di WebEngage per risolvere la mancanza di consigli specifici per l'utente sul proprio sito web. In base alla cronologia degli acquisti, agli abiti e ad altre preferenze di abbigliamento di un utente, le opzioni pertinenti venivano consigliate agli utenti dopo 15 giorni dall'ultimo acquisto. I prodotti e le scelte sono stati consigliati anche in base alla cronologia del carrello degli utenti. I risultati, un aumento del 302% delle conversioni uniche, parlano da soli.

Proprio come è stato in grado di aiutare Powerlook, WebEngage Recommendation e Catalog Engine possono fare la differenza per la tua attività consentendoti di generare consigli personalizzati per la tua clientela.

#2. Analisi predittiva per la gestione dell'inventario

L'analisi predittiva basata su AI/ML guida le aziende di e-commerce nell'ottimizzazione della gestione dell'inventario. Può analizzare dati storici sulle vendite, stagionalità, tendenze del mercato e fattori esterni come il tempo. Queste analisi consentono agli algoritmi di prevedere la domanda con notevole precisione. Ciò aiuta i rivenditori a ridurre i problemi di scorte eccessive e insufficienti, con conseguente risparmio sui costi e maggiore soddisfazione del cliente.

Il settore dell’eCommerce della moda, che deve tenere il passo con le tendenze per prosperare, può trarre grandi vantaggi dall’analisi predittiva. I sistemi AI/ML possono contribuire a fornire informazioni preziose ai marchi di moda identificando modelli e fornendo informazioni più approfondite sulle tendenze della moda, sul comportamento di acquisto e su indicazioni orientate all'inventario.

Un ottimo esempio di questo è Myntra. Utilizzando l'intelligenza artificiale/ML per analizzare i dati provenienti dai portali di moda, dai social media e dal database dei clienti di Myntra, hanno potuto capire quali prodotti si muovono più velocemente e garantire che fossero disponibili sulla loro app. Di conseguenza, Myntra ha lanciato le collezioni molto più velocemente dei suoi concorrenti.

#3. Chatbot e assistenti virtuali

I chatbot e gli assistenti virtuali basati su AI/ML stanno diventando sempre più parte integrante dell'assistenza clienti nell'eCommerce. Rispondono alle domande più frequenti, offrono consigli sui prodotti e persino elaborano gli ordini. Questi sistemi basati sull’intelligenza artificiale funzionano 24 ore su 24, 7 giorni su 7, migliorando il servizio clienti, riducendo i tempi di risposta e aumentando il coinvolgimento dei clienti.

Ad esempio, il chatbot Decision Assistant di Flipkart utilizza varie tecniche per comprendere il "pensiero umano" dietro la domanda di un cliente e risponde di conseguenza. Il chatbot ha contribuito ai parametri aziendali di Flipkart riducendo il numero di conversazioni trasmesse a un agente umano e abbassando il tasso di abbandono del carrello.

Allo stesso modo, l'assistente virtuale di Nykaa, che è stato elencato come uno dei migliori chatbot IA dell'India, aiuta i clienti nei loro acquisti offrendo consigli personalizzati basati sulle preferenze espresse dal cliente. Offre loro la possibilità di chattare in video con un esperto ed è anche in grado di aiutare il cliente a trovare da solo il prodotto in questione.

Più recentemente, il nuovo chatbot AI generativo di Myntra, MyFashionGPT, consente agli utenti di cercare, in linguaggio naturale, risposte a domande come: “Vado a Goa per una vacanza. Mostrami cosa posso indossare."

#4. Prezzi dinamici

Il prezzo dinamico, noto anche come prezzo in aumento, prezzo della domanda o prezzo basato sul tempo, è una strategia in cui i marchi adeguano i prezzi in modo flessibile per i loro prodotti/servizi in base alle attuali condizioni di mercato. Sfruttare un catalogo consente aggiornamenti efficienti dei prezzi considerando fattori come la domanda, la concorrenza e il comportamento dei clienti. Ad esempio, se alcuni prodotti sono molto ricercati o le condizioni del mercato cambiano, il catalogo adatta i prezzi al volo. Ciò garantisce che le aziende rimangano competitive, massimizzino le entrate e offrano un'esperienza di acquisto fluida allineando i prezzi alle attuali dinamiche del mercato e alle preferenze dei clienti.

MakeMyTrip, un marchio di e-commerce di viaggi, utilizza AI/ML per adeguare i prezzi in tempo reale. Ciò consente ai clienti di ricevere informazioni sui prezzi contestuali e pertinenti e contribuisce al coinvolgimento del cliente. Ciò, a sua volta, porta a una maggiore fidelizzazione, meno abbandono e più conversioni.

#5. Segmentazione e targeting della clientela

I sistemi AI/ML consentono agli operatori di marketing e-commerce di segmentare la propria base clienti in modo più efficace. Le soluzioni basate su AI/ML per la segmentazione eliminano i pregiudizi umani, identificano modelli nascosti e aumentano la personalizzazione e sono notevolmente scalabili. Analizzando i dati dei clienti, può identificare segmenti di clienti distinti in base al comportamento, agli interessi e ai dati demografici.

Puoi sfruttare la segmentazione predittiva per identificare un pubblico di clienti ideale dalla massa. Questa funzionalità AI/ML ti consente di creare segmenti in base alla propensione dell'utente per un'azione desiderata.
I segmenti predittivi utilizzano l'apprendimento automatico per prevedere quali utenti potrebbero eseguire determinate azioni, come effettuare un acquisto o abbandonare. Questo metodo è più potente del solito modo di categorizzare gli utenti perché va oltre i dati e gli attributi esistenti, consentendo agli esperti di marketing di fare previsioni più accurate sul comportamento degli utenti man mano che il mondo diventa sempre più privo di cookie.

Ciò consente alle aziende di progettare campagne di marketing mirate. Questo tipo di lead nurturing ha maggiori probabilità di portare a conversioni rispetto alla segmentazione generica basata sull’età o sulla posizione geografica.

Per MyGlamm, la segmentazione dei clienti sulla base delle personalità degli utenti (ad esempio, un segmento di tutti gli utenti registrati che avevano 150 GlammPOINTS nel proprio account e non hanno effettuato alcun acquisto) utilizzando gli strumenti di segmentazione di WebEnage ha permesso loro di progettare più percorsi per questi segmenti. Indirizzare gli sforzi di marketing e le comunicazioni agli utenti, a seconda della fase del loro percorso, ha consentito loro di attirare i clienti in modo efficace.

Ciò ha comportato un miglioramento dell'esperienza utente e del coinvolgimento sul web e nelle app, con un aumento del 13,5% delle conversioni da parte degli utenti che hanno ricevuto un'e-mail personalizzata su un articolo nel carrello e una crescita del 166% degli acquisti da parte degli utenti che avevano precedentemente abbandonato il carrello.

L'esperienza di WebEngage nella segmentazione dei clienti ha aiutato MyGlamm a raggiungere questi risultati fenomenali. WebEngage può aiutare anche te a ottenere informazioni più approfondite sulla tua attività utilizzando la segmentazione dei clienti.

#6. Ricerca visiva e riconoscimento delle immagini

Le applicazioni di ricerca visiva e riconoscimento delle immagini basate sull'intelligenza artificiale consentono alle persone di trovare prodotti guardando le immagini anziché il testo. Questa tecnologia può identificare e abbinare i prodotti in base alle immagini. Ciò semplifica il processo di acquisto in quanto consente agli utenti di cercare prodotti di cui potrebbero non conoscere il nome esatto.

Lenskart, ad esempio, colma il divario nell'acquisto di occhiali consentendo agli utenti di provare virtualmente le montature per vedere quale si adatta meglio a loro. Ciò elimina la necessità per il cliente di recarsi fisicamente in un negozio. La loro realtà virtuale e aumentata utilizza l'intelligenza artificiale per rilevare le caratteristiche del viso di un cliente e produrre un elenco personalizzato di occhiali per il cliente in meno di 10 secondi. Permette loro di provare virtualmente gli stili e persino di condividerli con i loro amici per una seconda opinione.

Allo stesso modo, Pepperfry consente agli utenti di cercare mobili e oggetti di arredamento per la casa e fornire dimostrazioni virtuali dei prodotti. Consente agli utenti di visualizzare virtualmente in anteprima i mobili delle loro case in modo da poter prendere decisioni informate sugli acquisti.

#7. Rilevamento e prevenzione delle frodi

Le aziende di e-commerce sono vulnerabili a varie forme di frode, come le frodi sui pagamenti e le appropriazioni degli account. Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono analizzare i modelli di transazione e rilevare anomalie che rappresentano segnali di allarme per attività fraudolente. Contrassegnando automaticamente tali transazioni sospette, l’intelligenza artificiale aiuta a ridurre le perdite e a proteggere sia le aziende che i clienti. Tale utilizzo dell’intelligenza artificiale crea inoltre fiducia tra marchi e clienti, portando a esperienze migliori e a un maggiore coinvolgimento dei clienti.

Un esempio di azienda che utilizza l’intelligenza artificiale per il rilevamento e la prevenzione delle frodi è Flipkart. Se, ad esempio, un venditore decide di truffare la piattaforma o di utilizzare immagini manipolate nelle inserzioni, gli algoritmi di intelligenza artificiale possono rilevare e contrassegnare lo stesso. Ciò garantisce che i clienti abbiano un quadro accurato di ciò che stanno cercando.

#8. Ottimizzazione dell'e-mail marketing

Gli strumenti di automazione dell'e-mail marketing basati su AI/ML rappresentano un punto di svolta per le campagne e-mail. Questi strumenti analizzano il comportamento e le preferenze dei clienti e personalizzano il contenuto delle email e i tempi di consegna. L'analisi predittiva basata su AI/ML può anche suggerire prodotti a cui i clienti potrebbero essere interessati, aumentando l'efficacia degli sforzi di email marketing.

La funzionalità AI generativa di WebEngage ti consente di creare messaggi e-mail personalizzati in pochissimo tempo! L'intelligenza artificiale generativa ti aiuta a creare modelli di messaggi personalizzati, tenendo conto delle preferenze, dei dati demografici e dei dati comportamentali del tuo pubblico. Ciò garantisce che le tue e-mail risuonino con ciascun destinatario, generando maggiore coinvolgimento e conversioni.

WebEngage è riuscito ad aiutare HNAK, il principale marchio di e-commerce dell'Arabia Saudita, a raggiungere un tasso di apertura del 67% per le e-mail di abbandono del carrello. L'utilizzo di funzionalità come il generatore di email drag-and-drop ha aiutato HNAK a creare email estetiche ottimizzate per dispositivi mobili. Sono stati anche in grado di ridurre lo sforzo manuale necessario per personalizzare le e-mail.

Un altro ottimo esempio di come l’intelligenza artificiale/ML può essere sfruttata per ottimizzare l’e-mail marketing viene dalla storia d’impatto di Juicy Chemistry, un marchio di prodotti per la cura della pelle organici D2C. La collaborazione con WebEngage ha consentito a Juicy Chemistry di sperimentare canali, segmenti, tempistiche e messaggi. Ciò ha portato a un migliore coinvolgimento e a un livello di posta in arrivo più elevato nelle cartelle non promozionali. Nel complesso, Juicy Chemistry è riuscita a ottenere una crescita di 4,5 volte nelle conversioni e-mail e un miglioramento di 2 volte nei tassi di apertura delle e-mail .

#9. Ricerca vocale e commercio vocale

Seguendo la popolarità dei dispositivi ad attivazione vocale come Amazon Echo e Google Dot Echo, l’intelligenza artificiale sta consentendo anche il commercio vocale. Con i comandi vocali, gli acquirenti possono trovare prodotti, effettuare ordini o verificare lo stato dell'ordine.

Un modo unico in cui Flipkart ha sfruttato il commercio vocale è stato introducendo "Hagglebot", un chatbot che consentiva ai clienti di contrattare per un accordo migliore durante la promozione Big Billion Days Sale. La campagna ha avuto un enorme successo poiché il fatturato totale delle vendite di Flipkart attraverso i prodotti offerti su Hagglebot ha raggiunto 1,23 milioni di dollari. Il tempo medio di coinvolgimento dell'esperienza è stato di 6 minuti e 5 secondi, rendendola l'esperienza più coinvolgente dell'Assistente Google in quel momento.

Anche MakeMyTrip mira a rendere la pianificazione dei viaggi più inclusiva e accessibile consentendo la prenotazione con assistenza vocale nelle lingue indiane.

#10. Gestione della catena di fornitura e logistica

L’intelligenza artificiale/ML sta migliorando radicalmente l’efficienza della gestione della catena di fornitura e della logistica per le aziende di e-commerce. L’intelligenza artificiale può aiutare con la pianificazione del percorso, la gestione dell’inventario e la previsione della domanda. Ciò si traduce in consegne più rapide, costi operativi inferiori, migliore gestione dell’inventario e maggiore soddisfazione del cliente.

I robot basati sull’intelligenza artificiale di Flipkart, chiamati AGV (Automated Guided Vehicles), ad esempio, consentono agli operatori umani di elaborare 4.500 spedizioni all’ora al doppio della velocità e con una precisione del 99,9%. I robot hanno inoltre consentito di aumentare la capacità e la produttività del magazzino.

Conclusione

Come abbiamo visto in tutti gli esempi precedenti, l’intelligenza artificiale ha rivoluzionato il terreno dell’e-commerce fornendo soluzioni innovative e incentrate sul cliente. Consentono alle aziende di semplificare le operazioni e, in definitiva, di aumentare il ROI. Dai consigli personalizzati sui prodotti all'ottimizzazione della catena di fornitura, le dieci principali applicazioni AI/ML discusse in questo articolo sono diventate strumenti indispensabili per le aziende di e-commerce che desiderano stare al passo con la concorrenza.

WebEngage è in prima linea in questa tecnologia rivoluzionaria e ha sfruttato la potenza della sua suite di automazione del marketing per aiutare le aziende di e-commerce come la tua a ottenere risultati fenomenali. Richiedi una demo oggi stesso per scoprire come WebEngage può aiutarti a sfruttare la spinta rivoluzionaria dell'intelligenza artificiale nel marketing e-commerce.