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L’e-commerce non ha carenza di dati
I rivenditori online già raccolgono molti segnali. I clienti cercano, cliccano, confrontano prodotti, abbandonano cesti, aprono email e acquistano. I programmi fedeltà e gli account clienti aggiungono un ulteriore livello. L’IA può collegare questi segnali e usarli per decidere quale prodotto, messaggio o offerta qualcuno dovrebbe vedere dopo.
Questo può rendere lo shopping davvero più facile. Un rivenditore che ricorda una dimensione preferita è utile. Così come riportare un cliente a un cesto incompiuto o rendere più facile riordinare qualcosa che acquista regolarmente.
Ma la stessa tecnologia può produrre l’effetto opposto.
Guarda un prodotto una volta e ti segue per internet. Compra un regalo per un bambino e i prodotti per bambini dominano le tue raccomandazioni per settimane. Cerca qualcosa di insolito e improvvisamente la homepage sembra convinta di aver scoperto un nuovo lato della tua personalità. In questo caso, la tecnologia ha funzionato. L’interpretazione no.
Un clic non è un profilo cliente
È qui che la personalizzazione guidata dall’IA introduce un problema importante. I dati dell’e-commerce registrano il comportamento, ma spesso mancano di contesto.
Chi compra una borsa premium potrebbe essere un regalo di compleanno. Un cliente che improvvisamente sfoglia prodotti per bambini potrebbe fare acquisti per un amico. Un conto familiare potrebbe essere utilizzato da più persone.
Un algoritmo vede i segnali. Non necessariamente conosce la storia che c’è dietro di esse.
Questo fa la differenza tra ciò che un rivenditore sa e ciò che presume sia sempre più importante.
| Segnale | Uso utile | Troppo |
|---|---|---|
| Acquisto ripetuto | Rendi più facile riorganizzare | Assumere preferenze non correlate |
| Cestello abbandonato | Offri un semplice promemoria | Insegui il cliente attraverso ogni canale |
| Navigazione dei prodotti | Migliora le raccomandazioni in loco | Crea un profilo con una sola visita |
| Preferenza dichiarata | Mostra prodotti più rilevanti | Continua a usarlo anche dopo i cambiamenti di comportamento |
| Previsione dell’IA | Aiuta a classificare i prodotti probabilmente rilevanti | Considera la previsione come un dato di fatto sul cliente |
La personalizzazione diventa rischiosa quando un’assunzione inizia a essere trattata con la stessa sicurezza di qualcosa che il cliente ha effettivamente fatto o ha detto al rivenditore.
Non ogni segnale ha bisogno di una campagna elettorale
La tecnologia di marketing rende allettante agire semplicemente perché possiamo.
Un cliente ha visto una categoria? Crea un segmento. Hanno lasciato un cesto? Scatena un viaggio. Si sono scattati due volte? Aggiungi un altro consiglio.
Ma non ogni azione del cliente ha bisogno di una risposta di marketing. A volte una vista di prodotto dovrebbe rimanere una visione di prodotto.
Questo è particolarmente rilevante poiché l’IA riduce i costi di creare pubblici sempre più dettagliati ed esperienze individualizzate. La barriera tecnica sta scomparendo, rendendo il giudizio umano ancora più importante.
Prima di attivare un altro dato, c’è una domanda più semplice che vale la pena porsi: cosa migliora davvero questo per il cliente?
Se aiuta qualcuno a trovare un prodotto più velocemente, elimina scelte irrilevanti o gli salva dal ricominciare, c’è uno scopo ovvio.
Se la risposta principale è semplicemente “ci dà un’altra opportunità per convertirli”, il beneficio per il cliente è molto meno chiaro.
A volte l’esperienza più intelligente è quella più semplice
C’è una tendenza a considerare una personalizzazione sempre più sofisticata come un progresso in sé. Non lo è.
Una buona sezione bestseller potrebbe funzionare meglio di un complicato motore di raccomandazione per un visitatore alla prima volta. Un singolo promemoria per il paniere può essere più utile che apparire contemporaneamente nella casella di posta, nel feed social e negli annunci di visualizzazione.
I rivenditori possono anche smettere di cercare di dedurre tutto.
Permettere ai clienti di scegliere categorie a cui tengono, cambiare la frequenza della comunicazione o ignorare raccomandazioni irrilevanti dà loro un certo controllo sull’esperienza. Fornisce anche qualcosa con cui gli algoritmi spesso faticano: il contesto.
L’obiettivo non dovrebbe essere personalizzare ogni punto di contatto disponibile.
Dovrebbe essere per personalizzare quelli in cui farlo aiuta davvero.
La moderazione potrebbe diventare parte di una buona personalizzazione
L’IA darà alle aziende di e-commerce più segnali clienti, più previsioni e più opportunità di agire su di essi.
Questo non significa che tutti meritino di raggiungere il cliente.
La personalizzazione più forte spesso sembra quasi invisibile. I prodotti giusti sono più facili da trovare. Opzioni irrilevanti scompaiono. Tornare a un acquisto è semplice. Il cliente non deve chiedersi perché tutto ciò sia successo.
Questo potrebbe diventare un punto di riferimento sempre più utile.
I clienti non visitano un negozio online per vedere quanto sia sofisticato il suo stack di dati. Se la personalizzazione rende più facile lo shopping, sta facendo il suo dovere.
