Per decenni, le aziende di e-commerce si sono concentrate sull’attirare gli acquirenti sui propri siti web e sull’ottimizzazione del percorso di acquisto una volta che vi arrivavano. Secondo Maju Kuruvilla, ex responsabile tecnologico di Amazon e fondatore e CEO di Spangle AI, gli assistenti personali basati sull’IA stanno iniziando a spostare la scoperta dei prodotti e le decisioni di acquisto oltre quel modello tradizionale.
Invece di esaminare numerosi prodotti, i consumatori possono sempre più descrivere ciò di cui hanno bisogno, includendo l’occasione, l’attività o le preferenze personali coinvolte. Gli assistenti basati sull’IA possono quindi interpretare tale intento, confrontare le opzioni e raccomandare prodotti. Kuruvilla sostiene che i retailer devono rendere utili, in questo nuovo ambiente, le informazioni sui propri prodotti, sull’inventario, sul brand e sul merchandising.
La sfida non è la mancanza di dati. I retailer utilizzano già sistemi di analisi, marketing, merchandising ed e-commerce, oltre a strumenti progettati per misurare la propria visibilità sulle piattaforme di IA. La difficoltà, afferma, consiste nel trasformare le opportunità individuate in azioni coordinate, mantenendo al contempo il passo con i cambiamenti nell’inventario, nelle promozioni e nella disponibilità dei prodotti.
Kuruvilla avverte inoltre che un aumento del traffico proveniente dall’IA o un numero maggiore di citazioni dei prodotti non si traducono necessariamente in un miglioramento delle performance aziendali. Ritiene che i retailer debbano valutare gli investimenti nell’IA attraverso risultati come conversioni e ricavi, iniziando da un problema aziendale definito, stabilendo una baseline e verificando se la tecnologia produce un miglioramento misurabile.
La piattaforma di Spangle è progettata per combinare informazioni sui prodotti di un retailer, sull’inventario, sulle priorità del brand e sugli obiettivi commerciali. Il prodotto AI Discovery aiuta a identificare ciò che i consumatori chiedono agli assistenti basati sull’IA, a determinare dove i prodotti di un retailer possono essere pertinenti e a stabilire la priorità delle opportunità d’azione.
L’azienda indica Express come esempio. Il retailer aveva individuato più di 800 opportunità relative alla propria visibilità sulle piattaforme di IA, ma doveva ancora determinare quali azioni fossero importanti e attuarle. Spangle afferma che i suoi agenti hanno contribuito a trasformare le opportunità selezionate in esperienze di acquisto che il team di Express poteva esaminare e approvare.
Nel primo mese completo dopo il lancio, Express ha registrato un aumento di 14,5 volte dei ricavi attribuiti all’IA rispetto ai 30 giorni precedenti. Le sessioni indirizzate dall’IA sono aumentate di 6,9 volte, mentre il tasso di conversione di tali sessioni è cresciuto di 6,7 volte. Spangle osserva che si trattava di confronti tra il periodo precedente e quello successivo, non di una misurazione controllata dell’impatto incrementale.
L’azienda sta inoltre applicando la stessa intelligenza di base all’acquisizione a pagamento e alle esperienze di acquisto onsite. Il suo approccio dichiarato collega l’identificazione delle opportunità al processo decisionale, all’esecuzione delle azioni approvate e alla misurazione dei risultati.
Kuruvilla afferma che Spangle è pensata per operare tra funzioni spesso gestite separatamente, tra cui marketing, merchandising ed e-commerce. Invece di aggiungere un altro strumento isolato, l’azienda mira a offrire ai retailer una comprensione condivisa della propria attività e ad aiutarli a trasformare tale intelligenza in azioni, mantenendo al contempo il controllo sulle decisioni relative al brand e al business commerciale.
Fonti: WWD.