E-commerce e Machine Learning: I nuovi scenari tecnologici (Parte 2)

 

continuando la nostra carrellata di machine learning per l’e-commerce:

 

Entity resolution frameworks

Un problema tipico che con l’e-commerce si può riscontrare in molti prodotti è la duplicazione e la non standardizzazione delle informazioni di prodotto.

Un esempio?

Due prodotti molto simili tra di loro per caratteristiche, ma sostanzialmente diversi per il consumatore finale.

Facendo un esempio specifico: due viti di due lunghezze diverse possono essere interpretate dalla piattaforma come uguali, costringendo il cliente ad effettuare uno sforzo per cercare di capire esattamente quale sa il prodotto con le caratteristiche richieste da acquistare.

I framework di risoluzione delle entità permettono di correggere queste problematiche in modo automatico, il che si concretizza in una migliore risposta della piattaforma di vendita verso le esigenze espresse del cliente e ad una migliore gestione del catalogo.

 

Pricing trends

Al fine di massimizzare le entrate, gli algoritmi di analisi predittiva vengono utilizzati nell’analisi dei dati di vendita dei prodotti, sulle informazioni chiave dei clienti, nell’analisi della  concorrenza sui prodotti, sull’attribuzione minima del prezzo e infine sull’ inventario.

La correlazione di questi dati permette di generare automaticamente ed in tempo reale il prezzo più adeguato ad ogni singolo prodotto, con variazioni giornaliere o orarie e basate su ogni singolo cliente.

 

Propensity score matching

Il mail marketing ha dato prova di essere uno strumento importante per migliorare la conversione di vendita. Tuttavia l’invio di troppe email o notifiche ai clienti può fare danni in termini di fidelizzazione e soddisfazione. Certo, l’obiettivo è quello di mantenere un rapporto continuo con il cliente, ma non si deve superare quel confine che poi porta alla percezione di una comunicazione come spam.

Questo succede quando i messaggi non sono personalizzati e non si adeguano ai dati storici di comportamento e di abitudini di shopping del cliente.

Il Propensity score matching è impiegato per abbinare ad ogni cliente quei prodotti ai quali potrebbe essere maggiormente interessato (sulla base dell’analisi dei dati storici).

Questo significa che possiamo far arrivare al cliente le informazioni relative solo a quei prodotti a cui probabilmente è più interessato, mantenendo alta la fidelizzazione verso il proprio marchio ed il proprio catalogo.

 

Search engine analysis

Il fatto che Google (e non solo) aggiorni continuamente i suoi algoritmi di ricerca non è una novità per nessuno. Infatti molto del budget di un e-commerce viene speso nel continuo adattamento delle tattiche SEO ad ogni nuova release dell’algoritmo di ricerca.

Le machine learning possono invece essere impiegate dagli amministratori di e-commerce per analizzare, in modo continuo, le modalità con cui i motori di ricerca indicizzano le pagine dei loro prodotti.

In questo modo l’adattamento è automatico e predittivo, riducendo drasticamente gli investimenti per le attività tradizionali di SEO.

Per finire…

La grande trasformazione dell’industria della vendita online, riguarda la straordinaria applicazione degli algoritmi di previsione di shopping.

Nella sua massima applicazione, un prodotto viene confezionato e preparato per la spedizione ancora prima di essere acquistato, perché abbiamo già i dati che ci indicano che a breve qualcuno lo acquisterà. Un argomento che riprenderemo prossimamente in un altro articolo dedicato.

Questo tipo di tecniche è destinato a portare profondi cambiamenti nel sistema logistico  del mercato a partire dall’e-commerce e porterà dei benefici enormi ai primi player che inizieranno ad adottarlo nei loro processi di vendita.

Come sempre, è una questione di tempi. La competizione è soprattutto una questione di velocità di adattamento ai cambiamenti e di individuazione delle migliori e più moderne tecnologie disponibili.


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