E-commerce e Machine Learning: I nuovi scenari tecnologici (Parte 1)

Stiamo vivendo un periodo storico in cui la concorrenza tra i più grandi e-commerce online è ormai tale che ogni singolo aspetto delle loro attività viene continuamente analizzata alla ricerca di ogni nuovo vantaggio, in modo da rubare fette di mercato, anche minuscole, ai propri competitor.

D’altra parte, i proprietari di piccoli e-commerce si danno battaglia nelle loro rispettive nicchie di mercato consolidando e personalizzando il loro approccio verso il cliente, in modo da differenziarsi e rivolgendosi ai consumatori che amano tipologie alternative di shopping rispetto ai metodi più mainstream dei grandi marchi.

Ma al di là della tipologia di player nel mercato e-commerce, grande o piccolo che sia, la ricerca della migliore tecnologia disponibile e l’utilizzo di questa nella propria piattaforma resta la chiave per tenere il passo con i trend del settore e per rispondere adeguatamente alle aspettative dei clienti, in termini di qualità del servizio ed esperienza di acquisto. Utilizzare le ultime tecnologie, inoltre, migliora l’efficienza, l’automazione e l’analisi dei dati delle piattaforme di vendita online, ottenendo dunque un e-commerce che vende di più e meglio.

Tra tutte le ultime tecnologie, quelle che stanno avendo un  impatto enorme sono sicuramente le applicazioni delle machine learning (intelligenza artificiale) alle piattaforme e-commerce.

Le applicazioni di machine learning nel settore e-commerce non sono del tutto inedite, tuttavia non sono ancora largamente diffuse e soprattutto non sono ancora molto chiare e ben delineate anche per gli stessi operatori del settore, soprattutto per quanto riguarda un loro utilizzo concreto insieme ai vantaggi competitivi che possono offrire o che già offrono dal punto di vista tecnico e anche per quanto riguarda il miglioramento della Customer Experience per il cliente.

Pensiamo quindi che sia utile fare una carrellata delle applicazioni di  machine learning che stanno facendo la differenza nel settore retail online e che stiamo integrando mano a mano nelle piattaforme e-commerce da noi sviluppate.

Customer search analysis

Grazie alle machine learning, gli amministratori di e-commerce possono analizzare in modo approfondito le chiavi di ricerca utilizzate dai loro clienti.
Aggregando questi dati a quelli relativi ai click, allo storico di ordini e alle preferenze, la
machine learning produce delle accurate analisi predittive.

Il che significa che ad ogni ricerca l’utente ottiene risultati molto più pertinenti poiché derivanti da una analisi “intelligente” di tutti i dati raccolti in precedenza, e dunque un miglioramento del tasso di vendita.

 

Product recommendations and promotions


Sfruttando le analisi predittive delle machine learning, i suggerimenti di prodotti diventano molto più precisi.
Fondamentalmente viene analizzato in tempo reale il comportamento di ogni visitatore durante la navigazione a l’interno della piattaforma online e questa analisi viene confrontata con lo storico dei dati raccolti in precedenza (ad esempio la popolarità di un certo prodotto e i comportamenti degli altri utenti).

Che risultato ne deriva?

Ogni singolo cliente ottiene suggerimenti e raccomandazioni tagliate su misura per lui. In questo modo si migliora il cross selling e la conversione delle vendite, perché si fa corrispondere in modo sempre più preciso l’offerta con la domanda.

Queste tecniche includono correlazioni basate sugli attributi prodotto, correlazioni prodotto-prodotto e correlazioni utente-utente.

Sentiment analysis


L’elaborazione e la comprensione automatica del linguaggio naturale si applicano soprattutto alle recensioni di prodotti (ma sono molto utili anche nel mercato turistico).

Questa tecnologia permette di analizzare l’indice di gradimento di un consumatore nei confronti di  un prodotto riguardo le sue componenti di prezzo e qualità.
Questo è molto utile nella previsione oltre  alla possibilità di acquisto di certi prodotti.
Ne deriva un’ottimizzazione nella gestione del magazzino e della prezzatura.

In pratica si può mettere in vendita solo ciò che ha maggiori possibilità di essere venduto.

Image recognition


Le machine learning sono in grado di analizzare ed interpretare le immagini in maniera molto precisa.
Applicare questa tecnologia ad una piattaforma e-commerce significa poter correlare i prodotti tra di loro non più solo tramite parole chiave o attributi, ma anche attraverso la somiglianza di forme e di colori. In questo modo ad un utente, in base ai click precedenti e alle analisi predittive, possono essere mostrati quei prodotti che hanno maggior possibilità di cogliere la sua attenzione.

Si tratta di un enorme passo avanti rispetto ai suggerimenti basati esclusivamente sulle tag.

Prevention of fraud


Le frodi sono un problema piuttosto comune agli amministratori di e-commerce.
Attività illegali quali il furto di identità, la creazione di falsi account, astroturfing, drawback transactions e così via sono all’ordine del giorno e mettono continuamente a rischio o possono compromettere le normali procedure di vendita online. In questo campo, tuttavia, le
machine learning rispondono in modo efficiente, offrendo tecniche precise di prevenzione e previsione delle frodi.


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