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Perché il machine learning è utile per il commercio al dettaglio e l'e-commerce

Cosa vi viene in mente quando pensate al Machine Learning? Forse un'auto Tesla con il pilota automatico o un robot prodotto da Boston Dynamics? La maggior parte delle macchine più conosciute Soluzioni di machine learning (ML) sono una sorta di fenomeno che (almeno per ora) è difficile immaginare utilizzato nella nostra vita quotidiana.

Ma il Machine Learning non riguarda solo questi prodotti esclusivi e (ancora per ora) talvolta poco pratici. In realtà, quasi ogni persona sulla Terra tocca il ML quasi ogni giorno.

Stiamo parlando di vendita al dettaglio e commercio elettronico. Ogni giorno acquistiamo prodotti e la maggior parte di essi viene venduta con l'aiuto di diverse applicazioni di Machine Learning.

Ma il ML è davvero utile e redditizio per queste aziende? Troveremo una risposta a questa domanda (spoiler: lo è sicuramente).

eCommerce can extract a lot of value from Machine Learning solutions.

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Le 10 principali applicazioni del ML per le aziende nel 2021

Fondamentalmente, sono due le principali direzioni di lavoro del ML nel retail e nell'e-commerce: il miglioramento dei processi aziendali interni o l'esperienza del cliente. Ma se scaviamo un po' più a fondo nell'argomento, vedremo che il numero di applicazioni possibili per il Machine Learning non si riduce a queste due. Quindi, in particolare, dove può essere e viene utilizzato il ML?
Controllo delle scorte e gestione dell'inventario efficienti

La gestione delle scorte influenza i flussi finanziari dell'azienda sia direttamente che indirettamente. Ad esempio, un eccesso di scorte fa sì che le scorte si accumulino senza alcuno scopo, il che può persino portare a un problema di scorte morte. Al contrario, una scarsità di scorte può comportare costi di opportunità e clienti delusi che non riescono a trovare l'articolo necessario, rovinando l'immagine del venditore.

Il Machine Learning può aiutare a risolvere un'ampia gamma di problemi legati all'inventario, ad esempio:

Tracciare i prodotti in modo che non si verifichino errori o confusioni, che possono influire drasticamente sull'esperienza del cliente;
L'implementazione del ML può anche contribuire a ottimizzare l'intera gestione delle scorte, rendendo più rapida la consegna delle merci e migliorando così l'esperienza del cliente;

L'utilizzo del Machine Learning per la previsione delle scorte aiuta a evitare sovra e sotto scorta, migliorando i risultati finanziari dell'azienda e l'esperienza dei clienti.

Previsione della domanda e delle vendite più accurata
Questo punto è molto simile al precedente. L'analisi di dati storici, come le vendite degli ultimi 3-4 anni, tenendo conto di alcune variabili collaterali (come la situazione economica e politica) con il Machine Learning, permette di prevedere come andranno le vendite in futuro, consentendo di rendere i piani di produzione, logistica e marketing più precisi ed efficaci dal punto di vista dei costi. Inoltre, il ML permette di individuare le nuove tendenze del mercato prima che tutti i concorrenti se ne accorgano, in modo da ottenere un vantaggio in termini di tempo per implementare i cambiamenti o lanciare nuovi prodotti e guadagnare una quota di mercato più elevata.
Manutenzione predittiva

Un altro punto importante per qualsiasi azienda è la condizione delle attrezzature. Piccoli difetti si verificano regolarmente e va bene, nulla è perfetto. Ma i guasti critici possono avere un prezzo troppo alto da coprire.

Ecco perché sempre più aziende iniziano a praticare la manutenzione predittiva. Forniscono al Machine Learning una serie di dati sul funzionamento del sistema nella sua norma e, dopo l'apprendimento, l'algoritmo segnala i guasti, consentendo all'azienda di risolverli prima che sia troppo tardi.

Affinamento dei risultati dei motori di ricerca e ricerca visiva

In questo campo, le applicazioni di ML sono già ampiamente utilizzate da tempo. Grazie al Machine Learning, un motore di ricerca può capire meglio cosa cerca in particolare un cliente, anche quando la richiesta non è completa o accurata.

La tecnologia di ricerca visiva rende molto più facile per gli utenti trovare i prodotti desiderati: basta caricare un'immagine e scegliere tra opzioni simili di diversi marchi. Può anche aiutare a individuare la pirateria e le contraffazioni per impedirne la distribuzione e la perdita di profitto.

Prezzi dinamici

Quando è stata l'ultima volta che avete ordinato un Uber? C'era un prezzo più alto a causa dell'elevata domanda?

Si tratta di prezzi dinamici. In base al rapporto tra autisti disponibili e ordini, l'applicazione calcola il prezzo. Se ci sono troppi ordini, Uber aumenta il prezzo di una corsa per portare più tassisti sulle strade in modo da soddisfare la domanda. È il sogno di un economista che diventa realtà, non è vero?

Applicando il ML alle decisioni sui prezzi, è possibile ottenere questo effetto, che avrà un impatto positivo sul flusso finanziario di un marchio. In sostanza, dopo aver appreso dai dati forniti, il ML sarà in grado di calcolare il prezzo perfetto per un determinato bene in un determinato momento, il che porta a un aumento delle vendite e dei ricavi.

Up-selling e cross-selling
Si tratta di raccomandazioni personalizzate. Quando un cliente visita un sito web e mette nel carrello un articolo (ad esempio, uno smartphone), il sistema molto probabilmente gli proporrà qualcosa di correlato ed eventualmente necessario (come una custodia e un vetro di protezione). Oppure, forse, il bene scelto ha un'alternativa migliore (c'è un altro smartphone in magazzino che ha caratteristiche migliori). Lasciando che il Machine Learning componga offerte per articoli correlati o possibili aggiornamenti, un'azienda può ottenere ricavi molto maggiori.
Esperienza immersiva per il cliente

Al giorno d'oggi, fare impresa non significa solo fornire servizi o vendere beni. Si tratta anche del modo in cui il marchio interagisce con i clienti.

È finita l'epoca in cui si aspettava che uno specialista del call center risolvesse il problema di un cliente. Tutto deve essere veloce, comodo e naturale.

Ciò può essere ottenuto con la tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Un algoritmo di Machine Learning può essere istruito per riconoscere il parlato o il testo e recuperare informazioni sulle intenzioni del cliente. In questo modo è possibile trasferire il cliente allo specialista del profilo che passa al call center, risparmiando tempo al cliente e migliorando la sua esperienza di interazione con il marchio.

Questa soluzione può essere implementata come chatbot o assistente virtuale quando un cliente chiama il numero verde di un marchio.

Segmentazione dei clienti e campagne di marketing mirate

Un altro campo di utilizzo del Machine Learning è il marketing mirato. Il ML può analizzare le informazioni sui clienti e segmentarli in base al loro comportamento d'acquisto. Il ML consente ai marketer di passare da campagne generiche per tutti i clienti a offerte più personalizzate al momento giusto, che si adattano idealmente a ciascun pubblico e creano incentivi all'acquisto. Con lo stesso budget di marketing e le stesse risorse assegnate, si raggiungono conversioni più elevate, si incrementano le vendite e si aumenta la fedeltà al marchio.

Previsione e prevenzione del churn

C'è sempre un flusso di clienti. Alcuni arrivano, altri se ne vanno.

Con l'aiuto di algoritmi di ML, è possibile analizzare i motivi di abbandono in modo più dettagliato, segmentarli in cluster in base al loro comportamento di acquisto e identificare coloro che probabilmente abbandoneranno presto. Inoltre, un algoritmo di Machine Learning è in grado di rilevare correlazioni e schemi appena percettibili (manualmente), fornendo così un quadro più accurato dei motivi di abbandono. In questo modo sarete in grado di rispondere in tempo e di fornire ai clienti offerte più personalizzate per ridurre al minimo questo spiacevole fenomeno.

Monitoraggio dei social media tramite NLP

L'impostazione delle campagne di marketing è importante, ma sapere come viene percepito il proprio marchio è fondamentale. La raccolta di feedback da parte dei clienti offre l'opportunità di vedere i lati forti e deboli di un marchio.

Questo feedback può essere raccolto direttamente, ma c'è anche la possibilità di ricevere informazioni sulla percezione del marchio in modo indiretto, attraverso i social media.

Assegnando a un algoritmo di Machine Learning l'analisi dei post e dei commenti sui social media relativi al vostro marchio, potete costruire un modello di come il marchio è visto dai clienti potenziali e attuali: cosa piace del marchio, cosa non piace. Forse hanno qualche idea su come migliorare.

Tutte queste informazioni vi aiuteranno a capire se vi state muovendo nella giusta direzione.

Invece della conclusione

Quindi, il Machine Learning è davvero utile. Aumenta le entrate, permette di capire meglio come vanno le cose, offre l'opportunità di evitare perdite e ottimizzare i processi aziendali... e persino di chattare con i clienti invece di farli aspettare in fila per il prossimo specialista disponibile.

E anche se sembra essere piuttosto costoso, ripagherà. Quindi perché non potenziare un'attività con uno strumento così universale che può essere di grande aiuto?

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