Per motivi famigliari amo molto la Danimarca, e quindi ero già positivamente predisposto all’intervento di apertura della sessione Business del Be-Wizard di sabato 16 aprile. Relatrici, direttamente da Copenhagen, Lisa Liberio e Sarah Bacchetti di Clerk.io, intervenute sul tema Personalizzare per incrementare le vendite e far felice il cliente.
A tema il recommendation engine, ovvero l’utility che mira a convince l’utente a intraprendere determinate azioni su uno o più elementi di un catalogo, in modo percepito però non come coercitivo ma personalizzato. Quattro gli obiettivi. Il primo è rendere positiva l’esperienza sullo spazio online, portando l’esperienza del negozio fisico nello spazio web. Occorre poi concentrare l’attenzione dei clienti su ciò che ritengono importante, perché, diversamente dagli amanti dello shopping “fisico”, in genere chi compra online vuole risparmiare tempo. Ridurre il flusso di informazioni, mantenendosi all’essenziale, contribuisce poi ampiamente ad eliminare la frustrazione degli users. Infine è decisivo dare ai clienti più controllo nella varie fasi del processo di acquisto.
Come intervenire per potenziare le vendite online? Sostanzialmente attraverso l’inserimento di slider nelle varie pagine del sito, che svolgano proprio la funzione del clerk, del commesso del negozio che quando vede entrare il cliente (e soprattutto la cliente) ne conosce già i gusti, l’orientamento, la capacità di spesa e in generale le propensioni.
Si può così intervenire in front page, raccomandando i prodotti con slider sulla base delle visite precedenti al sito, operazione che porta a un incremento del 4,5% delle vendite. Nulla in confronto delle pagine di categoria, che vanno esattamente nella direzione di ridurre l’eccessivo volume di informazioni: uno slider che mostra ciò che è più popolare nella categoria (carino l’esempio dei kilt scozzesi) aumenta gli incassi ecommerce ben del 29,5%.
Molti altri gli interventi proposti dalle due giovani relatrici, dalle pagine di prodotto, ai power step (popup che danno la possibilità al cliente di riflettere sull’acquisto, e portano a un aumento del 17% delle vendite), fino alla pagina di check out, paragonabile alla commessa che all’uscita del negozio ti dice se sei a conoscenza che c’è uno sconto su certi prodotti. Anche in questo caso compaiono slider guidati da motori automatici.
E qui si apre la seconda parte dell’intervento di Liborio & Bacchetti. Il sistema di personalizzazione funziona con un algoritmo basato sul machine learning, tecnologia che rappresenta il terzo step di un processo, dopo la raccolta e l’analisi dei dati, che si può considerare il corrispondente del commesso che sa (sulla base delle vostre precedenti visite al negozio, leggi clic) che il rosa non vi piace o che preferite il denim. Via via che entrate nel negozio come user, il machine learning crea recommandation sempre più raffinate.
Insomma, un ottimo esempio di Digital Marketing Automation, in pieno tema #Bewizard 2016: un processo affidato alle macchine perché le macchine si facciano guidare per mano dalle preferenze umane, imparando a riconoscere il volto del cliente e ad accompagnarlo passo dopo passo.
All’inizio della pagina trovate una nostra intervista a Sarah Bacchetti e Lisa Liberio di Clerk.io che entra in modo più tecnico sui temi dello speech.