Con Machine Learning, o apprendimento automatico, si intende l’abilità dei computer di apprendere come gli essere umani, dall’esperienza, e fare azioni senza essere stati preventivamente programmati. Gli algoritmi di Machine Learning sono in grado di imparare direttamente dai dati e migliorano le loro prestazioni via via che le loro “esperienze” aumentano.

Il Machine Learning trova oggi applicazione in moltissime situazioni della nostra vita quotidiana, semplificandole. Spesso non ce ne rendiamo nemmeno conto. Esempi di Machine Learning sono i filtri anti-spam delle e-mail o il riconoscimento vocale.

Applicato alle vendite online, il Machine Learning impara dalle preferenze e dal comportamento degli utenti per fornire esperienze di acquisto sempre più personalizzate.

Machine Learning per un e-commerce di successo

Sappiamo bene che la strada per un e-commerce di successo è lunga e impegnativa e sono tanti gli aspetti da dover considerare.
Grazie al Machine Learning è possibile alleggerire il carico di lavoro, risparmiare moltissimo tempo automatizzando determinati processi e di conseguenza migliorare l’esperienza di navigazione dei tuoi clienti. 

Sai questo cosa significa, vero? Aumentare le vendite del tuo e-commerce!
Di seguito, ecco sei modi in cui il Machine Learning può realmente esserti di aiuto per migliorare il tuo e-commerce.

1) Trovare un ago in un pagliaio

Avere un catalogo prodotti molto ampio alle volte può rendere la navigazione sul tuo e-commerce difficile per gli utenti. Puoi migliorarla notevolmente implementando una funzione di ricerca intelligente che aiuti i clienti attraverso:

• Auto-correzione - mostrando scarpe quando l’utente cerca “scarpi”. Anche quando vengono commessi degli errori di ortografia o battitura, puoi mostrargli i risultati corretti.

• Auto-predicting - prevedere quello che l’utente cerca mostrando risultati in tempo reale mentre sta digitando la chiave di ricerca

• Categorie più rilevanti - se un utente sta cercando delle scarpe, categorie come “Sneakers”, “Sandali”, “Infradito” possono aiutarlo a restringere la ricerca e trovare più velocemente quello che vuole comprare.

• Prodotti più popolari - Mostra le scarpe più vendute all’inizio dei risultati di ricerca.

Queste funzioni rendono il processo di ricerca molto più semplice per gli utenti che hanno già un’idea di quello che desiderano acquistare. Inoltre, mano a mano che vengono utilizzate si migliorano nel tempo per adattarsi alle richieste del clienti. Il tutto senza che tu debba muovere un dito.

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2) Raccomandazioni su misura

Qualche anno fa, le raccomandazioni e i prodotti suggeriti erano completamente irrilevanti per gli utenti perchè si riferivano a prodotti generici.
Adesso, grazie al Machine Learning, le raccomandazioni sono molto più dinamiche e sono in grado di adattarsi in tempo reale ai gusti e ai comportamenti di acquisto dei clienti, in modo automatico.

Quando utilizzi le raccomandazioni personalizzate sul tuo e-commerce, non limitarti a usarne solo una tipologia: implementare dei banner con i prodotti personalizzati, i trend del momento, i prodotti più popolari o i prodotti simili aiuterà a mostrare tutto il tuo catalogo. Ma ricorda: non essere generico, dai a questi banner un titolo che faccia capire chiaramente ai tuoi clienti cosa stanno guardando.

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3) Divide et impera

Nessuno è uguale a un altro, le differenze sono quelle che ci rendono speciali.
Questo vale anche per i tuoi clienti. Quindi perchè trattarli come se fossero tutti uguali? Utilizza i dati di vendita e la cronologia di navigazione degli utenti sul tuo e-commerce per ottenere statistiche utili come per esempio:

• Quali i prodotti interessano di più ai tuoi clienti

• La frequenza con cui vengono acquistati

• Le abitudini di acquisto

Questo tipo di informazioni possono essere utilizzate per segmentare la clientela e creare campagne pubblicitarie targettizzate. Per esempio con una newsletter dedicata a una promozione sui sandali riservata a chi ha già effettuato un acquisto sul tuo e-commerce o ha mostrato interesse per questo determinato prodotto, ottimizzando il target ed evitando di annoiare i clienti che non hanno mostrato lo stesso interesse.

4) Ogni cliente lasciato, è perso

Il Machine Learning è in grado di interpretare i dati per fornire previsioni, anche in merito a quegli utenti che stanno perdendo interesse nel tuo brand.
Sapendo quali sono questi clienti, puoi prendere delle contromisure per non perderli. Come? Nello stesso modo che abbiamo visto prima: attraverso la profilazione, dividendo il tuo pubblico in segmenti e creando delle campagne di advertising mirate.

5) A servizio del cliente

Assistenza alla Clientela, Customer Care, Servizio Clienti: non importa come la chiami, il punto centrale è sempre lo stesso, il cliente.

La gestione delle relazioni con la clientela è fondamentale per attrarre i nuovi clienti e costruire un rapporto di fiducia con loro. Un cliente soddisfatto è un cliente che ritorna.

Il Machine Learning aiuta a mappare i modelli delle domande più frequenti dei clienti, le risposte adeguate e quando passare una richiesta a un call center o utilizzare la posta elettronica.

Il 69% dei clienti preferisce utilizzare i chatbot per le domande rapide: un altro esempio di come poter sfruttare il Machine Learning a proprio vantaggio.

6) Non ci sono abbastanza ore in un giorno per fare tutto...

... a meno che non lasci che il Machine Learning ti dia una mano!

Ottimizzando e automatizzando attività che richiedono molto tempo se svolte manualmente, avrai la possibilità di concentrarti sugli aspetti più importanti del tuo business e, soprattutto, avrai più tempo per te stesso.

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