E se potessi aumentare il valore degli ordini e incentivare gli acquisti ripetuti senza chiedere ai clienti alcuno sforzo aggiuntivo? Un sistema di raccomandazione con IA aiuta il tuo negozio a mostrare i prodotti giusti al momento giusto, trasformando i dati di navigazione e le informazioni sui prodotti in esperienze di acquisto più pertinenti.
In breve
- Un sistema di raccomandazione con IA aiuta i clienti a trovare più velocemente i prodotti pertinenti, migliorando la scoperta, aumentando il valore del carrello e favorendo gli acquisti ripetuti.
- I modelli basati sui contenuti, collaborativi e ibridi si adattano a fasi diverse dell'attività a seconda dei dati sui prodotti, del volume di traffico e dello storico degli ordini.
- Puoi iniziare in piccolo, testando le raccomandazioni sulle pagine prodotto o sulla pagina del carrello e misurando il tasso di clic, il tasso di conversione e il valore medio degli ordini.
- Buoni risultati dipendono da dati chiari sui prodotti, da un posizionamento ben studiato e da una revisione regolare, affinché le raccomandazioni restino pertinenti e in linea con i tuoi obiettivi di merchandising.
Gli ecommerce possono sfruttare l'intelligenza artificiale per analizzare i dati dei clienti e fornire raccomandazioni più pertinenti. Per molte attività, un sistema di raccomandazione con IA può dare ai team di vendita e marketing lo slancio di cui hanno bisogno, automatizzando gran parte del processo di raccomandazione.
Cos'è un sistema di raccomandazione con IA?
Un sistema di raccomandazione con IA (chiamato anche motore di raccomandazione) utilizza algoritmi di machine learning per suggerire prodotti, servizi o contenuti pertinenti ai potenziali clienti online.
I sistemi di raccomandazione basati sull'intelligenza artificiale raccolgono e analizzano dati come i dati demografici, il comportamento passato dell'utente (recensioni, valutazioni, cronologia di ricerca, acquisti precedenti) e le caratteristiche dei prodotti, generando così raccomandazioni personalizzate.
Un'ampia gamma di settori utilizza i motori di raccomandazione basati sull'IA:
- Intrattenimento
- Finanza
- Marketing
- Ecommerce
Un venditore online, ad esempio, potrebbe affidarsi a un sistema di raccomandazione con IA per mostrare suggerimenti guidati dai dati ai visitatori del sito.
Come un sistema di raccomandazione con IA può aumentare le tue vendite
I sistemi di raccomandazione basati sull'IA possono aumentare le vendite aiutando i clienti a scoprire più rapidamente i prodotti pertinenti, incrementando il valore medio degli ordini con cross-sell e bundle, e favorendo gli acquisti ripetuti grazie a esperienze più personalizzate.
Un buon sistema di raccomandazione con IA può personalizzare l'esperienza del tuo negozio online, favorendo gli acquisti ripetuti e una maggiore soddisfazione. Secondo le ultime ricerche il 71% dei consumatori desidera l'integrazione dell'AI nelle proprie esperienze d'acquisto e il 75% si dichiara favorevole a ricevere raccomandazioni di prodotto personalizzate tramite queste tecnologie avanzate. Per i merchant, implementare motori di raccomandazione intelligenti significa quindi allinearsi a una richiesta esplicita del mercato, migliorando il percorso di scoperta dei prodotti e ottimizzando le conversioni.
Personalizzando l'esperienza di acquisto, i sistemi di raccomandazione basati sull'IA possono anche favorire la fidelizzazione dei clienti e migliorare l'intera esperienza cliente. Nella pratica, questo può tradursi in guadagni misurabili: l'azienda di cosmetici Orveon Global ha registrato un incremento immediato del 10-15% nel valore medio degli ordini dopo aver introdotto merchandising e raccomandazioni di prodotti basati sull'IA in tutti i suoi brand.
“Immediatamente, e questo è stato uniforme per ogni brand, abbiamo visto un aumento dell'AOV tra il 10% e il 15% per ciascun marchio. Credo quindi che la nostra capacità di fare cross-sell con Nosto abbia generato subito un incremento delle vendite”.
Carney Nir, VP ecommerce e site experience di Orveon Global (Fonte)
Perché le raccomandazioni generano fatturato
Tra i vantaggi principali ci sono:
- Scoperta semplificata. Il sistema può proporre scelte più pertinenti, così i clienti non devono scorrere all'infinito per trovare gli articoli che desiderano.
- Valore medio degli ordini più alto. Le sezioni “altri utenti hanno acquistato anche” o “spesso acquistati insieme” sulla tua pagina di checkout possono incoraggiare tecniche di upselling e cross-sell, aumentando il valore medio degli ordini e facendo crescere il fatturato.
- Maggiore fedeltà dei clienti. Un'esperienza più rapida e personalizzata, resa possibile da un sistema di raccomandazione con IA, può contribuire ad aumentare gli acquisti ripetuti.
Dove utilizzare un sistema di raccomandazione con IA nel tuo negozio
Ecco alcuni modi pratici per applicare le raccomandazioni in tutto il negozio:
- Raccomandazioni nelle pagine prodotto. Usa moduli come “articoli simili” o “potrebbe interessarti anche” per migliorare la scoperta dei prodotti mentre l'acquirente sta ancora confrontando le opzioni. Monitora il tasso di clic e il tasso di conversione (la percentuale di visitatori che compie un'azione desiderata) per capire se il posizionamento sta aiutando i clienti ad avanzare nel funnel.
- Bundle nella pagina del carrello. Mostra add-on complementari o bundle di articoli spesso acquistati insieme nel carrello, per aumentare il valore del carrello poco prima del checkout. Questo posizionamento è ideale per accessori, ricariche e add-on poco impegnativi, e la metrica principale da tenere d'occhio è il valore medio degli ordini.
- Suggerimenti post-acquisto. Consiglia articoli da riacquistare, categorie correlate o prodotti complementari dopo il checkout o nelle email di follow-up. Questa strategia funziona bene per i beni di consumo e i cataloghi con molti prodotti, e puoi misurarne l'impatto attraverso il tasso di riacquisto e il tasso di clienti abituali.
Se stai muovendo i primi passi, parti da un solo posizionamento e misuralo con attenzione prima di espanderti all'intero percorso del cliente.
Tipi di sistemi di raccomandazione basati sull'IA
Puoi generare raccomandazioni personalizzate per i potenziali clienti utilizzando uno dei tre principali tipi di sistemi di raccomandazione basati sull'IA. In generale, i sistemi basati sui contenuti sono utili quando hai dati limitati sul comportamento degli utenti, i sistemi collaborativi funzionano meglio quando disponi di un volume maggiore di interazioni con i clienti, mentre i sistemi ibridi sono spesso la soluzione ideale per i negozi più consolidati che vogliono una copertura più ampia e una maggiore precisione.
Confronto tra i principali tipi di sistemi di raccomandazione basati sull'IA:
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Tipo |
Come funziona |
Ideale per |
Limite principale |
Esempio di utilizzo |
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Basato sui contenuti |
Consiglia articoli con attributi simili ai prodotti che un cliente ha visualizzato o acquistato |
Negozi con dati approfonditi sui prodotti e dati comportamentali limitati |
Può diventare troppo ristretto se suggerisce solo articoli simili |
Mostrare prodotti per la cura della pelle simili in base agli ingredienti o al tipo di prodotto |
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Collaborativo |
Usa i pattern delle azioni di molti clienti per suggerire ciò che utenti simili tendono ad acquistare |
Negozi con traffico più elevato e uno storico ordini più ampio |
Richiede un'attività utente sufficiente per funzionare bene |
Mostrare suggerimenti “altri utenti hanno acquistato anche” in base agli ordini passati |
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Ibrido |
Combina gli attributi dei prodotti con i segnali comportamentali dei clienti |
Negozi in crescita o consolidati che vogliono una precisione maggiore |
Può essere più complesso da configurare e ottimizzare |
Combinare suggerimenti di prodotti correlati con bundle di articoli spesso acquistati insieme |
Filtraggio basato sui contenuti
Un motore di raccomandazione che utilizza algoritmi di filtraggio basato sui contenuti formula suggerimenti in base alle caratteristiche specifiche (funzionalità, categorie, descrizioni) degli articoli che un utente già apprezza, anziché in base a ciò che fanno gli altri utenti. Analizzando dettagli come categoria, materiale, fascia di prezzo e tag, il sistema può consigliare articoli con attributi simili a quelli con cui l'utente ha interagito in precedenza.
Questo approccio funziona particolarmente bene per i mercati di nicchia con una base clienti limitata, perché potrebbero non esserci ancora dati sufficienti su navigazione, recensioni o acquisti per alimentare raccomandazioni più solide basate sul comportamento. In questi casi, le caratteristiche dei prodotti fanno gran parte del lavoro. Ad esempio, un negozio specializzato in tè con un pubblico ridotto può comunque consigliare miscele di foglie sfuse simili in base al profilo aromatico, al livello di caffeina, all'origine e al metodo di infusione.
Ad esempio, i venditori nell'ecosistema di app di Shopify possono usare strumenti che offrono raccomandazioni di prodotti con IA, come Shopcast. È solo uno dei tanti esempi presenti nello Shopify App Store, e non costituisce un endorsement da parte di Shopify.
Filtraggio collaborativo
Il filtraggio collaborativo prevede le preferenze dell'utente in base al comportamento di utenti simili. I sistemi di filtraggio collaborativo possono tenere conto della cronologia di navigazione, dello storico degli acquisti o delle valutazioni. Questo tipo di motore di raccomandazione suggerisce i prodotti che ritiene l'utente possa apprezzare, basandosi sui dati di utenti con tendenze simili.
Ad esempio, un brand di abbigliamento potrebbe consigliare una nuova linea a un determinato utente sulla base dei recenti acquisti di moda effettuati da utenti con gusti simili. A differenza del filtraggio basato sui contenuti, quello collaborativo è utile per suggerire articoli non direttamente collegati ai prodotti che l'utente ha visualizzato, ma che clienti simili hanno acquistato.
Ad esempio, un'app di prodotti “spesso acquistati insieme” può analizzare in tempo reale lo storico delle vendite del negozio, i nuovi ordini e gli aggiornamenti dei prodotti per consigliare articoli comunemente acquistati insieme.
Filtraggio ibrido
I sistemi di raccomandazione ibridi combinano il filtraggio collaborativo e quello basato sui contenuti per consigliare contenuti, prodotti e servizi pertinenti agli utenti. Ad esempio, i sistemi ibridi potrebbero prevedere il tipo di pentole che potrebbe interessare all'acquirente sulla base di ciò che hanno scelto altri utenti con preferenze simili, unito a connessioni specifiche basate sui contenuti come funzionalità, materiali o dimensioni dei prodotti.
Raccogliendo dati sulle somiglianze tra utenti e su fattori basati sui contenuti come le descrizioni dei prodotti, un sistema di raccomandazione ibrido unisce più metodi di filtraggio per ottenere una raccomandazione altamente dettagliata e personalizzata.
Molti motori di raccomandazione basati sull'IA si affidano a un approccio ibrido, applicando sia il filtraggio collaborativo sia quello basato sui contenuti, un modello discusso in recenti ricerche sui sistemi di raccomandazione. Ad esempio, alcune app di Shopify utilizzano l'IA e lo storico degli ordini per generare raccomandazioni di articoli “spesso acquistati insieme”, mentre altre creano raccomandazioni e bundle sulla base dello storico degli ordini e dei dati di vendita. Anche i cataloghi di grandi dimensioni possono trarre vantaggio dall'abbinare le raccomandazioni a una ricerca più intelligente: dopo aver adottato l'integrazione Google Cloud Discovery AI di Shopify, Rainbow Shops ha registrato un aumento del 48% del volume di ricerche sul sito, a dimostrazione di come gli strumenti di scoperta basati sull'IA possano completare i sistemi di raccomandazione.
Metti alla prova il tuo sistema di raccomandazione con IA
Un sistema di raccomandazione con IA può aiutarti a rendere più semplice la scoperta dei prodotti, ad aumentare il valore medio degli ordini e a creare un'esperienza più personalizzata che fa tornare i clienti. I risultati migliori derivano di solito dall'abbinare il tipo di raccomandazione più adatto ai dati del tuo negozio e dal collocare i suggerimenti dove l'intenzione d'acquisto è più forte.
Inizia con un solo posizionamento, misura i risultati e ottimizza. Se pensi sia il momento di creare esperienze di acquisto più intelligenti con strumenti pensati per il commercio, esplora Shopify e inizia oggi stesso a testare le raccomandazioni basate sull'IA nel tuo negozio.
Sistemi di raccomandazione con IA: domande frequenti
Cos'è un sistema di raccomandazione con IA nell'ecommerce?
Un sistema di raccomandazione con IA utilizza il comportamento dei clienti e i dati sui prodotti per suggerire articoli che un cliente ha maggiori probabilità di volere. Nell'ecommerce, compare spesso nelle homepage, nelle pagine prodotto, nelle pagine del carrello, nei flussi di checkout e nei messaggi post-acquisto.
Come può un sistema di raccomandazione con IA aumentare le vendite?
Può migliorare la scoperta dei prodotti, aumentare il valore medio degli ordini tramite cross-sell e bundle e favorire gli acquisti ripetuti con suggerimenti più pertinenti. Inizia testando un solo posizionamento ad alta intenzione d'acquisto, poi monitora il tasso di clic, il tasso di conversione e il valore medio degli ordini per confermarne l'impatto.
Quanti dati servono per le raccomandazioni di prodotti?
La quantità dipende dal metodo utilizzato. I sistemi basati sui contenuti possono funzionare anche solo con dati approfonditi sui prodotti, mentre quelli collaborativi di solito hanno bisogno di più traffico, attività di navigazione e storico degli ordini prima che le raccomandazioni diventino affidabili.
Quali sono gli svantaggi comuni dei sistemi di raccomandazione?
I sistemi di raccomandazione possono sollevare preoccupazioni relative a privacy e sicurezza quando si basano su grandi quantità di dati dei clienti, e possono avere difficoltà con i problemi di "cold start" per i nuovi negozi o i nuovi prodotti. Per ridurre i rischi, comunica chiaramente l'uso dei dati, ottieni il consenso ove richiesto, rispetta normative come il GDPR e rivedi regolarmente le raccomandazioni per garantirne pertinenza e varietà.
Come può un piccolo negozio adottare un sistema di raccomandazione con IA?
Inizia con un solo posizionamento di raccomandazione semplice, come gli articoli correlati nelle pagine prodotto o i bundle nel carrello. I piccoli negozi ottengono spesso i risultati più rapidi combinando dati sui prodotti puliti con regole semplici, per poi perfezionare la configurazione in base alle prestazioni.
