L'intelligenza artificiale nello shopping sta cambiando la scoperta dei prodotti: cosa devono monitorare ora i brand dell'e-commerce
Le esperienze di shopping basate sull'intelligenza artificiale stanno cambiando il modo in cui i clienti trovano i prodotti. Scopri cosa dovrebbero monitorare i brand di e-commerce in relazione a feed, prezzi, margini, disponibilità e dati di prodotto.
La scoperta dei prodotti sta cambiando. I clienti non si limitano più a cercare una categoria e a cliccare su un elenco di link blu. Si affidano ai sistemi di intelligenza artificiale per confrontare i prodotti, restringere le opzioni, verificarne la compatibilità e decidere cosa acquistare.
Lo shopping basato sull'intelligenza artificiale non è solo una questione di SEO. È una questione di visibilità finanziaria.
Cosa cambia quando l'IA aiuta i clienti a fare acquisti?
La ricerca di prodotti nell'e-commerce tradizionale spesso inizia con una parola chiave: "migliori calzini da corsa", "prodotti per la cura della pelle biologici", "proteine in polvere per donne" o "copripiumino in lino".
La scoperta assistita dall'intelligenza artificiale è più colloquiale:
- "Trovatemi una giacca leggera adatta al clima umido, a meno di 150 dollari."
- "Confronta queste tre polveri di collagene in termini di rapporto qualità-prezzo e ingredienti."
- "Qual è un buon regalo per chi viaggia spesso?"
- "Quale opzione ha le migliori recensioni e la spedizione più veloce?"
Il cliente chiede un consiglio, non solo un elenco.
Per i brand, questo significa che il lavoro si sposta dal posizionamento per una singola parola chiave all'assicurarsi che i prodotti siano comprensibili, disponibili, abbiano un prezzo corretto e siano redditizi quando si presenta la domanda.
I dati di prodotto diventano una risorsa per generare ricavi.
I sistemi di shopping basati sull'intelligenza artificiale dipendono da informazioni strutturate e descrittive sui prodotti.
Revisione:
- Titolo del prodotto
- Descrizione
- Nomi varianti
- Dimensioni, colore, materiale, ingredienti o caso d'uso
- Categoria di prodotto
- Prezzo
- Prezzo di vendita
- Disponibilità
- Promessa di spedizione
- Politica di ritorno
- Immagini
- Precisione dell'alimentazione del prodotto
Se i dati relativi al tuo prodotto sono scarsi o incoerenti, i sistemi di intelligenza artificiale hanno meno materiale su cui lavorare. Se invece i dati del tuo prodotto sono ricchi ma i margini di profitto sono bassi, l'IA può generare vendite che sembrano positive in superficie ma che non contribuiscono al successo dell'azienda.
L'obiettivo non è solo essere reperibili. L'obiettivo è essere reperibili per prodotti che si possono vendere in modo redditizio.
Monitoraggio della redditività tramite Discovery Source
Con l'evolversi delle modalità di scoperta dei prodotti, l'attribuzione diventerà più complessa. Un cliente potrebbe visualizzare il tuo prodotto in una ricerca basata sull'intelligenza artificiale, confrontarlo con quelli della concorrenza, visitare il tuo sito in un secondo momento e acquistare dopo aver ricevuto un'email o un annuncio di retargeting.
Non affidarti all'attribuzione di una sola piattaforma per ricostruire l'intera storia.
Traccia:
- Ricavo totale
- Spesa totale per il marketing
- ROAS misto
- MER
- Margine di contribuzione a livello di prodotto
- Mix di clienti nuovi e clienti di ritorno
- Utilizzo dello sconto
- Tasso di reso per prodotto
L'intelligenza artificiale può aumentare la domanda di prodotti sbagliati
Una maggiore visibilità non è sempre un bene.
Se la scoperta di prodotti tramite intelligenza artificiale indirizza i clienti verso un prodotto con margini di profitto ridotti, un alto tasso di resi o scorte limitate, l'azienda potrebbe sentirsi più impegnata, ma non necessariamente più sana.
Prima di spingere con più insistenza i feed di prodotto, chiediti:
- Quali prodotti presentano il margine di contribuzione più elevato?
- Quali prodotti sono più facili da spedire?
- Quali prodotti hanno il tasso di reso più basso?
- Quali prodotti inducono agli acquisti ripetuti?
- Quali prodotti possono beneficiare di sconti?
- Quali prodotti rischiano di esaurirsi?
Il prodotto migliore da far conoscere non è sempre quello più venduto. È il prodotto che genera conversioni, soddisfa il cliente e lascia un margine sufficiente al netto dei costi di gestione e acquisizione.
I prezzi devono rimanere aggiornati
Grazie all'intelligenza artificiale, gli acquirenti possono confrontare rapidamente le opzioni. Ciò aumenta la pressione su prezzi, pacchetti, tempi di consegna e promozioni.
Ma allineare i prezzi alla cieca è pericoloso.
Se i concorrenti applicano sconti, chiedetevi se il vostro margine di profitto è sufficiente a sostenere una simile reazione. In caso contrario, puntate sul valore del pacchetto, sulla qualità, sulla velocità, sull'abbonamento, sulla garanzia o sulla formazione, anziché ridurre il prezzo.
Utilizzare una semplice ringhiera di protezione:
Non abbassare il prezzo a meno che il margine di contribuzione, al netto di spese di spedizione, commissioni di pagamento, resi previsti e costi di acquisizione, rimanga elevato.
La disponibilità e la pianificazione dei flussi di cassa sono importanti.
La scoperta tramite intelligenza artificiale può generare picchi di domanda. Sembra una buona cosa, finché non si esauriscono le scorte o si ordina più del necessario per evitare la mancanza di prodotti.
Traccia:
- Settimane di copertura delle scorte
- Vendite per prodotto
- Tempi di consegna per il riordino
- Capitale immobilizzato nelle scorte
- Tempistiche di pagamento ai fornitori
- Prodotti a rischio di esaurimento scorte
Se la domanda di un prodotto aumenta, la decisione successiva non è solo "possiamo vendere di più?", ma "possiamo finanziare le scorte e mantenere una liquidità sufficiente?".
Questo collega lo shopping basato sull'intelligenza artificiale al settore finanziario. La scoperta crea la domanda. Le operazioni la soddisfano. La finanza decide se la crescita è sostenibile.
Cosa sistemare per primo
Partiamo dalle basi:
- Pulisci i titoli e le descrizioni dei tuoi prodotti.
- Rendere le varianti chiare e coerenti.
- Mantenere aggiornata la disponibilità.
- Semplificare le procedure di spedizione e reso.
- Conoscere il margine di contribuzione per prodotto.
- Individuare quali prodotti possono essere promossi in sicurezza.
- Monitorare le prestazioni complessive, non solo i ricavi riportati per canale.
Questo non è un progetto una tantum. I dati di prodotto e gli aspetti economici del prodotto devono evolversi di pari passo.
Come Nummbas aiuta
Nummbas non sostituisce il feed dei prodotti, la piattaforma del negozio o gli strumenti pubblicitari. Aiuta a rispondere in modo chiaro alle domande a cui questi strumenti non forniscono una risposta esaustiva:
I prodotti che vendiamo attraverso questi canali sono effettivamente redditizi?
Quando vendite, costi, spese pubblicitarie, spedizioni e costi totali sono collegati, è possibile decidere quali prodotti meritano maggiore visibilità e su quali è necessario intervenire prima su prezzi, costi o processi operativi.
Lo shopping basato sull'intelligenza artificiale potrebbe cambiare il modo in cui i clienti scoprono i prodotti. Ciò non cambia la regola fondamentale: i ricavi contano solo se una parte sufficiente rimane all'interno dell'azienda.