Il campo di battaglia è cambiato.
Se oggi gestisci un'attività online, è la tua funzionalità di ricerca — e non solo il tuo budget di marketing o la notorietà del marchio — a determinare chi conquista e chi perde i clienti. Lo sai già bene se hai visto potenziali acquirenti abbandonare il sito dopo non essere riusciti a trovare ciò di cui avevano bisogno.
Quando gli acquirenti non riescono a trovare ciò che cercano sul tuo sito, non stai solo perdendo una vendita. Stai perdendo fiducia.
Aziende come Walmart stanno utilizzando l’intelligenza artificiale per migliorare l’esperienza di ricerca, orientandosi verso un approccio che assomiglia più a una conversazione che alla tradizionale ricerca di prodotti.
Le ricerche lo confermano:
il 79% dei clienti afferma che troverebbe utile che l’IA comprendesse le loro esigenze specifiche e consigliasse i prodotti.Fonte: Wired
Ma la maggior parte delle aziende utilizza ancora sistemi di ricerca obsoleti:
- Corrispondenza delle parole chiave
- Filtri statici
- Cataloghi di prodotti che utilizzano codici SKU e specifiche tecniche anziché il linguaggio dei clienti.
Le organizzazioni che riusciranno a superare questa sfida — quelle che comprendono che la ricerca non consiste solo nel trovare prodotti, ma nel cogliere l’intento — non otterranno solo tassi di conversione migliori. Costruiranno vantaggi competitivi che si rafforzeranno con ogni interazione con il cliente.
In questo post del blog vedremo esattamente come farlo.
Perché gli attributi statici sono una strategia perdente
Il vostro catalogo prodotti è stato creato per un’altra epoca.
Gli attributi tradizionali dei prodotti — taglia, colore, materiale, peso — sono stati concepiti per filtrare e ordinare. Funzionavano quando i clienti sapevano esattamente cosa volevano e dovevano solo restringere il campo delle opzioni.
Ma quell’approccio presuppone che le persone ragionino come i vostri team di prodotto interni, organizzando il mondo in categorie e specifiche ben definite.
La ricerca moderna significa capire ciò che i clienti vogliono realmente, anche quando non riescono a esprimerlo chiaramente.
- Quando qualcuno cerca "outfit comodo per il weekend", non sta cercando una specifica miscela di tessuti o una tabella delle taglie. Vuole sentirsi a proprio agio e rilassato.
- Quando cerca “l’essenziale per una cena tra amici”, ha bisogno di soluzioni per intrattenere gli ospiti, non di singoli articoli.
È qui che l’intelligenza artificiale trasforma il vostro approccio ai dati di prodotto: dal semplice catalogare ciò che i prodotti sono al comprendere cosa significano per i clienti.
Invece di limitarti a catalogare ciò che un prodotto è, inizi a capire cosa offre alle persone. Come le fa sentire. Quali problemi risolve.
Questo cambiamento implica ripensare l’attribuzione partendo da zero.
È necessario cogliere il contesto, i casi d’uso e l’intento del cliente insieme alle specifiche tradizionali. Il tuo cappotto invernale non è solo poliestere impermeabile: è sicurezza durante il tragitto mattutino verso il lavoro in condizioni meteorologiche imprevedibili.
Per costruire questo tipo di attribuzione, devi comprendere il linguaggio dei tuoi clienti, non la tua tassonomia interna.
Come utilizzare l’attribuzione come arma per conquistare i clienti
Probabilmente i tuoi concorrenti stanno affrontando le stesse difficoltà legate alle strutture obsolete dei dati di prodotto. La maggior parte delle organizzazioni considera l’attribuzione una funzione di back-office, qualcosa da gestire piuttosto che da sfruttare. Questo ti offre l’opportunità di trasformarla in un vantaggio competitivo.
Le aziende che stanno facendo passi da gigante in questo ambito condividono diversi approcci:
Processi di governance dei dati scalabili
Hanno sviluppato sistemi per la creazione, l’aggiornamento e la convalida degli attributi che non si intasano man mano che i cataloghi di prodotti crescono.
Hai bisogno di flussi di lavoro in grado di gestire migliaia di nuovi prodotti senza interventi manuali per ogni assegnazione di attributi.
Automazione basata sull’intelligenza artificiale
Utilizzano l’IA per popolare automaticamente i valori degli attributi e identificare le lacune nella loro strategia di attribuzione. Anziché taggare manualmente ogni prodotto con decine di attributi, i sistemi intelligenti apprendono gli schemi e li applicano in modo coerente in tutto il catalogo.
Analisi comparativa con la concorrenza
Valutano regolarmente la propria strategia di attribuzione rispetto ai leader di mercato nel proprio settore.
Dovreste sapere non solo quali attributi state acquisendo, ma anche come la profondità e l’accuratezza della vostra attribuzione si confrontano con quelle dei concorrenti che stanno vincendo la sfida delle ricerche dei clienti.
L'obiettivo qui non è la perfezione, ma il vantaggio competitivo.
Se la tua strategia di attribuzione aiuta i clienti a trovare ciò di cui hanno bisogno più velocemente rispetto alle strategie dei tuoi concorrenti, vinci. Se la tua ricerca comprende l’intento meglio della loro, converti più visitatori in acquirenti.
Ciò significa che è anche giunto il momento di iniziare a misurare il successo dell’attribuzione in modo diverso.
Invece di monitorare le percentuali di completezza dei dati, dovete monitorare:
- Tassi di successo della ricerca
- Miglioramenti nella conversione
- Soddisfazione dei clienti riguardo alle esperienze di scoperta
Il livello di attribuzione che devi aggiungere affinché tutto questo funzioni
Pensa all’attribuzione come alle fondamenta che rendono possibile tutto il resto. Senza informazioni sui prodotti che riflettano il modo in cui i clienti li percepiscono realmente (e non solo le specifiche tecniche), la personalizzazione diventa una mera congettura.
I tuoi motori di raccomandazione devono comprendere non solo cosa hanno acquistato i clienti, ma anche perché lo hanno acquistato.
Quel contesto risiede nella vostra strategia di attribuzione.
Adattamento basato sul comportamento
Il tuo sistema di ricerca dovrebbe imparare da ogni interazione con il cliente.
Quando qualcuno cerca "scarpe da lavoro" e clicca su opzioni comode piuttosto che su quelle formali, è importante che i dati di attribuzione catturino questa preferenza. La prossima volta che effettuerà una ricerca, il sistema potrà dare maggiore peso agli attributi relativi al comfort rispetto a quelli relativi allo stile nei risultati proposti.
Per ottenere questo risultato, è utile che la vostra attribuzione colga le sfumature che contano per i diversi segmenti di clientela e che disponiate di dati unificati sui clienti che colleghino il comportamento tra le sessioni e i punti di contatto.
Creare esperienze digitali che sembrino personalizzate
I negozi fisici presentano vantaggi naturali in termini di personalizzazione. Un buon venditore:
- Interpreta il linguaggio del corpo
- Pone domande chiarificatrici
- Adatta i propri consigli in tempo reale
La tua esperienza digitale necessita di un sistema di attribuzione sufficientemente ricco da avvicinarsi a questo livello di comprensione.
Quando qualcuno cerca "borsa da weekend", il tuo sistema dovrebbe sapere:
- Se di solito acquista marchi di alta gamma o opzioni più economiche
- Se dà la priorità alla resistenza o allo stile
- Se viaggia per lavoro o per piacere
Per ottenere queste informazioni, è necessario integrare i dati comportamentali in un'attribuzione completa. Senza questa base, non si fa altro che indovinare cosa sia importante per ogni cliente.
Colmare il divario tra i canali
Se uno dei tuoi clienti naviga da dispositivo mobile, effettua ricerche da computer e acquista in negozio, ha bisogno di un’esperienza coerente.
La vostra strategia di attribuzione dovrebbe supportare questo percorso, assicurando che i risultati di ricerca, i consigli e le informazioni sui prodotti siano coerenti su tutti questi punti di contatto.
Per la maggior parte delle organizzazioni si tratta di un problema difficile da risolvere.
Ottimizzano la ricerca sul proprio sito web, ma ignorano come l’attribuzione influisca sulle app mobili, sui chioschi in negozio o sul social commerce. Il risultato sono esperienze frammentate in cui i clienti ottengono risultati diversi a seconda di dove effettuano la ricerca.
Una corretta attribuzione è la base per una vera personalizzazione omnicanale.
Scopri come Alicorp ha aumentato la soddisfazione dei clienti dell’80% grazie a dati di prodotto ottimizzati e alla loro diffusione.
Come creare esperienze cliente di livello superiore attraverso la ricerca intelligente
Per passare da un approccio del tipo “IA fine a se stessa” a un valore significativo per il cliente, è necessario comprendere cosa rende la ricerca veramente intelligente.
Avete visto gli annunci aziendali e i titoli dei giornali sull’IA che sta trasformando il commercio online. Ma gran parte di tutto ciò sembra più una tecnologia alla ricerca di un problema piuttosto che soluzioni che affrontino i veri punti deboli dei clienti.
Il problema della scoperta di cui nessuno parla
Il divario tra la navigazione e l’acquisto online mette in luce una sfida fondamentale: nei negozi fisici, i clienti possono gironzolare, curiosare e imbattersi in cose di cui non sapevano di aver bisogno.
Una buona disposizione del negozio li guida naturalmente dal bisogno alla soluzione. Online, la maggior parte dei clienti trova esattamente ciò che ha cercato oppure abbandona la pagina.
C’è poco spazio per la serendipità, per la scoperta di soluzioni correlate, per essere guidati verso opzioni migliori.
L’eccellenza nella ricerca come vantaggio competitivo
Le organizzazioni che colmano il divario della scoperta considerano la ricerca come qualcosa di più di una semplice funzione tecnica. La trattano come una capacità fondamentale dell’esperienza del cliente che migliora ad ogni interazione.
Quando la tua ricerca comprende veramente l’intento, accade qualcosa di interessante:
- I clienti iniziano a fidarsi della vostra piattaforma, convinti che offra loro opzioni pertinenti.
- Dedicano più tempo all’esplorazione.
- Scoprono prodotti che altrimenti non avrebbero trovato.
- Tornano perché sanno che la vostra ricerca funziona per loro.
Il fattore di fidelizzazione che molti trascurano
I clienti ricordano quando la ricerca funziona bene, e ricordano sicuramente quando non funziona.
Pensa al tuo comportamento su piattaforme come Amazon o Google: ti fidi di loro in parte perché la loro ricerca ti fornisce costantemente risultati pertinenti.
Quando il tuo motore di ricerca capisce che "outfit da conferenza" ha un significato diverso per il fondatore di una startup rispetto a quello che ha per un dirigente aziendale, non stai solo migliorando i tassi di conversione. Stai creando quel tipo di esperienza che fa sì che i clienti tornino da te invece di cercare i concorrenti per ogni acquisto.
Come PXDC di Stibo Systems rende possibile tutto questo
Il divario tra il riconoscere l’importanza della ricerca intelligente e la sua effettiva implementazione dipende dalla vostra base di dati.
In questa sezione parleremo della gestione dei dati di prodotto, ma in Stibo Systems affrontiamo le sfide relative sia ai dati di prodotto che a quelli dei clienti:
- PXDC (Product Experience Data Cloud, vedi sotto) crea cataloghi di prodotti ricchi e sensibili alle intenzioni
- CXDC (Customer Experience Data Cloud) unifica i dati frammentati dei clienti provenienti dai sistemi CRM, di marketing e transazionali in profili cliente completi
(In un prossimo post approfondiremo come i dati dei clienti amplifichino il potere di attribuzione quando sono collegati ai segmenti di clientela e alle preferenze individuali.)
Potete sviluppare gli algoritmi di IA più sofisticati al mondo, ma se i vostri dati di prodotto non possiedono la ricchezza e il contesto necessari per comprendere l’intento del cliente, otterrete comunque risultati generici.
La maggior parte delle organizzazioni incontra difficoltà in questo ambito perché le proprie informazioni sui prodotti sono state create per le operazioni interne, non per la scoperta dei clienti.
SOLUTION SHEET
Solution Sheet della Product Experience Data Cloud
Creare cataloghi che ragionino come i clienti, non come i database
Con il Product Experience Data Cloud (PXDC), noi di Stibo Systems adottiamo un approccio fondamentalmente diverso alla gestione dei dati di prodotto.
Anziché considerare l’attribuzione come un semplice adempimento normativo, PXDC la considera la base dell’esperienza del cliente.
La soluzione integra dati provenienti da diverse fonti, quali:
- Il vostro ERP
- Feed dei fornitori
- Librerie di risorse digitali
- Dati sul comportamento dei clienti
In questo modo, crea una visione unificata di ogni prodotto che ne descrive non solo la natura, ma anche il valore che offre ai clienti.
Quando un utente effettua una ricerca sul tuo sito, PXDC consente al tuo sistema di ricerca di comprendere il contesto alla base della sua query.
La piattaforma utilizza l’intelligenza artificiale per arricchire automaticamente i dati dei prodotti con gli attributi rilevanti per la scoperta, mettendo in relazione le specifiche tecniche con i benefici per i clienti e i casi d’uso.
La vostra strategia di attribuzione diventa strategica quando potete scalarla senza perdere in qualità. PXDC offre diverse funzionalità che rendono possibile tutto questo:
Arricchimento dei dati basato sull’intento
La soluzione va ben oltre le tradizionali specifiche di prodotto per cogliere il contesto che interessa realmente ai clienti. Quando vendi cappotti invernali, PXDC ti aiuta a cogliere non solo "poliestere impermeabile", ma anche "sicurezza durante gli spostamenti in condizioni meteorologiche imprevedibili".
Coerenza multicanale
I vostri clienti passano dal mobile al desktop, dal negozio fisico ai social.
PXDC gestisce i dati di prodotto sottostanti che ti consentono di creare esperienze di ricerca pertinenti su tutti questi punti di contatto, in modo che ogni cliente viva esperienze coerenti indipendentemente dal luogo in cui interagisce con il tuo marchio.
Conclusione
La battaglia sempre più accesa nel campo della ricerca non riguarda il possesso dell’intelligenza artificiale più avanzata. Riguarda invece il possesso dei dati di prodotto più ricchi e contestualizzati per alimentare tale intelligenza.
Se commettete lo stesso errore della maggior parte delle organizzazioni – trattando l’attribuzione dei prodotti come una funzione di back-office – perderete sempre più clienti a favore dei concorrenti che hanno compreso che:
Eccellenza nella ricerca = eccellenza nei dati.
Il vostro catalogo prodotti deve riflettere non solo ciò che vendete, ma anche il motivo per cui i clienti lo acquistano.
Si tratta di passare dalla corrispondenza delle parole chiave alla comprensione dell’intento.
Da risultati generici alla scoperta personalizzata.
E non dimenticare che un'ottima esperienza di ricerca crea fidelizzazione dei clienti. Buona fortuna ai tuoi concorrenti che cercano di replicarla.
Costruire un'esperienza cliente iper-personalizzata con MDM multidominio
