Attraversando il baratro del merchandising online

I rivenditori nel Regno Unito usano ancora tecniche di merchandising online del secolo scorso per cercare di competere e, nel processo, rendere molto più difficile il loro lavoro e la loro sopravvivenza

Ecco il problema: i rivenditori britannici sono sottoposti a una forte pressione competitiva ed economica. I negozi stanno chiudendo e migliaia di posti di lavoro sono in pericolo. I behemoth online come Amazon, grazie a tecnologie e servizi innovativi, stanno investendo sul loro cammino.

Eppure i rivenditori nel Regno Unito continuano a utilizzare le tecniche di merchandising online del secolo scorso per cercare di competere e, nel processo, rendere molto più difficile il loro lavoro e la loro sopravvivenza.

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La sfida dell'esposizione al prodotto

Lasciatemi spiegare. La visualizzazione e il merchandising del prodotto dovrebbero garantire che il prodotto giusto sia nel posto giusto al momento giusto per l'acquirente da acquistare. Semplice.

Non è diverso dal visual merchandising in-store e dalla gestione di prodotti e categorie combinata. In entrambi i casi, l'obiettivo è massimizzare le vendite in base alle preferenze dei consumatori e agli attuali prodotti e promozioni.

L'approccio classico alla gestione dell'esposizione ai prodotti online consiste nell'utilizzare esperienza, istinto istintivo e dati storici. Questo va bene se hai una combinazione di prodotti limitati e spazio finito, ma molte vendite arriveranno dalla lunga coda. In che modo, quindi, una squadra di persone può commercializzare 10.000 prodotti con diverse opzioni a migliaia di visitatori? È impossibile.

La risposta a questa sfida è una combinazione di un approccio "one size fits all" e regole di merchandising come "mostrare loro ciò che le altre persone hanno acquistato" o "non mostrare il nero con il blu". È un lavoro duro e la maggior parte dei prodotti languisce nel magazzino virtuale da non mostrare mai.

Inoltre, molti sistemi gestiscono solo una parte di un sito: ricerca o consigli, pubblicità o navigazione. Ciò significa che i rivenditori possono avere fino a quattro sistemi che, in effetti, cannibalizzano le promozioni gli uni dagli altri mentre corrono utilizzando logiche e set di dati indipendenti.

Ad esempio, un acquirente decide di cercare un prodotto specifico, ma lo trova, ma quelle fastidiose regole raccomandano un'alternativa con margini più bassi. In effetti, questa è l'antitesi del merchandising – dirigere gli acquirenti disposti ad allontanarsi dagli acquisti di valore elevato verso alternative di margine inferiore. Follia.

AI – Fare il sollevamento pesante

Tuttavia, una serie di soluzioni ora utilizza l'analisi predittiva e l'apprendimento automatico dell'IA per decidere quali prodotti visualizzare dove, quando ea chi. Automaticamente.

L'uso dell'IA è molto diffuso nell'automazione del marketing, nella produzione, nell'archiviazione e nella finanza – a grandi effetti trasformativi. Eppure, nonostante risultati stellari altrove, l'assorbimento dell'esposizione al prodotto è notevolmente lento. È limitato ai principali rivenditori globali e Amazon stessa, che genera il 35% delle sue entrate solo dalle raccomandazioni basate sull'intelligenza artificiale.

I mercenari Ludditi

La ragione dello sbadiglio tra ciò che è possibile e ciò che viene ancora fatto è la preoccupazione che il "computer" commetterà un orribile passo falso come mostrare il bomber blu accanto al tubino nero.

Eppure c'è sempre un motivo per la decisione del computer e tale decisione si baserà su quali obiettivi aziendali sono stati fissati. Questi obiettivi sono sempre finanziari, come la conversione, il profitto o il volume, piuttosto che il gusto personale di un team di merchandising.

Quindi, i mercenari Ludditi barcollano come un pugile che avrebbe dovuto gettare l'asciugamano in due turni fa, con inevitabili risultati.

Ignoranza soffocante beatitudine

Forse sono troppo severo con alcuni di questi rivenditori.

Molti negozi online sono gestiti allo stesso modo dei loro colleghi di mattoni e malta, come ho già accennato. La massima "dettaglio è dettaglio" richiede, per definizione, un approccio pratico. Se è così, perché mai rischieresti di liberare un computer in un lavoro così importante?

La riluttanza è comprensibile, fino a un certo punto. La domanda ora è, per quanto tempo i rivenditori sono pronti a risciacquare e ripetere gli errori del passato prima di cogliere i benefici trasformativi che l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico possono portare.

Inoltre, i rivenditori sanno che l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico sono promettenti: in un rapporto di Oxford Economics il mese scorso, il 72% dei rivenditori intervistati ha definito l'AI come una "necessità competitiva" nei prossimi cinque anni. Circa il 55% di tutti i dettaglianti intervistati – non solo i primi acquirenti – riportano un sostanziale aumento della crescita dei ricavi come risultato degli investimenti in intelligenza artificiale. Ma quegli investimenti, fino ad oggi, sono focalizzati su attività non di merchandising come Robotic Process Automation.

Molto spesso, però, la ragione per ignorare ciò che è possibile è una mancanza di conoscenza su ciò che comporta.

Sono lieto di annunciare il rapporto di Smart Insights Affrontare il caso dell'IA nel merchandising online – Perché AI deve attraversare il baratro dal marketing digitale ai team di trading spiega le differenze tra merchandising tradizionale e basato sull'intelligenza artificiale, esplora i vantaggi dell'apprendimento automatico e delle revisioni i cambiamenti organizzativi che sono necessari.