In questo articolo ci concentriamo su come l'intelligenza artificiale e i dati di prodotto arricchiti stanno trasformando l'eCommerce della moda, utilizzando il caso di studio di Dressipi e House of Bruar
Autore: Enrico Fantaguzzi
Co-fondatore e direttore
Digital Fashion Academy
Dalla boutique all'algoritmo: come l'intelligenza artificiale sta ridefinendo il ruolo dell'assistente alle vendite nel settore della moda
Nell'era dell'intelligenza artificiale, l'e-commerce della moda sta finalmente recuperando il ritardo nell'attenzione personalizzata che un tempo gli acquirenti ricevevano nei negozi fisici. Al centro di questa trasformazione c'è Dressipi, ora parte del MAPPA digitale, una piattaforma di arricchimento dei dati sui prodotti basata sull'intelligenza artificiale che aiuta i marchi della moda a offrire esperienze di acquisto personalizzate su larga scala.
Intervenendo durante una sessione di Digital Fashion Academy, la co-fondatrice di Dressipi, Sarah McVittie, ha descritto come la piattaforma sia stata ispirata dall'intuizione di una brillante commessa. "Una volta sono entrata in una boutique a New York e uno stilista ha scelto per me cinque outfit, tutti perfetti. Li ho comprati tutti. È proprio questo tipo di intuizione che abbiamo cercato di replicare utilizzando l'intelligenza artificiale."
Una volta sono entrata in una boutique a New York e uno stilista ha scelto cinque outfit per me, tutti perfetti. Li ho comprati tutti. È proprio questo tipo di intuizione che abbiamo cercato di replicare usando l'intelligenza artificiale.
Sarah McVittie
Decodifica dello stile con i dati
Inizialmente un progetto B2C, Dressipi è passato al B2B dopo che importanti rivenditori del Regno Unito hanno espresso interesse per la licenza del suo sistema di tassonomia. Oggi, Dressipi arricchisce i feed di prodotto con un ampio livello di dati di stile, contestuali e dinamici, inclusi tipi di scollatura, flussi di tessuto e allineamento delle tendenze, basati su migliaia di attributi.
Questi dati non ottimizzano solo i siti web per la conversione. Aiuta i rivenditori a comprendere cosa determina le preferenze dei clienti, i tassi di reso e persino la risonanza emotivaAd esempio, le donne con un seno prosperoso hanno maggiori probabilità di restituire un top girocollo piuttosto che uno scollo a barchetta; questi dettagli influiscono sulle raccomandazioni algoritmiche dei prodotti.
Impatto nel mondo reale: la casa di Bruar
John Hodge da La casa di Bruar, un rivenditore di lusso scozzese, ha raccontato come l'integrazione della tecnologia di Dressipi abbia migliorato le sue raccomandazioni. "Abbiamo testato Dressipi con il nostro motore esistente e abbiamo riscontrato un aumento del valore incrementale di 5%", ha affermato. "Gli outfit ora riflettono il DNA del nostro marchio e sono personalizzati in base alle preferenze e al contesto del cliente".
Anche il loro team ne ha tratto beneficio a livello operativo, riducendo lo sforzo manuale per l'etichettatura dei prodotti e il visual merchandising, migliorando al contempo la coerenza tra immagini e attributi.
“Gli outfit ora riflettono il DNA del nostro marchio e sono personalizzati in base alle preferenze e al contesto del cliente.”
John Hodge
Resi, SEO e il futuro della scoperta
Oltre allo stile, Dressipi affronta una sfida cruciale nell'e-commerce di moda: i resi. Identificando modelli ricorrenti, ad esempio se i resi sono dovuti a taglia, stile o frammentazione delle scorte, la piattaforma ottimizza gli articoli conservati, non solo quelli acquistati.
Inoltre, con l'evoluzione della ricerca che privilegia il linguaggio naturale (si pensi a "Cosa dovrei indossare a un matrimonio estivo a Edimburgo?"), i dati di prodotto arricchiti diventano cruciali. Dressipi supporta i brand nella creazione di livelli semantici per SEO, marketplace e persino interfacce di chat basate sull'intelligenza artificiale, collegando il linguaggio del brand a quello del cliente.
L'evoluzione del Customer Journey con l'IA
Sulla base della discussione con Sarah e John, l'introduzione di un'intelligenza artificiale come Dressipi sta cambiando significativamente il percorso del cliente nella vendita al dettaglio di moda online, con l'obiettivo di replicare e migliorare l'esperienza personalizzata precedentemente disponibile solo nei negozi fisici.
Ecco alcuni dei principali modi in cui si sta evolvendo il percorso del cliente:
Ricerca in linguaggio naturale
Passa a Interazione del linguaggio naturale: Il modo in cui i clienti effettuano ricerche sta cambiando, passando dalle tradizionali query basate su parole chiave (come "abito nero da sposa") a frasi in linguaggio più naturale (come "cerco una gonna a tubino per il lavoro elegante ma un po' glamour"). L'intelligenza artificiale aiuta i rivenditori a ottimizzare i dati e i metadati dei prodotti per renderli individuabili attraverso queste ricerche in linguaggio naturale.
Raccomandazioni altamente personalizzate
Raccomandazioni generiche come "clienti come te hanno acquistato X" sono inefficaci nel mondo della moda a causa delle variazioni di taglia, forma, altezza, peso, genere e preferenze mutevoli. L'intelligenza artificiale utilizza dati di prodotto dettagliati (caratteristiche fisiche, contesto, tendenze dinamiche) e comprende come specifiche caratteristiche stiano o si sentano bene su persone diverse. Questo permette al sistema di creare suggerimenti di outfit e prodotti personalizzati in base al gusto, allo stile di vita, alla palette di colori e persino alle caratteristiche fisiche del cliente, mostrandogli la "migliore vetrina possibile". Il sistema impara dalle interazioni con i clienti nel tempo.
Ridurre i resi dell'e-commerce
Vestibilità migliorata e resi ridotti: comprendere i fattori che contribuiscono ai resi, come problemi di taglia (15-20 resi) e idoneità dello stile (30-50 resi), è fondamentale11. Integrando i dati sulla vestibilità e comprendendo come gli attributi (come le scollature) influenzino l'idoneità per diverse corporature, l'intelligenza artificiale può aiutare a prevedere la probabilità di reso2…. Gli algoritmi possono essere ottimizzati per gli "articoli tenuti" anziché solo per il tasso di conversione, il che significa che ai clienti vengono mostrati prodotti che hanno maggiori probabilità di tenere12. Questo porta a un'esperienza post-acquisto più positiva e riduce la frustrazione associata ai resi.
Aumentare il coinvolgimento
Consigli di stile e ispirazione per gli outfit: I clienti hanno spesso bisogno di indicazioni su come abbinare i prodotti. L'intelligenza artificiale crea suggerimenti di outfit personalizzati che aiutano i clienti a visualizzare come indossare i prodotti in diverse occasioni (ad esempio, lavoro, sera, weekend). Questo aiuta i clienti a comprendere la versatilità dei prodotti e incoraggia l'investimento. Il sistema capisce quali occasioni sono adatte a un prodotto specifico e suggerisce gli articoli che si abbinano bene8.
Navigazione coerente e pertinente: L'intelligenza artificiale garantisce che le raccomandazioni e gli elenchi dei prodotti utilizzino immagini coerenti, evitando un aspetto confuso1314. Fondamentalmente, tiene conto degli attuali livelli di stock, comprese le dimensioni specifiche, in modo che ai clienti vengano mostrati solo i prodotti effettivamente disponibili per loro. dati ricchi e coerenti consente inoltre di utilizzare filtri e sfaccettature più efficaci e coerenti sul sito web, migliorando l'esperienza di navigazione.
Analisi di marketing
Comprensione e segmentazione più approfondite dei clienti: i dati dettagliati generati dall'intelligenza artificiale consentono ai rivenditori di andare oltre i dati demografici di base e creare segmenti di clienti potenti basati su comportamento, preferenze e stile di vita (ad esempio, cliente equestre, allevatore professionista). Questa comprensione consente di offrire esperienze e un linguaggio su misura per questi segmenti specifici, facendo sentire il cliente compreso e aumentandone il coinvolgimento.
Esperienza di marca integrata: l'intelligenza artificiale lavora a stretto contatto con il team creativo del marchio per assorbire e riflettere il DNA del marchio e principi di stile. Questo garantisce che i consigli e le indicazioni personalizzati rimangano fedeli all'identità del brand e contribuiscano a creare esperienze di marca online di grande impatto. È anche possibile creare landing page personalizzate in base alle intenzioni e al contesto del cliente.
Conclusione finale
I rivenditori di moda se ne stanno rendendo conto i dati non riguardano solo l'ottimizzazione—si tratta di narrazione, stile e servizioMentre l'intelligenza artificiale rimodella il panorama della moda, strumenti come Dressipi consentono di ampliare l'arte del commesso e di creare esperienze di acquisto digitali autenticamente personali.
In sostanza, l'intelligenza artificiale come Dressipi sposta il percorso del cliente online da un'esperienza di catalogo statica e potenzialmente opprimente a un'interazione dinamica, personalizzata e guidata che riflette meglio le sfumature della moda e mira a costruire una connessione più forte con il cliente.