Superare la paralisi decisionale: come l’IA sta cambiando la scoperta dei prodotti nella moda

Ci siamo passati tutti… stiamo navigando sul sito di un marchio di moda alla moda e ci troviamo di fronte a migliaia e migliaia di prodotti. C’è così tanta scelta: cosa scegliamo?!

È capitato a tutti. La paralisi da scelta. Siamo talmente sopraffatti dall’abbondanza di opzioni che, di solito, abbandoniamo del tutto il carrello.

Marchi di moda: questo è il vostro invito all’azione. State perdendo vendite. Ma l’intelligenza artificiale può aiutarvi.

I consumatori sono sopraffatti dal digitale

Il mondo della moda si è sempre evoluto piuttosto velocemente, ma i marchi più recenti, specializzati nella vendita diretta al consumatore come Shein, hanno alzato notevolmente l’asticella.

La quantità di nuovi prodotti che arrivano sugli scaffali digitali è sbalorditiva: si stima che solo Shein aggiunga fino a 10.000 nuovi articoli ogni singolo giorno.

Questo approccio frenetico alla moda ha cambiato il panorama dello shopping digitale per i consumatori.

I consumatori sono sommersi da un’infinità di opzioni su molteplici canali, dall’e-commerce tradizionale ai negozi online sui social media, con conseguente affaticamento digitale.

Le persone semplicemente non hanno il tempo di esaminare ogni singolo prodotto per trovare una o due cose che stanno cercando.

I dati di McKinsey confermano questa affermazione. Circa il 74% degli acquirenti abbandona l’acquisto a causa dell’eccessiva quantità di opzioni disponibili, mentre l’80% si dichiara frustrato dalla propria esperienza di ricerca online.

È evidente che i marchi devono rivoluzionare il modo in cui i consumatori scoprono i loro prodotti.

Intelligenza artificiale: il nuovo modo di scoprire i prodotti?

Allo stesso modo in cui le aziende utilizzano l’intelligenza artificiale per analizzare enormi quantità di dati, i brand possono impiegare questa tecnologia per migliorare la reperibilità dei propri siti web.

Il principio è semplice. L’intelligenza artificiale funge da assistente personale per gli acquisti, comprendendo il contesto e le preferenze per mostrare rapidamente i prodotti pertinenti.

I sistemi di ricerca tradizionali si basano sulla corrispondenza esatta delle parole chiave, spesso tralasciando le sfumature della terminologia della moda e le tendenze del momento.

La scoperta tramite intelligenza artificiale va oltre. Ad esempio, può capire che un acquirente alla ricerca di un “abito da invitata a un matrimonio estivo” potrebbe essere interessato anche ad “abiti da cerimonia” o “abiti eleganti”, anche se non ha utilizzato questi termini specifici.

Gli acquirenti possono semplicemente inserire le parole chiave di ricerca e l’intelligenza artificiale analizzerà il catalogo di un marchio, mostrando tutti gli articoli pertinenti.

Nel tempo, la tecnologia si adatterà anche alle abitudini di navigazione di ciascun cliente, imparando dalle sue interazioni per fornire risultati sempre più personalizzati.

Tenendo conto di ciò, non sorprende che il 50% dei dirigenti del settore moda consideri la scoperta di nuovi prodotti come il principale caso d’uso dell’IA, né che l’82% dei clienti desideri che l’IA riduca i tempi di ricerca.

Collegare il percorso del cliente alle decisioni relative alle scorte

Un elemento meno discusso in tutto questo è che l’intelligenza artificiale può anche cambiare il modo in cui i responsabili del merchandising lavorano dietro le quinte.

Ogni interazione con il cliente rappresenta a tutti gli effetti un’informazione preziosa che i marchi possono utilizzare per orientare le proprie decisioni in materia di gestione delle scorte.

Quando qualcuno effettua una ricerca sul sito di un marchio, sta comunicando al marchio esattamente ciò che desidera.

Queste ricerche potrebbero rivelare tendenze emergenti, variazioni stagionali della domanda o lacune nell’attuale gamma di prodotti del marchio.

Combinando queste informazioni con i dati di acquisto, questi segnali diventano potenti indicatori della domanda futura.

In tema di cambiamenti nella domanda, il commercio sociale ha in qualche modo complicato il quadro per i marchi.

Piattaforme come TikTok hanno creato una nuova realtà in cui un singolo post virale può spingere migliaia di persone a cercare prodotti specifici.

Sebbene ciò possa essere estremamente redditizio per i marchi, il problema risiede nel fatto che la pianificazione tradizionale delle scorte non riesce a tenere il passo con questi improvvisi e repentini picchi di domanda.

Infatti, nel 2023, i marchi di moda di tutto il mondo si sono ritrovati con un surplus di articoli compreso tra 2,5 e 5 miliardi ( per un valore di 140 miliardi di dollari ) a causa di una gestione inadeguata delle scorte.

È un chiaro segnale che i marchi devono cambiare il modo in cui prevedono e gestiscono i livelli delle scorte.

Copilot: il nuovo assistente al merchandising della moda

Per risolvere questo problema, è possibile implementare strumenti di intelligenza artificiale come Copilot, che si integrano perfettamente con i sistemi ERP per il settore della moda, come quello di K3 su Dynamics 365.

Copilot non è un semplice strumento di pianificazione, ma un assistente basato sull’intelligenza artificiale che comprende l’interazione tra il comportamento dei clienti e la gestione delle scorte.

Ora i responsabili del merchandising possono interagire in modo naturale con i propri dati.

Invece di esaminare faticosamente fogli di calcolo, possono porre domande semplici come “Quali colori di abiti estivi dovremmo tenere in maggiore quantità nei nostri negozi di Londra?”

Copilot analizza i dati storici di vendita, le tendenze attuali e le preferenze regionali per fornire raccomandazioni chiare che i responsabili del merchandising possono utilizzare.

Questa capacità si rivela particolarmente preziosa nella gestione dei picchi di domanda generati dai social media.

Copilot è in grado di rilevare schemi insoliti nell’attività di ricerca e di segnalare automaticamente potenziali tendenze, dando ai team di merchandising il tempo di adeguare i livelli di stock prima che la domanda superi l’offerta.

Trasforma la paralisi decisionale in un vantaggio

La paralisi decisionale non è una novità, ma l’intelligenza artificiale ci sta finalmente fornendo gli strumenti per affrontarla in modo adeguato.

Collegando il comportamento dei clienti a una gestione più intelligente delle scorte, i marchi possono offrire un’ampia scelta senza sopraffare gli acquirenti.

La chiave sta nel far sì che questi vasti cataloghi di prodotti funzionino sia per i clienti che per i marchi.

La ricerca basata sull’intelligenza artificiale aiuta i clienti a trovare esattamente ciò che desiderano, mentre strumenti come Copilot garantiscono che tali prodotti siano disponibili quando e dove ne hanno bisogno.

Si tratta di un duplice approccio che trasforma la scelta da un impatto negativo sul risultato finale a uno positivo.

Ciò si traduce in un minor numero di carrelli abbandonati, meno scorte in eccesso e, in definitiva, margini di profitto più elevati.

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