Valutare il valore delle superfici di coinvolgimento nel retail

Lo shopping online è cresciuto tantissimo negli ultimi anni. Molte aziende al dettaglio ora usano superfici di coinvolgimento (ES) alimentate dall'IA per migliorare l'esperienza d'acquisto dei loro clienti. Queste ES possono raccomandare prodotti, ricordare ai clienti i loro ordini e fornire aggiornamenti sulle consegne. Tuttavia, c'è ancora molto da imparare su come queste superfici di coinvolgimento influenzano realmente la spesa dei clienti e il fatturato delle aziende. Questo articolo presenta un metodo per valutare il valore delle ES nel retail.

#Cos'è una Superficie di Coinvolgimento?

Una Superficie di Coinvolgimento è qualsiasi strumento che aiuta i clienti a fare shopping online in modo più efficiente. Questo può includere funzionalità come raccomandazioni di prodotto, liste della spesa e offerte personalizzate. Poiché la maggior parte delle principali piattaforme di e-commerce ha le proprie ES, è fondamentale capire quanto valore forniscono ai clienti e alle aziende.

#L'importanza di comprendere le Relazioni Causali

Le relazioni causali sono importanti per le aziende perché aiutano nel prendere decisioni. Sapendo quali azioni portano a risultati desiderati, le aziende possono allocare le risorse in modo più efficiente e massimizzare i profitti. Tuttavia, misurare questi effetti può essere complicato a causa dei numerosi fattori che influenzano il comportamento dei clienti.

#Sfide nel misurare l'impatto delle Superfici di Coinvolgimento

La complessità del comportamento dei clienti nel tempo rende difficile attribuire un aumento delle vendite a un singolo fattore, comprese le ES. Anche se fare test A/B su varie funzionalità è comune, presenta problemi pratici ed etici. Spesso è difficile condurre questi test sull'intera esperienza della superficie di coinvolgimento a causa delle molte interazioni coinvolte.

#Il nostro approccio: Modello Causale Dinamico

Per affrontare queste sfide, abbiamo sviluppato un Modello Causale Dinamico (DCM) che può scalare bene. Questo modello è progettato per analizzare miliardi di azioni dei clienti e stimare il valore generato da un'ES. Ci consente di porre domande importanti come: "Quanto fatturato perderebbe un'azienda se la Superficie di Coinvolgimento non esistesse?"

#Comprendere gli effetti causali

Il DCM utilizza un framework che cattura come le diverse azioni dei clienti si influenzano a vicenda nel tempo. Va oltre le azioni immediate e considera come queste possano portare a spese future. Studiare queste interazioni in dettaglio ci permette di quantificare il valore generato da un'ES.

#Allenamento del modello

Per costruire il nostro modello, abbiamo analizzato la spesa dei clienti e le loro interazioni con varie funzionalità delle ES nel corso degli anni. Il nostro obiettivo era identificare come azioni specifiche influenzassero le spese future. Il modello è stato addestrato a riconoscere schemi nei dati storici, permettendogli di fare previsioni sul comportamento futuro dei clienti.

#Implementazione del modello

Una volta addestrato, abbiamo usato il modello per simulare diversi scenari aziendali, come l'impatto della rimozione di una specifica funzionalità dall'ES. Calcolando questi scenari controfattuali, abbiamo potuto fornire approfondimenti su quanto sia essenziale l'ES per aumentare la spesa dei clienti.

#Catturare gli effetti nello stesso periodo

Uno degli aggiornamenti significativi del DCM è stata l'inclusione degli effetti nello stesso periodo. Questi effetti tengono conto delle azioni intraprese dai clienti nello stesso periodo di tempo, il che è particolarmente rilevante per l'ES. Ad esempio, se un cliente usa l'ES per trovare un prodotto e poi lo acquista subito dopo, questa interazione dovrebbe essere collegata all'ES.

#Vantaggi dell'inclusione degli effetti nello stesso periodo

Includendo gli effetti nello stesso periodo, il nostro modello può quantificare in modo più accurato il valore generato da un'ES. Abbiamo scoperto che omettere questi effetti portava a una sottovalutazione significativa del valore, circa il 25% in meno rispetto a quando erano inclusi. Questo evidenzia l'importanza di comprendere le azioni immediate dei clienti e i loro risultati.

#Risultati chiave

Dalla nostra analisi, abbiamo scoperto diversi schemi interessanti riguardo a come l'ES influisce sul comportamento dei clienti:

1. I canali principali generano più valore: Abbiamo trovato che specifici canali dell'ES erano responsabili della maggior parte del suo valore. Questo suggerisce che non tutti i canali sono altrettanto efficaci nel guidare la spesa dei clienti.

2. Acquisti a basso prezzo e frequenti: Il valore dell'ES era particolarmente alto per articoli a basso prezzo che i clienti acquistano frequentemente. Questo ha senso perché i clienti sono più inclini a usare l'ES per articoli con cui già hanno familiarità.

3. Caratteristiche principali generano valore: Le funzionalità più preziose dell'ES erano legate ad aiutare i clienti a riordinare articoli e trovare informazioni sui prodotti. Queste caratteristiche erano cruciali per aumentare il coinvolgimento dei clienti e le vendite risultanti.

4. Importanza delle azioni immediate: I nostri aggiornamenti al DCM ci hanno permesso di catturare l'importanza delle azioni immediate dei clienti legate all'ES. Queste azioni potevano influenzare significativamente le spese future e il comportamento dei clienti.

#Conclusione e prossimi passi

Questo articolo mostra l'importanza di comprendere il valore delle Superfici di Coinvolgimento nel retail online attraverso un Modello Causale Dinamico. Identificando gli effetti causali coinvolti, le aziende possono prendere decisioni informate per migliorare le esperienze dei clienti e ottimizzare i loro investimenti.

Guardando al futuro, il lavoro successivo si concentrerà sulla convalida dei risultati del nostro modello rispetto a metodi tradizionali, come il testing A/B, per garantire l'accuratezza. Esploreremo anche modelli più complessi che potrebbero fornire approfondimenti ancora più dettagliati sul comportamento dei clienti.

#Il ruolo crescente dell'IA nel retail

Il panorama retail sta cambiando rapidamente grazie alla tecnologia, soprattutto all'intelligenza artificiale. Mentre le aziende puntano a fornire esperienze migliori ai loro clienti, strumenti come la Superficie di Coinvolgimento stanno diventando essenziali. Le aziende che riescono a misurare accuratamente il valore di questi strumenti vedranno probabilmente un miglior ritorno sugli investimenti e una maggiore soddisfazione dei clienti.

#Collaborare con le aziende

Incorporare le intuizioni delle aziende che utilizzano superfici di coinvolgimento può anche aiutare a perfezionare il nostro modello. Lavorando a stretto contatto con i partner retail, possiamo migliorare continuamente l'accuratezza della nostra analisi e fornire soluzioni su misura che soddisfino le loro esigenze specifiche.

#Direzioni di ricerca future

Ci sono numerosi percorsi per la ricerca futura in quest'area. Ad esempio, studiare come diversi gruppi demografici rispondono alle superfici di coinvolgimento può svelare intuizioni preziose. Inoltre, esaminare gli effetti a lungo termine di queste interazioni sulla fedeltà e sulla soddisfazione dei clienti fornirà una visione più completa del loro impatto complessivo.

#Ultime considerazioni

Mentre l'industria retail continua a evolversi, capire il valore generato dalle Superfici di Coinvolgimento sarà cruciale. Sfruttando modelli che catturano accuratamente le interazioni dei clienti e i risultati finanziari conseguenti, le aziende saranno meglio attrezzate per navigare nel mercato in continua evoluzione.