Lo shopping predittivo: è possibile prevedere gli acquisti che farai?

Vi siete mai chiesti se le aziende siano in grado di conoscere cosa ha bisogno il cliente ancora prima che quest’ultimo sia consapevole di cosa effettivamente desidera? E’ proprio intorno a questa domanda che è nato il concetto di “anticipatory shopping”.

Amazon è stato il primo ad aver introdotto un metodo basato su un algoritmo che è in grado di predire gli acquisiti futuri di una persona sulla base di ciò che ha comprato in passato ed altri fattori.

Lo “shopping predittivo”

Il predictive shopping o “shopping predittivo” è stato definito dal professore di Harvard Cass Sunstein come “la capacità delle aziende di determinare cosa vogliamo comprare e comprendere cosa desideriamo in termini di servizi e prodotti ancora prima che effettivamente noi li andiamo a scegliere”, in questo modo è ovvio che il processo di presa di decisione del consumatore sarebbe in gran parte facilitato dalla capacità mirata che ha il brand di proporsi al cliente. Sono stati sviluppati, in merito a questo tema, degli algoritmi predittivi basati su vari fattori come: l’analisi dell’esperienza precedente del consumatore con il brand, le caratteristiche del processo di acquisto e le caratteristiche della persona, che hanno lentamente reso possibile un aumento delle vendite di prodotti di cui i consumatori non conoscevano neanche l’esistenza. Le persone hanno acquisito sempre più familiarità con la tendenza a vedere consigli personalizzati sulla base dei prodotti che avevano acquistato precedentemente su quel sito ed effettivamente questa tattica (usata per la prima volta da Ebay e Amazon), si è rivelata vincente. In questo modo si è assistito ad una riduzione dei costi della catena di fornitura e del tempo di spedizione perchè, tramite la spedizione anticipata, l’azienda spediva il prodotto ancora prima che la persona avesse premuto il tasto “compra” sul sito.

La strategia di Amazon

Questo metodo innovativo è utilizzato tutt’ora da Amazon, che ne è stato anche l’inventore. Tramite l’osservazione degli ordini precedenti di una persona, della sua wish list personale e anche di dettagli come il tempo che il cursore del mouse ha passato su un determinato prodotto della pagina web, Amazon riesce ad avere i prodotti pronti per essere spediti ancora prima che l’ordine del cliente arrivi o sia stato finalizzato. Oltre alla riduzione dei tempi di spedizione è emerso un altre grande vantaggio, infatti, proponendo già dei prodotti affini e personalizzati in fondo alla schermata del prodotto che stiamo visualizzando, l’azienda riesce a combattere la concorrenza cercando di dissuadere i suoi clienti dal comprare altri prodotti da altri siti internet. Un esempio, che sarà capitato alla maggior parte di voi, è quando compare la frase “Spesso comprati insieme” con una serie di altri prodotti che sono acquistati insieme a quello che stiamo guardando in quel momento, proprio per offrire nell’immediato al cliente una serie di articoli che potrebbero venirgli in mente solo a pagamento effettuato. Inoltre, essendo numerosi i prodotti di una stessa categoria tra cui si può scegliere, il suggerimento dell’algoritmo potrebbe facilitare la scelta dell’individuo e diminuire la possibilità che, di fronte ad una quantità eccessiva di prodotti, il consumatore indeciso abbandoni l’acquisto.

I rischi annessi al metodo

Nonostante i notevoli vantaggi che l’applicazione di questo metodo porta, bisogna riconoscere che esistono altrettanti rischi annessi ad esso. Può accadere, infatti, che l’algoritmo attivi una predizione errata e spedisca dei prodotti indesiderati al cliente, causando come conseguenza un’insoddisfazione rispetto al servizio e un ulteriore costo di spedizione per restituire il prodotto. In questo caso Amazon ha fronteggiato il problema offrendo sconti o regalando direttamente quel prodotto; questa soluzione potrebbe sembrare una grande perdita a livello finanziario, ma se guardiamo sul lungo periodo, è importante riconoscere che potrebbe essere la base per instaurare una solida relazione di fiducia con il consumatore. Un altro rischio è legato alle informazioni legate alle ricerche individuali e alla cronologia degli acquisti; queste, dipendendo dai gusti personali e dalle mode che, come direbbe Bauman, sono sempre più “liquide” e mutevoli, potrebbero diventare in brevissimo tempo obsolete e inutili per la predizione delle azioni future.

Marta Santoni

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