Recommendations AI, il nuovo sistema di suggerimenti per gli eCommerce di Google

Recommendations AI è uno strumento creato da Google che ha come obiettivo quello di trovare i migliori prodotti del tuo e-commerce per fare il cross selling in ciascuna scheda di prodotto. Per riuscirci, utilizza un algoritmo basato sul machine learning capace di determinare quali sono questi prodotti basandosi sullo storico degli acquisti dell’utente, sui suoi gusti e su utenti simili.

La vera rivoluzione di questo nuovo sistema deriva dall’automatizzazione del processo, che alleggerisce notevolmente il carico di lavoro dei manager dell’e-commerce, così come si ripercuote in modo diretto sull’aumento dei profitti. Così lo descrivono nella stessa presentazione dello strumento coloro che lo hanno già potuto provare, come la direttrice del testing di Sephora.

Come può aiutarti Recommendations AI nel tuo e-commerce?

La base che fa funzionare il lancio di Recommendations AI come strumento di Google offre un’esperienza di acquisto molto più personalizzata a tutti e ciascuno dei tuoi utenti. Se già metti in marcia strategie dei prezzi personalizzati, per esempio, questo sarà la ciliegina sulla torta che trasformerà il tuo e-commerce in un’esperienza al cento per cento adattata ai tuoi utenti.

Fra tutti quelli possibili, vi sono due vantaggi chiave derivanti dall’implementare Recommendations AI nel tuo e-commerce:

1. Proposta di articoli relazionati allo storico di ricerca dell’utente. Non si tratta solo dei prodotti che il marchio crede dovrebbero essere venduti insieme, o che comunque hanno un senso in questa soluzione. La conoscenza dell’utente va molto oltre e il sistema è capace di strutturare la proposta in funzione dell’analisi del suo comportamento di ricerca precedente.
2. Lettura orizzontale del processo di acquisto. Quando si tratta di fare il cross selling e vedere quali prodotti vengono venduti di più in maniera complessiva, puoi estrarre tutto il succo della conoscenza più profonda del tuo pubblico. Cosa i clienti comprano prima e cosa dopo, sebbene non abbiano una relazione diretta, all’apparenza. Questo ti aiuterà a selezionare meglio gli elementi da confrontare in un test A/B, per esempio, e a effettuare una proposta di acquisto di successo in formati come una newsletter.

Come sfruttare al massimo il Recommendations AI?

L’implementazione dell’intelligenza artificiale come quella di Recommendations di Google Shopping è già, di per sé, un elemento chiave e di differenziazione per il tuo business. Tuttavia, vi sono alcuni elementi che devi curare con maggiore attenzione affinché la loro efficacia sia quella desiderata.

Il primo di questi elementi è il contesto in cui si trova l’utente quando vede la proposta di prodotto. Com’è il design del modulo cross selling? Quale messaggio si fa arrivare all’utente come catalizzatore dell’acquisto?

Il secondo elemento da tenere in conto è il luogo al quale si dirige l’utente quando accede all’acquisto. Tanto nella scheda di prodotto principale quanto in quella di destinazione, deve esservi un filo conduttore chiaro in merito alla connessione fra i due articoli. Il percorso deve essere ordinato e comodo per l’utente. Dal passaggio precedente all’acquisto fino alla nuova scheda del prodotto relazionato si deve dunque procedere senza alcun intoppo.

E - come ultima cosa ma non per importanza - verifica come funziona il modulo dei prezzi all’interno dei tuoi prodotti in vetrina. Recommendations AI ti darà la formula per trovare il miglior prodotto proposto, ma la presentazione dipende solo da te. Sei disposto a raccogliere il successo maggiore?