In un mercato della moda sempre più incline alla trasformazione tecnologica, gli e-commerce fashion dovranno stabilire su quali aree focalizzarsi a seconda delle priorità, trend e degli elementi da perfezionare. Coloro che si rendono conto che la crescita sarà imprevedibile o attenuata, ma che continuano a investire nell’innovazione, saranno in vantaggio nel momento in cui le attività ritorneranno ad avere ritmi frenetici e l’incertezza e la fragilità diminuiranno. In STILEO, aggregatore di moda leader in Italia con oltre 8.000 marchi da 220 e-shop partner e 7 milioni di visite mensili, crediamo che il modello universale nel mondo del fashion e-commerce sia oramai superato e che la tecnologia renda più immediata e semplice la proposta di un’offerta personalizzata per ogni singolo utente.
Automazione e digitalizzazione dei processi operativi
Il tema dell’utilizzo dell’automazione e dell’IA nei processi operativi quotidiani viene talvolta trascurato a causa di trend più contemporanei, come il Metaverso o la realtà virtuale. Sebbene si tratti di temi che meritano di essere seguiti con grande attenzione, l’impatto della tecnologia sui processi interni può essere notevole dal punto di vista aziendale: dalle previsioni della richiesta, dalla strategia di prezzo fino alle operazioni di trasporto e fornitura. Tuttavia, trovare il giusto equilibrio tra scienza e umanità non è mai facile. Il fashion brand Finesse.us, ad esempio, utilizza l’intelligenza artificiale per prevedere quali modelli produrre, per poi completarli grazie all’opinione dei clienti.
Inoltre, un buon software di tracciabilità aiuta i brand a controllare l’intero processo produttivo attraverso tutta la catena di fornitura ed è uno strumento essenziale per adeguarsi alle normative sulla sostenibilità del settore che iniziano a essere sempre più presenti ed importanti per i consumatori.
Iper-personalizzazione per migliorare l’esperienza dell’utente
Il miglioramento dell’esperienza del cliente è, senza dubbio, un altro esempio di successo di utilizzo della tecnologia nel settore del fashion e-commerce. Attualmente, i clienti non hanno più tempo di selezionare ciò che è di loro interesse all’interno di un catalogo così ricco di articoli e brand. Uno dei modi per risolvere questo problema è quello di personalizzare i contenuti e il percorso dell’utente utilizzando dati di prima parte e l’intelligenza artificiale (AI).
L’offerta personalizzata non solo migliora l’esperienza del cliente, ma a sua volta aumenta il tasso di conversione con conseguente aumento delle vendite. Ma per trarne vantaggio, i marchi dovranno investire strategicamente nell’attivazione di dati e analisi in ogni fase, dalla raccolta all’implementazione. In STILEO, ad esempio, attraverso l’implementazione dei prodotti personalizzati nel 2022 abbiamo aumentato del 20% i ricavi utente.
Tuttavia, la privacy dei dati e le nuove normative pongono un dilemma su come raccogliere i dati in modo responsabile. La chiave è quindi raccogliere i dati di prima parte in modo affidabile, offrendo qualcosa in cambio. Dopo aver raccolto e memorizzato i dati con ID univoci, i modelli avanzati di intelligenza artificiale e gli algoritmi di machine learning devono procedere all’analisi dei Big Data sul comportamento dei clienti. Questi strumenti consentono così di stimolare il coinvolgimento dell’utente e la sua fedeltà. In STILEO stiamo lavorando per la popolarizzazione del moderno Machine Learning, con l’obiettivo di creare un ponte tra la ricerca e l’applicazione, tra modelli complessi e funzioni facili da usare.
Per incrementare la raccolta dei dati, nei prossimi mesi su STILEO verrà proposto un quiz: i nostri visitatori potranno scegliere i loro brand preferiti, le proprie taglie e altre preferenze nell’ambito fashion. Di conseguenza, ogni cliente potrà vedere una selezione di prodotti di centinaia di negozi in base ai propri gusti. Questo quiz aiuterà gli utenti a orientarsi nella vasta offerta e a scoprire nuovi marchi, aumentando l’esposizione sia degli small brands sia dei marchi più rinomati su STILEO.
