Migliorate i KPI che incidono sulle entrate, come il tasso di conversione, la dimensione media degli ordini e il tasso di fidelizzazione, utilizzando l'intelligenza artificiale predittiva.
Nel settore della vendita al dettaglio, in rapida evoluzione, una cosa rimane costante: la necessità di comprendere e anticipare il comportamento dei clienti. La modellazione predittiva, alimentata dall'IA, è diventata un fattore di svolta in questo settore, offrendo ai retailer gli strumenti necessari per migliorare l'esperienza dei clienti, incrementare le vendite e ottimizzare l'efficienza operativa. Sfruttando i modelli predittivi basati sull'IA, le aziende del settore retail possono essere all'avanguardia e soddisfare le esigenze del mercato dinamico di oggi.
I rivenditori di oggi sanno che i sistemi di raccomandazione sono fondamentali per guidare i clienti verso i contenuti più rilevanti. Questi sistemi sfruttano tecniche avanzate di scienza dei dati, come il filtraggio collaborativo, per fornire un'esperienza più personalizzata ai clienti, migliorando la loro felicità e i loro profitti.
Il ruolo dell'IA predittiva nella vendita al dettaglio
Nel mondo del retail, la modellazione predittiva spesso include la previsione delle preferenze dei clienti, dei modelli di acquisto e delle tendenze della domanda, che a loro volta consentono ai rivenditori di adattare le loro offerte e strategie in modo più efficace. Con i progressi dell'intelligenza artificiale, questi modelli sono diventati ancora più potenti, consentendo un processo decisionale altamente personalizzato e in tempo reale che ha un impatto sia sull'esperienza del cliente che sui risultati economici.
Raccomandazioni basate sull'intelligenza artificiale:
Yieldmo è una piattaforma pubblicitaria digitale che aiuta i marchi a inventare esperienze creative attraverso la tecnologia e l'intelligenza artificiale, utilizzando formati pubblicitari su misura, segnali di attenzione proprietari, selezione predittiva dei formati e curatela di inventari premium sicuri per la privacy. Yieldmo ritiene che tutti gli annunci debbano essere incentrati sull'uomo, personalizzati e suscitare emozioni e azioni negli utenti. Yieldmo aiuta i marchi a offrire l'annuncio migliore per ogni opportunità di impression, unendo creatività e media per ottenere risultati comprovati.
Con l'abbandono dei cookie di terze parti da parte dei settori della pubblicità digitale e della vendita al dettaglio a causa delle crescenti preoccupazioni sulla privacy e delle modifiche normative, le aziende cercano metodi alternativi per raggiungere il proprio pubblico. I principali browser web, come Google Chrome e Apple Safari, stanno eliminando gradualmente il supporto ai cookie di terze parti per migliorare la privacy degli utenti e la protezione dei dati. Questo cambiamento richiede agli inserzionisti e alle piattaforme digitali l'adozione di nuove strategie e tecnologie per il targeting del pubblico, poiché è sempre più probabile che gli acquisti pubblicitari si basino su soluzioni di targeting indipendenti dall'ID.
Yieldmo ha scelto di collaborare con Kumo AI per migliorare il targeting del pubblico e le prestazioni degli annunci. Offrendo una soluzione in grado di integrarsi perfettamente con l'infrastruttura esistente di Yieldmo, che comprendeva Snowflake come data warehouse centrale, varie pipeline di elaborazione dei dati e diverse piattaforme di ad-serving, Kumo ha fornito gli strumenti necessari per migliorare la pertinenza e l'efficacia degli annunci e al tempo stesso per abbandonare il targeting del pubblico basato su cookie di terze parti.
Questa soluzione dovrebbe assumere la forma di un "sistema di raccomandazione dell'audience" in cui Yieldmo potrebbe inserire una serie di utenti noti e produrre un insieme consigliato di asset targettizzabili (URL, posizionamenti) che non dipendono dal targeting basato sui cookie.
Kumo AI ha fornito a Yieldmo una soluzione completa per affrontare le sue sfide di targeting pubblicitario. Ecco come le capacità di Kumo hanno trasformato le operazioni di Yieldmo:
Kumo ha introdotto sofisticate reti neurali a grafo (GNN) e modelli di previsione dei link per migliorare i sistemi di raccomandazione di Yieldmo. Questi modelli hanno gestito efficacemente la complessità e la scala dei dati di Yieldmo, consentendo un targeting pubblicitario più accurato e consapevole del contesto. Grazie alla mappatura delle relazioni tra utenti e URL, Kumo ha migliorato l'accuratezza del targeting del 20%.
Yieldmo ha sfruttato diverse caratteristiche chiave della piattaforma AI di Kumo, tra cui l'architettura di trasformazione dei grafi, i modelli di previsione dei collegamenti e gli embeddings. Questi modelli hanno permesso a Yieldmo di prevedere la probabilità di interazioni tra diverse entità all'interno dei suoi dati, migliorando la rilevanza delle raccomandazioni del pubblico. Gli embeddings generati hanno fornito una comprensione più approfondita del comportamento e delle preferenze degli utenti, contribuendo a un aumento del 5-10% delle prestazioni dei modelli a valle, migliorando la qualità dei dati di input per i modelli secondari.
I vantaggi dell'IA nella modellazione predittiva nel retail
L'impatto della modellazione predittiva nel retail va oltre le raccomandazioni personalizzate. I modelli basati sull'intelligenza artificiale possono apportare miglioramenti all'intera catena del valore del retail, dall'ottimizzazione della gestione delle scorte all'anticipazione della domanda e alla riduzione degli sprechi. Ad esempio, analizzando i modelli di acquisto, i retailer possono prevedere i picchi di domanda, assicurandosi di avere a disposizione i prodotti giusti al momento giusto. Questo è particolarmente utile nelle categorie in cui la disponibilità dei prodotti può fluttuare a seconda della stagionalità o delle preferenze locali.
| Casi d'uso comuni dell'intelligenza artificiale per i retailer |
| Ottimizzazione delle campagne di marketing |
| Segmentazione |
| Raccomandazione sul contenuto |
| Personalizzazione del sito web |
| Previsione di abbandono |
| Rilevamento delle frodi |
| Previsioni |
| Ottimizzazione dei prezzi |
Inoltre, la capacità di Kumo AI di automatizzare e ottimizzare vari processi riduce il carico sui team di data science, liberandoli per concentrarsi su attività di maggior valore.
Per i retailer che vogliono migliorare l'esperienza dei clienti e l'efficienza operativa, la modellazione predittiva basata sull'AI non è più un lusso, ma una necessità.
Conclusione: il futuro del commercio al dettaglio è nell'IA
Con la continua evoluzione del retail, le aziende devono adottare tecnologie avanzate come l'IA per rimanere competitive. La modellazione predittiva, alimentata da sofisticati strumenti di IA, consente ai rivenditori di dare un senso a enormi quantità di dati, di prevedere il comportamento dei clienti con maggiore precisione e di offrire esperienze di acquisto altamente personalizzate. Con aziende come Yieldmo a fare da apripista, è chiaro che il futuro del retail sarà plasmato da aziende che sfruttano l'IA non solo per soddisfare, ma anche per superare le aspettative dei clienti.
La partnership di Kumo AI con Yieldmo è un esempio di come l'AI possa trasformare la vendita al dettaglio, offrendo miglioramenti significativi in termini di personalizzazione, scalabilità ed efficienza dei costi. Attingendo
Il potenziale dei modelli predittivi basati sull'intelligenza artificiale consente ai retailer di sbloccare nuove opportunità di crescita e innovazione, distinguendosi in un mercato sempre più competitivo.
Scoprite come l'IA può sbloccare la crescita dei ricavi visitando Kumo AI allo stand Tech for Retail: B104
Jure Leskove
Scienziato capo, Kumo AI
