Quali tipi di product recommendation personalizzate nel settore del food ti permettono di mostrare all’utente prodotti più interessanti in base al proprio segmento di appartenenza?
Suggerire al cliente il prodotto più affine ai suoi gusti ed interessi, nel momento in cui, probabilmente è più propenso ad acquistarlo: questo il segreto di una strategia di successo.
Con Blendee è possibile creare customer experience personalizzate grazie a sofisticati sistemi di tracciamento e al contributo dell’intelligenza artificiale.
La piattaforma mette a disposizione molteplici algoritmi su cui personalizzare l’esperienza di acquisto dell’utente grazie alla proposta di prodotti e offerte su misura le product Recommendation e quindi personalizzare la propria strategia marketing.
Eataly, brand leader nella vendita e nella distribuzione di eccellenze italiane di piccoli e medi produttori, ha scelto di personalizzare l’esperienza di acquisto all’interno dei propri shop utilizzando diverse tipologie di product recommendation:
1. PRODOTTI CONSIGLIATI IN HOME PAGE
2. PRODOTTI CONSIGLIATI NELLA PAGINA PRODOTTO
3. PRODOTTI CONSIGLIATI NELLA PAGINA CATEGORIA
1. PRODOTTI CONSIGLIATI IN HOME PAGE
All’interno delle Home Page dei diversi shop dedicati alla spesa a domicilio sono state inserite due diverse tipologie di Product Recommendation. Per il blocco “Scelti per Te” è stato selezionato l’algoritmo “Personalized recommendations by sales”, che suggerisce i prodotti in base alle esperienze di utenti con storia recente di acquisto simile a quella dell’utente che sta navigando. Per il blocco “I Più Venduti”, è stato selezionato come algoritmo il “Trending products”, che mostra l’elenco dei prodotti più popolari di un catalogo in base alla quantità di view e click.
2. PRODOTTI CONSIGLIATI NELLA PAGINA PRODOTTO
Nella scheda prodotto, con l’obiettivo di aumentare il valore del carrello dell’utente stimolando l’aggiunta di altri prodotti, è stato inserito un blocco di Product Recommendation che suggerisce, mediante l’algoritmo “Frequently Bought Together”, prodotti che sono spesso comprati insieme al prodotto a cui fa riferimento la pagina corrente.
3. PRODOTTI CONSIGLIATI NELLA PAGINA CATEGORIA
Nello shop Eataly.it, si è invece scelto di inserire le Product Recommendation all’interno delle principali pagine categoria e sottocategoria. In questo caso l’algoritmo individuato è stato “Personalized Trending Recommendation”, che mostra un mix tra i prodotti più popolari e i prodotti in base alla storia recente di navigazione dell’utente.
Grazie al contributo di Blendee, Eataly, ha potuto sfruttare le informazioni sul comportamento di acquisto degli utenti al fine di proporre prodotti in linea ai loro gusti ed alle loro esigenze. All’interno di tutti gli shop on-line sono così state concretizzate strategie di marketing personalization che hanno permesso di mostrare agli utenti prodotti potenzialmente più interessanti sulla base del loro segmento di appartenenza.
Articolo tratto dall’ebook Case Study Eataly. Personalizzazione e Customer Experience Omnichannel: il caso di successo nel settore Food.
