Costruire un acquisto personalizzato

Immagina questo: hai ordinato una maglietta che ti è piaciuta molto dal tuo rivenditore preferito. Poi, quando finalmente arriva, non si adatta correttamente e ora devi seguire il processo di reso. Ciò può includere i salti mortali per soddisfare i requisiti della politica di restituzione del rivenditore: devi restituire in negozio? La restituzione della maglietta è gratuita o si pagano le spese di spedizione? Questo scenario fin troppo familiare può inibire in modo significativo l’esperienza del cliente.

Inoltre, questo è un problema crescente nel settore della vendita al dettaglio. Secondo il rapporto Returns as an Engagement Strategy pubblicato da Appriss Retail e Incisiv, i resi sono aumentati del 78% dal 2020. Mentre i rivenditori stanno cercando di investire in tecnologie di vestibilità e dimensionamento e incoraggiano le recensioni dei clienti per ridurre il numero complessivo di resi, questi le strategie potrebbero non ripristinare la relazione influenzata dall’esempio sopra delineato.

La soluzione immediata a questo problema è un programma di incentivi acquisto-dopo-reso personalizzato. A volte i resi sono inevitabili, ma i rivenditori hanno l'opportunità di sfruttare questa esperienza spesso spiacevole e coinvolgere nuovamente l'acquirente con offerte personalizzate per salvare la vendita. Questo programma utilizza l'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML) per determinare automaticamente il modo migliore per garantire che la relazione con il cliente non perda un colpo. Ecco come puoi avviare questo programma in soli tre semplici passaggi.

Quando si implementa la tecnologia AI o ML, è fondamentale comprendere le aspettative fissate per gli strumenti. Quali parametri sei più interessato a migliorare? Per alcuni rivenditori, il programma di incentivi sarà progettato per aumentare i margini o il traffico, mentre altri potrebbero concentrarsi sulla fidelizzazione del cliente o sulla redditività dell'acquisto online con ritorno in negozio. Questi obiettivi possono variare leggermente in base al negozio o alla regione, ma dovresti anche considerare obiettivi generali e parametri chiave in tutti i canali di vendita e reso all'interno della tua organizzazione.

Una volta stabiliti gli obiettivi, è il momento di sviluppare il programma di incentivi. Il programma dovrebbe essere guidato dal comportamento passato personalizzato dei tuoi clienti, ad esempio l'iscrizione al programma fedeltà, le date/orari delle transazioni, le preferenze della categoria di prodotto, la frequenza dei resi, ecc. Quindi, la soluzione AI e ML può determinare a quali acquirenti dovrebbe essere offerto un incentivo per il loro patrocinio e che potrebbero non aver bisogno di un incentivo per salvare la vendita dopo un'esperienza di ritorno.

Ora sei pronto per utilizzare l'intelligenza artificiale e il machine learning per ottimizzare gli incentivi acquisto dopo reso. I migliori incentivi favoriranno il coinvolgimento del cliente senza ridurre eccessivamente i margini. Questo non è un approccio valido per tutti e l’intelligenza artificiale e il machine learning contribuiranno a raggiungere questo equilibrio.

Puoi fare affidamento sul programma basato sui dati per abbinare gli incentivi a comportamenti di acquisto specifici per raggiungere gli obiettivi stabiliti nella fase uno. Il programma prevederà la possibilità dell'acquirente di effettuare un altro acquisto dopo la vendita con e senza incentivi e sceglierà l'azione migliore.

Per alcuni acquirenti potrebbe essere necessario uno sconto per tenerli in negozio dopo un reso, mentre altri potrebbero già essere incuriositi dai nuovi prodotti mentre si recano al bancone. Per i clienti che necessitano di un incentivo per salvare la vendita, alcuni potrebbero rispondere di più a uno sconto percentuale, a un accordo BOGO o a un'offerta a breve termine per raddoppiare i punti del programma fedeltà guadagnati con un acquisto. L'intelligenza artificiale e il machine learning aiuteranno il rivenditore a scegliere l'approccio ottimale per ripristinare e mantenere la relazione con il cliente dopo un reso, riducendo al minimo l'impatto sui profitti.

Nonostante la disponibilità di questa tecnologia, solo il 22% dei rivenditori ritiene di disporre di un programma di incentivi acquisto-dopo-reso efficace. Implementando questa tecnologia, hai l'opportunità di distinguerti e creare esperienze cliente positive e durature, proteggendo al contempo i tuoi margini da resi costosi.

Peter Barker è il direttore del prodotto per Engage presso Appriss Retail.

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