Tutto è una raccomandazione

Quando Barneys New York ha lanciato una linea di moda della star del basket di Oklahoma City Thunder Russell Westbrook lo scorso luglio, i dirigenti non sapevano esattamente chi avrebbe comprato quei vestiti. Non ne avevano bisogno. Le risposte sono emerse rapidamente da un'innovazione dello shopping online spesso trascurata: il motore dei suggerimenti.

Le versioni tradizionali della tecnologia sono semplici. Racconta a Netflix i tuoi sentimenti su alcuni film e ne suggerisce di più. Leggi la pagina di un prodotto su Amazon e ti mostra alternative simili. Questi sono gli strumenti che hanno contribuito a rendere enormi quelle aziende. Ma oggi, le nuove tecnologie e gli array molto più grandi di dati disponibili stanno portando i motori di raccomandazione come quello che Barneys usa in un nuovo posto, rendendoli meno ovvi per l'utente ma più importanti per le operazioni del sito web.

Un esempio è il modo in cui i consigli possono essere visualizzati come risultati di ricerca a completamento automatico. Dopo che un acquirente del negozio di biciclette online di Jenson USA ha inserito le prime due lettere di una ricerca per un casco integrale, il sistema di raccomandazione mostra un elenco di caschi in un ordine basato sul profilo di quel cliente. In Neiman Marcus, l'esperienza online di ogni acquirente è similmente personalizzata in base al comportamento della persona durante le visite precedenti e anche in quella attuale.

Le migliori tecnologie di etichettatura consentono ai rivenditori di approfondire i dettagli specifici del design dei vestiti. È così che possono mettere in evidenza nuovi designer come Westbrook per appropriarsi dei clienti, concentrandosi su caratteristiche specifiche dei suoi progetti. È simile al modo in cui Pandora raggruppa i suoni simili per creare un pubblico per i musicisti.

Quando motori di raccomandazione più sofisticati attirano i browser casuali con selezioni di pagine così personalizzate, le possibilità che acquistino qualcosa triplica, afferma Matt Woolsey, vicepresidente esecutivo per il digitale presso Barneys.

Il vecchio modo di dare consigli online consiste nel mettersi al passo con il cliente: lascia che ti parli di se stesso e lo insegua, afferma Woolsey. Stiamo cercando di utilizzare i big data per anticipare il cliente.

Le tecnologie che forniscono consigli online su misura come una tuta Barneys sono software per big data come Hadoop e l'hardware su cui eseguirlo, afferma Joelle Kaufman, chief marketing officer di BloomReach, una startup con sede a Mountain View, in California, uno dei circa tre dozzine di fornitori nel settore.

Anche i dati basati sulla posizione dei telefoni cellulari possono svolgere un ruolo importante. Altre fonti di informazioni sui consumatori che hanno appena iniziato a informare i consigli di questi nuovi motori possono includere la cronologia degli acquisti dai negozi offline e la cronologia dei social media.

Una rapida panoramica del sito di Barneys illustra come funziona. Woolsey ed io siamo andati alla pagina dell'abbigliamento maschile e abbiamo cliccato sullo stesso orologio da $ 150. Poiché la mia cronologia di navigazione e acquisti limitata si è concentrata su articoli meno costosi, ho ricevuto un elenco di orologi che vanno da $ 95 a $ 250 come contro-suggerimenti nella parte inferiore dello schermo. Woolsey, che ha riconosciuto allegramente che probabilmente si veste meglio della maggior parte dei giornalisti, ha mostrato orologi che costavano tra $ 330 e $ 1.100.

A renderlo possibile sono le tecnologie di elaborazione parallela che elaborano rapidamente enormi quantità di dati, afferma Kaufman di BloomReach. I sistemi emergenti possono proporre dozzine di algoritmi diversi per scegliere la pagina successiva che il consumatore potrebbe visualizzare.

In Neiman Marcus, la tecnologia di BloomReach può cambiare i tipi di abbigliamento che appaiono sulla pagina dell'abbigliamento femminile dopo pochi clic. Dopo che Kaufman ha cliccato su tre maglioni, una scheda per le scarpe Jimmy Choo è scomparsa, sostituita da un passaggio per i maglioni in vendita.

Questo è l'apprendimento automatico istantaneo, dice. Tutto è una raccomandazione.

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