Solutions · Merchandising
Merchandising ecommerce: dai dati prodotto, decisioni commerciali migliori.
Un’anagrafica prodotto contiene più di una storia. Questi agenti AI scrivono la versione che serve davvero a ogni pubblico e mettono insieme cosa va con cosa, partendo dalla conoscenza strutturata già presente nell’anagrafica, non da un brief.
Il problema
Una sola descrizione, per chiunque compri
La maggior parte dei cataloghi ha una sola versione della storia di ogni prodotto, scritta per un cliente generico che non esiste. Un acquirente tecnico vuole le specifiche e la compatibilità. Chi compra per la prima volta vuole sapere se è il prodotto giusto e cos’altro gli servirà. Chi compra per l’ufficio acquisti non vuole né l’una né l’altra cosa, e le salta entrambe.
È nel merchandising che tutto questo si paga in soldi, non in chiarezza. Il bundle che nessuno ha creato, l’outfit che nessuno ha composto, la specifica mai diventata un riquadro che un cliente legge in tre secondi: ognuno è valore dell’ordine perso, e ognuno è lavoro manuale che si fa solo per la fascia alta della gamma.
La conoscenza è già nell’anagrafica: materiali, dimensioni, compatibilità, cosa si abbina a cosa. Manca il lavoro di trasformarla in più di una presentazione, prodotto per prodotto, su un assortimento che nessuno ha il tempo di rivedere due volte.
Gli use case più comuni
I lavori sulla presentazione
Alcuni dei lavori che girano qui. Ognuno è un processo a sé, con i suoi risultati e i suoi numeri, costruito sulla conoscenza di prodotto che hai già invece che su un brief. Attivane uno, o tutti insieme.
Far crescere il valore degli ordini
La stessa anagrafica, presentata in più modi
Definisci i pubblici a cui vendi davvero, e per ognuno il testo viene scritto a partire dalla stessa anagrafica: la versione tecnica per chi confronta le specifiche, quella semplice per chi compra per la prima volta e deve sapere se il prodotto fa al caso suo, quella per l’ufficio acquisti che parte dalle condizioni e non dallo stile di vita. Ogni versione rispetta il tuo tono di voce e il tuo glossario. La stessa conoscenza decide cosa va con cosa, così bundle, outfit e kit vengono proposti dal tuo assortimento con la logica di merchandising e di margine allegata. E le specifiche che un cliente non leggerà mai come paragrafo vengono impaginate per essere lette a colpo d’occhio. Chi gestisce il merchandising rivede le proposte e approva cosa viene pubblicato.
Review queue
Approve allNothing publishes without approval
Il ciclo di feedback
Ogni correzione migliora l’esecuzione successiva
Il tuo team giudica i risultati. Un valore è giusto, oppure è sbagliato e si corregge una volta sola. Ogni giudizio cambia l’esecuzione successiva: il punteggio sul tuo campione si muove, e l’agente AI riparte da ciò che ha imparato nell’esecuzione precedente. Così la quota di valori che richiede una persona continua a scendere, misurata sul tuo catalogo e sulle tue regole, non su una media di tutti gli altri.
Come lavoriamo
In produzione sul tuo catalogo in settimane, non in mesi
Gestiamo tutte e quattro le fasi con il tuo team, sui sistemi che hai già, e ognuna si chiude con un numero concordato in anticipo.
- 01
Progettazione
Mappiamo come entrano i tuoi dati e come esce il risultato, poi concordiamo il KPI di business che l’agente AI deve migliorare.
- 02
Implementazione
Costruiamo l’agente AI e lo testiamo su un campione del tuo catalogo, concordato con te. Ogni modifica viene valutata su quel campione, così la messa a punto si basa sui numeri.
- 03
Verifica
Il lavoro è concluso quando il KPI ha raggiunto l’obiettivo sull’intero catalogo e hai visto i numeri con i tuoi occhi.
- 04
Evoluzione
Restiamo al tuo fianco. Le tue correzioni continuano a migliorare l’agente AI, il KPI resta dove ti serve e il prossimo use case parte dal contesto che questo ha già costruito.
Pensato per le grandi aziende, su un catalogo che non puoi mettere a rischio
Funziona sui sistemi che hai già
Legge PIM, ERP e DAM tramite le loro API e rimanda loro il risultato.
Niente di incerto arriva su un canale
Ogni valore viene verificato sulle tue regole, e tutto ciò che è incerto passa in revisione prima di arrivare su un canale di vendita.
I tuoi dati restano tuoi
Un ambiente di lavoro isolato, solo tuo. I tuoi dati non finiscono mai in modelli condivisi e puoi esportarli quando vuoi.
Ogni esecuzione resta registrata
Ogni valore riporta la sua fonte, l’esecuzione che l’ha prodotto e il suo punteggio, così puoi capire perché uno è sbagliato.
Questions
Cosa ci chiedono i retailer
Cosa si intende per merchandising ecommerce?
Decidere cosa mostrare, a chi e in che ordine. Le decisioni sono commerciali, ma si basano sui dati prodotto. Un bundle deve sapere cosa va con cosa. Una descrizione scritta per un certo tipo di acquirente ha bisogno di attributi da cui partire. Una pagina di categoria ha bisogno che i suoi prodotti siano davvero in quella categoria. Con dati di scarsa qualità, anche il merchandising resta limitato.
È personalizzazione?
Non nel senso del tracciamento. Non ci sono profili né cookie. Sono versioni del testo legate a pubblici che definisci tu, e si possono mostrare per segmento, per canale di vendita o per punto vendita. Stesso prodotto, storia diversa.
Dovremo gestire tre descrizioni per ogni prodotto?
No. I pubblici e le regole li gestisci tu. Le versioni vengono generate dall’anagrafica, quindi una modifica al prodotto aggiorna tutte le versioni insieme.
Come si decide un bundle?
Dal tuo assortimento e dalle tue regole di margine, con la logica di merchandising e di prezzo allegata, così chi gestisce il merchandising rivede una proposta invece di costruirla.
Più testi penalizzano la nostra SEO?
Solo se le versioni sono quasi duplicati l’una dell’altra sullo stesso URL. Sono scritte per pubblici e contesti diversi, e dove due rischiano di sovrapporsi l’URL canonico resta a una sola.
Da dove si parte?
Da una categoria e dai pubblici che conosci già, di solito i due su cui ci si scontra in una riunione di acquisto. È un punto di partenza economico per capire se i testi spostano qualcosa prima di allargare.
Di chi sono i dati?
Tuoi. Gli agenti AI imparano dalle correzioni del tuo team, e dati e correzioni restano esportabili in qualsiasi momento.