L’intelligenza artificiale avanzata ha fatto passi da gigante nei settori dei viaggi, automobilistico e dei servizi finanziari. La tecnologia è sfruttata nel servizio clienti attraverso i chatbot, nella gestione dell’inventario per il monitoraggio dei prodotti e per creare un’esperienza più fluida attraverso i consigli sui prodotti. Di recente, tuttavia, l’IA sta diventando la norma nel commercio al dettaglio, con le aziende di e-commerce e i rivenditori tradizionali che adottano nuove tecnologie, aprendo la strada a metodi di customer engagement più efficaci.
Un esempio di come i rivenditori stanno sfruttando l’intelligenza artificiale è la determinazione dinamica dei prezzi. Ma c’è un problema con la pratica: è una sfida, soprattutto dal punto di vista dei sistemi. I sistemi di prezzi non possono supportare il concetto di prezzi multipli per lo stesso articolo, un’opportunità persa per un impegno più efficace. La logistica e i flussi di lavoro per i prezzi dinamici semplicemente non sono supportati dai processi tradizionali a questo punto. Per questo motivo, le aziende spesso decidono su un prezzo per un articolo, anche se quel prezzo è troppo alto o basso per la maggior parte dei clienti, il che è più facile e meno complicato.
In gran parte del modo in cui i rivenditori hanno adottato il machine learning nei loro canali di servizio al cliente su vasta scala, lo sconto dinamico basato sull’intelligenza artificiale può curare i problemi dell’impegno sui prezzi dei clienti. Con una strategia di attualizzazione dinamica, i punti di prezzo non cambiano. Variare il valore di sconto del cliente può alleviare i problemi dei sistemi di back-end aumentando la percezione del cliente del valore e dei tassi di conversione. 
Ma come fanno i rivenditori a raggiungere obiettivi specifici per le loro strategie di prezzi e promozione del futuro? Le strategie dinamiche di tariffazione o attualizzazione sono fondamentalmente orientate a catturare l’importo massimo che il cliente è disposto a pagare. Tuttavia, dobbiamo comprendere quale sia tale importo al fine di attuare con precisione ogni strategia. È qui che l’IA e il machine learning svolgono un ruolo nell’impegno efficace, identificando gli sconti raccomandati che genereranno i massimi profitti.
Questo può essere fatto implementando una metodologia basata sull’intelligenza artificiale per raccomandare e modificare i valori dell’offerta in base ai livelli di coinvolgimento. Il collegamento delle risposte dei consumatori alle offerte mostra che le imprese sono disposte ad adattarsi alle esigenze dei clienti, il che finisce a beneficio di entrambe le parti. Le aziende saranno in grado di eliminare le spese inutili e i consumatori ricevono offerte più adeguate alle loro esigenze.
I clienti in genere rispondono in modo più favorevole agli sconti dinamici rispetto ai prezzi dinamici. Questo perché a tutti piace ottenere un affare, non importa quanto. In un mondo in cui i marchi promuovono offerte personalizzate per i clienti attraverso programmi di fidelizzazione basati sulla storia del coinvolgimento e sulle tecnologie di intelligenza artificiale, esiste un precedente stabilito dagli esperti di marketing che trattano i clienti in modo diseguale. Questa è la finestra di opportunità per le aziende di sfruttare in modo più efficace il coinvolgimento dei clienti e, più specificamente, gli sconti dinamici.
Quindi, come possono le aziende iniziare con una strategia di attualizzazione dinamica di successo?Un OMP fornisce le capacità e le integrazioni per creare e gestire il pool di offerte di sconto, decidere quale valore di sconto è appropriato per un determinato cliente, presentare in modo sicuro l’offerta al cliente e misurare le prestazioni dell’offerta. Con questa strategia, ogni dollaro di ogni budget promozionale lavora di più, portando valore per i rivenditori, ma soprattutto per i loro clienti.
Articolo a cura di Jonathan Treiber, co-fondatore e CEO di RevTrax
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