Migliorare il Retail Online con l’Engagement Predittivo

È giusto affermare che, trattandosi di un settore verticale molto ampio, l’impatto delle normative sul distanziamento sociale ha riservato alcune sorprese per il retail. Il novantacinque per cento di questo dipende infatti da clienti che visitano in quantità negozi fisici per studiare la merce in vendita e compiere acquisti non previsti. Sebbene alcuni retailer avessero già scelto il digitale come proprio veicolo di engagement principale, la maggior parte ha dovuto muoversi molto rapidamente per adattarsi alla situazione. E questa corsa ha dato vita a Customer Experience poco desiderabili.

È difficile trovare un cliente che non sia incappato in un sito web mal funzionante, consegne ritardate a causa di un errato inventario o false promesse. Sebbene pare che lo shopping nei negozi fisici stia in qualche modo provando il rimbalzo a seguito di un allentamento delle regole sul distanziamento sociale, la reazione alla pandemia ha permanentemente travasato una parte del traffico retail su un canale digitale. Di conseguenza, i commercianti devono far compiere un salto di qualità alle proprie attività per offrire un’esperienza online decente.

Una componente che appare subito ovvia per il miglioramento della Customer Experience online è quella di ricerca degli articoli in vendita. Essa può rivelarsi una delle esperienze più frustranti, che porta rapidamente a un crescita della frequenza di rimbalzo. Secondo Stack Exchange, il 50% degli acquirenti si affideranno a una casella di ricerca anziché a una selezione gerarchica per categoria; Marketing Charts sottolinea invece che i risultati irrilevanti e inaccurati sono una delle maggiori cause di frustrazione per gli utenti web. Prova a pensare a questi episodi:

• La ricerca di un “termometro orale” su una catena nazionale di farmacie restituisce una linea di cosmetici
• La ricerca di “un chiodo zincato da 5 pollici” su un grande negozio di articoli di fai da te propone oltre 100 voci che partono da chiodi da 1-1,5 pollici
• Una catena di articoli sportivi elenca pantaloni corti casual da uomo quando la ricerca era per quelli da triathlon

Ognuno di questi esempi è sufficiente per lasciare al cliente l’impressione che, come retailer, non conosci la tua stessa attività. E la ricerca all’interno del tuo sito web può dirsi conclusa.

Costruire un motore di ricerca efficace in un sito non è semplice, in primo luogo perché non è un’attività che riguarda solo l’IT, ma è multidisciplinare. Il marketing deve infatti ragionare su come i clienti chiamano gli articoli, i team di product management devono costruire con attenzione le descrizioni dei prodotti sul sito web mentre l’IT deve fare un uso costante degli strumenti di analisi per scoprire come i visitatori stanno servendosi del motore di ricerca e come questo eventualmente non si dimostra efficace.

Eliminare le Frustrazioni del Cliente Online
Solitamente, se una ricerca non funziona, il cliente proverà con altri termini di ricerca per raggiungere un risultato migliore. Lo farà per tre, quattro o cinque volte prima di arrendersi. Ecco che Genesys Predictive Engagement ti permette di lanciare una strategia in due fasi per risolvere questo problema.

Per prima cosa, l’engagement predittivo ti consente di sapere dove la persistenza arriva per i differenti clienti e quando sono destinati al rimbalzo. Secondo, prima che quella soglia di persistenza sia raggiunta, l’engagement predittivo avvisa un agente perché supporti il cliente.

Immagina che un cliente inserisca le parole chiave per un particolare stile di calzature e si accorga che chiaramente il risultato non corrisponde. Un secondo tentativo per definire lo stile è ugualmente scoraggiante. Quando il cliente comincia a compiere un terzo, e potenzialmente ultimo, tentativo frustrante, compare sul sito una finestra di chat che afferma, “Sembra che abbiamo un problema a soddisfare i tuoi criteri di ricerca. Lascia che ti aiuti.” A quel punto, entra in campo un agente in voce o chat per allineare il linguaggio dell’azienda con quello che il cliente sta usando. Questo non solo innalza i tassi di conversazione, ma migliora anche la soddisfazione del cliente.

Nel complesso, l’uso dell’engagement predittivo in questo modo:

1. Riduce il rimbalzo
2. Dimostra l’impegno verso il retail digitale
3. Offre una capacità di differenziazione

Tuttavia è importante che la schermata pop sia finalizzata ad apprendere quanto spesso una tipologia di cliente diversa, una tipologia di ricerca diversa, proseguirà nei tentativi prima di arrivare all’abbandono. Inoltre riguarda il coinvolgimento di un agente al momento giusto, ossia quando la frustrazione inizia ad aumentare. Ad esempio, in un negozio di articoli di arredamento, la ricerca di un frigorifero potrebbe essere abbandonata solo dopo appena due tentativi con restituzione di risposte inadeguate. Al contrario, la ricerca di una lampada da tavola, una lampada da lettura o una lampada da ufficio potrebbe essere ripetuta anche cinque volte.

L’engagement predittivo impara a coinvolgere dinamicamente l’agente dopo il primo tentativo fallito per un frigorifero ma potrebbe suggerire una conversazione solo dopo il terzo tentativo sulla lampada. L’uso di un agente in questi esempi può portare al massimo le probabilità che il cliente trovi gli articoli giusti con ricerche rifinite, per cui il coinvolgimento non necessario degli agenti diminuisce.

Avere una solida presenza digitale è fondamentale in un mondo post pandemia. Quindi stabilire un livello di engagement superiore a quello dei concorrenti è un fattore chiave. Dopo tutto, la concorrenza è a una sola finestra di navigazione di distanza. Una soluzione di engagement omnicanale di Genesys che fa leva sulle funzionalità di engagement predittivo per potenziare le tue prestazioni la mantiene ulteriormente lontana dai tuoi clienti.

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