Che cos'è un modello di propensione nella moda?
Un modello di propensione prevede la probabilità che un cliente o un account compia un'azione specifica, come acquistare, riordinare, rispondere a una campagna o restituire un prodotto.
In breve
Un modello di propensione è un modello predittivo che stima la probabilità che un cliente compia una determinata azione. Nella moda tale azione può essere l'acquisto in una nuova categoria, un riordino, l'apertura di un'email o il reso di un articolo, e il punteggio risultante aiuta i team a decidere chi coinvolgere e come.
Come funziona in pratica?
Il modello viene addestrato su dati storici in cui l'esito è noto, ad esempio quali clienti hanno acquistato capispalla nella stagione precedente. Impara quali caratteristiche e comportamenti hanno preceduto quell'azione, come acquisti recenti, attività di navigazione, visite in negozio o frequenza degli ordini. Assegna poi ai clienti o agli account attuali una probabilità compresa tra zero e uno.
I casi d'uso tipici nella moda comprendono:
- Propensione al riordino per gli account wholesale, che indica agli agenti di vendita chi contattare per primo.
- Propensione per categoria, per individuare i clienti propensi ad acquistare calzature o accessori.
- Risposta alle campagne, per decidere chi debba ricevere una promozione o un invito a un'anteprima.
- Propensione al reso, per segnalare gli ordini che probabilmente torneranno indietro.
Perché è importante per le aziende di moda?
I budget di marketing e il tempo commerciale sono limitati. Inviare ogni offerta a tutti i clienti spreca denaro e può infastidire i clienti fedeli. I punteggi di propensione consentono attività più mirate, ad esempio invitare a un appuntamento durante la settimana delle vendite gli account più propensi ad ampliare il proprio ordine, oppure offrire l'accesso anticipato solo ai clienti con un'alta probabilità di acquisto.
Come lo sta cambiando l'IA?
Il machine learning moderno può utilizzare dati più ricchi, come sequenze di navigazione, attributi di prodotto e immagini, e aggiornare i punteggi con maggiore frequenza. I modelli linguistici possono trasformare i punteggi in spiegazioni in linguaggio semplice o in spunti di conversazione per agenti di vendita e personale di negozio.
Errori frequenti
- Puntare su persone che acquisterebbero comunque, invece che su quelle effettivamente influenzate da un'azione.
- Punteggi obsoleti non aggiornati con il comportamento recente.
- Definizioni poco chiare dell'azione obiettivo e dell'orizzonte temporale.
- Questioni di privacy e consenso nell'uso di dati personali.
Domande frequenti
Qual è la differenza tra un modello di propensione e la segmentazione dei clienti?
La segmentazione raggruppa clienti con caratteristiche simili. Un modello di propensione prevede la probabilità di un'azione specifica per ogni singolo cliente o account.
I modelli di propensione si possono usare nel wholesale B2B?
Sì. I brand possono assegnare un punteggio agli account retail in base alla probabilità che riordinino, provino nuove categorie o riducano i propri ordini, il che aiuta i team di vendita a pianificare il proprio tempo.