Come usa Nordstrom l'IA per personalizzazione, ricerca e stylist
L'app rinnovata di Nordstrom unisce l'IA generativa ai contenuti degli stylist, impara dal comportamento dei clienti e mantiene un canale diretto verso gli stylist in carne e ossa. Che cosa ha annunciato il retailer, e che cosa no.
IN SINTESI Sintesi della redazione
- Nel novembre 2024 Nordstrom ha rinnovato la propria app di shopping con IA generativa, una ricerca migliorata, raccomandazioni personalizzate e una maggiore attenzione al programma fedeltà.
- Secondo Retail Dive e Chief Marketer, i contenuti su trend e styling dell'app combinano l'esperienza degli stylist di Nordstrom con l'IA generativa.
- Una funzione chiamata Style Swipes raccomanda prodotti in base alle abitudini e alle preferenze del cliente, e Nordstrom afferma che le raccomandazioni migliorano man mano che i clienti interagiscono con l'app.
- Nordstrom ha mantenuto il servizio umano nel percorso digitale: dall'app i clienti possono richiedere un look personalizzato a uno stylist o prenotare una consulenza di stile in negozio.
- Nordstrom non ha pubblicato dati su conversione, ricavi o engagement relativi a queste funzionalità di IA, per cui il loro impatto commerciale non è verificato pubblicamente.
Nordstrom usa l'IA soprattutto nella propria app di shopping, dove l'IA generativa aiuta a produrre contenuti su trend e styling insieme agli stylist, le raccomandazioni personalizzate imparano dal comportamento di ciascun cliente e la ricerca è stata ricostruita per essere più rapida e precisa. Gli stylist in carne e ossa restano a portata di tocco. Il retailer ha descritto pubblicamente queste funzionalità, ma non ha diffuso dati sulle loro prestazioni.
Quali funzionalità di IA ha aggiunto Nordstrom alla sua app?
Secondo Retail Dive, nel novembre 2024 Nordstrom ha presentato un'app mobile rinnovata come fulcro della propria strategia per le festività. Chief Marketer, citando il comunicato stampa di Nordstrom, ha riferito che il restyling ha aggiunto più contenuti editoriali creati con l'IA generativa, una ricerca e una personalizzazione migliori e un ruolo più ampio per il programma fedeltà, con l'obiettivo di rendere lo shopping più stimolante e più personale.
| Funzionalità | Che cosa fa | Ruolo dell'IA | Ruolo delle persone |
|---|---|---|---|
| Contenuti su trend e styling | Propone trend e idee di outfit | L'IA generativa aiuta a creare i contenuti | Gli stylist apportano la loro esperienza |
| Style Swipes | Raccomanda prodotti in base ad abitudini e preferenze del cliente | Impara dalle interazioni | Il cliente segnala ciò che gli piace e ciò che non gli piace |
| Ricerca | Risultati più rapidi e accurati; filtri per taglia, colore, prezzo o materiale | Tecnologia di ricerca migliorata | Nessuno descritto |
| Programma fedeltà in homepage | Mostra i punti e monitora i premi in tempo reale | Non descritto come IA | Nessuno descritto |
| Raccomandazioni personalizzate | Migliorano man mano che i clienti usano l'app | Funzionalità di apprendimento potenziate | Nessuno descritto |
| Accesso agli stylist | Richiedere un look personalizzato o prenotare una visita in negozio | Non descritto come IA | Stylist di Nordstrom |
Come combina Nordstrom stylist e IA generativa?
L'approccio di Nordstrom unisce le due componenti anziché sostituire l'una con l'altra. Retail Dive ha riferito che i report sui trend dell'app combinano l'esperienza degli stylist di Nordstrom con l'IA per far emergere i trend rilevanti, e Chief Marketer ha descritto una sezione chiamata Discover the Trend che attinge a contenuti di stylist e IA generativa.
Questo conta per un department store il cui brand è da sempre associato al servizio. L'IA generativa riduce il costo di produrre un flusso costante di contenuti editoriali su molte categorie, mentre il coinvolgimento degli stylist mantiene quei contenuti ancorati al punto di vista del retailer sulla moda. Inoltre riduce un rischio noto dei contenuti generativi, ovvero risultati generici o imprecisi, mantenendo gli esperti nel processo.
Come personalizza Nordstrom le raccomandazioni?
Sono stati descritti due meccanismi. Style Swipes raccomanda prodotti in base alle abitudini e alle preferenze del cliente, il che fa pensare a un'interfaccia semplice per raccogliere feedback espliciti. E il comunicato stampa di Nordstrom, citato da Chief Marketer, afferma che più i clienti interagiscono con l'app, più questa impara a conoscerli, producendo nel tempo raccomandazioni più personalizzate grazie a funzionalità di apprendimento potenziate.
Una personalizzazione di questo tipo dipende da diversi input di dati, la maggior parte dei quali è già in possesso di un grande retailer omnicanale:
- Storico di navigazione e acquisti su app, web e, dove collegati, negozi.
- Segnali espliciti di preferenza, come swipe, articoli salvati e scelte di taglia.
- Dati del programma fedeltà, che Nordstrom ora mostra in evidenza nella homepage dell'app.
- Attributi di prodotto ben strutturati, così che le raccomandazioni corrispondano per stile, vestibilità e materiale e non solo per categoria.
Come ha migliorato Nordstrom la ricerca?
Secondo Chief Marketer, Nordstrom afferma che la ricerca nell'app rinnovata è più rapida e accurata. I clienti possono aggiungere nella casella di ricerca una taglia, un colore, un prezzo o un materiale per affinare i risultati. Per i retailer di moda, una ricerca di questo tipo, sensibile agli attributi, è spesso un risultato più rapido da ottenere rispetto alle interfacce conversazionali, perché affronta il motivo più comune di abbandono di una ricerca: risultati che ignorano ciò che il cliente ha effettivamente digitato.
La qualità della ricerca dipende anche dal catalogo che c'è dietro. Un retailer multibrand riceve dati di prodotto da molti fornitori, spesso con denominazioni incoerenti per colori, materiali e vestibilità. I filtri per taglia, colore, prezzo o materiale funzionano solo se questi attributi sono registrati in modo coerente, per cui gran parte del lavoro per migliorare la ricerca riguarda di solito la gestione dei dati di prodotto più che l'algoritmo di ricerca in sé. Chief Marketer ha inoltre rilevato che nel 2024 Nordstrom aveva lanciato un marketplace con 300 nuovi brand, il che amplia sia l'offerta sia la necessità di informazioni di prodotto coerenti.
Dove si collocano gli stylist in carne e ossa in un percorso digitale?
Retail Dive ha riferito che i clienti possono richiedere un look personalizzato a uno stylist o prenotare una visita in negozio direttamente dall'app. È il lato clienteling del caso: l'IA gestisce su larga scala la scoperta dei prodotti e le raccomandazioni di routine, mentre l'app indirizza alle persone le richieste complesse o ad alta intenzione d'acquisto.
Nordstrom sembra esplorare un ulteriore passo. Una sessione inserita nel catalogo dell'evento Google Cloud Next 2026 descriveva l'uso da parte di Nordstrom di Gemini Enterprise for Customer Experience per sviluppare un agente di shopping, presentato come uno stylist IA che usa l'IA multimodale per comprendere lo stile e le intenzioni del cliente. La scheda risultava però annullata, e Nordstrom non ha pubblicato dettagli su un simile agente: va quindi letto come una direzione di marcia e non come un lancio confermato.
Che cosa possono imparare da Nordstrom gli altri retailer?
Il caso offre un modello pratico per department store e retailer multibrand:
- Usare l'IA generativa per scalare i contenuti editoriali, ma lasciare agli stylist la responsabilità del punto di vista.
- Raccogliere segnali espliciti di preferenza (come gli swipe) insieme ai dati comportamentali, per rendere la personalizzazione più accurata e più trasparente.
- Sistemare la ricerca basata sugli attributi prima di investire in funzionalità conversazionali.
- Mantenere un canale visibile verso il servizio umano, così che l'IA rafforzi la promessa di servizio anziché sostituirla.
- Definire le metriche di successo prima del lancio e comunicarle, perché sono i risultati pubblicati a distinguere un'implementazione da un elenco di funzionalità.
I limiti sono quelli di qualsiasi programma di personalizzazione: dipende dal consenso dei clienti e dalla qualità dei dati, può restringere ciò che i clienti vedono se le raccomandazioni sono calibrate in modo eccessivo, e il suo valore è difficile da giudicare dall'esterno senza risultati dichiarati.
Domande frequenti
Come usa Nordstrom l'IA?
Nordstrom usa l'IA generativa nella propria app per creare, insieme ai suoi stylist, contenuti su trend e styling, offre raccomandazioni personalizzate tramite funzionalità come Style Swipes e ha migliorato la ricerca nell'app. Queste funzionalità sono state introdotte con il rinnovo dell'app nel novembre 2024.
Che cos'è Style Swipes di Nordstrom?
Style Swipes è una funzionalità dell'app di Nordstrom che raccomanda prodotti in base alle abitudini e alle preferenze del cliente. Nordstrom afferma che le raccomandazioni migliorano man mano che i clienti interagiscono con l'app.
Si può ancora parlare con uno stylist nell'app di Nordstrom?
Sì. Secondo Retail Dive, i clienti possono richiedere un look personalizzato a uno stylist o prenotare una consulenza di stile in negozio direttamente dall'app.
Nordstrom ha pubblicato risultati sulle sue funzionalità di IA?
Non negli articoli esaminati. I resoconti sul rinnovo dell'app descrivevano le funzionalità, ma non fornivano dati su conversione, vendite o engagement attribuibili all'IA.
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