Tutto nasce con il primo lockdown. Un’azienda come Benetton, come tante altre nel campo del fashion retail, si è trovata dall’oggi al domani con i negozi chiusi (circa 4mila in tutto il mondo) e una parte consistente del business bloccata. È stato in questa contingenza che il gruppo ha deciso di spingere sulla digitalizzazione della shopping experience, a partire da un data lake di marketing, costruito con l’obiettivo di comprendere meglio i propri clienti e le loro preferenze.

Portata a compimento questa prima esperienza, Benetton ha messo a punto una strategia commerciale più spiccatamente omnichannel, mantenuta anche dopo la riapertura dei punti vendita. All’inizio del 2022, il gruppo ha pensato di iniziare a utilizzare le informazioni acquisite per migliorare gli strumenti di raccomandazione per i clienti online: “"Avevamo la necessità di servirci di un sistema che utilizzasse l'intelligenza artificiale per comprendere meglio le esigenze dei nostri clienti e ci consentisse di attivare una comunicazione personalizzata", spiega Antonio Patrissi, chief digital officer di Benetton Group.

L’azienda disponeva già di una soluzione di gestione dei contenuti integrata con un sistema di raccomandazioni, ma l’idea era di poter sfruttare strumenti di analytics e di intelligenza artificiale all'avanguardia per acquisire informazioni dettagliate sui modelli di acquisto, sulle performance dei negozi in un ambiente multicanale e su come localizzare le raccomandazioni per una base clienti globale.

antonio Patrissi, chief digital officer di Benetton Group

Il progetto è partito adottando un approccio multi-sito e raggruppando i diversi paesi per gruppi linguistici. Sono stati recuperati da 90 a 120 giorni di dati per ogni nazione per realizzare la base di conoscenza necessaria per generare il sistema di raccomandazioni in tempo reale. In tutte queste fasi di innovazione, Google ha fornito gli strumenti tecnologici, dal cloud come infrastruttura a Recommendations Ai come tecnologia per la comunicazione con gli utenti tramite canali digitali.

Superata la fase di test, il gruppo ha lanciato la sua nuova soluzione nel giro di tre mesi, effettuando il training dei propri modelli per fornire raccomandazioni in diverse sezioni del Web inserite in contesti specifici, come "Acquistati insieme di frequente" nelle pagine di dettaglio prodotti o "Consigliato per te" e "Altri prodotti che potrebbero piacerti" nella pagina di checkout: “Abbiamo realizzato un sistema di raccomandazioni che ci aiuta a personalizzare la shopping experience dei nostri clienti", descrive Patrissi. "Esso si adatta dinamicamente in tempo reale, aumentando l’engagement e le vendite".

Benetton Group ha anche intrapreso una riprogettazione della propria user experience, facendo leva sull'analisi delle preferenze dei clienti e integrando il nuovo sistema di raccomandazioni. "Volevamo indirizzare i clienti sul panel delle raccomandazioni, aumentare il tempo di permanenza sul sito e ridurre l'attrito nel funnel di vendita", aggiunge Patrissi. Dopo questa fase, l'azienda ha scoperto che gli utenti che avevano cliccato sul panel delle raccomandazioni avevano un tasso di conversione sei volte superiore a quello degli utenti che non lo avevano fatto. Le vendite relative a questa esperienza d’acquisto sono aumentate in media del 7% rispetto a quelle non effettuate tramite gli strumenti di raccomandazioni.

Dopo aver lanciato la nuova user experience, compreso il rilascio dei panel di raccomandazioni Ai nei cinque mercati principali, Benetton Group sta ora valutando di estenderla al resto dei propri domini. Il gruppo si sta anche adoperando per migliorare il proprio sistema di raccomandazioni aggiungendo funzionalità automatizzate per ottenere un engagement degli acquirenti ancora più elevato.