Il meteo influisce sulle vendite. Ogni rivenditore lo sa. Ma per la maggior parte, la probabilità che possa piovere, nevicare o nevischio il 3 marzo da qualche parte nel Midwest viene utilizzata raramente.
Venditori come Tendenze meteorologiche offrono previsioni accurate e a lungo termine da oltre 20 anni. Ma l’opportunità non è prevedere il tempo; è sapere cosa fare con i dati.
L’intelligenza artificiale potrebbe cambiare la situazione.
In che modo un rivenditore applica i dati delle tendenze meteorologiche alle decisioni quotidiane?
Sfide dell’e-commerce
L’intelligenza artificiale sta diventando la panacea per le sfide comuni dell’e-commerce, comprese quelle legate al meteo, come:
- Previsione della domanda,
- Ottimizzazione dei prezzi e dei ribassi,
- Personalizzazione,
- Esecuzione in base alle condizioni meteorologiche e promessa di consegna,
- Marketing e pubblicità attivati.
Previsione della domanda
Nel 2017, quando Boise, Idaho, ha sperimentato lo “snowmegeddon”, il rivenditore di fattoria e ranch per cui lavoravo sapeva che sarebbe arrivato. L’azienda ha sottoscritto dati di previsione meteorologica a lungo termine che avvisavano di nevicate record.
L’azienda ha aumentato gli ordini all’ingrosso di prodotti legati alla neve, ma con cautela. La leadership dell’azienda dubitava dei dati.
Erano giustamente preoccupati per il costo di un errore. Le sottovalutazioni possono portare a esaurimenti delle scorte e mancati ricavi (come è accaduto in questo caso).
Tuttavia, le sovrastime aumentano i costi di trasporto, il rischio di ribasso o il deterioramento nelle categorie deperibili.
Era difficile da pesare le potenziali perdite e benefici. Guardando indietro, l’intelligenza artificiale potrebbe aver reso questa decisione più semplice, non prevedendo la nevicata, ma chiarendo il rischio.
Ottimizzazione dei prezzi
Le decisioni sui prezzi e sui ribassi sono previsioni della domanda espresse in dollari. I rivenditori stimano la velocità con cui i prodotti verranno venduti e adeguano i prezzi per preservare i margini.
Il tempo complica tali decisioni. Un commerciante online nella soleggiata Florida potrebbe abbassare i prezzi dei prodotti invernali proprio come uno a Bismarck, nel Nord Dakota, sta affrontando la prossima tempesta di neve.
Le soluzioni di prezzo basate sull’intelligenza artificiale possono aiutare i commercianti a risolvere questa discrepanza nella percezione della domanda.
Invece di mostrare a ogni cliente gli stessi prezzi, l’intelligenza artificiale può incorporare variabili locali, come modelli meteorologici regionali, probabilità di previsione e comportamento di conversione, per trovare il prezzo giusto per ciascuna regione e ciascuna previsione meteorologica.
Invece di applicare un’unica logica di ribasso, i motori di determinazione dei prezzi basati sull’intelligenza artificiale possono adattare le promozioni in base alla domanda prevista nella zona in cui si trova l’acquirente.
Personalizzazione
Gli strumenti di personalizzazione deducono le intenzioni dell’acquirente dal comportamento e dal contesto. Il meteo introduce un altro segnale potente.
Gli acquirenti che navigano durante un’ondata di freddo, un’ondata di caldo o una tempesta probabilmente hanno esigenze uniche. La domanda di beni stagionali, prodotti legati al comfort o acquisti guidati da eventi spesso cambia in risposta alle condizioni meteorologiche immediate.
Guidato dall’intelligenza artificiale motori di personalizzazione può incorporare dati meteorologici (in tempo reale o previsioni) per adattare consigli, risultati di ricerca sul sito, enfasi sulle categorie e messaggi promozionali.
Pertanto capispalla, prodotti per l’idratazione o articoli per attività indoor possono ricevere maggiore visibilità a seconda delle condizioni.
A differenza dei prezzi, le decisioni sul merchandising in genere comportano un basso rischio. Influenzano ciò che vedono gli acquirenti piuttosto che ciò a cui i commercianti si impegnano.
Aspettative di realizzazione
Il meteo influisce sulla logistica tanto quanto sulla domanda. Neve, tempeste e temperature estreme possono interrompere le reti dei corrieri, ritardare le spedizioni e rimodellare le aspettative di consegna. Tuttavia, molte piattaforme di e-commerce generano stime di consegna partendo da presupposti statici.
Questo è un problema. La maggior parte degli acquirenti si aspetta consegna veloce e talvolta reagiscono duramente, ad esempio avviando storni di addebito, quando ritardato.
I modelli di evasione ordini basati sull’intelligenza artificiale possono incorporare variabili meteorologiche, modelli di prestazione del vettore e fattori di rischio regionali nel calcolo delle finestre di arrivo previste.
Marketing innescato
Il tempo crea anche una domanda di breve durata, come quella di ombrelli in una giornata piovosa.
Un agente AI connesso a Meta Ads potrebbe farlo automaticamente attivare campagne in base alla domanda influenzata dalle condizioni meteorologiche. L’intelligenza artificiale scriverebbe testi, genererebbe immagini o video, stabilirebbe budget e persino imparerebbe dai suoi successi e fallimenti.
Vantaggio competitivo
La combinazione di intelligenza artificiale e dati meteorologici potrebbe offrire ai commercianti un vantaggio competitivo, ma separare l’hype dalla realtà richiederà dei test.
Se il clima influisce sulle vendite, l’intelligenza artificiale potrebbe prevedere tali cambiamenti e ottimizzarli.
