Benetton, raccomandazioni personalizzate con Google

Uno stile casual ed elegante allo stesso tempo, un uso audace dei colori, una comunicazione centrata sul valore dell’inclusività che ha precorso i tempi: da decenni il marchio Benetton è sinonimo di tutto questo. Nata nel 1965 a Ponzano Veneto (Treviso) come azienda tessile, Benetton Group oggi vanta una solida presenza nel mondo, con una rete di oltre quattromila negozi di abbigliamento e accessori. Ai punti vendita tradizionali si sono affiancati, sempre di più, i canali digitali e l’azienda nel 2020 ha approfittato della pausa forzata dei lockdown per migliorare l’esperienza dei propri clienti in ottica omnicanale.

Il progetto è stato realizzato con l’aiuto di Google Cloud, i cui servizi hanno permesso di costruire un data lake di marketing per comprendere meglio i clienti e le loro preferenze. Su questa base è stata creata una nuova “esperienza omnichannel”.

In questa fase Benetton Group già utilizzava per il proprio e-commerce un sistema di raccomandazioni integrato nella piattaforma di gestione dei contenuti. Una soluzione utile, ma limitata. L’azienda desiderava personalizzare di più e meglio le raccomandazioni proposte agli utenti, sulla base di variabili come i modelli di acquisto, le performance dei negozi e il mercato geografico di riferimento.

Per ottenere un livello di personalizzazione così sofisticato servivano strumenti di analytics e di intelligenza artificiale all'avanguardia: per questo la società trevigiana si è rivolta nuovamente a Google Cloud. “Avevamo la necessità di servirci di un sistema che utilizzasse l'intelligenza artificiale per comprendere meglio le esigenze dei nostri clienti e garantire loro raccomandazioni personalizzate”, racconta Antonio Patrissi, chief digital officer di Benetton Group. "Google Cloud era l'unica piattaforma disponibile sul mercato in grado di fornirci ciò di cui avevamo bisogno".

Il progetto è stato realizzato con un approccio multi-sito e aggregando per gruppi linguistici i diversi mercati nazionali in cui Benetton è presente: sono stati, così, creati dei modelli di raccomandazione basati sulle specificità degli utenti. Più precisamente, è stato realizzato un proof-of-concept basato su tre tecnologie: il servizio Web Google Analytics, il servizio di data warehouse gestito BigQuery e Recommendations AI, un servizio gestito (conforme al Gdpr) che impiega il machine learning per produrre raccomandazioni e distribuire su più canali.

Per il proof-of-concept sono stati raccolti dati tramite Google Analytics in ciascun Paese su un arco di 90-120 giorni. Importati in Recommendations AI, questi dati hanno permesso di istruire un modello per la produzione di raccomandazioni che è stato messo alla prova, dimostrando la sua efficacia. L’azienda, quindi, nell’arco di tre mesi ha sviluppato e lanciato il nuovo sistema basato su analytics e machine learning.

I clienti ora ricevono suggerimenti di diverso tipo anche a seconda del punto in cui si trovano nel processo di acquisto (per esempio, "Acquistati insieme di frequente" nelle pagine di dettaglio prodotti e "Consigliato per te" e "Altri prodotti che potrebbero piacerti" nella pagina di checkout). “Con Google Cloud, abbiamo realizzato un sistema di raccomandazioni che ci aiuta a personalizzare la shopping experience dei nostri clienti”, sintetizza Patrissi. "Si adatta dinamicamente in tempo reale, aumentando l’engagement e le vendite".

Benetton Group ha anche progettato la user experience del suo e-commerce, facendo leva sull'analisi delle preferenze dei clienti e integrando il nuovo sistema basato su Recommendations AI. “Volevamo indirizzare i clienti sul panel delle raccomandazioni, aumentare il tempo di permanenza sul sito e ridurre l'attrito nel funnel di vendita", spiega Patrissi. Dopo una serie di test, il design dell’homepage, delle pagine dei prodotti e del carrello degli acquisti è stato modificato.

I cambiamenti di interfaccia uniti al nuovo sistema di raccomandazioni hanno dato i loro frutti. In seguito alla riprogettazione, l’azienda ha rilevato che, in caso di clic sul panel delle raccomandazioni, il tasso di conversione aumenta mediamente di sei volte rispetto a quello degli utenti che non cliccano. Le vendite effettuate attraverso una raccomandazione crescono più di quelle che non transitano da questo passaggio. "Siamo sempre stati alla ricerca di una soluzione data-driven che supportasse l'azienda nel raggiungimento di un reale valore commerciale attraverso la raccolta e l'analisi dei dati", commenta Patrissi. "Google Cloud si è rivelata la scelta perfetta".

Al momento Benetton Group ha introdotto la nuova user experience e il sistema di raccomandazioni basato su AI nei suoi cinque mercati principali, ma ne sta valutando l’estensione alle altre geografie. Inoltre sta continuando a potenziare il sistema di aggiungendo delle funzionalità automatizzate, con l’obiettivo di coinvolgere ancora di più i clienti.