Oggi, Dynamic Yield by Mastercard ha presentato Shopping Muse, una soluzione avanzata basata sull’intelligenza artificiale generativa che sta rivoluzionando l’esperienza dei consumatori nella ricerca e scoperta di prodotti nei cataloghi digitali dei rivenditori.
Shopping Muse mira a ricreare l’esperienza di shopping in negozio, traducendo il linguaggio informale dei consumatori in raccomandazioni di prodotti personalizzate, comprese suggerimenti su come abbinare prodotti e accessori. Gli utenti possono sfruttare Shopping Muse per esplorare con facilità stili moderni, tendenze di moda, codici di abbigliamento e termini di ricerca non convenzionali come “cottagecore” o “formale da spiaggia”. I consigli offerti da Shopping Muse sono completamente adattati al profilo, alle intenzioni e alle preferenze uniche di ogni consumatore, basandosi sul contesto delle conversazioni nel tempo per offrire risultati perfettamente allineati anche alle richieste più particolari. Sfruttando le potenti capacità di personalizzazione di Dynamic Yield, questa soluzione unisce dati contestuali e comportamentali per generare consigli basati su parole chiave del rivenditore, segnali visivi e preferenze dei consumatori.
Raj Seshadri, Presidente Data & Services di Mastercard, ha dichiarato: “Soluzioni come Shopping Muse rappresentano il prossimo passo naturale nella rivoluzione del commercio al dettaglio e sono fondamentali per mettere nuovamente il consumatore al centro dell’esperienza di shopping”. Seshadri ha continuato a sottolineare l’importanza di utilizzare la tecnologia e il machine learning per offrire esperienze migliori sia per i marchi che per i consumatori.
Oltre a facilitare le ricerche basate su frasi, Shopping Muse è in grado di ridurre la frustrazione dei consumatori aiutandoli a trovare il prodotto perfetto anche quando non sono in grado di descriverlo con precisione. Utilizzando avanzati strumenti di riconoscimento delle immagini integrati, i rivenditori possono suggerire prodotti rilevanti in base a somiglianze visive con altri, anche in assenza di tag tecnici appropriati. Questo strumento tiene conto anche dell’affinità dei consumatori, basandosi sulla cronologia di navigazione o sugli acquisti passati, per comprendere meglio le intenzioni di acquisto future. Analizzando le preferenze dei consumatori e il contesto più ampio del comportamento collettivo, i rivenditori possono garantire che i suggerimenti siano complementari e non duplicati.
Ori Bauer, CEO di Dynamic Yield by Mastercard, ha affermato: “La personalizzazione offre alle persone le esperienze di acquisto che desiderano, e l’innovazione basata sull’intelligenza artificiale è la chiave per offrire un’esperienza di shopping online coinvolgente e su misura”. Bauer ha sottolineato l’importanza dell’intelligenza artificiale generativa in Shopping Muse, che sta contribuendo a soddisfare le aspettative dei consumatori e a rendere lo shopping più intelligente e fluido che mai.
In un’epoca di rapide evoluzioni delle tendenze e dell’apprendimento automatico avanzato, i rivenditori devono adattarsi alle mutevoli richieste e alle crescenti aspettative dei consumatori, superando le tendenze a breve termine. L’adozione di tecnologie all’avanguardia è fondamentale per raggiungere questa agilità. Attualmente, più di un quarto dei rivenditori utilizza soluzioni di intelligenza artificiale generativa, e un altro tredici percento prevede di adottarle entro il prossimo anno.
Nel 2022, Mastercard ha acquisito Dynamic Yield, riconosciuto sei volte come leader nel Gartner® Magic Quadrant™ per i motori di personalizzazione, al fine di potenziare la sua suite di servizi di coinvolgimento e fidelizzazione dei consumatori. Questo aiuterà i marchi a offrire esperienze più efficaci e affidabili su tutti i canali. Mastercard mette inoltre un’enfasi significativa sulla protezione della privacy dei dati in tutti i suoi prodotti e servizi, adottando un approccio basato su Privacy by Design e rispettando rigorosamente i principi e gli standard di intelligenza artificiale efficaci e responsabili.