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Motore Retail Basato sull'IA

Una crescita di 3 volte nei checkout dei clienti grazie alla iper-personalizzazione, alle raccomandazioni predittive e ai percorsi di acquisto intelligenti.

Settore
E-commerce e Retail Tech, Piattaforme SaaS Enterprise
Sede
Regno Unito
Motore Retail Basato sull'IA

La Sfida

Un brand retail internazionale soffriva di tassi di conversione digitale bassi e di un alto tasso di abbandono del carrello. I tradizionali motori di raccomandazione basati su regole non riuscivano a fornire suggerimenti contestuali e personalizzati a una clientela demograficamente diversificata — generando esperienze generiche che non spingevano all'acquisto.

La Nostra Soluzione

Abbiamo costruito e integrato un motore di raccomandazione predittivo basato sull'IA con TensorFlow. Il sistema analizza l'intento di ricerca dell'utente, la cronologia degli acquisti e il comportamento di navigazione in tempo reale per presentare elenchi di prodotti iper-personalizzati. Prompt di sconto automatici al checkout vengono attivati nei momenti chiave di abbandono per recuperare le transazioni a rischio.

I Risultati

I checkout dei clienti sono aumentati di 3 volte nei quattro mesi successivi al lancio. L'abbandono del carrello è calato del 35% e il Valore Medio dell'Ordine (AOV) ha registrato un incremento sostanziale su tutti i canali digitali — garantendo un ROI misurabile già nel primo trimestre di deployment.

Stack e Competenze

ReactPython (FastAPI)TensorFlowPostgreSQLDocker
Eravamo bloccati in un plateau di conversioni da quasi due anni. Il motore di personalizzazione basato sull'IA di Cyberbeak ha sfondato quel tetto completamente — i checkout sono triplicati e il tasso di abbandono del carrello è calato del 35% nel primo trimestre. Il ROI ha ripagato l'intero progetto in sei settimane dal lancio.
R
Rachel Harmon
Head of Digital Commerce, StyleForward UK

Domande Frequenti

Perché il motore di raccomandazione prodotti esistente non riusciva a convertire i clienti?
Il motore basato su regole esistente forniva suggerimenti di prodotto generici e non contestuali, ignorando il comportamento del singolo cliente, la cronologia degli acquisti e l'intento di navigazione in tempo reale. Ciò portava a tassi persistentemente elevati di abbandono del carrello e a un tasso di conversione stagnante su tutti i canali digitali.
Quale tecnologia IA alimenta il motore di raccomandazione realizzato da Cyberbeak?
Il motore di raccomandazione è costruito su TensorFlow e analizza l'intento di ricerca dell'utente, la cronologia degli acquisti e il comportamento di navigazione in tempo reale per presentare elenchi di prodotti iper-personalizzati. Prompt di sconto automatici vengono attivati nei momenti chiave di abbandono del carrello per recuperare le transazioni a rischio in tempo reale.
Quanto velocemente sono migliorati i checkout dopo il lancio del motore IA?
I checkout dei clienti sono aumentati di 3 volte nei primi quattro mesi dal lancio. L'abbandono del carrello è calato del 35% nello stesso periodo, con un Valore Medio dell'Ordine (AOV) in netto miglioramento su tutti i canali digitali.
In quanto tempo questo progetto retail con IA ha generato un ROI?
Il cliente ha recuperato l'intero investimento del progetto in sei settimane dal lancio, grazie all'immediato aumento di 3 volte dei checkout completati e alla riduzione del 35% dell'abbandono del carrello — rendendolo uno degli impegni di commercio digitale con il payback più rapido mai registrato.
Cyberbeak può integrare la personalizzazione basata sull'IA in una piattaforma e-commerce esistente?
Sì — Cyberbeak realizza livelli di raccomandazione e personalizzazione IA che si integrano con le piattaforme di commercio esistenti tramite API, senza richiedere una ricostruzione completa della piattaforma. Sviluppiamo sistemi utilizzando Python, FastAPI e TensorFlow, su misura per il catalogo prodotti e i dati comportamentali dei clienti.