Netcomm Forum 2025: omnicanalità e fashion retail secondo visione di Mapp e Dressipi

Engage

16/04/2025

Durante il Netcomm Forum 2025, Maurizio Alberti – Senior Vice President Revenue di MAP – ci racconta l’innovativa tecnologia di Dressipi, una soluzione di intelligenza artificiale dedicata al mondo fashion retail. Si parla di come migliorare la qualità dei dati prodotto, personalizzare l’esperienza utente online e affrontare le sfide del commercio elettronico in un’era sempre più complessa e competitiva.

Categoria

🗞

Novità

Trascrizione

Visualizza la trascrizione dell'intero video

00:00Maurizio Alberti, Senior Vice President Revenue di MAP, MAP al NETCOM 2025 per parlare di Dressipi.

00:13Di cosa si tratta? Dressipi è una soluzione basata sull'intelligenza artificiale inventata,

00:21allenata e sviluppata esclusivamente per aiutare il fashion retailer e le aziende della moda a

00:28migliorare la qualità dei dati legati al prodotto con tutta una serie di benefici che impattano poi sul

00:35search merchandising piuttosto che sul percorso di conversione in sessione degli utenti grazie ad

00:43un'attenta analisi di ciò che gli utenti stanno veramente cercando, cogliere gli intenti, cosiddetti

00:50intenti di acquisto e trasformarli in raccomandazioni personalizzate per un'esperienza migliore e per

00:57portare ovviamente delle conversioni. Come sta cambiando il settore della moda nell'era digitale?

01:04Ci sono tanti cambiamenti e tante sfide soprattutto, ci sono pressioni finanziarie che stanno mettendo un

01:12po' sotto stress tutte le aziende del mondo della moda, è sempre più difficile conquistare nuovi

01:16clienti, è sempre più costoso quindi il costo di acquisizione di clienti nuovi è in crescita,

01:21la fidelizzazione è difficilissima e la vendita a prezzo pieno è un'utopia, ormai si vende molto in

01:28saldo nei momenti di black friday, di promozione. Per questo anche l'acquisizione che abbiamo fatto

01:34è finalizzata ad aiutare queste aziende a sopperire e a vincere queste sfide oggi differenziandoli.

01:43Perché? Perché studiando questo settore abbiamo capito che oggi il consumatore è cambiato, è evoluto e parla

01:51un linguaggio molto dettagliato che è tipico dell'acquisto della moda dove non si ferma più alla ricerca

01:57generica di una giacca blu ma cerca una giacca per un'occasione speciale, per un momento, per un contesto

02:03specifico. Dall'altra parte i siti dei fashion retailer non parlano ancora questo linguaggio e quindi si crea

02:10un disallineamento che rende difficile far trovare il prodotto anche quando effettivamente c'è ed è

02:17disponibile. Quindi questo è il primo use case che questa soluzione consente di realizzare, sopperire,

02:23riallineare questo gap di linguaggio. Lo use case successivo è, una volta che abbiamo consentito

02:30allo shopper di trovare il prodotto che sta cercando, cercare di convertirlo e quindi di comincerlo a

02:36comprarlo. In questo senso l'intelligenza artificiale aiuta perché riesce a captare gli

02:42intenti leggendo appunto gli attributi contestuali, non solo quelli visual, fisici di un capo, ma capire

02:50veramente che cosa sta cercando, qual è l'occasione, cercando di simulare una qualità di esperienza simile

02:58a quella che si ha nel negozio. Quindi il beneficio poi non è solo più conversioni, cercare di far

03:05tornare il cliente perché gode di un'esperienza positiva, ma anche creare questa brand experience

03:11il più coerente possibile con ciò che accade nel negozio fisico. Non c'è il dialogo classico del

03:17commesso, cerchiamo di sopperire con i metadata che capiscono cosa sta cercando il cliente, quello che noi

03:23chiamiamo the why behind the buy, quindi la vera ragione per cui un utente è su un sito

03:29fashion oggi. Il settore del commercio elettronico è sempre più competitivo, quali sono i temi che state

03:36portando più in generale qua a Netcom 2025? Unendo un po' il mondo da cui veniamo noi, noi veniamo dal

03:42mondo del marketing cloud, dei customer data, oggi portiamo un prodotto che invece si focalizza sui

03:48product data e perché abbiamo fatto questa scelta? Perché pensiamo che la sfida dell'omnicanalità

03:54non sia ancora stata vinta, l'esperienza finale del cliente non è evidentemente di alto livello,

04:00questo lo percepiamo dai risultati che non sono soddisfacenti per la maggior parte delle aziende

04:05con cui parliamo. E allora noi crediamo che unire il valore dei customer data con quello dei product data

04:12possa essere la formula vincente per costruire ed offrire una customer experience di next level

04:19e quindi di maggiore soddisfazione per il cliente oggi. Questa credo sia la nostra sfida principale

04:24e la proposizione, il posizionamento che vogliamo raccontare in questi due giorni.

04:29Grazie Maurizio, grazie a voi.

Consigliato