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Predictive commerce: come il modello distributivo determina il successo dei prodotti



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Innovare nel modello distributivo è essenziale per il successo del prodotto. Il Predictive Commerce, potenziato dal Web 3.0 e AI, valorizza dati semantici per creare soluzioni personalizzate, trasformando radicalmente il mercato e la relazione con i clienti

Pubblicato il 6 dic 2024

Angelo Lazzari

Founder GruppoFind



predictive commerce (1)

La variabile cruciale per il successo di un prodotto non risiede tanto nella qualità, nel prezzo o nell’innovazione, quanto nel modello distributivo. È il “come” si decide di spingere e distribuire un prodotto che determina il suo successo nelle vendite: la distribuzione ha un peso maggiore rispetto a qualsiasi altra variabile e chi la innova stabilisce le regole del gioco.

L’evoluzione dei modelli distributivi

Negli anni ’80 si diffuse un nuovo modello distributivo: il franchising di prodotto. Questo approccio segnò il passaggio da un modello di proprietà di rete di vendita a uno di affiliazione. Uno dei pionieri in questo campo fu Zara, il cui fondatore, Amancio Ortega, è oggi tra le persone più ricche al mondo.

Con l’avvento di Internet e l’emergere dell’e-commerce negli anni 2000, il panorama distributivo cambiò nuovamente. Amazon, guidata dal suo fondatore Jeff Bezos, ha saputo sfruttare e perfezionare questo nuovo modello di vendita diretta e online, facendosi strada tra i leader del settore.

Il ruolo del web nella distribuzione

La prima fase dell’era web, conosciuta come Web 1.0, ha visto l’affermazione dei browser e l’aumento della velocità delle connessioni, facilitando così la diffusione dell’e-commerce. Successivamente, il Web 2.0 ha introdotto i social network, che hanno dato un impulso decisivo al suo successo.

Ma cosa ci riserva il futuro con il Web 3.0 e il Web 4.0, figli dello sviluppo dell’intelligenza artificiale? È evidente che l’e-commerce tradizionale sta già diventando passato. Il Web 3.0 rappresenta la decentralizzazione dello scambio di dati su Internet.

Mentre nel Web 2.0 la maggior parte delle applicazioni è controllata, infatti, da entità centralizzate, il Web 3.0 offre un ecosistema in cui gli utenti possono gestire autonomamente e direttamente gli scambi, grazie a nuove tecnologie come la blockchain.

Il cambiamento del paradigma

Negli approcci Web 1.0 e Web 2.0, la priorità era accumulare una vasta quantità di dati. L’idea era quella di analizzare e incrociare queste informazioni per offrire agli utenti beni già prodotti e soluzioni sempre più in linea con i loro gusti. In questo contesto, la quantità di dati era vista come un fattore determinante per il successo.

Con l’emergere del Web 3.0 e del Web 4.0, tuttavia, si assiste a un cambiamento radicale di paradigma: ciò che conta non è più la quantità, ma la qualità dei dati. In questi nuovi modelli, il valore digitale semantico dei dati diventa fondamentale. Ciò significa che le aziende devono concentrarsi su dati di alta qualità, pertinenti e significativi, piuttosto che su una semplice massa di informazioni.

Dalla compravendita dei dati alla loro non vendita

In questo nuovo contesto, assistiamo a un’evoluzione nei modelli di business. Le normative sulla privacy diventano sempre più rigorose, e l’interferenza degli stati, spesso giustificata dalla necessità di garantire la sicurezza, impone ulteriori restrizioni. Le aziende che riusciranno a ottenere autonomamente i propri dati e a mantenerli per uso interno si posizioneranno come leader nel futuro.

Chi non riuscirà a sviluppare un modello di business che integri questa capacità rischierà di diventare un semplice fornitore di servizi, una terzista priva di autonomia. In questo scenario, il valore dei dati non è solo una questione di quantità, ma di come e per quali scopi vengono utilizzati.

Dalla sintassi alla semantica

L’AI sta trasformando radicalmente il panorama, dando vita a una transizione dalla sintassi alla semantica. Questo significa che non basta più analizzare i dati in modo analitico; è cruciale comprenderne il significato e l’interconnessione. Ad esempio, se un bambino sente ripetutamente il termine “gatto”, imparerà a riconoscere ciò che rappresenta, proprio come l’AI apprende da dati ripetitivi.

La semantica consente di estrarre insights più profondi e di creare esperienze utente personalizzate che rispondano alle reali esigenze e desideri. Il passaggio verso il Web 4.0 richiede un ripensamento radicale nella gestione dei dati: dalla mera raccolta alla valorizzazione, dalla vendita all’utilizzo interno protetto, dalla quantità alla qualità. Le aziende dovranno evolversi per prosperare in questo nuovo ecosistema digitale, noto come web semantico.

Verso l’era del predictive-commerce

Le aziende del futuro si distingueranno per la loro capacità di costruire un ecosistema che consenta di acquisire e possedere direttamente dati ad alto valore. Questi dati, caratterizzati da un elevato contenuto semantico, saranno fondamentali per sviluppare algoritmi di intelligenza artificiale che permettano di estrarre e catalogare le informazioni preziose in essi contenute.

Grazie a questo approccio, le aziende potranno creare prodotti predittivi e personalizzati, che non solo soddisfano le esigenze immediate dei clienti, ma anticipano anche i loro bisogni futuri e gli effetti di un prodotto nel tempo, dando vita a quello che possiamo chiamare “predictive commerce”.

Un elemento chiave in questo nuovo panorama sarà la capacità di instaurare rapporti di fiducia con clienti. Questi rapporti esclusivi garantiranno un accesso privilegiato ai dati personali, che non verranno condivisi con partner esterni.

Questo modello di business non solo permetterà di ottenere margini di vendita elevati e protetti, ma sarà una barriera alla concorrenza. Infatti, i prodotti predittivi e personalizzati non sono facilmente paragonabili a quelli standardizzati e generici. Le aziende che sapranno offrire soluzioni uniche e su misura si troveranno in una posizione vantaggiosa sul mercato.

Alcuni esempi di aziende innovative

Diverse aziende incarnano già questo approccio innovativo:

  • Xaira Therapeutics: lanciata con un finanziamento di 1 miliardo di dollari, l’azienda si concentra sull’uso dell’intelligenza artificiale per la scoperta e lo sviluppo di farmaci.
  • AlgoReg: specializzata nell’analisi predittiva della risposta emotiva, questa azienda rappresenta un’innovazione nel campo della salute mentale.
  • Cognition: startup di San Francisco che ha raccolto 175 milioni di dollari in un finanziamento di serie A ed è stata valutata 2 miliardi di dollari, grazie al suo software predittivo.
  • Two Chairs: azienda di salute comportamentale con una piattaforma basata sulla psicologia predittiva per la salute mentale, che facilita la psicoterapia di persona.
  • Calm: un’applicazione globale per la salute e il benessere, progettata per aiutare gli utenti a meditare e rilassarsi.
  • Longevity AI: azienda di salute digitale aiuta gli utenti a ottimizzare il proprio stile di vita per prolungare la salute e il benessere.

Il futuro del commercio elettronico

Il futuro del commercio non sarà più dominato dall’e-commerce tradizionale, ma da modelli distributivi innovativi predittivi capaci di gestire e valorizzare i dati in modo strategico facendo uso dell’intelligenza artificiale e della comprensione semantica dei dati. Le aziende che sapranno adattarsi a queste nuove dinamiche miglioreranno la propria competitività e definiranno il mercato nei prossimi anni, contribuendo anche a un’evoluzione significativa nel modo in cui interagiamo con i beni e servizi offerti.

Naturalmente l’elemento che farà ancora e sempre la differenza sarà la persona, la relazione di fiducia con i propri clienti.

L’intelligenza artificiale calcola, quella umana ragiona. L’intelligenza artificiale ottimizza, quella umana migliora, l’intelligenza artificiale è conoscenza, quella umana è conoscenza con coscienza.

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