Nel retail fashion, la Product Listing Page (PLP) gioca un ruolo cruciale nell’influenzare la scoperta dei prodotti e le decisioni di acquisto. Tuttavia, una PLP statica non è in grado di adattarsi alle preferenze degli utenti, alle differenze regionali e alle variazioni di stock.

Questo progetto nasce per rendere l’ordinamento dei prodotti dinamico, personalizzato e guidato dai dati, migliorando l’esperienza utente e i risultati di business.

Il cliente si trovava ad affrontare diverse limitazioni legate alla gestione tradizionale delle PLP:

  • Una PLP statica incapace di sfruttare le performance di vendita specifiche per regione
  • Scarsa visibilità su quali attributi di prodotto e comportamenti utente influenzassero click e conversioni
  • Ordinamento manuale dei prodotti non allineato ai dati di performance né alla disponibilità di stock locale
  • Impossibilità di personalizzare il ranking dei prodotti in base al contesto geografico o comportamentale

Queste criticità riducevano l’efficacia complessiva delle pagine di listing.

BitBang ha sviluppato una soluzione di ottimizzazione AI based delle Product Listing Page, basata sull’analisi dei dati di Digital Analytics.

La soluzione prevede:

  • Analisi dei percorsi di navigazione da PLP a PDP per identificare quali attributi di prodotto guidano click through e conversioni
  • Integrazione di variabili contestuali come dispositivo, browser e comportamento dell’utente
  • Sviluppo di un modello di scoring per quantificare l’importanza relativa di ciascun attributo
  • Generazione periodica di liste SKU ottimizzate per regione, che tengono conto anche della disponibilità di stock locale

Il risultato è un ordinamento dei prodotti dinamico, coerente con le performance reali e sempre aggiornabile.

  • Miglioramento della visibilità dei prodotti nelle PLP
  • Incremento delle conversioni grazie a un ordinamento data driven
  • Prodotti ordinati per massimizzare le conversioni a livello regionale
  • Riduzione delle frizioni legate alla promozione di prodotti non disponibili
  • Allineamento continuo tra comportamento utente, performance e merchandising
  • Processo scalabile e facilmente aggiornabile nel tempo