Generazione Z: tra il prodotto e il cliente c’è di mezzo la IA 

Una parte crescente del mercato è costituita dai giovani della Gen Z. Nati fra il 1997 e il 2012) i più ‘anziani’ di loro hanno oltre 20 anni e i loro comportamenti di acquisto sono sempre più importanti e al tempo stesso difficili da intuire. Il Sole 24 Ore ha intervistato su questo tema Roberto Liscia, presidente di Netcomm

«Uno degli aspetti più evidenti emersi dalle nostre ricerche è il vantaggio che restituisce: il modello di interazione domanda/offerta è cambiato e, dalla dimensione analogica – quella dei negozi fisici – siamo passati a Internet, dove il cliente cerca in autonomia i prodotti e compara funzionalità e prezzi. Fino ad arrivare al mondo dell’Ia, che punta a fornire soluzioni immediate ai bisogni dell’utente» ha detto Liscia

Rispetto a quelle precedenti, affezionate al contatto diretto tanto con i prodotti quanto con il venditore, la Generazione Z in particolare cerca sempre di più esperienze di acquisto ‘su misura’, che l’intelligenza artificiale agevola tramite pubblicità mirate e raccomandazioni confezionate dall’algoritmo grazie alla profilazione di gusti e preferenze. Oppure mediate da soluzioni come il machine learning e la computer vision che, soprattutto in comparti come quello della moda, possono fare la differenza. Con benefit che vanno dalla possibilità di misurare un abito o un paio di scarpe a distanza (sfruttando, ad esempio, applicazioni online come il camerino virtuale) alla riduzione del volume dei resi grazie a consigli mirati sulle taglie. commenta il quotidiano di ConfindustriaPer restare competitive, aziende e piattaforme digitali dovranno allinearsi agli input del pubblico giovane che puntano a conquistare e fidelizzare. Senza abbassare la guardia sul nodo della tutela della privacy e di una gestione trasparente dei dati personali.
Come risulta infatti dagli studi di Netcomm, la Gen Z si aspetta (e chiede) servizi sempre più innovativi, dall’assistenza clienti automatizzata fornita da chatbot e assistenti virtuali all’ottimizzazione delle esperienze d’acquisto con interfacce migliorate e processi di checkout semplificati. Fino all’uso dell’intelligenza artificiale per implementare l’analisi dei dati, prevedere le tendenze e migliorare l’offerta di stagione in stagione.