Gli scanner facciali basati sull’intelligenza artificiale possono contribuire ad aumentare le conversioni nell’e-commerce beauty riducendo gli ostacoli tra le caratteristiche cosmetiche visibili del cliente e i prodotti più pertinenti. Invece di lasciare che il cliente si orienti da solo in un vasto assortimento di prodotti per la cura della pelle, l’analisi del viso può offrire un punto di partenza personalizzato e collegare le caratteristiche cosmetiche supportate ai prodotti presenti nel catalogo del rivenditore.
Il valore commerciale non deriva dalla scansione in sé, ma da ciò che accade dopo: completare l’esperienza, comprendere i risultati, scoprire prodotti pertinenti e proseguire verso l’acquisto. L’effettivo impatto sulle conversioni dipende dall’implementazione e deve essere misurato, non dato per scontato.
Punti chiave
- L’analisi del viso con IA può ridurre l’incertezza durante la ricerca dei prodotti per la cura della pelle.
- La conversione dovrebbe essere valutata considerando l’intero percorso, dall’accesso al Face Scanner fino alle successive azioni di acquisto.
- Un numero elevato di scansioni non significa necessariamente che l’esperienza contribuisca alle vendite.
- I percorsi di conversione più efficaci riducono al minimo gli ostacoli tra analisi, raccomandazioni e pagine prodotto.
- Il posizionamento del Face Scanner dovrebbe essere testato nei momenti in cui i clienti hanno realmente bisogno di aiuto nella scelta dei prodotti.
- Skinive mette a disposizione nel pannello di controllo statistiche su scansioni, utenti, clic sui prodotti e conversioni di vendita.
- Ulteriori metriche di e-commerce, come l’aggiunta al carrello, dipendono dagli strumenti di analisi utilizzati dal rivenditore.
- L’eventuale aumento delle conversioni dovrebbe essere verificato attraverso i dati del rivenditore e, quando possibile, mediante test controllati.
Perché aumentare le conversioni nell’e-commerce beauty è difficile?
L’e-commerce beauty combina assortimenti molto ampi con decisioni di acquisto estremamente personali.
Un cliente può trovarsi davanti a decine o centinaia di detergenti, sieri, creme idratanti e trattamenti specifici senza sapere da dove cominciare.
La ricerca funziona bene quando il cliente sa già cosa desidera.
I filtri aiutano a restringere la scelta in base a caratteristiche come categoria, marchio o prezzo.
I prodotti più venduti mostrano ciò che acquistano altri clienti.
Ma nessuno di questi strumenti risponde necessariamente a una domanda più personale:
Quale parte di questo assortimento è davvero pertinente per me?
Uno scanner facciale con IA offre un altro modo per accedere al catalogo.
Invece di partire dall’assortimento, il percorso può iniziare dalle caratteristiche cosmetiche visibili supportate e proseguire verso la scoperta di prodotti pertinenti.
È proprio questo cambiamento del punto di partenza che permette alla tecnologia Face Scanner di contribuire potenzialmente alla conversione.
In che modo uno scanner facciale con IA può influire sulle conversioni dell’e-commerce?
Un Face Scanner non genera automaticamente conversioni.
Può però contribuire a ridurre diversi ostacoli che si presentano prima dell’acquisto.
| Ostacolo alla conversione | Ruolo del Face Scanner | Cosa valutare |
|---|---|---|
| Il cliente non sa da dove iniziare | Crea un punto di partenza personalizzato per la scoperta dei prodotti | Accesso e avvio dell’esperienza |
| Un vasto assortimento rende difficile la scelta | Restringe il percorso di scoperta dei prodotti | Interazione con le raccomandazioni |
| Il cliente non è sicuro delle caratteristiche visibili della propria pelle | Aggiunge informazioni visive ottenute con l’IA | Interazione con i risultati |
| Le raccomandazioni sembrano generiche | Collega le caratteristiche supportate a prodotti pertinenti | Clic sui prodotti |
| L’analisi diventa un punto morto | Crea un percorso verso la scoperta dei prodotti | Proseguimento verso le pagine prodotto |
| L’impatto commerciale non è chiaro | Collega l’utilizzo dello scanner alle successive azioni misurabili | Conversioni di vendita e dati del rivenditore |
Il punto fondamentale è che la conversione avviene attraverso una sequenza di passaggi.
Migliorare una fase introducendo però nuovi ostacoli in un’altra può limitare l’effetto complessivo.
Il funnel di conversione del Face Scanner
Il modo più utile per valutare un Face Scanner nell’e-commerce è considerarlo come un funnel:
Accesso → Avvio → Acquisizione delle immagini → Risultati → Raccomandazioni → Scoperta dei prodotti → Azione commerciale
Accesso
Il cliente deve innanzitutto notare il Face Scanner e capire perché potrebbe essere utile.
Un punto di accesso poco chiaro o poco convincente può impedire l’avvio del percorso personalizzato.
Avvio
Il cliente decide di iniziare.
A questo punto, il valore dell’esperienza dovrebbe essere già sufficientemente chiaro da giustificare l’interazione aggiuntiva.
Acquisizione delle immagini
Con Skinive Face Scanner, il cliente acquisisce immagini del viso frontali, laterali sinistre e laterali destre.
Gli ostacoli durante questa fase sono importanti: chi abbandona qui non arriverà alla scoperta personalizzata dei prodotti.
Risultati
Le caratteristiche cosmetiche visibili supportate devono essere presentate con un linguaggio chiaro e orientato alla cosmetica.
L’obiettivo non è sovraccaricare il cliente di informazioni, ma creare un contesto utile per la decisione successiva.
Raccomandazioni
L’esperienza collega le informazioni cosmetiche pertinenti ai prodotti presenti nell’assortimento del rivenditore.
Scoperta dei prodotti
Il cliente prosegue verso le informazioni sui prodotti e le successive azioni di acquisto.
Risultato commerciale
Il rivenditore valuta ciò che accade dopo il percorso personalizzato utilizzando le statistiche di Skinive insieme, quando necessario, ai propri strumenti di analisi dell’e-commerce.
Questo funnel offre un quadro molto più utile per l’ottimizzazione del tasso di conversione rispetto al semplice conteggio delle scansioni completate.
Ridurre l’eccesso di scelta prima di cercare di aumentare le conversioni
Una delle opportunità più evidenti offerte dalla personalizzazione tramite Face Scanner consiste nel ridurre il numero di opzioni tra cui il cliente deve scegliere.
Un vasto assortimento offre maggiore scelta, ma comporta anche più decisioni.
Il cliente potrebbe dover stabilire:
- quale caratteristica visibile della pelle sia più importante;
- quale categoria sia pertinente;
- quali prodotti della categoria meritino attenzione;
- quale pagina prodotto visitare successivamente.
Skinive Face Scanner può analizzare diverse caratteristiche cosmetiche visibili supportate, tra cui linee sottili e rughe, pori, punti neri, punti bianchi, imperfezioni associate all’acne, macchie scure, pigmentazione, rossori e grana della pelle non uniforme.
Queste informazioni possono rappresentare un punto di partenza per restringere la ricerca dei prodotti.
L’obiettivo non è nascondere il resto dell’assortimento.
È aiutare il cliente a passare da:
«Non so da dove cominciare»
a:
«Questi sono i prodotti più pertinenti da valutare adesso».
Per approfondire l’utilizzo del Face Scanner nei negozi online, consulta AI Face Scanner for E-Commerce: How to Personalize Skincare Shopping.
Rendere comprensibile il motivo della raccomandazione
La personalizzazione perde parte della sua utilità quando il cliente non capisce perché un determinato prodotto gli è stato consigliato.
Una dicitura generica come “Consigliato per te” fornisce poco contesto.
Un percorso più efficace mantiene una continuità chiara:
Caratteristica cosmetica visibile → Prodotto pertinente → Azione successiva chiara
L’esperienza dovrebbe aiutare il cliente a comprendere il collegamento tra l’analisi e il prodotto proposto.
Non serve una spiegazione lunga.
L’obiettivo è semplicemente evitare che la raccomandazione sembri casuale.
Un risultato orientato alla conversione dovrebbe:
- utilizzare un linguaggio cosmetico facilmente comprensibile;
- mantenere limitata e mirata la selezione dei prodotti;
- spiegare chiaramente la pertinenza dei prodotti;
- offrire un percorso evidente verso la scoperta dei prodotti;
- evitare passaggi inutili tra la raccomandazione e la pagina prodotto.
Accorciare il percorso tra personalizzazione e acquisto
Un risultato personalizzato diventa meno utile dal punto di vista commerciale se il cliente deve ricominciare da capo la ricerca dei prodotti.
Una volta individuati i prodotti pertinenti, il passo successivo dovrebbe essere immediatamente comprensibile.
Skinive Face Scanner può utilizzare il catalogo esistente di un marchio cosmetico o di un rivenditore.
Le informazioni minime sui prodotti comprendono:
- nome del prodotto;
- descrizione;
- ingredienti;
- prezzo;
- URL della pagina prodotto.
I dati possono essere forniti tramite CSV o XML e la sincronizzazione del catalogo è illimitata.
Dal punto di vista della conversione, l’URL della pagina prodotto è particolarmente importante.
Permette infatti al percorso personalizzato di proseguire direttamente nell’ambiente di e-commerce del rivenditore, anziché terminare con l’analisi.
La logica più approfondita relativa al catalogo e all’abbinamento dei prodotti è trattata nelle risorse AI Skincare Recommendations: From Face Analysis to the Right Products e AI Product Recommendation Engine for Beauty and Skincare Brands.
Dove posizionare il Face Scanner in un sito e-commerce?
Il posizionamento dovrebbe riflettere l’intenzione del cliente.
La posizione più visibile non è necessariamente quella più efficace.
Un Face Scanner può essere particolarmente utile nei momenti in cui il cliente sta già cercando di decidere cosa acquistare.
| Punto di contatto e-commerce | Perché testarlo | Domanda principale |
|---|---|---|
| Homepage | Introduce presto la scoperta personalizzata | I visitatori interagiscono con il punto di accesso? |
| Categoria cura della pelle | Aiuta quando il cliente si trova davanti a un vasto assortimento | La personalizzazione riduce le difficoltà di scelta? |
| Pagina dedicata al Face Scanner | Offre spazio per spiegare l’esperienza | I visitatori interessati iniziano e completano l’analisi? |
| Pagina prodotto | Offre un percorso di scoperta aggiuntivo durante la valutazione di un prodotto | I clienti proseguono verso la scoperta personalizzata? |
| Percorso di raccomandazione personalizzato | Mantiene l’analisi vicina ai prodotti | Gli utenti interagiscono con i prodotti consigliati? |
I rivenditori dovrebbero testare le diverse posizioni invece di presumere quale funzionerà meglio.
Una pagina di categoria potrebbe avere meno traffico rispetto alla homepage, ma attirare utenti con una maggiore intenzione di scegliere un prodotto.
La metrica rilevante non è quindi soltanto la visibilità. Bisogna capire se il posizionamento aiuta i clienti interessati a proseguire verso la fase successiva del funnel.
Ottimizzare l’accesso al Face Scanner prima dei risultati
L’ottimizzazione delle conversioni inizia prima ancora che si attivi la fotocamera.
Il cliente deve capire cosa riceverà in cambio del tempo necessario per completare l’esperienza.
Un punto di accesso efficace dovrebbe rispondere rapidamente a tre domande:
Che cos’è?
Perché dovrei utilizzarlo?
Che cosa succede dopo?
L’invito all’azione dovrebbe comunicare il vantaggio per il cliente, anziché fare affidamento esclusivamente sulla novità dell’intelligenza artificiale.
Ad esempio, il messaggio potrebbe concentrarsi sulla scoperta personalizzata dei prodotti per la cura della pelle invece di limitarsi a “Prova la nostra IA”.
La formulazione precisa dovrebbe poi essere testata sul pubblico del rivenditore.
Ridurre gli ostacoli durante l’acquisizione delle immagini
Se i clienti abbandonano durante l’acquisizione delle immagini, la qualità delle raccomandazioni diventa irrilevante.
Con Skinive Face Scanner, gli utenti acquisiscono immagini frontali, laterali sinistre e laterali destre.
La sequenza dovrebbe essere semplice da comprendere e completare.
Alcuni principi utili:
- spiegare lo scopo prima di iniziare;
- mantenere concise le istruzioni;
- indicare chiaramente l’angolazione richiesta;
- guidare il posizionamento e la qualità dell’immagine;
- mostrare l’avanzamento della procedura;
- spiegare chiaramente quando è necessario acquisire nuovamente un’immagine;
- passare direttamente a risultati utili una volta completata l’acquisizione.
L’obiettivo non è eliminare i passaggi necessari.
È eliminare l’incertezza non necessaria.
Considerare la pagina dei risultati come un passaggio, non come una destinazione
Un errore comune nella personalizzazione consiste nel considerare l’analisi stessa come il risultato finale.
Nell’e-commerce beauty, la pagina dei risultati è generalmente più utile come collegamento verso il passo successivo.
Il cliente ha già investito tempo per completare il Face Scanner.
La domanda naturale diventa:
Che cosa posso fare con questi risultati?
Un percorso orientato alla conversione dovrebbe quindi collegare le informazioni cosmetiche supportate a un’azione successiva evidente.
Potrebbe trattarsi, ad esempio, di esplorare una selezione mirata di prodotti o di proseguire verso le relative pagine prodotto.
I risultati dovrebbero fornire informazioni sufficienti a spiegare la pertinenza senza diventare un punto morto tra l’analisi e il negozio online.
Progettare le raccomandazioni per facilitare le decisioni
Un maggior numero di raccomandazioni non crea necessariamente più opportunità di conversione.
Un lungo elenco personalizzato può ricreare lo stesso eccesso di scelta che il cliente aveva prima di utilizzare il Face Scanner.
Le raccomandazioni dovrebbero invece facilitare la decisione successiva.
È quindi utile chiedersi:
- il numero di prodotti è gestibile?
- è chiaro perché quei prodotti sono pertinenti?
- il cliente può confrontare facilmente le opzioni?
- l’azione successiva è evidente?
- il cliente può tornare alla normale navigazione, se lo desidera?
È qui che la progettazione delle raccomandazioni incontra l’ottimizzazione delle conversioni.
Utilizzare ulteriori informazioni sul cliente solo quando riducono gli ostacoli
L’analisi del viso non è l’unica possibile fonte di informazioni per la personalizzazione.
Le preferenze dichiarate dal cliente o i dati comportamentali possono aggiungere un contesto utile all’interno dell’ambiente di personalizzazione del rivenditore.
Tuttavia, ogni informazione aggiuntiva richiede un’ulteriore interazione.
Dal punto di vista della conversione, ogni domanda aggiuntiva dovrebbe avere una ragione precisa.
Un principio utile è:
raccogliere ulteriori informazioni quando modificano concretamente la scelta dei prodotti.
Se una domanda non influenza ciò che il cliente vedrà successivamente, potrebbe semplicemente aggiungere un ostacolo.
L’obiettivo della conversione è quindi diverso dal raccogliere la maggiore quantità possibile di dati sul cliente.
Come misurare il funnel del Face Scanner?
La misurazione dovrebbe distinguere tra le statistiche disponibili in Skinive e quelle provenienti dagli strumenti di analisi dell’e-commerce del rivenditore.
Skinive mette a disposizione nel pannello di controllo statistiche relative a:
- scansioni;
- utenti;
- clic sui prodotti;
- conversioni di vendita.
Il rivenditore può utilizzare i propri strumenti per misurare ulteriori fasi del percorso.
| Fase del funnel | Esempio di misurazione |
|---|---|
| Accesso | Interazione con il punto di accesso al Face Scanner |
| Avvio | Avvio dell’esperienza |
| Acquisizione | Completamento e abbandono |
| Risultati | Interazione con i risultati |
| Raccomandazioni | Interazione con le raccomandazioni |
| Scoperta dei prodotti | Comportamento sulle pagine prodotto |
| Acquisto | Aggiunta al carrello, checkout e acquisto |
| Ritorno | Interazioni successive, quando misurabili |
Non tutte le metriche indicate nella tabella sono fornite da Skinive.
Le metriche diverse da scansioni, utenti, clic sui prodotti e conversioni di vendita dipendono dall’implementazione degli strumenti di analisi del rivenditore.
Mantenere chiara questa distinzione evita di attribuire al Face Scanner funzionalità di analisi che appartengono invece all’infrastruttura e-commerce del rivenditore.
Quali metriche di conversione sono più importanti?
Dipende dal punto in cui si verifica il principale problema del funnel.
Un basso tasso di avvio può indicare un posizionamento poco efficace o un messaggio poco chiaro.
Un elevato tasso di avvio accompagnato da un basso tasso di completamento può indicare difficoltà durante l’acquisizione delle immagini.
Un elevato numero di analisi completate ma pochi clic sui prodotti può indicare che i risultati o le raccomandazioni non offrono un passo successivo sufficientemente chiaro.
Molti clic sui prodotti senza successive azioni commerciali possono invece indicare un problema più avanti nel percorso di acquisto.
L’ottimizzazione dovrebbe quindi concentrarsi sugli abbandoni tra una fase e l’altra, non soltanto sui numeri assoluti.
Una domanda utile è:
In quale punto i clienti abbandonano il percorso personalizzato e quale ostacolo potrebbe causare l’interruzione?
Come verificare se il Face Scanner aumenta realmente le conversioni?
L’impatto sulle conversioni dovrebbe essere dimostrato attraverso i dati del rivenditore.
Definire l’evento di conversione
Stabilire cosa rappresenta il successo prima di iniziare il test.
Per un’implementazione potrebbe essere l’interazione con un prodotto. Per un’altra, l’acquisto completato.
Definire il funnel
Monitorare le fasi rilevanti dall’accesso al Face Scanner fino alle azioni successive.
Creare un confronto appropriato
Quando possibile, confrontare il percorso personalizzato con un’alternativa adeguata o con un gruppo di controllo.
Testare modifiche specifiche
Invece di cambiare contemporaneamente posizionamento, testi, acquisizione delle immagini e progettazione delle raccomandazioni, è preferibile isolare singole variabili significative, quando il volume di traffico lo consente.
Segmentare quando è utile
Dispositivo, mercato, fonte di traffico e tipologia di cliente possono produrre comportamenti differenti.
Lasciare al test il tempo necessario
Test troppo brevi possono essere influenzati da oscillazioni del traffico, promozioni o stagionalità.
Interpretare con cautela la correlazione
I clienti che scelgono volontariamente di utilizzare un Face Scanner potrebbero essere già diversi da quelli che non lo utilizzano.
Una conversione più elevata tra gli utenti dello scanner, da sola, non dimostra che sia stato lo scanner a causare la differenza.
Quando possibile, gli esperimenti controllati possono fornire evidenze più solide.
Che cosa dovrebbero testare i rivenditori con gli A/B test?
Non è necessario testare contemporaneamente ogni elemento dell’esperienza.
Tra gli esperimenti utili rientrano:
Posizionamento del punto di accesso
Confrontare le diverse aree del sito in cui viene introdotto il percorso personalizzato.
Proposta di valore
Verificare quanto chiaramente il punto di accesso comunica il vantaggio per il cliente.
Testo dell’invito all’azione
Confrontare diverse formulazioni dell’azione successiva.
Numero di prodotti consigliati
Valutare se una selezione più piccola o più ampia aiuta maggiormente il cliente a proseguire.
Passaggio dai risultati ai prodotti
Testare quanto direttamente l’analisi dovrebbe condurre alla scoperta dei prodotti.
Presentazione su dispositivi mobili e desktop
Il comportamento dei clienti e lo spazio disponibile sullo schermo possono variare notevolmente tra i dispositivi.
Un A/B test dovrebbe rispondere a una domanda precisa, non semplicemente generare più dati.
Evitare affermazioni non dimostrate sull’aumento delle conversioni
Le affermazioni relative alle conversioni richiedono sempre un contesto.
Un’implementazione che funziona bene per un rivenditore non dimostra che un altro otterrà lo stesso aumento.
Qualità del traffico, assortimento, forza del marchio, prezzi, merchandising, esperienza utente, dispositivi e promozioni possono influire sui risultati.
Skinive dovrebbe quindi spiegare in che modo la personalizzazione tramite Face Scanner può contribuire alla conversione e fornire strumenti per misurarne l’impatto, anziché promettere una percentuale fissa di incremento.
Un futuro caso di studio dovrebbe rendere i risultati interpretabili specificando, ad esempio:
- cosa è stato testato;
- quale pubblico è stato incluso;
- durata del test;
- metodologia di confronto;
- definizione dell’evento di conversione;
- differenze rilevanti tra le implementazioni.
Senza questo contesto, anche una percentuale apparentemente impressionante può risultare fuorviante.
Come Skinive Face Scanner supporta un percorso e-commerce misurabile
Skinive Face Scanner fornisce gli elementi necessari per collegare l’analisi cosmetica del viso alla scoperta dei prodotti.
| Funzionalità | Skinive Face Scanner |
|---|---|
| Acquisizione del viso | Immagini frontali, laterali sinistre e laterali destre |
| Analisi cosmetica | Diverse caratteristiche cosmetiche visibili supportate |
| Catalogo prodotti | CSV o XML |
| Dati minimi del catalogo | Nome, descrizione, ingredienti, prezzo, URL della pagina prodotto |
| Sincronizzazione del catalogo | Illimitata |
| Web Widget | Disponibile; l’avvio può richiedere circa cinque minuti |
| Web SDK | Disponibile |
| API | Disponibile |
| SDK nativi iOS / Android | Pianificati |
| Statistiche nel pannello di controllo | Scansioni, utenti, clic sui prodotti, conversioni di vendita |
Il Web Widget pronto all’uso permette un’implementazione più rapida sul web, mentre Web SDK e API offrono maggiore flessibilità alle aziende che desiderano creare un’esperienza più personalizzata.
Un metodo pratico per ottimizzare le conversioni con il Face Scanner
Un rivenditore di prodotti cosmetici non deve necessariamente ottimizzare l’intera esperienza in una sola volta.
Un approccio pratico può essere il seguente:
Iniziare da un punto ad alta intenzione di acquisto
Scegliere una parte del sito in cui i clienti hanno realmente bisogno di aiuto per scegliere tra diversi prodotti.
Comunicare chiaramente il vantaggio
Spiegare perché completare il Face Scanner può essere utile al cliente.
Ridurre gli ostacoli durante l’acquisizione
Rendere semplice e intuitiva la sequenza di immagini frontali, laterali sinistre e laterali destre.
Mantenere i risultati mirati
Mostrare informazioni cosmetiche utili senza aggiungere complessità non necessaria.
Collegare direttamente i risultati ai prodotti
Evitare che il cliente debba ricominciare da capo la ricerca dopo aver completato l’analisi.
Misurare gli abbandoni nel funnel
Individuare il punto in cui i clienti smettono di proseguire.
Testare una modifica significativa alla volta
Intervenire prima sul principale punto di attrito invece di riprogettare contemporaneamente l’intera esperienza.
Espandere sulla base dei risultati
Utilizzare il comportamento effettivo dei clienti per decidere se e dove estendere l’esperienza.
Il principio è semplice:
Face Scanner → Meno incertezza → Scoperta di prodotti più pertinenti → Decisione di acquisto più semplice
L’eventuale aumento misurabile delle conversioni deve poi essere verificato utilizzando i dati del rivenditore.
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