GiovanniLa scena delle app per lo shopping online di abbigliamento online si fa sempre più affollata e le soluzioni da adottare per rendere la shopping experience mobile più efficiente e interessante non mancano, soprattutto se si prendere spunto da altri settori come il dating, come ha fatto Hit or Miss. La app sviluppata a San Francisco prende spunto da quella che e’ l’interfaccia utente sviluppata da Tinder per fornire una similare esperienza personalizzata nel contesto dello shopping.
L’algoritmo alla base di Hit or Miss e’ la value proposition su cui l’azienda punta perché si prefigge di analizzare gli input degli swipes e dei like degli utilizzatori per fornire indicazioni dettagliate sui potenziali capi da acquistare. Evitare l’effetto sovraesposizione agli input commerciali e di marketing mantenendo un focus sulla customizzazione in chiave positiva del messaggio (positiva = evitare effetto spam).
Un limite massimo di nuovi articoli vengono offerti sulla app ogni giorno e l’offerta viene customizzata in base ai feedback che l’algoritmo Wallabi – tecnologia brevettata alla base della app – capace di calcolare il giusto matching. La startup di Skull Ninja Labs Team affina sempre di più e produce analytics sul comportamento della clientela. La tecnologia delle raccomandazioni che sta alla base di molte app social network ha da tempo fatto capolino nel mondo dell’e-commerce di fashion e abbigliamento – primi tra tutti Polivore e Poshmark – puntando a risolvere il problema dei cataloghi infiniti e della scelta del consumatore tramite word-of-mouth e collaborazione con retailer leader del settore. Il futuro del settore e-commerce sara’ sempre più la definizione di un’offerta 1-to-1 tailor-made sulle preferenze del consumatore svincolata dai limiti di catalogo e abituata alle interazioni veloci in chiave social.
Giovanni
