Intelligenza Artificiale nell’eCommerce: come può realmente aiutarci?

Premessa (se hai poco tempo passa direttamente al capitolo successivo!) 

Dicevamo, da Alan Turing in poi, una serie di scoperte e innovazioni hanno fatto sì che l'AI diventasse una presenza diffusa nelle nostre case e nei luoghi di lavoro, trasformando radicalmente abitudini e comportamenti. 

Ora, immagina di trovarti nel tuo negozio preferito, scorrendo gli articoli più adatti ai tuoi gusti, provandoli, abbinandoli, e poi decidendo cosa acquistare. Un'esperienza tradizionale, diresti tu, ma con una differenza fondamentale: sei comodamente seduto sul divano di casa tua e il tuo negozio preferito è completamente virtuale.
Scenari come questo, tra l’altro ormai nemmeno così tanto futuribili, stanno cambiando il nostro modo di fare shopping. Lo stesso eCommerce che vent’anni fa sembrava essere fantascienza, ad oggi può risultare vecchio e polveroso se non troviamo le più recenti tecnologie di AI a supportare i flussi di acquisto.

Una serie di considerazioni che portano tutti i merchant ad alzare l’asticella della soglia di attenzione. Shalini Kurapati, CEO di Clearbox AI, nonché ricercatrice e docente presso il Politecnico di Torino, prevede che «il mercato globale dell'AI in questo settore raggiungerà i 31,1 miliardi di dollari entro il 2028, offrendo enormi potenzialità economiche che devono essere sfruttate in modo responsabile».

Dunque, i vantaggi dell'utilizzo dell'IA nell'eCommerce sono molteplici e trasformano radicalmente il modo in cui acquistiamo e vendiamo online. Per darti un quadro più chiaro, mescoleremo esempi teorici con situazioni pratiche tratte direttamente dai nostri progetti.

L’AI nell’ecosistema Drop per l’eCommerce

Personalizzazione della customer experience  

I sistemi di raccomandazione alimentati dall'Intelligenza Artificiale sono strumenti potenti che analizzano il comportamento degli utenti, le loro preferenze e gli acquisti passati per suggerire prodotti estremamente pertinenti. Questo non solo aumenta le probabilità di conversione, ma migliora anche significativamente la soddisfazione dei clienti grazie a esperienze d'acquisto altamente personalizzate. Grazie ai dati raccolti, che vengono incrociati ed elaborati dall'AI, le aziende hanno l'opportunità di anticipare le esigenze dei loro clienti, offrendo prodotti che rispondono ai reali desideri. Inoltre, il calo dei resi è facilitato dall'uso di tecnologie come il virtual try-on, che permette ai clienti di provare i prodotti virtualmente prima dell'acquisto, riducendo così le incertezze e aumentando la fiducia nell'acquisto online.

Ottimizzazione dei processi di pricing

Consente ai rivenditori di regolare dinamicamente i prezzi in base alla domanda e all'offerta, ai dati storici e alle tendenze di mercato. Questo approccio, noto come pricing dinamico, può massimizzare i profitti e migliorare la competitività sul mercato.

Gestione dei Big Data in tempo reale

I sistemi di Intelligenza Artificiale possono analizzare i Big Data per identificare modelli e tendenze nascoste, consentendo ai merchant di prendere decisioni informate e reattive. Questo può influenzare sia la logistica e la gestione degli stock che le strategie di marketing e di fidelizzazione della clientela.

Marketing Automation

Uno dei principali vantaggi della marketing automation basata sull’AI è la possibilità di personalizzare i contenuti su diversi canali come e-mail, social media e interazioni sul sito web. Conoscere le preferenze e i comportamenti individuali del cliente aiuta questi sistemi a fornire contenuti altamente mirati, che entrano in risonanza con il pubblico, portando così a un maggiore coinvolgimento del pubblico, a maggiori tassi di conversione e all’efficacia complessiva del marketing.

Inoltre, grazie ad essa, le aziende hanno modo di utilizzare i propri budget pubblicitari in maniera più congrua, identificando i canali corretti e automatizzando al tempo stesso gli A/B test e le campagne. Ciò consente di risparmiare tempo e risorse, ma garantisce anche che gli esperti di marketing collochino i propri budget in modo più strategico.

CRM 

Il Customer Relationship Management (CRM) è uno strumento fondamentale per le aziende poiché consente di compilare i dati dei clienti in un unico posto, semplificare le comunicazioni e migliorare l’esperienza generale del cliente. Tuttavia, con l’integrazione dell’AI, il CRM si è evoluto a tal punto da cambiare completamente il modo in cui le aziende gestiscono le relazioni con i clienti.

Questa ascesa si basa sulla capacità dell’AI di elaborare grandi quantità di informazioni e tracciare modelli o addirittura creare intuizioni finora non possibili. Di conseguenza, utilizzando algoritmi di machine learning, i sistemi CRM possono eseguire automaticamente la segmentazione dei clienti, personalizzando così la comunicazione in maniera più mirata e facendo previsioni più accurate sul comportamento dei consumatori.

La capacità di fornire esperienze super personalizzate ai propri clienti è uno dei vantaggi più importanti del CRM con AI. Grazie ad esso, le campagne di marketing, i consigli sui prodotti e l'assistenza clienti possono essere personalizzati in base alla cronologia delle interazioni dei clienti, alla cronologia di navigazione e ai modelli di acquisto. Questo livello di personalizzazione favorisce una migliore soddisfazione dei clienti e ne aumenta la fidelizzazione.

CDP/SCV

L’AI sta trasformando le Customer Data Platforms (CDP) e le Single Customer Views (SCV), strumenti essenziali per le aziende che desiderano comprendere e interagire efficacemente con i loro clienti. Nelle CDP, l'AI facilita l'integrazione, la pulizia e l'arricchimento dei dati da varie fonti, contribuendo a creare una base di dati coesa e completa. Questo permette alle aziende di segmentare i clienti con grande precisione e di utilizzare l'analisi predittiva per anticipare comportamenti futuri come l'acquisto o il rischio di abbandono del carrello. 

Per quanto riguarda la SCV, l'AI è fondamentale nel riconoscere e unificare i record dei clienti tra vari sistemi, eliminando duplicazioni e offrendo una visione completa e aggiornata di ogni cliente. Questo aiuta le aziende a personalizzare le interazioni in tempo reale, basandosi sul contesto e preferenze del cliente, migliorando significativamente l'esperienza complessiva.

Ottimizzazione della logistica

Come detto poco fa, l'AI può analizzare enormi quantità di dati per prevedere la domanda dei prodotti, ottimizzare i percorsi di spedizione e ridurre i costi di magazzino. Ciò si traduce in una maggiore efficienza operativa e tempi di consegna più rapidi per i clienti.

Lotta alle frodi 

Attraverso l'analisi dei modelli di comportamento degli utenti e dei dati transazionali, i sistemi di AI possono identificare transazioni sospette e bloccare potenziali attività fraudolente in tempo reale. Questo non solo protegge gli acquirenti, ma aiuta anche le aziende a ridurre le perdite finanziarie associate alle frodi.

Elaborazione di contenuti 

Grazie all'AI, è possibile automatizzare la creazione e la gestione di grandi quantità di contenuti, rendendo il processo molto più rapido ed efficiente. Pensiamo alla generazione di articoli, riassunti e report aziendali in maniera quasi istantanea. Inoltre, l'AI può personalizzare i contenuti analizzando i dati degli utenti per adattarli alle loro preferenze e comportamenti passati, migliorando l'engagement e la soddisfazione degli stessi.

Chatbot
Operano 24 ore su 24, 7 giorni su 7, offrendo assistenza immediata ai clienti in ogni momento, il che è particolarmente vantaggioso per le aziende che operano a livello globale. I chatbot possono anche supportare più lingue, migliorando così l'assistenza clienti su scala internazionale. Non solo: grazie al sistema di machine learning, essi sono in grado di migliorarsi apprendendo dalle interazioni precedenti al fine di fornire risposte sempre più accurate.

Recommendations  

L'AI migliora la user experience fornendo suggerimenti personalizzati basati sulle abitudini di navigazione e acquisto. Questo non solo aiuta gli utenti a scoprire prodotti o contenuti che altrimenti potrebbero non trovare, ma aiuta anche le aziende a comprendere quali prodotti promuovere basandosi sulle preferenze dei consumatori. 

Our Projects 

• Clerk.io per upselling e crosselling: il tool, come altri della stessa categoria analizza automaticamente il comportamento, le tendenze e le transazioni dei visitatori per presentare risultati di ricerca più pertinenti e i prodotti consigliati dall'AI in base al comportamento degli utenti. 
• AI su Adyen per il rilevamento delle frodi: essa consente di sfruttare meglio il gran numero di dati assorbiti per prendere decisioni più rapide e accurate sull’affidabilità creditizia delle persone in tempo reale. Con l'Intelligenza Artificiale il Risk Engine automatizza le revisioni delle transazioni, riducendo i tempi di revisione e velocizzando la fase di checkout.

• AI su Hubspot CRM: dal Content Assistant basato su tecnologia OpenAI GPT al test adattivo messo a disposizione nel Marketing Hub che aiuta all’ottimizzazione dei contenuti proposti. In generale, Hubspot si sta arricchendo di tool basati su algoritmi di machine learning che aiutano gli utenti a perfezionare le proprie strategie di marketing e sales.

• AI per gli unit test in fase di sviluppo, nonché per la generazione di documentazione e delle FAQ.
• Creazione di specifici GPT (Generative Pre-trained Transformers) sia per il post processing delle immagini (ridimensionamento, sostituzione background, ecc.) sia per l'analisi dei dati e revisione delle traduzioni.
   

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— 16 Maggio 2024