E-commerce e Intelligenza Artificiale: come cambia il volto degli acquisti online

Ecommerce E Intelligenza Artificiale Come Cambiano Gli Acquisti Online

L’Intelligenza Artificiale sta rivoluzionando l’e-commerce, supportando i rivenditori online nell’offrire agli utenti digitali un’esperienza d’acquisto ottimizzata e sempre più personalizzata grazie all’impiego di algoritmi e tecnologie come il Machine Learning. Grazie alla raccolta dei dati degli utenti, i gestori degli shop digitali possono inoltre prendere decisioni strategiche più mirate per il loro business, e impiegare l’analisi predittiva per modellare la loro offerta di prodotti o servizi sulle preferenze dei consumatori.

L’Intelligenza Artificiale non è di certo la sola innovazione tecnologica che sta attualmente prendendo piede nell’e-commerce, dal momento che tra i trend in crescita figurano anche l’utilizzo di software-as-a-service e l’impiego di realtà virtuale (VR), ma è senza dubbio una delle più interessanti, perché offre ai gestori degli shop online l’opportunità di identificare in modo più preciso le migliori opportunità per incrementare le loro vendite e, in senso più lato, per migliorare diverse funzioni aziendali.

Con il Data Mining, ad esempio, è possibile ricercare insight e pattern di comportamento sia dai dati attuali che dai dati storici, con l’obiettivo di effettuare previsioni; con l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e attraverso le chatbot i computer imparano a interpretare in modo sempre più corretto e preciso le interazioni con gli utenti dello shop (e, ad oggi, molte aziende hanno quasi del tutto sostituito le conversazioni manuali con chatbot abilitati all’AI); con l’apprendimento automatico (Machine Learning, ML) è infine possibile applicare le informazioni acquisite nel corso di esperienze passate alla risoluzione o previsione di criticità attuali o future, attraverso soluzioni di Analisi Predittiva.

Negli ultimi due anni in particolar modo, la tecnologia AI è maturata in modo sensibile trasformandosi in uno strumento essenziale per incrementare le vendite online e per ottimizzare i processi aziendali. Soprattutto, non si tratta più di una tecnologia di cui soltanto le grandi imprese possono beneficiare: l’offerta ormai trasversale di soluzioni di Artificial Intelligence la rende oggi, in diversi casi, disponibile anche per le piccole attività commerciali.

I vantaggi dell’Intelligenza Artificiale applicata all’e-commerce

Non è soltanto il gigante dell’e-commerce per eccellenza, Amazon, ad aver confermato l’utilità dell’Intelligenza Artificiale e delle tecnologie ad essa correlate per quanto riguarda le attività di vendita online (il colosso americano impiega l’Artificial Intelligence sia in termini di apprendimento automatico che per migliorare la UI e la selezione di prodotti da proporre agli utenti, e persino per ottimizzare la propria logistica): i vantaggi dell’Intelligenza Artificiale sono ormai noti a quasi tutti coloro che gestiscono un negozio digitale.

Vediamo quindi insieme i principali.

Consigli d’acquisto personalizzati

Gli strumenti di personalizzazione dell’acquisto basati sull’Intelligenza Artificiale nascono con l’obiettivo di analizzare il comportamento dei clienti e creare per ciascuno di loro un percorso d’acquisto significativo, attinente e pertinente con l’ausilio di sistemi di marketing automatizzati.

Essenzialmente, questi strumenti impiegano algoritmi di apprendimento automatico che, attraverso ad esempio l’analisi di Big Data provenienti da varie fonti, suggeriscono agli utenti dell’e-commerce nuovi prodotti o servizi che potenzialmente potrebbero essere di loro interesse. Si tratterà in questo caso di proposte basate su precedenti acquisti, oppure di prodotti popolari per utenti con profili d’acquisto simili, o di prodotti visualizzati ripetutamente e non ancora comprati, o ancora selezionati in funzione del gradimento e delle recensioni e via discorrendo.

I benefit di questo tipo di soluzione sono facili da intuire: aumento dei tassi di conversione, massimizzazione del ROI, miglioramento complessivo dell’esperienza dell’utente e incremento della fidelizzazione dei clienti.

Esperienze d’acquisto basate sulle ricerche vocali

Quello del commercio “vocale” è un trend destinato a svilupparsi sempre di più nel prossimo futuro, perché orientato a creare esperienze d’acquisto sempre più rapide, interattive e intelligenti grazie al Machine Learning.

Qualche esempio che tutti conoscono per mostrare il ruolo cruciale già interpretato dalla vocal search? Alexa, l’assistente personale cloud-based di Amazon, oppure Siri, l’assistente vocale di Apple. Forse meno universalmente celebre ma non per questo meno importante è anche Colibrì (Hummingbird), l’algoritmo di Google inizialmente lanciato nel 2013 e recentemente updatato al web semantico, in modo da comprendere il significato dell’intera query sul motore di ricerca (precedentemente era invece soltanto uno strumento di ricerca basato su parole chiave e sulla pertinenza di contenuto).

Efficienza e tempestività nel processo di vendita

L’Intelligenza Artificiale non è più soltanto uno dei “volti” con cui l’utente si interfaccia quando accede a un e-commerce, ma anche una tecnologia che le aziende integrano sempre di più nei loro CRM così da ottimizzare sia il processo di vendita nel suo complesso che l’intera supply chain.

Questi particolari sistemi AI impiegano il Natural Language Processing, che attraverso l’elaborazione del linguaggio naturale interviene in modo proattivo comunicando direttamente con i clienti.

Sono molti i sistemi CRM multitasking basati sull’Intelligenza Artificiale che gestiscono alcune funzioni di vendita: un esempio è il brand North Face, che impiega la soluzione AI di IBM, Watson, per porre domande in modo proattivo ai clienti del suo e-commerce così da fornire loro un’esperienza di acquisto sempre più coinvolgente. Un’interazione tipica, in questo senso, potrebbe essere quella di porre una domanda a un cliente sul punto di acquistare una giacca a vento, chiedendogli in quali occasioni la indosserebbe.

Tale processo potrà avvenire con l’ausilio di un’Intelligenza Artificiale a input vocale, così da proporre i prodotti giusti al momento giusto e massimizzare le vendite con il timing più adeguato.

Automazione delle operazioni

Ovviamente, l’Intelligenza Artificiale è utile anche per automatizzare i processi tra diversi reparti delle aziende, ottimizzando tempi, risorse economiche e attività del personale umano.

I chatbot potranno occuparsi di attività quotidiane ripetitive come la gestione degli ordini o la risposta a semplici domande da parte degli utenti, lasciando le figure del Sales libere di investire la loro professionalità in attività più utili e strategiche per il business. Allo stesso modo, l’analisi predittiva (sia delle vendite che della domanda) permetterà di comprendere dove potranno essere richieste risorse aggiuntive, allocando il personale di conseguenza.

In conclusione, chiunque gestisca oggi un e-commerce e lo consideri uno strumento di vendita fondamentale per il proprio business dovrebbe iniziare a prendere in esame le molteplici soluzioni che l’Artificial Intelligence è attualmente in grado di offrire a questo settore.

Non soltanto l’impiego di tale tecnologia permetterà di utilizzare in modo migliore l’incredibile quantità di dati resi disponibili dall’azienda, dai prospect e dai clienti, ma anche di ottimizzare il processo di vendita, il customer care, la supply chain. Il tutto, potendo disporre in modo continuativo di preziose e intangibili fonti di informazioni per definire strategicamente la propria attività, fare previsioni per il futuro e adeguare il business di conseguenza.

Andrea Bergonzi

Andrea Bergonzi

Sono laureato in Economia, Finanza e Mercati Internazionali. Prima di entrare nel mondo della Data Science ho ricoperto il ruolo di analista dei mercati finanziari e research editor. Dal 2020 sono membro di Dataskills, dove mi occupo di Predictive Analytics e Business Intelligence.

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    Andrea Bergonzi

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    Sono laureato in Economia, Finanza e Mercati Internazionali. Prima di entrare nel mondo della Data Science ho ricoperto il ruolo di analista dei mercati finanziari e research editor. Dal 2020 sono membro di Dataskills, dove mi occupo di Predictive Analytics e Business Intelligence.