Nella sezione "Opinioni", Engage ospita articoli di approfondimento sui temi caldi del mondo del marketing scritti da esponenti dell'industria del settore. In questo contributo Lynda Ippoliti, Content Marketing & Communication di Drop, parla dei vantaggi dell'utilizzo dell'intelligenza artificiale nell'ecommerce
Forse non tutti sanno che i primi passi nell'intelligenza artificiale risalgono ai rivoluzionari anni '50, quando il brillante matematico Alan Turing propose un test per valutare comportamenti intelligenti che le macchine potessero eseguire in modo indistinguibile da quelli umani. Da allora, 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».
L’AI nell’ecosistema Drop per l’eCommerce
Ebbene sì, i vantaggi dell'IA nell'eCommerce sono molteplici, trasformando completamente il modo in cui compriamo e vendiamo online. Per darti una visione più tangibile, ti porteremo esempi concreti tratti direttamente dai progetti di Drop | e-business & love!, commerce provider attivo da 20 anni nel settore e parte del gruppo Horsa.
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
La marketing automation basata sull'IA offre numerosi vantaggi, inclusa la personalizzazione dei contenuti su vari canali e la comprensione dei comportamenti dei clienti. Questo porta a un maggiore coinvolgimento del pubblico e a tassi di conversione più elevati. Inoltre, consente alle aziende di ottimizzare i budget pubblicitari identificando i canali corretti e automatizzando gli A/B test e le campagne, risparmiando tempo e risorse e migliorando la strategia di marketing complessiva.
CRM/CDP/SCV
Il Customer Relationship Management (CRM), strumento essenziale per le aziende, ha subito una trasformazione grazie all'integrazione dell'IA. Questa evoluzione si basa sulla capacità di quest’ultima di analizzare grandi quantità di dati e creare previsioni accurate sul comportamento dei clienti. Ciò consente ai sistemi CRM di automatizzare la segmentazione dei clienti e personalizzare le comunicazioni, migliorando l'esperienza del cliente e aumentando la fidelizzazione. Inoltre, l'IA rende possibile l'automazione di attività come la qualificazione dei lead e l'assistenza clienti, riducendo il tempo e le risorse necessarie.
Inoltre, 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
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 fornisce anche alle aziende preziosi insight su quali offerte personalizzare, secondo le vere preferenze dei consumatori.
Progetti
- 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.