Sistemi e applicazioni AI aiutano le aziende a cambiare e migliorare il modo in cui interagiscono con i clienti. La personalizzazione è un obiettivo sempre più perseguito da imprese e marchi. Per ottenere risultati in questa direzione si sfruttano machine learning, deep learning ed elaborazione del linguaggio naturale per personalizzare messaggi di marketing, contenuti, prodotti e servizi di un brand nell’ottica dello sviluppo delle attività di e-commerce.
Con la personalizzazione guadagni fino al 40% in più
Secondo una indagine di McKinsey, i consumatori misurano il rapporto con un’azienda in base alla capacità di assicurare una maggiore personalizzazione. Si tratta di una richiesta ineludibile che qualifica il rapporto tra brand e clienti, la cui fedeltà a un marchio è sempre meno garantita e stabile nel tempo.
La personalizzazione è un processo attraverso il quale si è in grado di favorire e accrescere la fidelizzazione del consumatore instaurando un rapporto individualizzato (Dung Phuong Hoang, 2018).
Le imprese possono ottenere un vantaggio competitivo grazie alla differenziazione dei prodotti e dei servizi. Sotto questo aspetto, anche la personalizzazione viene considerata un fattore di differenziazione in grado di favorire la posizione di un’azienda sul mercato.
Per i ricercatori di McKinsey, aziende e organizzazioni che eccellono nella capacità di personalizzare la relazione con la clientela riescono a ottenere margini di guadagno superiori rispetto alla media anche fino al 40% in più.
La personalizzazione è sia un moltiplicatore di forza aziendale sia una necessità concorrenziale e per oltre il 70% dei consumatori rappresenta ormai un’aspettativa consolidata.
L’AI è uno strumento utile a supportare questo orientamento e migliorare le prestazioni in ambito e-commerce.
Impatto dell’AI nell’ecommerce
La pandemia ha contribuito a un boom del commercio elettronico e dello shopping online. I consumatori assumono comportamenti che sempre più li spingono sulle piattaforme digitali, come dimostra un sondaggio di Pwc condotto su scala internazionale.
A livello globale c’è stata una crescita rilevante con acquisti via Internet che hanno raggiunto il valore di 26,7 trilioni di dollari nel 2019, pari a un incremento del 4% rispetto al 2018. I dati Unctad comprendono sia le vendite business-to-business (B2B) sia quelle business-to-consumer (B2C) e, in base ai calcoli, i volumi raggiunti equivalgono al 30% del prodotto interno lordo mondiale dell’anno oggetto di analisi. D’altra parte il numero di persone che comprano online continua ad aumentare avendo superato a fine 2021 quota 2 miliardi.
Come in altri settori, anche nell’e-commerce si diffondono rapidamente i sistemi AI. Le imprese del comparto, sottolineano i ricercatori di InsightAce Analytic, impiegano l’AI per incrementare le vendite e ottimizzare i processi aziendali. Più spesso, si affidano alla tecnologia AI per migliorare le funzionalità e per velocizzare le attività.
Uno degli ambiti di applicazione è quello della gestione del magazzino. In quest’area, si sfrutta l’analisi predittiva e il machine learning per fare stime sulle future richieste di mercato dando priorità a prodotti e servizi di cui si ha bisogno, pianificando i rifornimenti e definendo stock di sicurezza e stock minimo. Grazie ai sistemi AI, inoltre, è possibile prevenire i cambiamenti più improvvisi della domanda, effettuare una manutenzione preventiva delle apparecchiature e automatizzare le procedure di packaging per una maggiore efficienza delle operazioni.
Ricerca vocale e visuale
Il ricorso a chatbot e assistenti virtuali significa, invece, assicurare un supporto online immediato e continuativo 24 ore su 24 e 7 giorni su 7 a tutti i clienti. Alexa è ampiamente usata da Amazon e gli algoritmi alla sua base permettono di conoscere e riconoscere abitudini e bisogni di un utente, suggerendo automaticamente il riacquisto di un prodotto.
L’AI consente, in questo ambito, di abilitare la ricerca vocale ottimizzandola a fini dello shopping via Internet. Secondo le ricerche di Business Insider Intelligence entro il 2024 la spesa globale via chatbot arriverà a toccare 142 miliardi di dollari. L’impiego di chatbot, che d’altra parte ha un impatto significativo sulla user experience, è in grado di incrementare il tasso di conversione in determinati settori anche fino al 70%, stando alle analisi di Tidio, benché non sia facile stabilire benchmark universali e monitorare tutte le transazioni e-commerce ricollegandole ad assistenti virtuali e chatbot.
Di pari passo, ha assunto rilevanza la visual search per aiutare gli utenti a trovare meglio quello che cercano attraverso le immagini. Si pensi alla funzione Lens di Pinterest, dietro cui c’è il deep learning che punta alla personalizzazione, o a StyleSnap di Amazon sviluppata grazie all’uso di deep learning, visione artificiale e reti neurali convoluzionali per facilitare la ricerca di prodotti da parte dei clienti tramite foto e screenshot.
Copywriting e false recensioni
Piattaforme e siti e-commerce hanno anche introdotto strumenti AI di copywriting. Tool come AdZis, Writecream, Rytr, Hypotenuse, e Snazzy AI possono essere utili per la creazione di testi, pure multilingue, per email, blog, social network, annunci pubblicitari o presentazioni per i video su app come TikTok. Snazzy AI, peraltro, integra la tecnologia di apprendimento profondo del modello GPT-3 per generare in pochi minuti contenuti di alta qualità.
I sistemi AI vengono oltretutto adottati per rintracciare e rimuovere le false recensioni. Le recensioni online possono avere un impatto negativo sul marchio e sul suo business mentre per i consumatori sono importanti in quanto possono influenzare le loro decisioni di acquisto.
L’AI porta la personalizzazione a un livello più elevato
Proprio grazie agli strumenti AI a disposizione è possibile raggiungere un nuovo più elevato grado di personalizzazione.
Piattaforme e siti online, ad esempio, sono in grado di produrre raccomandazioni di prodotti per aumentare le vendite sulla base del comportamento di acquisto degli utenti. Un sistema come Recommendations AI sfrutta i modelli avanzati ML di Google per fornire suggerimenti personalizzati in grado di interpretare gusti e preferenze di ogni cliente in tutti i suoi touchpoint.
Recommendations AI è capace di adattarsi real time al comportamento dei consumatori e ai cambiamenti di variabili quali assortimento, prezzi e offerte speciali.
I sistemi di raccomandazione, di solito divisi in tre categorie (collaborative filtering, content based filtering, knowledge based filtering) possono essere inoltre potenziati e raffinati mediante una varietà di tecniche più evolute di NLG (Natural Language Generation), come la persuasive NLG, per rendere più personalizzata la descrizione di prodotti, messaggi e contenuti pubblicitari.
La search AI può essere inoltre migliorata attraverso tecniche NLP. Per un sito e-commerce quando un utente attiva la ricerca è fondamentale avere risultati in modo rapido, più accurato e pertinente. Soprattutto nel caso della ricerca testuale che ha tassi di conversione più elevati. Gli utenti che ne usufruiscono sanno esattamente cosa vogliono e la tecnologia NLP è in grado di assicurare migliori risultati di ricerca anche davanti all’imprecisione delle parole chiave inserite nella casella di testo.
Anche i tool di copywriting incrementano la personalizzazione potendo realizzare campagne mirate al singolo con la posta elettronica e sui social media.
Le stesse chatbot sono sempre più in grado di gestire una conversazione tenendo in conto le esigenza specifiche ed uniche dell’interlocutore umano, tramite inter alia l’ausilio della biometria vocale, e fornendo risposte contestualizzate efficaci e in minor tempo, ritagliate sulla persona che in quel momento le richiede.
Conclusioni
La tendenza alla personalizzazione veicolata dall’AI nell’e-commerce s’impone alle aziende come strategia per gestire al meglio la relazione con i clienti e acquisire una vantaggio competitivo. È possibile implementare le soluzioni AI a diversa scala e livello definendone l’ambito e gli obiettivi.
