Con gli e-commerce, intelligenza artificiale e shopping si incontrano nel mercato più grande del mondo a sostegno di venditori, brand e clienti

L’e-commerce ha rivoluzionato il modo con cui compriamo quasi ogni tipo di oggetto, bene o servizio: libri, vestiti, dischi, elettronica, viaggi, voli aerei, ormai perfino automobili. Le interfacce cercano di fare i conti con questo successo, ma in molti casi, soprattutto per le imprese di medie e piccole dimensioni, sono inadeguate al grande traffico o anche solo a un inventario nutrito.

Il grande problema dell’ecommerce è la ricerca. Cerchiamo un certo capo d’abbigliamento o uno specifico utensile e il sito ci propone tutt’altro. Poi c’è la questione dei filtri. Selezionare la fascia di prezzo, il colore, la marca. E, se si cambia idea, si deve tornare indietro e ricominciare tutto da capo. Sui grandi colossi dello shopping online — l’esempio principe è Amazon — questo non succede. Gli affollati gruppi di ricerca sull’intelligenza artificiale perfezionano continuamente gli algoritmi perché l’esperienza dell’utente sia ottimale, così come la raccolta di dati da parte della società stessa. Mentre per i siti più piccoli — ma comunque frequentati — l’ostacolo rimane. Intralciando la via di una crescita ormai inevitabile. Una delle sfide per i player del settore diventa far diventare l’acquisto online una consuetudine, lavorando sempre più sulla relazione con il cliente attraverso la progettazione di una user experience efficace. Nuove modalità che stanno trasformando il commercio online e che stanno influenzando il marketing comportamentale.

L’AI è in grado – potendo orchestrare tutte le parti dell’eCommerce in un flusso logico senza interruzioni – di costruire loyalty (la fedeltà dei clienti) individuando i bisogni del target, i momenti migliori per i vari triggerla sensibilità al prezzo e ai canali preferiti.

Capendo i bisogni individuali, la sensibilità al prezzo e il canale preferito dall’utente, l’AI permette una migliore personalizzazione dell’offerta e dell’esperienza cliente, favorendone la fidelizzazione. Sul lato pratico ciò si esplica nella possibilità di personalizzare i filtri di ricerca e le categorie attraverso cui è possibile ricercare la merce in vendita, sulla base delle precedenti transazioni effettuate e soprattutto su ciò che l’utente compie in un determinato momento. L’esperienza d’acquisto diventa quindi dinamica e l’utente vive una fase di ricerca più lineare. Stesso discorso per le combinazioni di acquisto, che grazie agli algoritmi di machine learning potranno essere personalizzati sulla base dell’atteggiamento di navigazione dell’utente.

Con l’evoluzione dell’intelligenza artificiale e quindi la possibilità di avere dati in insight più dettagliati, i brand potranno capire meglio i bisogni dei propri clienti, senza bisogno di qualcuno che si occupi di assisterli personalmente. L’ulteriore innovazione sarà l’introduzione di un assistente alla vendita proattivo e virtuale, più veloce ed efficiente di quello reale: il chatbot. Si tratta di software basati sull’intelligenza artificiale in grado di comprendere il linguaggio naturale e dialogare con gli utenti, fornendo ai web shopper assistenza nel pre e post-vendita e supporto all’acquisto. Caratteristiche che fanno dei chatbot un prezioso supporto per lo sviluppo dell’eCommerce.  

L’intelligenza artificiale e il machine learning negli ecommerce possono dunque trarre conclusioni e quindi suggerimenti più approfonditi analizzando la nostra sessione di ricerca in modo “smart” (che parole abbiamo digitato, che categorie abbiamo visto e per quanto tempo e così via), in modo da proporci filtri personalizzati. In altri casi, l’intelligenza artificiale, basandosi su algoritmi in grado di interpretare il linguaggio naturale, potrebbe fare collegamenti tra oggetti apparentemente diversi, ma che per gli utenti hanno un legame impossibile da descrivere con semplici categorie.

L’approccio, quindi, diventa dinamico e non più statico: le offerte e i suggerimenti sono elaborati in tempo reale in base al comportamento dell’utente in quel momento specifico. I vantaggi derivati non sarebbero solo per i consumatori, che risparmierebbero minuti preziosi trovando subito quello che cercano; ma soprattutto per le aziende, visto che da una parte una maggiore usabilità darebbe una spinta notevole all’e-commerce, mentre dall’altra i costi di reso potrebbero ridursi.

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