Come l’AI sta trasformando il mondo e-commerce
A cura di Alessandro Ruta, Executive Manager
I processi tipici del dell’e-commerce stanno vivendo uno dei momenti di trasformazione più importante dai tempi in cui si è passati dalla multicanalità all’omnicanalità.
L’intelligenza artificiale è infatti entrata prepotentemente in questi processi permettendo non solo di gestire al meglio la forza lavoro dell’azienda, ma anche di velocizzare il time-to-market e migliorare tutti i KPI con cui si misura il successo della presenza nel digitale dell’azienda.
6 scenari di applicazione dell’AI all’e-commerce
In questo ultimo anno i maggiori vendor hanno predisposto la tecnologia per supportare scenari di intelligenza artificiale e, nei migliori dei casi, hanno iniziato a predisporre business case che richiedono di essere approfonditi in relazione al core business del cliente.
Vediamo quali sono alcuni dei processi in cui l’intelligenza artificiale viene coinvolta.
Carrelli abbandonati
Sebbene si stiano facendo passi da gigante in molti campi, il problema dei carrelli abbandonati rimane una delle priorità per le aziende che si occupano di e-commerce. Le ultime tendenze tecnologiche si pongono come obiettivo quelle di anticipare l’abbandono del carrello attraverso l’invio di messaggi promozionali standardizzati calcolati con l’utilizzo di algoritmi e modelli di machine learning addestrati attraverso un numero molto elevato di sessioni di navigazione.
L’intelligenza artificiale generativa per le schede prodotto
Seppure non sia consigliabile pubblicare contenuti senza una supervisione umana, l’intelligenza artificiale generativa ci aiuta a ridurre il time-to-market attraverso la generazione dei contenuti delle schede prodotto, compreso quanto necessario per migliorare il posizionamento SEO.
Attraverso l’integrazione della piattaforma e-commerce con la Customer Data Platform sarà possibile generare contenuti empatici con chi sta navigando il catalogo sul tuo website.
La gestione dei workflow editoriali presenti nelle maggiori piattaforme e-commerce di mercato (come ad esempio quella su SAP Commerce Cloud) permette di generare velocemente contenuti riducendo il time-to-market senza però perdere il controllo di quanto pubblicato.
Review prodotto
Il motivo fondamentale che spingeva all’attivazione della funzionalità di review prodotto era quello di aumentare le vendite di prodotti con buone recensioni convincendo con queste gli indecisi all’acquisto.
Oggi le review prodotto assumono con l’intelligenza artificiale un ruolo ancora più importante perché gli algoritmi NLP sono in grado di esaminare quantità di recensioni molto elevate identificando le tendenze e ricavando suggerimenti che possono guidare l’azienda nell’ottimizzazione della propria produzione.
Le review possono quindi essere categorizzate ed è possibile generare in automatico risposte.
Aumento delle conversioni
Guidati da dati presenti in letteratura, che mostrano come la diminuzione del tempo di caricamento di una pagina migliori sensibilmente il tasso di conversione, proponiamo una Content Delivery Network (CDN) innovativa che utilizza l’intelligenza artificiale per ridurre i tempi di caricamento. Non trascuriamo anche gli effetti secondari dell’adozione di questa tecnologia come la riduzione dei costi, l’esperienza utente più fluida e la riduzione del bounce rate.
Customer service
È possibile sfruttare l’intelligenza artificiale per analizzare i dati raccolti e organizzare turni efficienti del personale di customer service.
Inoltre, attraverso l’intelligenza artificiale, sarà possibile ridurre i tempi di risposta alle segnalazioni dei clienti grazie al corretto instradamento dei ticket e alla generazione automatica di risposte. Se vuoi approfondire, ti consigliamo l'articolo che abbiamo dedicato a questo tema.
L’ottimizzazione del riordino per ridurre i costi e gli sprechi
L’intelligenza artificiale rivoluziona il rifornimento predittivo di materie prime di cui le aziende produttive hanno bisogno. In concreto è possibile partire dai dati di consumo dei periodi precedenti per prevedere le necessità di approvvigionamento futuro. In questo modo, le aziende non rischiano di terminare le materie prime nei momenti di picco di produzione e evitano di immobilizzare nel magazzino scorte eccessive quando la produzione si riduce.