Intelligenza artificiale e mercato eCommerce. Principali applicazioni e casi d'uso

Intelligenza artificiale e piattaforme e-commerce

L’intelligenza artificiale (IA) ha un impatto significativo nel settore dell’e-commerce, contribuendo a migliorare l’esperienza degli utenti, ottimizzare le operazioni e aumentare le vendite.

L’AI è senza dubbio il trend tecnologico del momento e le sue applicazioni sono molteplici e in continua evoluzione. In particolar modo, con la diffusione di ChatGPT, si parla sempre più spesso di intelligenza artificiale generativa ossia a quelle tecnologie basate sul machine learning in grado di rielaborare contenuti in seguito a un prompt (un input da parte dell’utilizzatore) restituendo il risultato “statisticamente” più attendibile o desiderabile secondo algoritmi dinamici alimentati da database enormi. L’AI generativa non è che uno dei modelli utilizzando nel mondo e-commerce, qui gli altri:

1. Natual Language Processing (NLP): si concentra sulla capacità dei computer di interpretare e generare il linguaggio umano il più naturale possibile
2. Computer Vision (CV): La computer vision è un campo dell’intelligenza artificiale che consente ai computer di interpretare le informazioni contenute in immagini e video
3. Data mining: Il data mining è il processo di scoperta dei dati per informare gli algoritmi e i sistemi di intelligenza artificiale

Al momento, il modello basato sul Machine Learning quindi AI generativa come ChatGPT è il prevalente. Sappiamo che ChatGPT è diventato uno strumento di uso comune nelle aziende, ma le applicazioni dell’Intelligenza artificiale alle piattaforme e-commerce sono molteplici e riguardano la stessa esperienza utente e le attività più operative.

Riassumiamo qui le principali applicazioni dell’intelligenza artificiale nel mondo e-commerce:

• Raccomandazioni personalizzate: i sistemi di raccomandazione basati su IA analizzano il comportamento degli utenti, le preferenze passate e i dati di acquisto per suggerire prodotti pertinenti. Ciò aiuta a migliorare la rilevanza delle offerte e aumentare le possibilità di conversione.
• Chatbot per il servizio clienti: gli assistenti virtuali alimentati da IA, come i chatbot, possono rispondere alle domande degli utenti, guidarli attraverso il processo di acquisto e fornire assistenza post-vendita in modo automatico e efficiente, migliorando l’esperienza complessiva e permettendo al team di customer service di concentrarsi su task dal valore aggiunto.
• Ricerca visiva: la ricerca visiva consente agli utenti di cercare prodotti utilizzando immagini anziché testo. L’IA analizza le immagini per identificare oggetti e fornire risultati di ricerca pertinenti, semplificando il processo di scoperta dei prodotti.
• Prevenzione delle frodi: l’IA può essere utilizzata per analizzare modelli di comportamento degli utenti e identificare transazioni sospette o attività fraudolente, contribuendo a proteggere sia i commercianti che gli acquirenti.
• Ottimizzazione dei prezzi: i sistemi di pricing dinamico basati su IA possono adattare i prezzi in tempo reale in base a fattori come la domanda, l’offerta, la concorrenza e i dati storici, massimizzando così i ricavi e mantenendo la competitività sul mercato.
• Analisi dei sentimenti: l’analisi dei sentimenti basata su IA può monitorare i commenti dei clienti sui social media e nelle recensioni online, fornendo ai venditori informazioni preziose sulla percezione dei loro prodotti e servizi.
• Automatizzazione della logistica: l’IA può ottimizzare la gestione degli stock, la pianificazione della distribuzione e la logistica, riducendo costi e migliorando l’efficienza delle operazioni di magazzino.
• Personalizzazione dell’esperienza: l’IA può personalizzare ulteriormente l’esperienza di acquisto online, adattando i contenuti del sito, le offerte e le promozioni in base ai comportamenti passati e alle preferenze degli utenti.
• Analisi predittiva: l’analisi predittiva basata su IA può aiutare i rivenditori a prevedere le tendenze di mercato, ottimizzare gli assortimenti di prodotti e anticipare le esigenze dei clienti.
• Intelligenza competitiva: l’IA può essere utilizzata per analizzare i dati del mercato, monitorare la concorrenza e identificare opportunità di business, aiutando i commercianti a prendere decisioni informate.

Gli investimenti dei grandi player dell’e-commerce in intelligenza artificiale

Alcuni colossi dell’e-commerce mondiale hanno implementato soluzioni di intelligenza artificiale per migliorare l’esperienza utente, la profilazione e aumentare il tasso di conversione. Il marketplace Zalando, ad esempio, sfrutta l’IA per analizzare i dati degli utenti e offrire raccomandazioni personalizzate di prodotti di moda, migliorando l’esperienza di shopping online. L’utente alla ricerca di un determinato prodotto può così scegliere tra decine di prodotti simili, scoprendo nuovi brand, prezzi più vantaggiosi o prodotti più adatti alla specifica esigenza.

Sephora invece implementa la tecnologia di ricerca visiva alimentata da AI nell’app mobile, consentendo agli utenti di trovare prodotti simili scattando foto. Utilizza anche algoritmi per personalizzare le raccomandazioni di prodotti basate sulle preferenze degli utenti.

Anche il colosso Amazon è stato uno dei primi a investire sugli algoritmi per le raccomandazioni di prodotto e, secondo alcuni dati, proprio questo sfrutterebbe circa il 35% delle vendite totali. A questo, Amazon sta affiancando una serie di investimenti per implementare l’AI nelle operazioni di magazzino, in modo da automatizzare una serie di operazioni e integrarle sempre più con i robot.

Non è tutto oro quel che luccica: quali sono i rischi dell’AI nel mondo e-commerce?

L’intelligenza Artificiale non è priva di rischi, soprattutto lato sicurezza. L’uso di IA spesso coinvolge la raccolta e l’analisi di grandi quantità di dati personali: la mancanza di sicurezza nei sistemi di gestione dati o negli algoritmi di apprendimento automatico può portare a violazioni della privacy e all’accesso non autorizzato a informazioni sensibili. Altro aspetto da tenere presente è quello legato al rischio di manipolazione degli utenti nell’utilizzo degli algoritmi di raccomandazione: il consiglio è quello di stare attenti ad eventuali bolle informative che limitano la diversità delle informazioni a cui gli utenti sono esposti. Inoltre, c’è il tema della responsabilità in caso di eventuali errori o danni causati da decisioni automatizzate: in questi casi, le aziende possono affrontare problemi di responsabilità legale. È importante definire chi sia responsabile in caso di malfunzionamenti o decisioni dannose.