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La corsa dell’eCommerce all’IA generativa: così migliora lo shopping, e non solo

L’IA generativa si fa largo nel settore dell’eCommerce, offrendo numerose opportunità per migliorare l’esperienza di acquisto degli utenti. I big, da Amazon a Walmart e Alibaba sono tutti schierati per sfruttarne i vantaggi, che sono notevoli. Ma non mancano le sfide

Pubblicato il 22 mar 2024

Marianna Chillau

CEO & CoFounder @FlyerTech Presidente @4eCom

Negli ultimi anni l’Intelligenza Artificiale generativa è stata applicata in vari modi al mondo dell’eCommerce. Una delle aree principali è senz’altro il commercio conversazionale, con la creazione di chatbot volti ad assistere gli utenti nel processo d’acquisto. La possibilità di dialogare con un assistente virtuale in grado di fornire risposte e soluzioni esaustive, in ogni momento della giornata e della settimana, è un aspetto di cruciale importanza per i consumatori. Un report di Casaleggio^[1] sostiene che il 69% dei consumatori desidera poter parlare in tempo reale con le aziende.

Casaleggio: “eCommerce a una svolta, con IA e Large Action Model”

Secondo LivePerson^[2], il 68% dei consumatori ritiene che la presenza dei chatbot in grado di rispondere velocemente aumenta la fedeltà al brand.

Tuttavia, sono diversi i campi in cui l’IA generativa per l’eCommerce sta trovando applicazione oltre ai chatbot: dall’analisi predittiva all’organizzazione della supply chain, dalla creazione di contenuti all’ottimizzazione dei processi di marketing. E gli ambiti di applicazione sono destinati ad aumentare.

Indice degli argomenti

eCommerce: così l’IA diventa assistente allo shopping

Negli ultimi mesi, numerose realtà come Carrefour, Zalando, Walmart e Alibaba hanno iniziato a introdurre e sperimentare nuove funzionalità basate sulla IA generativa. In questo panorama, Amazon non poteva rimanere indietro.

Già da anni in prima linea nell’adozione di strumenti di IA, Amazon ha da poco lanciato Rufus, il nuovo chatbot e assistente allo shopping. Per ora disponibile solo in versione Beta e per pochi clienti in America, Rufus si propone di rivoluzionare l’esperienza sul marketplace, migliorando il processo d’acquisto attraverso la presenza di un vero e proprio “commesso digitale”. Rufus sfrutta l’IA per comprendere il modo in cui l’utente si approccia all’azione d’acquisto, attraverso processi mentali come il brainstorming e l’indecisione; il focus, dunque, si sta spostando sul contesto della richiesta per fornire una risposta puntuale, superando le keywords.

Rufus di Amazon e le evoluzioni dell’IA generativa applicata all’eCommerce

Vediamo quindi cosa contraddistingue il nuovo assistente di Amazon e quali sono le evoluzioni dell’IA generativa applicata all’eCommerce.

Il nuovo assistente di Amazon, lanciato il 1 febbraio 2024, si chiama Rufus come la prima mascotte corgi che animava gli uffici e che ha avviato la politica pet-friendly dell’azienda^[3]. Come evidenziato da Brian Olsavsky, CFO dell’azienda, il chatbot rende l’esperienza di shopping più simile a una “conversazione con Amazon”^[4]. In particolare, questo strumento conversazionale si propone di ottimizzare l’interazione dell’utente con la piattaforma durante il processo decisionale che lo porta all’acquisto. Rufus, infatti, è stato addestrato per riconoscere l’indecisione degli utenti, e riesce pertanto a seguire gli acquirenti ancora in fase di brainstorming, mentre stanno valutando le varie opzioni^[5]. L’obiettivo è di anticipare tutti i competitor sulle fasi del processo d’acquisto, presentandosi come soluzione in un momento in cui la soluzione non è chiara ancora al cliente.

Amazon^[6] sostiene che Rufus sarà in grado di svolgere più compiti per rendere il processo d’acquisto più lineare, semplice ed efficiente. Tra i compiti di Rufus compaiono:

Educare gli utenti a capire cosa acquistare e come farlo attraverso le categorie prodotto;
Aiutare ad acquistare per un’occasione o uno scopo;
Aiutare a comparare due prodotti attraverso domande come “quale è la differenza tra lip oil e lip gloss?”;
Dare risposte a domande specifiche basandosi sulle schede prodotto, come ad esempio “questa giacca è lavabile in lavatrice?”.

In questo senso, Rufus può essere visto come il ‘link mancante’^[7] tra l’esperienza di shopping online e quella di shopping tradizionale. Con la sua capacità di intercettare le idee confuse degli acquirenti, di consigliare prodotti sulla base di una cronologia di acquisti già effettuati e la possibilità di memorizzare l’immenso catalogo di Amazon, spaziando tra le diverse categorie e le centinaia di migliaia di prodotti, Rufus è in grado di accogliere, indirizzare e consigliare l’utente in un modo che prima era possibile solo nel piccolo negozio di fiducia.

Il CEO di AWS (Amazon Web Search), Andy Jassy, ha dichiarato^[8] che al momento il fatturato dovuto all’IA generativa è ancora relativamente piccolo, ma che la tecnologia è in grado di dirottare centinaia di miliardi di dollari di fatturato nei prossimi anni.

Amazon ha intenzione di continuare a investire sull’Intelligenza Artificiale. Lo dimostra ad esempio l’investimento di $4 miliardi in Anthropic^[9], startup specializzata nella creazione di sistemi di IA generativa, annunciato lo scorso settembre 2023. Oltre a strumenti come Rufus, inoltre, Amazon ha recentemente introdotto anche funzionalità al servizio dei venditori, per aiutarli a creare pagine prodotto di qualità in pochi istanti a partire dall’url di un sito di terze parti – purché il venditore ne sia proprietario o ne abbia i diritti – sfruttando l’Intelligenza Artificiale generativa^[10].

eCommerce e IA generativa: tutte le big in corsa

Amazon non è certo l’unico player del settore eCommerce ad aver sviluppato soluzioni basate sull’IA generativa negli ultimi mesi.

A gennaio 2024, Walmart, tra i principali retailer e marketplace americani,ha annunciato l’implementazione dell’Intelligenza Artificiale generativa per migliorare la funzione di ricerca, permettendo all’utente di fare shopping partendo da una specifica idea di utilizzo invece che dal nome di prodotti o marchi^[11].

Walmart sta lavorando già da tempo per creare una “unica esperienza di retail unificata”^[12] tra store e eCommerce attraverso l’Intelligenza Artificiale generativa. Sono diversi i modi in cui l’azienda sta applicando l’IA^[13]: dal miglioramento della shopping experience (tramite il servizio Walmart Voice Order) all’ottimizzazione del Customer Service, al potenziamento del lavoro dei dipendenti con Ask Sam^[14], il voice assistant che aiuta i lavoratori a localizzare un prodotto all’interno del negozio e a tenere aggiornata la work schedule.

Anche Shopify si sta muovendo verso un’integrazione sempre maggiore dell’IA generativa, con la nuova funzione Semantic Search^[15], che permette di capire le necessità del consumatore superando il limite di specifiche parole chiave. La ricerca semantica sfrutta il linguaggio naturale (NLP)^[16] e l’Intelligenza Artificiale per comprendere le richieste dell’utente in una modalità più umana; tramite l’analisi del contesto della richiesta, è in grado di elaborare una risposta più accurata e precisa.

Guardando in Italia, nella prima metà di febbraio 2024, Alibaba^[17] ha annunciato il lancio di una serie di funzioni basate sull’Intelligenza Artificiale a favore delle PMI italiane, con l’obiettivo di ottimizzare i processi, le operazioni e le comunicazioni con i clienti. L’attenzione del colosso cinese si è concentrata su tre aree principali: smart product listing, per migliorare le funzionalità relative a keywords, descrizioni, titoli, immagini e video, e formattazione generale; chat co-pilot, un sistema di personalizzazione ed editing professionale dei messaggi e delle conversazioni con i clienti; product insights, ovvero l’analisi dei dati interni alla piattaforma e di terze parti.

Nuovi sviluppi dell’IA generativa, criticità e questioni aperte

Alcune evoluzioni dell’IA nella generazione dei video, come nel caso di Sora, lo strumento di IA generativa text-to-video sviluppato da OpenAI, stanno facendo molto discutere per via dei video estremamente realistici e coerenti in grado di generare.

Proprio l’esempio di Sora, d’altra parte, ci ricorda come lo sviluppo di queste nuove tecnologie, se da un lato promette di rivoluzionare e ottimizzare le attività di aziende, professionisti e cittadini, dall’altro lato non è esente da importanti criticità e questioni etiche. Pensiamo ai dubbi sollevati circa la capacità decisionale nella generazione dei risultati senza supervisione umana; per non parlare del rischio, nell’elaborazione di immagini e video, di ispirarsi a contenuti protetti da copyright, incappando in questioni legali di furto di produzione intellettuale. A questo si collegano anche vulnerabilità riguardo la privacy e la tutela dei dati personali.

Lo stesso Rufus non è estraneo a criticità. Reuters ha evidenziato in un recente articolo la poca trasparenza di Amazon nell’indirizzare le scelte degli acquirenti verso prodotti che beneficiano maggiormente la piattaforma. Nel 2023 la Federal Trade Commission ha intentato una causa contro Amazon^[18], accusato di dirottare l’attenzione, e dunque la scelta, del consumatore verso prodotti più redditizi per la piattaforma. E ancora prima, nel 2019^[19], il Senato Americano aveva inquisito sul modo in cui Amazon conferiva il badge “Amazon’s Choice” ai prodotti, sostenendo che la compagnia sfruttava il badge per promuovere i suoi prodotti rispetto a quelli dei competitor, svantaggiando potenzialmente i piccoli venditori della piattaforma. La domanda sorge spontanea: quali saranno i metodi applicati da Rufus per formulare una risposta all’utente? Possiamo confidare nella sua neutralità?

È evidente che tool di IA generativa come Rufus, lungi dall’essere immuni da problemi di trasparenza, sollevano la necessità di una riflessione su un uso etico della tecnologia.

Conclusioni

L’IA generativa, sempre più presente nel settore dell’e-commerce, offre numerose opportunità per migliorare l’esperienza di shopping degli utenti. Il recente lancio di Rufus da parte di Amazon dimostra un ulteriore passo avanti in questo campo, introducendo un assistente virtuale in grado di guidare gli acquirenti attraverso il processo decisionale d’acquisto.

La sfida più grande consiste non solo nell’adottare un approccio responsabile e trasparente nell’implementazione e nell’utilizzo dell’IA generativa, ma anche un approccio orientato e fondato sulle persone. Si tratta di comprendere che, nell’era del People-Based Marketing, in cui è indispensabile porre i consumatori al centro e alla base di ogni strategia, anche nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale la priorità è garantire un customer journey ottimale che sia, al contempo, affidabile e in grado di generare fiducia.