AIgeist 23 │🛒 Shopping intelligente con l’AI? C’è già (ma non si vede) │Le soluzioni più utilizzate │ Cosa ne pensano i consumatori │Da Amazon a Shein, cosa fanno i grandi
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Il tema è - Shopping intelligente con l’AI? C’è già, ma non si vede
L’AI fa parte del nostro quotidiano, e succederà sempre di più. Anche quando acquistiamo un prodotto online siamo inseguiti dai bot che ci assistono durante la scelta, fino al check out. Molto spesso ci infastidiscono e li blocchiamo appena si apre la finestra di conversazione. In realtà questi strumenti si stanno continuamente evolvendo, e spesso lavorano dietro le quinte o aiutano a distribuire e persino produrre quasi istantaneamente quello che vogliamo. Tra non molto quindi diventeranno tra i nostri interlocutori preferiti, sia come venditori che come compratori. Vediamo come e perché.
I clienti preferiscono che l'IA spieghi le cose e faccia risparmiare loro denaro, piuttosto che raccomandare prodotti (Ipsos.com)Cosa ci spinge all’acquisto?
La necessità, uno sguardo a una vetrina (fisica e/o online), una recensione su un sito specializzato, la valutazione di un commesso, una dritta di un amico. Vale per qualsiasi genere di prodotto. Secondo questa ricerca Ipsos, lo human touch fa però ancora la differenza rispetto ai suggerimenti di bot o ChatGPT. I consigli di familiari o amici pesano per l’89%, nella scelta, rispetto al 51% dello shopping bot. Quello che invece sembrano apprezzare i consumatori nell’esperienza di acquisto sono l’assistenza e la guida soprattutto orientata al risparmio. Circa una persona su quattro ritiene che l'AI sarebbe più utile per trovare un prodotto a un prezzo più basso (24%) e una su cinque la troverebbe più utile per spiegare le differenze tra i prodotti (19%) rispetto ad altri casi d'uso. In questa direzione si stanno muovendo i fornitori di soluzioni AI per l’e-commerce.
Google, ad esempio, ha introdotto da poco, nel mercato americano, una soluzione che potrebbe fare la differenza tra il pubblico femminile over 40. Ai giovani della Gen Z o Millennial, che si affidano al social commerce (63%), il livestreaming commerce (57%) e ai coupon dei siti di fast fashion, la cosa non interessa.
La domanda per tutte le altre è e rimane: ma questo vestito starà bene anche a me? D’ora in poi attraverso l’AI di Google i marchi che pubblicano annunci per camicie da donna o da uomo (su vestiti e pantaloni ci stanno ancora lavorando) avranno la possibilità di mostrare agli acquirenti come stanno i loro prodotti su decine di modelli fisici diversi. Il funzionamento è semplice: cliccando sul buco “top per l’estate” la ricerca fornisce la possibilità di visualizzare il capo che ci piace su modelli che hanno altre forme da quelli proposta dall’azienda e più vicini alle nostre fattezze (vedi qui la simulazione, e sotto un esempio).
Chiunque abbia gestito un e-commerce di fashion sa quanto possa essere costosa, snervante e poco accurata la realizzazione degli scatti fotografici. Con queste tecnologie lo scatto sarà non solo interamente immaginario, ma può conformarsi a chi vede il prodotto in un dato istante. E aiutare la scelta.
Questa è solo una delle soluzioni a cui stanno lavorando big tech e startup che puntano a migliorare l’esperienza utente, la performance delle vendite e la sciagura dei resi che in Italia si attesta al 20% ma che in alcuni paesi come la Germania tocca il 60%. In America è definito il “trillion dollar problem”.
Secondo alcune stime sono almeno 16,8 i miliardi che verranno investiti in soluzioni AI nell’e-commerce nei prossimi 5 anni principalmente in questi segmenti:
Iper Personalizzazione: gli algoritmi di intelligenza artificiale orienteranno le preferenze dei consumatori, consigliando prodotti su misura in base a gusti ed esigenze individuali, analizzando il comportamento di acquisto passato, la cronologia di navigazione e altri dati personali, suggerendo articoli ancora prima che il consumatore si renda conto di averne bisogno
Ricerca visiva: questa tecnologia consente ai consumatori di caricare immagini per cercare prodotti simili online, semplificando notevolmente il processo di scoperta dei prodotti
Acquisti vocali: anche lo shopping tramite comandi a voce sta guadagnando terreno grazie alla diffusione di smart speaker e assistenti vocali
Ottimizzazione della supply chain e del magazzino: dati, dati e ancora dati. Se gestiti con sistemi di AI si ottimizzano i percorsi, si riducono i tempi di consegna si gestisce il riassortimento predittivo e l'identificazione degli articoli a lenta movimentazione
Servizio clienti con i bot: i chatbot e gli assistenti virtuali basati sull'intelligenza artificiale stanno diventando sempre più abili nel gestire le richieste dei clienti, fornire assistenza in tempo reale e persino risolvere problemi complessi, con il conseguente aumento della soddisfazione del cliente e riduzione dei costi
Esperienze di acquisto con realtà aumentata (AR): la realtà aumentata viene integrata con l'AI per offrire esperienze di acquisto coinvolgenti, consentendo ai clienti di visualizzare i prodotti nel loro spazio prima di prendere una decisione, riducendo così l'incertezza e aumentando i tassi di conversione
Rilevamento e prevenzione delle frodi: gli algoritmi di intelligenza artificiale vengono sempre più utilizzati per prevenire le transazioni fraudolente salvaguardando sia l'azienda, sia i clienti da potenziali minacce alla sicurezza
Marketing personalizzato e retargeting : l'AI consente di effettuare sia campagne di marketing più personalizzate e mirate analizzando il comportamento e le preferenze dei consumatori, con conseguenti tassi di coinvolgimento più elevati e un ROI migliore sul budget di marketing, sia di essere sfruttata per la creazione di contenuti più accattivanti e personalizzati per l’utente finale.
E a proposito di esperienze d’acquisto intelligenti e creative, la startup Daydream, ancora in fase beta, promette di farvi vivere una nuova era nello shopping. La piattaforma basata sull'intelligenza artificiale, cha ha appena ricevuto dai fondi di investimento 50 milioni di dollari-tra cui Google- scova in rete quello che il vostro prompt suggerisce, a tutte le fasce di prezzo. Volete vestirvi come la premier? Avete un’occasione speciale, come un matrimonio in Sicilia e non sapete come fare? Desiderate un paio di sneaker da utilizzare tutti i giorni? Nessun problema il sistema vi sorprenderà.
Cosa fanno le grandi piattaforme?
Ma come la vedono i leader del mercato, i grandi gruppi globali dell’e-commerce, e cosa stanno facendo per abbracciare questa opportunità? La prima cosa da notare è che per molti di essi la tecnologia AI è un side-business non da poco, anzi. Parliamo di servizi come AWS per Amazon e Alibaba Cloud o Aliyun per l’omonimo gigante cinese, o Rakuten in Giappone o infine Flipkart Cloud Services in India vere fabbriche di servizi AI moderni. Quindi questi siti di e-commerce dispongono di capacità di calcolo, capacità ingegneristiche e infrastrutture di tutto rispetto.
In nessun caso esiste una “separazione delle carriere” (come qualcuno vorrebbe per esempio per AWS con Amazon, ma più per motivi di valore del titolo in borsa che di concorrenza), quindi naturalmente queste piattaforme vengono utilizzate anche per mantenere la posizione di leadership nell'e-commerce vero e proprio.
Poi ci sono protagonisti locali o settoriali che non vendono anche a terzi servizi cloud o AI in proprio, ma gestiscono comunque infrastrutture tecnologiche gigantesche, e qui facciamo il caso di Walmart negli Stati Uniti e Zalando in Europa. Ultime arrivate ma da tenere ben d’occhio sono Temu e Shein, che con il loro modello di business originale (vendono nel mondo prodotti a basso costo prodotti in Cina usando tecniche simile ai giochi a premi e ai coupon) stanno generando molto interesse e guardano alla quotazione in borsa e indovinate un po’ – sono costruiti interamente intorno all’AI.
Ora vediamo per sommi capi ;-) cosa stanno facendo questi grandi nomi sull’AI:
Amazon: l’azienda di Seattle ha innervato tutti i suoi servizi di funzioni AI, impercettibili o quasi per l’utente. Tra i principali: la raccomandazione di prodotti legati a una ricerca (che guida il 3%% degli acquisti); la previsione e relativa organizzazione degli acquisti entranti; il cosiddetto ”dynamic pricing” per ottimizzare la domanda e l’inventory (vedi il link raccomandazioni sopra); l’uso dei sistemi vocali di Alexa e la possibilità di cercare oggetti nel portale scattando una foto. Infine, l’ultima novità è Rufus, un chatbot universale che permette di acquistare usando una conversazione in linguaggio naturale.
Alibaba (e famiglia, da Tmall a TaoBao): oltre a quanto fa Amazon, più o meno, segnaliamo un paio di specificità interessanti. Prima di tutto il servizio contiene traduttori automatici per le schede dei prodotti fatti con AI, elemento cruciale per i produttori remoti cinesi. Poi lavora molto sulla piattaforma “lato vendor”, cioè di chi vende, automatizzando con l’AI molte operazioni di onboarding e gestione quotidiana (è la cosiddetta Alimama). Sulla stessa falsariga gli sforzi sulla gestione della supply chain e il customer service.
Walmart: oltre alla ultrapersonalizzazione e al dynamic pricing visti sopra segnaliamo per il colosso Usa, che dispone anche di punti vendita fisici, la consegna tramite droni ottimizzata via AI ma anche il camerino virtuale. Il tutto è informato da un uso massiccio dei modelli linguistici generativi di casa Microsoft e OpenAI.
Zalando: la specializzazione della casa di Berlino sono le scarpe, anche se oggi vende vestiario e tanto altro. In questa recente partecipazione a un evento del mondo della moda la vicepresidente Tian Su ha fatto un focus su due tool separati da raccomandazione, uno chiamato Assistant che consigli il capo migliore per un evento o un’occasione, e un altro chiamato Trend Spotter che prevede le cose che vanno di moda in molte città del mondo. Altri aspetti dell’uso di AI in Zalando, che risale a molti anni fa, in questo completo articolo.
Temu e Shein: chi usa le piattaforme cinesi saprà che nel cuore c’è un’esperienza utente originale, basata sulla gamification e un uso aggressivo di sconti e coupon. L’intera ottimizzazione del comportamento è fatta con l’AI. Ma il cuore autentico di queste piattaforme, soprattutto del fast fashion di Shein, è la cattura di trend. Per questo è stato costituito un sistema di AI che legge ed elabora miliardi di data pointer e li incrocia con influencer, disponibilità di prodotti e mercati. Una vera macchina da soldi interamente costruita con l’intelligenza artificiale, come spiega bene questo articolo tecnico.
Il cerchio si chiude arrivando a produrre letteralmente on demand i capi di vestiario, e qui davvero vediamo l’impatto dell’AI sulla realtà fisica. C’è una piccola fabbrica nello Hunan che sta per produrre quel “similgucci” che tutti vogliono adesso, promosso da migliaia di influencer. Glielo ha detto l’AI.