Per molti brand di e-commerce, l'intelligenza artificiale è già parte del lavoro quotidiano. Ad esempio, tra i brand che utilizzano l'intelligenza artificiale conversazionale, il 96% la usa per il supporto clienti. Oltre a rispondere alle domande dei clienti, il 67% dei retailer utilizza l'IA per creare contenuti di marketing e pubblicitari. Oltre a questo, quali casi d'uso valgono il tuo tempo? Abbiamo coperto tutto questo. Questo articolo esplora i molti modi in cui l'IA viene utilizzata dai brand di e-commerce oggi. Otterrai le migliori pratiche pratiche, i vantaggi e i rischi da valutare e un modo chiaro per scegliere il primo caso d'uso per la tua attività di e-commerce.
Punti chiave
- Cosa è cambiato: I brand di e-commerce ora utilizzano l'IA per gestire più task quotidiani, oltre ai chatbot e alle esperienze di shopping personalizzate. Si concentrano anche sull'AI Visibility: aiutare i clienti a trovare i loro prodotti e a ricevere suggerimenti tramite strumenti come ChatGPT o Perplexity.
- Perché è importante ora: Sempre più clienti ricercano e acquistano prodotti nelle chat AI invece di utilizzare una barra di ricerca o visitare il sito web di un negozio.
- Dove iniziare: Scegli un punto di partenza che si adatta al tuo business. Puoi utilizzare un assistente AI per i task quotidiani, riunire i dati sparsi o testare l'IA in un'area. Inizia con un task che puoi gestire prima di aggiungerne altri.
Cosa è l'IA nel e-commerce?
L'IA nel e-commerce è un software che utilizza i dati dei clienti per prevedere la domanda, generare contenuti e assistere nelle decisioni. Ci sono due parti principali in questo:
- IA raccomandata: L'IA suggerisce un passaggio che una persona approva.
- IA automatizzata: Un'azione automatizzata viene eseguita senza approvazione.
Esempio: L'IA dice a un commerciante che un cliente che ha comprato scarpe da corsa potrebbe volere calze. Il segnalare questo è una raccomandazione. L'invio automatico di uno sconto per le calze è un'azione eseguita.
4 tipi di IA nel e-commerce
L'intelligenza artificiale include diversi tipi di tecnologia. Questi quattro sono tra i più comuni nel e-commerce.
1. Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
L'elaborazione del linguaggio naturale aiuta i computer a comprendere la lingua parlata e scritta dalle persone. Lo permette di leggere o ascoltare una richiesta e rispondere in linguaggio umano.
Esempi di applicazioni NLP:
- Chatbot di supporto clienti: Rispondere a domande come "Come restituisco questo?" con consigli utili.
- Ricerca prodotti: Comprendere richieste come "una giacca leggera per escursioni piovose" per trovare prodotti che si adattano.
- Analisi recensioni dei clienti: Individuare feedback positivi o negativi e problemi comuni, come le taglie o i ritardi di consegna.
- Traduzione linguistica: Tradurre dettagli dei prodotti e messaggi dei clienti in modo che i brand possano servire gli acquirenti in diverse lingue.
2. Generative AI
L'IA generativa crea nuovi contenuti, come audio, codice, immagini, testo, simulazioni e video. Questi modelli apprendono da grandi quantità di dati e utilizzano ciò che imparano per creare una risposta.
Esempi di strumenti che utilizzano l'IA generativa:
- Moby di Triple Whale: Creare e modificare annunci da richieste in linguaggio semplice. Ad esempio, può posizionare un prodotto in un nuovo contesto o creare versioni di un annuncio esistente.
- Claude: Bozze per descrizioni dei prodotti, email di marketing e copia pubblicitaria.
- Midjourney: Creare immagini da prompt di testo per aiutare i team a esplorare le idee di campagna.
- Runway: Creare clip video da prompt di testo o immagini per annunci e contenuti social.
3. Machine Learning (ML)
Il machine learning (ML) aiuta i computer a imparare dai dati e a migliorare un task. Mentre imparano da nuovi dati, i loro risultati possono diventare più accurati. Il ML tradizionale richiede esperti per preparare i dati e guidare come il modello impara.
Esempi di strumenti ML:
- Analytics predittivi di Klaviyo: Prevedere quando un cliente potrebbe ordinare di nuovo in modo che i brand possano programmare messaggi di follow-up.
- Stripe Radar: Individuare pattern nei dati di pagamento che potrebbero indicare frodi.
- Amazon Personalize: Suggerire prodotti in base a ciò che fa e piace a un cliente.
4. Deep learning
Il deep learning è un tipo di machine learning. Utilizza reti neurali artificiali ispirate al funzionamento del cervello umano. Queste reti imparano pattern dai dati. Possono risolvere molti tipi di problemi, come l'ordinamento degli elementi in gruppi e l'apprendimento di quali dettagli sono importanti.
Esempi di strumenti di deep learning:
- Google Lens: Aiutare i clienti a trovare prodotti con foto invece di una descrizione scritta.
- Amazon Rekognition: Trovare oggetti nelle immagini e segnalare contenuti nei caricamenti dei clienti che potrebbero essere inappropriati.
- Amazon Transcribe: Trasformare le chiamate di supporto in testo in modo che i team possano rivederle e individuare problemi comuni.
Vantaggi dell'IA per il e-commerce
Questi utilizzi di IA possono aiutare i brand di e-commerce in diversi modi.
Aumento delle vendite
I dati sulle vendite possono aiutarti a adattare i passaggi che un cliente compie prima di acquistare e convertire più visite in vendite. Simba Sleep ha migliorato il suo ritorno sulla spesa pubblicitaria (ROAS) del 30% sui suoi annunci Meta utilizzando gli audiensi RFM (Recency, Frequency, Monetary Value) di Triple Whale per targettizzare meglio i suoi clienti ad alto valore. Hanno sincronizzato l'audience creata tramite l'algoritmo AI di Triple Whale con Meta, creato un'audience lookalike e aumentato le vendite.
Migliorata efficienza operativa
L'efficienza è tra le cose che premono molto i marketer quest'anno (quando non lo è?). Trentasette percento dicono di migliorare l'efficienza del marketing con l'IA e l'automazione come priorità per il 2026, secondo il rapporto Triple Whale The Cost of Marketing Decision Paralysis in Ecommerce.
Con gli strumenti AI per il e-commerce come la Summary Page di Triple Whale, i brand possono ridurre il reporting manuale e prendere decisioni più strategiche. Origin ha recuperato il 40% del tempo del suo team di Business Analytics con Triple Whale, liberando il team per concentrarsi su altre parti del business.
Clienti più felici
Il supporto clienti AI è disponibile 24/7, quindi i clienti possono ottenere aiuto in qualsiasi momento. Questo può migliorare la loro esperienza.
Risposte rapide aiutano i clienti a sentirsi visti e ascoltati. Mentre i clienti utilizzano sempre più i bot di supporto, l'IA diventa migliore nel rispondere alle loro domande. Suggerimenti utili di prodotti e offerte personalizzate possono anche dare ai clienti un motivo per tornare.
Casi d'uso AI nel e-commerce in sintesi
| Caso d'uso | Dati necessari | Cosa produce l'IA | Cosa vede un cliente | Metriche da tracciare |
|---|---|---|---|---|
| Ricerca, raccomandazioni e personalizzazione | Prodotti ordinati e risultati di ricerca pertinenti | Tasso di conversione, tasso di reso, rilevanza | ||
| Supporto clienti e assistenza allo shopping | Politiche approvate, informazioni sui prodotti, contesto ordine | Bozze di risposte e aiuto guidato per i prodotti | Risposte rapide a domande su ordini, resi e prodotti in qualsiasi ora | Tasso di risoluzione, CSAT, tasso di risposte errate |
| Produzione creativa e contenuto | Bozze di copy e varianti creative | -- | Tempo di produzione, tasso di correzione | |
| Analytics e marketing del commerciante | Dati analitici e report di marketing | Impatto, ROI, precisione dei dati |