I recenti progressi nell'intelligenza artificiale (AI) stanno trasformando il commercio a un ritmo esponenziale. Poiché queste innovazioni stanno ridisegnando in modo dinamico il percorso commerciale, è fondamentale che i leader anticipino e preparino le loro aziende al futuro per abbracciare il nuovo paradigma.
Nel contesto di questo rapido progresso, l'AI generativa e l'automazione hanno la capacità di creare esperienze di acquisto più pertinenti e contestualmente appropriate. Possono semplificare e accelerare i workflow durante l'intero percorso commerciale, dalla scoperta al completamento di una transazione. Per fare un esempio, gli strumenti facilitati dall'AI come la navigazione vocale promettono di capovolgere il modo in cui gli utenti interagiscono fondamentalmente con un sistema. Inoltre, queste tecnologie forniscono ai brand strumenti intelligenti, che consentono una maggiore produttività ed efficienza rispetto a quanto era possibile fare anche solo cinque anni fa.
I modelli AI analizzano rapidamente grandi quantità di dati e diventano sempre più precisi. Possono fornire insight e previsioni preziosi per informare il processo decisionale di un'organizzazione nel commercio omnicanale, consentendo di prendere decisioni più informate e basate sui dati. Implementando soluzioni di AI efficaci, utilizzando l'AI tradizionale e generativa, i brand possono creare esperienze di acquisto fluide e personalizzate. Queste esperienze si traducono in un aumento della fedeltà dei clienti, del coinvolgimento e della fidelizzazione e in un aumento della quota di portafoglio sia nei canali business-to-business (B2B) che business-to-consumer (B2C). In definitiva, generano aumenti significativi delle conversioni, determinando una crescita significativa dei ricavi grazie all'esperienza di acquisto trasformata.
C'è stato un rapido spostamento verso un uso onnipresente dell'AI. Le prime iterazioni dell'e-commerce utilizzavano l'intelligenza artificiale tradizionale in gran parte per creare campagne di marketing dinamiche (link esterno a ibm.com), migliorare l'esperienza di acquisto online o il triage delle richieste dei clienti. Oggi le funzionalità avanzate della tecnologia incoraggiano un'adozione diffusa. L'AI può essere integrata in ogni touchpoint del percorso commerciale. Secondo un recente rapporto dell'IBM Institute for Business Value, metà degli amministratori delegati sta integrando l'AI generativa in prodotti e servizi. Nel frattempo, il 43% utilizza la tecnologia per prendere decisioni strategiche informate.
Ma i clienti non sono ancora del tutto convinti. La fluidità dell'AI è cresciuta insieme al lancio di ChatGPT e di assistenti virtuali come Alexa di Amazon. Tuttavia, poiché le aziende di tutto il mondo stanno rapidamente adottando la tecnologia per potenziare i processi, dal merchandising alla gestione degli ordini, ci sono dei rischi. Fallimenti di grande risonanza e costose controversie rischiano di inasprire l'opinione pubblica e indebolire la promessa di una tecnologia commerciale basata sull'AI generativa.
L'impatto dell'AI generativa sul landscape dei social media riceve occasionalmente cattiva pubblicità (link esterno a ibm.com). La disapprovazione dei brand o dei rivenditori che utilizzano l'AI raggiunge il 38% tra le generazioni più anziane, il che impone alle aziende di lavorare di più per conquistare la loro fiducia.
Un report dell'IBM Institute of Business Value ha rilevato che c'è un enorme margine di miglioramento nell'esperienza del cliente. Solo il 14% dei consumatori intervistati si è detto "soddisfatto" della propria esperienza di acquisto di prodotti online. Un terzo dei consumatori ha trovato l'esperienza con l'assistenza clienti e i chatbot che utilizzano l'elaborazione naturale del linguaggio (NLP) così deludente da non voler più interagire con questa tecnologia. E la centralità di queste esperienze non è limitata ai fornitori B2C. Oltre il 90% degli acquirenti aziendali afferma che l'esperienza cliente di un'azienda è importante quanto ciò che vende (link esterno a ibm.com).
Le implementazioni mal gestite della tecnologia di intelligenza artificiale tradizionale o generativa nel commercio, come l'implementazione di modelli di deep learning addestrati su dati inadeguati o inappropriati, portano a esperienze negative che alienano sia i consumatori che le aziende.
Per evitare ciò, è fondamentale che le aziende pianifichino e progettino attentamente iniziative di automazione intelligente che diano priorità alle esigenze e alle preferenze dei propri clienti, siano essi consumatori o acquirenti B2B. In questo modo, i brand possono creare esperienze di acquisto personalizzate contestualmente pertinenti, fluide e prive di attriti, in grado di promuovere la fidelizzazione e la fiducia dei clienti.
Questo articolo esplora quattro casi d'uso trasformativi per l'AI nel commercio che stanno già migliorando il customer journey, in particolare nelle componenti del business dell'e-commerce e della piattaforma di e-commerce dell'esperienza omnichannel complessiva. Inoltre, si discute di come le aziende lungimiranti possano integrare efficacemente gli algoritmi di AI per inaugurare una nuova era di esperienze commerciali intelligenti sia per i consumatori che per i marchi. Ma nessuno di questi casi d'uso esiste a sé stante. Nel futuro del commercio, ogni caso d'uso interagisce in modo olistico per trasformare il customer journey da un punto all'altro, per i clienti, per i dipendenti e per i loro partner.
Gli strumenti basati sull'AI possono essere incredibilmente preziosi per ottimizzare e modernizzare le operazioni aziendali lungo l'intero percorso del cliente, ma sono fondamentali nel continuum commerciale. Utilizzando algoritmi di machine learning e analisi dei big data, l'AI è in grado di rilevare modelli, correlazioni e tendenze che potrebbero sfuggire agli analisti umani. Queste capacità possono aiutare le aziende a prendere decisioni informate, a migliorare l'efficienza operativa e a identificare le opportunità di crescita. Le applicazioni dell'AI nel commercio sono vaste e varie. Eccone alcune:
L'AI tradizionale alimenta motori di raccomandazione che suggeriscono prodotti in base alla cronologia degli acquisti e alle preferenze dei clienti, creando esperienze personalizzate che si traducono in una maggiore soddisfazione e fidelizzazione dei clienti. Strategie di creazione dell'esperienza come queste sono utilizzate dai rivenditori online da anni (link esterno a a ibm.com). Oggi l'AI generativa consente la segmentazione e la profilazione dinamica dei clienti. Questa segmentazione attiva raccomandazioni e suggerimenti personalizzati, come pacchetti di prodotti e upselling, che si adattano al comportamento e alle preferenze dei singoli clienti, aumentando i tassi di engagement e conversione.
L'AI tradizionale consente l'automazione di attività di routine come la gestione dell'inventario, l'elaborazione degli ordini e l'ottimizzazione dell'evasione degli ordini, con conseguente aumento dell'efficienza e dei risparmi sui costi. L'AI generativa abilita le funzioni di predictive analytics e forecasting, consentendo alle aziende di anticipare e rispondere ai cambiamenti della domanda, riducendo i problemi di esaurimento ed eccesso delle scorte e migliorando la resilienza della supply chain. Può anche influire in modo significativo sul rilevamento e sulla prevenzione delle frodi in tempo reale, riducendo al minimo le perdite finanziarie e migliorando la fiducia dei clienti.
Sia l'AI tradizionale che generativa hanno funzioni fondamentali in grado di ridefinire i modelli di business. Possono, ad esempio, consentire la perfetta integrazione di una piattaforma di marketplace in cui gli algoritmi basati sull'AI abbinano la domanda e l'offerta, collegando efficacemente venditori e acquirenti in diverse aree geografiche e segmenti di mercato. L'AI generativa può anche consentire nuove forme di commercio, come il voice commerce, il social commerce e il commercio esperienziale, che offrono ai clienti esperienze di acquisto fluide e personalizzate.
L'AI tradizionale può migliorare gli acquisti internazionali automatizzando attività come le conversioni di valuta e il calcolo delle tasse. Può inoltre facilitare la conformità alle normative locali, semplificando la logistica delle transazioni transfrontaliere.
L'AI generativa, invece, può creare valore generando supporto multilingue e contenuti di marketing personalizzati. Questi strumenti adattano i contenuti alle sfumature culturali e linguistiche delle diverse regioni, offrendo un'esperienza contestualmente più pertinente per clienti e consumatori internazionali.
Utilizzando la potenza dell'intelligenza artificiale, i marchi possono rivoluzionare la gestione dell'esperienza di prodotto e l'esperienza utente offrendo esperienze personalizzate, coinvolgenti e fluide in ogni punto di contatto del commercio. Questi strumenti possono gestire i contenuti, standardizzare le informazioni sui prodotti e promuovere la personalizzazione. Con l'AI, i marchi possono creare un'esperienza di prodotto che informa, convalida e crea la fiducia necessaria per la conversione. Alcuni modi per utilizzare la personalizzazione pertinente trasformando la gestione dell'esperienza di prodotto includono quanto segue:
L'AI generativa può rivoluzionare la gestione dei contenuti automatizzando la creazione, la classificazione e l'ottimizzazione dei contenuti di prodotto. A differenza dell'AI tradizionale, che analizza e categorizza i contenuti esistenti, l'AI generativa può creare nuovi contenuti su misura per i singoli clienti. Questi contenuti includono descrizioni di prodotti, immagini, video e persino esperienze interattive. Utilizzando l'AI generativa, i brand possono risparmiare tempo e risorse e allo stesso tempo fornire contenuti coinvolgenti e di alta qualità che entrano in sintonia con il pubblico di destinazione. L'AI generativa può anche aiutare i brand a mantenere coerenza in tutti i punti di contatto, garantendo che le informazioni sui prodotti siano accurate, aggiornate e ottimizzate per le conversioni.
L'AI generativa può portare la personalizzazione a un livello superiore, creando esperienze personalizzate e su misura per i singoli clienti. Analizzando i dati dei clienti e le loro richieste, l'AI generativa può creare raccomandazioni di prodotti, offerte e contenuti personalizzati, che hanno maggiori probabilità di generare conversioni.
A differenza dell'AI tradizionale, che può segmentare i clienti solo in base a criteri predefiniti, l'AI generativa può creare esperienze uniche per ogni cliente, considerando le sue preferenze, i suoi comportamenti e i suoi interessi. Questa personalizzazione è fondamentale perché le organizzazioni stanno adottando sempre più spesso i modelli software-as-a-service (SaaS): si prevede che la fatturazione globale dei modelli di abbonamento raddoppierà nei prossimi sei anni e la maggior parte dei consumatori afferma che questi modelli li aiutano a sentirsi più legati a un'azienda. Grazie al potenziale di iperpersonalizzazione dell'intelligenza artificiale, le esperienze dei consumatori basate sugli abbonamenti possono migliorare notevolmente. Queste esperienze si traducono in un maggiore coinvolgimento, in una maggiore soddisfazione dei clienti e, in ultima analisi, in un aumento delle vendite.
Gli strumenti basati sull'AI consentono di ottenere maggiori informazioni sui prodotti attraverso processi come la ricerca visiva, oppure scattando una fotografia di un articolo. L'AI generativa approfondisce queste funzionalità, trasformando le informazioni sui prodotti creando esperienze interattive e coinvolgenti che aiutano i clienti a conoscere meglio i prodotti e a prendere decisioni di acquisto informate. Ad esempio, l'AI generativa può creare demo interattive e visualizzazioni di un prodotto a 360 gradi, nonché funzionalità di prova virtuali. Queste esperienze forniscono una conoscenza più approfondita del prodotto e aiutano i marchi a differenziarsi rispetto alla concorrenza e a creare fiducia nei confronti dei potenziali clienti. A differenza dell'AI tradizionale che fornisce informazioni statiche sui prodotti, l'AI generativa può creare esperienze coinvolgenti e memorabili che generano conversioni e fidelizzano il marchio.
L'AI generativa può rivoluzionare i motori di ricerca e le raccomandazioni, fornendo ai clienti risultati personalizzati e contestualizzati che corrispondono alle loro intenzioni e preferenze. A differenza dell'AI tradizionale, che si basa sulla corrispondenza di parole chiave, l'AI generativa è in grado di comprendere il linguaggio naturale e l'intento, fornendo ai clienti risultati pertinenti che hanno maggiori probabilità di corrispondere alle loro query di ricerca. L'AI generativa può anche generare suggerimenti basati sul comportamento, sulle preferenze e sugli interessi dei singoli clienti, aumentando il loro coinvolgimento e di conseguenza le vendite. Utilizzando l'AI generativa, i brand possono offrire funzionalità di ricerca e raccomandazione intelligenti che migliorano l'esperienza complessiva del prodotto e favoriscono le conversioni.
L'AI generativa e l'automazione possono consentire alle aziende di prendere decisioni basate sui dati per snellire i processi lungo la supply chain, riducendo l'inefficienza e gli sprechi. Ad esempio, una recente analisi (link esterno a ibm.com) di McKinsey ha rilevato che quasi il 20% dei costi logistici potrebbe derivare dai "blind handoff", ossia quei momenti in cui una spedizione viene abbandonata in qualche punto tra il produttore e il luogo in cui è destinata. Secondo il report di McKinsey, queste interazioni inefficienti potrebbero provocare una perdita di ben 95 miliardi di dollari negli Stati Uniti ogni anno. L'order intelligence basata sull'AI può ridurre alcune di queste inefficienze attraverso:
Prendendo in considerazione fattori quali la disponibilità delle scorte, la vicinanza al luogo, i costi di spedizione e le preferenze di consegna, gli strumenti di intelligenza artificiale possono selezionare dinamicamente le opzioni di evasione più convenienti ed efficienti per un singolo ordine. Questi strumenti potrebbero stabilire la priorità delle consegne, prevedere l'instradamento degli ordini o spedire le consegne per soddisfare i requisiti di sostenibilità.
Analizzando i dati storici, l'AI può prevedere la domanda e aiutare le aziende a ottimizzare i livelli di inventario e a minimizzare gli eccessi, riducendo i costi e migliorando l'efficienza. Gli aggiornamenti in tempo reale delle scorte consentono alle aziende di adattarsi rapidamente ai cambiamenti delle condizioni, permettendo un'allocazione efficace delle risorse.
I sistemi di gestione degli ordini basati su AI offrono visibilità in tempo reale su tutti gli aspetti del workflow di gestione degli ordini critici. Questi strumenti consentono alle aziende di individuare in modo proattivo potenziali interruzioni e mitigare i rischi. Questa visibilità rassicura clienti e consumatori sul fatto che i loro ordini verranno consegnati rispettando esattamente tempi e modalità.
I pagamenti intelligenti migliorano il processo di pagamento e la sicurezza, migliorando efficienza e accuratezza. Tali tecnologie possono aiutare a elaborare, gestire e proteggere le transazioni digitali e fornire un avviso anticipato dei potenziali rischi e della possibilità di frode.
L'intelligenza artificiale tradizionale e quella generativa migliorano i processi di transazione per i clienti B2C e B2B che effettuano acquisti nei negozi online. L'intelligenza artificiale tradizionale ottimizza i sistemi POS, automatizza i nuovi metodi di pagamento e facilita diverse soluzioni di pagamento su tutti i canali, semplificando le operazioni e migliorando le esperienze dei consumatori. L'intelligenza artificiale generativa crea modelli di pagamento dinamici per i clienti B2B, affrontando le loro transazioni complesse con fatturazione personalizzata e comportamenti predittivi. La tecnologia può anche fornire soluzioni finanziarie strategiche e personalizzate. Inoltre, l'AI generativa può migliorare i pagamenti dei clienti B2C, creando strategie di prezzo personalizzate e dinamiche.
L'AI tradizionale e l'apprendimento automatico eccellono nell'elaborazione di grandi volumi di pagamenti B2C e B2B, consentendo alle aziende di identificare e rispondere rapidamente a tendenze sospette. L'AI tradizionale automatizza il rilevamento di modelli irregolari e potenziali frodi, riducendo la necessità di costose analisi umane. Nel frattempo, l'AI generativa contribuisce simulando vari scenari di frode per prevedere e prevenire nuovi tipi di attività fraudolente prima che si verifichino, migliorando la sicurezza complessiva dei sistemi di pagamento.
Nel percorso commerciale, l'AI tradizionale aiuta a proteggere i dati delle transazioni e automatizza la conformità alle normative sui pagamenti, consentendo alle aziende di adattarsi rapidamente alle nuove leggi finanziarie e condurre controlli continui dei processi di pagamento. L'AI generativa migliora ulteriormente queste capacità, sviluppando modelli predittivi che anticipano i cambiamenti nelle normative sui pagamenti. Può anche automatizzare complesse misure di privacy dei dati, aiutando le aziende a mantenere la conformità e proteggere i dati dei clienti in modo efficiente.
Il panorama commerciale odierno si sta rapidamente trasformando in un ecosistema digitalmente interconnesso. In questa realtà, l'integrazione dell'AI generativa nel commercio omnicanale, sia B2B che B2C, è essenziale. Tuttavia, affinché questa integrazione abbia successo, la fiducia deve essere alla base della sua implementazione. Anche l'individuazione dei momenti giusti nel percorso commerciale per l'integrazione dell'AI è fondamentale. Le aziende devono condurre audit approfonditi dei flussi di lavoro esistenti per assicurarsi che le innovazioni in materia di intelligenza artificiale siano efficaci e al tempo stesso sensibili alle aspettative dei consumatori. È fondamentale introdurre soluzioni di intelligenza artificiale in modo trasparente e con solide misure di sicurezza dei dati.
Le aziende devono affrontare l'introduzione di un'AI generativa affidabile come un'opportunità per migliorare l'esperienza del cliente rendendola più personalizzata, conversazionale e reattiva. Ciò richiede una strategia chiara che dia priorità ai valori incentrati sull'uomo e crei fiducia attraverso interazioni coerenti e osservabili che dimostrino il valore e l'affidabilità dei miglioramenti dell'intelligenza artificiale.
Guardando al futuro, un'intelligenza artificiale affidabile ridefinisce le interazioni con i clienti, consentendo alle aziende di incontrarli esattamente dove si trovano, con un livello di personalizzazione prima irraggiungibile. Lavorando con sistemi di intelligenza artificiale affidabili, sicuri e in linea con le esigenze dei clienti e i risultati aziendali, le aziende possono stringere relazioni più profonde e basate sulla fiducia. Queste relazioni sono essenziali per un coinvolgimento a lungo termine e saranno fondamentali per il successo commerciale futuro di ogni azienda, per la sua crescita e, in ultima analisi, per la sua redditività.
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