Come l’AI sta cambiando la customer experience nel commercio digitale

L’intelligenza artificiale viene impiegata per il miglioramento del percorso e dell'esperienza del cliente, con enormi vantaggi per le aziende che sfruttano questa tecnologia [...]
Enrico Santus

Direttore di intelligenza artificiale e Machine learning a Bayer, AI scientific advisor a K-Juicer, al Women Brain’s Project e al Laboratory of Data Discovery for Health (D24H)

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Come per ogni altra esperienza, anche nello shopping vi è un percorso da affrontare, con ostacoli più o meno difficili da sormontare. Il tutto parte con la presa di coscienza di un bisogno, la ricerca del prodotto che lo soddisfi, il confronto delle caratteristiche e dei prezzi tra articoli simili, la decisione dell’acquisto, l’acquisizione del prodotto (o la sua consegna), la necessità di supporto continuo (garanzia, sostituzione, restituzione, etc.) e la fidelizzazione del cliente. L’intelligenza artificiale sta venendo impiegata per il miglioramento di questo percorso, con enormi vantaggi per le aziende che sfruttano questa tecnologia. È ciò che si definisce customer experience”; vediamo come si compone, soprattutto nel commercio digitale.

Commercio digitale: il percorso del cliente

Da sempre, i commercianti in tutto il mondo hanno raffinato le proprie capacità per rendere il percorso del cliente più piacevole e agevole, rimuovendo ogni ostacolo che potesse avere impatto negativo sui loro guadagni. Dalla presa di coscienza di un bisogno all’acquisto del prodotto che lo possa soddisfare, i rischi che il percorso si interrompa sono altissimi. Perfezionamento delle catene di fornitura, attività di marketing, potenziamento dei sistemi di ricerca, dimostrazione del prodotto, garanzie e rateizzazione dei pagamenti sono solo alcune delle strategie sviluppate per minimizzare le frizioni e ridurre i rischi.

Da qualche decennio, però, le cose stanno cambiando. Il commercio digitale ha avuto una crescita esponenziale. Nel 1998, per esempio, era stimato in soli 5 miliardi di dollari negli USA, ed era ancora visto come una copia virtuale del commercio reale, piuttosto che come un’attività economica a sé stante. Negli anni seguenti, il continuo miglioramento dei servizi online (miglioramento dei siti, diffusione di sistemi di pagamento come PayPal, etc.) ha provocato un’enorme accelerazione del commercio online, con un picco impetuoso durante la recente pandemia. Nel 2020, infatti, l’e-commerce si è espanso del 43% rispetto all’anno precedente, raggiungendo un mercato di circa 815,4 miliardi di dollari solamente negli USA, e aprendo la possibilità a un ulteriore progresso, grazie all’enorme quantità di dati acquisita.

La trasformazione digitale ha fatto sì che il percorso del cliente – la customer experience – sia entrato sotto la lente d’ingrandimento di ingegneri e data scientist, che attraverso l’osservazione dei big data lo stanno trasformando in una nuova esperienza, che intende non lasciare spazio a inefficienze o frizioni, a puro vantaggio di quelle imprese che sfrutteranno queste tecnologie. Vantaggio fiutato anche da aziende non nate digitali, come Walmart, che negli ultimi anni ha espanso la sua squadra da qualche decina a diverse centinaia di data scientist, a prova che si tratta di un cambiamento irreversibile.

Commercio digitale: Amazon e “l’ossessione per il cliente”

Ogni software developer di Amazon non può prescindere dai cosiddetti “leadership principles”, ovvero i principi di leadership su cui la compagnia di Jeff Bezos è stata costruita. Il primo di questi principi, manco a dirlo, è l’ossessione per il cliente. Banale, qualcuno potrebbe pensare: d’altronde quale commerciante non concorderebbe col detto che sostiene che “il cliente ha sempre ragione”? Eppure, in un mondo sempre meno “umano” e sempre più automatizzato, questo principio assume un valore totalmente nuovo.

Infatti, se un tempo era il commerciante a conquistare la fiducia del cliente, oggi – nell’era dell’intelligenza artificiale, della robotica e del commercio digitale – sono le macchine (e chi le progetta) che devono intuire gusti e modo di pensare dei consumatori, per anticiparne i bisogni e conquistarne la fiducia, sia nel breve che nel lungo termine.

E quest’ossessione non è un’esclusiva di Amazon. Walmart, per esempio, considera il cliente come “numero uno” e da anni cerca di prevedere cosa egli voglia, come ha raccontato a VentureBeat Srini Venkatesan, responsabile della tecnologia per Walmart.

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Raccomandazioni personalizzate, o quasi

L’intelligenza artificiale e i big data permettono di conoscere i gusti dei clienti attraverso sistemi non troppo differenti da quelli usati per le raccomandazioni su Netflix. Il principio di tali sistemi è che clienti simili cercheranno prodotti simili, e che per stabilire quali clienti siano simili basta osservare le loro ricerche. D’altronde non è difficile predire che due clienti che cercano pannolini potrebbero anche aver bisogno di latte in polvere. E allora perché far sprecare energie a questi clienti, o rischiare che acquistino il secondo prodotto altrove? Molto più semplice suggerire il latte in polvere, eventualmente con un terzo prodotto, magari con qualche sconto per incentivare all’acquisto.

Da un tale grado di comprensione dell’utente possono partire delle strategie pubblicitarie personalizzate, che vadano davvero a stimolare i bisogni degli individui. Secondo Alec Ross, Amazon sta raccogliendo tanti dati su di noi che nel futuro potrebbe spedire i suoi prodotti prima ancora del loro ordine, sapendo che la percentuale di restituzione sarebbe comunque bassissima.

Fiducia e gestione delle aspettative

E questo ci collega al fatto che alla base dell’ossessione per il cliente non ci sia affatto il suo portafoglio. Alla base di questo principio, infatti, c’è soprattutto la fiducia del cliente stesso, la quale deve essere conquistata con ogni mezzo possibile.

Primo tra tutti, la gestione delle aspettative: costi, tempistiche e qualità del prodotto devono essere chiari e impeccabili. Questo richiede non solo di esporre i prodotti in maniera chiara e logica, evidenziando tutte le informazioni utili, ma anche di gestire perfettamente tutta la logistica che sta alle spalle del percorso del cliente, come la catena di fornitura, la gestione dell’inventario e il sistema di consegna.

Dal punto di vista delle informazioni, oggi sia i negozi fisici che quelli virtuali del commercio digitale offrono spesso assistenti automatici capaci di sfruttare algoritmi di computer vision e di Natural language processing rispettivamente per riconoscere i prodotti e fornire descrizioni o risposte alle domande del cliente, spesso anche in più lingue. Evoluzioni di questi assistenti sono le fitting-room digitali, che permettono all’utente di prendere le proprie misure sfruttando semplicemente la telecamera del cellulare, e – attraverso filtri – far provare abiti, scarpe e accessori.

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I problemi della logistica nel commercio digitale

Le informazioni non possono però essere accurate se non si ha un’attenta gestione dell’inventario. Si stima che ogni anno i commercianti di tutto il mondo perdano circa 1,1 trilioni di dollari per problemi legati al sistema di fornitura e alla sua logistica. Alcuni prodotti diventano introvabili quando in alta domanda, altri scadono prima ancora di essere venduti. Secondo McKinsey, in media, le compagnie commerciali hanno tra uno e due mesi di interruzioni ogni 3,7 anni, che possono provocare un impatto sui ricavi fino al 30% in un decennio.

Grazie ai big data e a complessi sistemi di AI oggi è possibile monitorare desideri e ricerche di migliaia – se non milioni – di utenti. Queste informazioni possono pertanto essere usate per ottimizzare il numero di unità in inventario (salvando costi di magazzino) e suggerire strategie di prezzo (e sconti) basate sulle scadenze e sulla disponibilità del prodotto nella catena di fornitura (tendenze del mercato, trend storici, rischi metereologici, differenze geografiche, competitors, etc.). In maniera del tutto simile, le informazioni sul singolo utente e quelle sulle tendenze possono essere incrociate per ridurre l’impatto dei costi della consegna sui guadagni, agglomerando più ordini o stimolando gli utenti a farlo, offrendo appositi sconti.

Al dominio della logistica contribuiscono poi i robot, che permettono di gestire efficacemente i magazzini, ottimizzando gli spazi e riducendo i tempi per trovare e gestire i prodotti.

Gli agenti conversazionali nel customer service

E se le aspettative del cliente non possono essere sempre pienamente soddisfatte, diventa necessario attuare strategie di compensazione. È qui che entra in gioco il customer service, che oggi può contare su complessi agenti conversazionali, costruiti su modelli linguistici come GPT-3 di OpenAI, i quali sono in grado di discutere col cliente in maniera molto simile a come farebbe un operatore, ed eventualmente inoltrare la conversazione a un loro collega umano se percepiscono di non riuscire a gestirla. Questi sistemi possono inoltre raccogliere feedback, più o meno esplicitamente, anche imparando ad ottimizzare la propria comunicazione con un dato cliente.

Insomma, mentre l’ossessione per il cliente è rimasta per millenni alla base del commercio, e si raffinerà solo parzialmente nella nuova era dell’AI, il livello di granularità nella comprensione del cliente e del mercato, nonché la potenziale scalabilità dei business che sfruttano i big data e il machine learning, non hanno precedenti. Coloro che saranno in grado di iniziare prima ad acquisire dati per conoscere i clienti, potranno accedere anche ai loro portafogli. Gli altri dovranno attendere.

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