Intelligenza Artificiale e Machine Learning come fattori evolutivi dell'e-commerce

Tutte le piattaforme in grado di generare dati possono trarre beneficio dalle potenzialità dirompenti proprie delle tecnologie per l’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning. Più elevata sarà la quantità di dati prodotta, maggiori saranno le possibilità di creare dei modelli di training efficaci da applicare all’interno di contesti produttivi e commerciali.

Un comparto squisitamente Data Driven come l’e-commerce rappresenta un chiaro esempio di come Artificial Intelligence (AI) e Machine Learning (ML) possano massimizzare le performance di un progetto incrementando traffico, conversioni, transazioni monetarie, capacità di relazione con l’utenza e fidelizzazione.

Training dei modelli di ML ed economia circolare del dato 

Il traffico, le conversioni, gli ordini, le preferenze espresse, i pagamenti e le loro modalità, i resi e le relative motivazioni così come la customer care pre e post vendita, producono informazioni utili per il training, quest’ultimo migliora il funzionamento delle AI che a loro volta generano performance più elevate e quindi dati aggiuntivi pronti ad alimentare i modelli di ML.

Customer segmentation, retention rate, valore medio degli ordini e del customer lifetime sono soltanto alcune delle metriche che l’apprendimento automatico può sfruttare per creare AI più efficienti anche in termini di capacità adattive e soprattutto predittive. A questo proposito i vantaggi derivanti da un approccio Data powered non appaiono evidenti soltanto per quanto riguarda la personalizzazione dei servizi, oltre ai benefici per il tailoring devono essere tenute in considerazione anche le esigenze legate al forecasting.

Poter prevedere con un notevole grado di precisione quali saranno i comportamenti degli utenti, o per meglio dire di ciascun utente, garantisce un indubbio vantaggio competitivo. Le serie storiche a disposizione dei modelli di ML permettono di capire non solo cosa verrà acquistato e da chi, ma anche il contesto (e.g.: un determinato periodo dell’anno) e gli eventi trigger (e.g.: la presenza di promozioni o offerte su misura) che determineranno questa scelta.

AI e recommendation nell’e-commerce

Uno degli aspetti che beneficia maggiormente dell’AI è rappresentato dalla recommendation. Tradizionalmente l’estrazione dei prodotti suggeriti ai potenziali acquirenti è stata sempre vincolata ad analogie elementari come per esempio la categoria merceologica di appartenenza; le piattaforme associavano ai risultati di una determinata query prodotti simili o accessori in grado di completare la shopping experience, spesso con un evidente livello di approssimazione.

Eventuali miglioramenti potevano essere apportati tramite un lavoro di analisi delle statistiche di vendita operato in buona parte manualmente e con capacità di elaborazione non di rado limitate anche dal fattore umano.

Con l'intervento dell’apprendimento automatico e dell’AI la fase di analisi e la conseguente recommendation possono essere effettuate anche a runtime, per esempio tramite la possibilità di individuare nell’immediato i segnali con cui rilevare le preferenze e la propensione all'acquisto nei confronti di un determinato articolo o brand, ciò moltiplica esponenzialmente le opportunità di convertire il traffico in monetizzazione.

Dalla recommendation alla negoziazione

La recommendation è un aspetto fortemente legato alla negoziazione e ne rappresenta la naturale evoluzione. Nell’e-commerce sono presenti diversi fattori su cui l’AI può intervenire in senso migliorativo per determinare il successo di un’interazione fra utente e funzionalità di uno store online.

Tra di essi vi è per esempio la possibilità di proporre fin da subito prodotti, offerte, marchi più vicini possibili alle esigenze del consumatore corrente. A ciò si aggiunga il vantaggio di poter operare nel pieno rispetto delle normative sulla tutela della privacy, un modello di Machine Learning è infatti in grado di assumere qualsiasi specifica come dato per il training delle AI e di produrre comportamenti conseguenti che garantiscano un elevato livello di compliance.

La negoziazione si rivela poi fondamentale nel favorire tutte le iniziative che semplificano le procedure di acquisto tra cui la scelta del sistema di pagamento più adeguato o del metodo di spedizione più rapido, conveniente e compatibile con le caratteristiche dell’utente.

È indubbio che il supporto dell’AI alla negoziazione verrà ulteriormente incrementato dalle tecnologie per l’elaborazione e la comprensione del linguaggio naturale, grazie alle quali i consumatori potranno avvalersi di interfacce (le chatbot per la customer care e i personal shopping assistant ne sono un esempio) in grado di offrire assistenza completa anche a coloro le cui esigenze non sono immediatamente individuabili.

Ricerca visuale ed e-commerce

L’AI è ora in grado di superare i limiti imposti dai semplici motori di ricerca interni delle piattaforme di e-commerce, tradizionalmente deputati a soddisfare query basate sull’uso delle keyword.

La ricerca visuale, il riconoscimento automatico delle immagini e degli oggetti offrono un vocabolario più esteso per la descrizione dei prodotti e moltiplicano le opportunità di matching tra ricerche e risultati.

Lato utente, inquadrare un determinato articolo con il proprio smartphone in modo da poterne identificare immediatamente marca, modello, prezzo e caratteristiche rappresenta un incentivo all’acquisto, indipendentemente dal settore di riferimento.

Nello stesso modo gli e-commerce possono sfruttare le tecnologie per la ricerca visuale implementandone ulteriormente le funzionalità e dando al consumatore la possibilità di personalizzare il prodotto fino ad una corrispondenza completa con le preferenze espresse.

La ricerca visuale rappresenta un vantaggio competitivo non soltanto perché più precisa dell’alternativa incentrata sulle keyword, ma anche in quanto pone l’utente maggiormente al centro dell’esperienza di acquisto.

AI e store management

La massimizzazione delle vendite e il perfezionamento della user experience non sono gli unici obiettivi dell’impiego di Machine Learning e Intelligenze Artificiali nel commercio elettronico. Indubbi benefici sono prevedibili anche per quanto riguarda gli aspetti legati alla gestione dell’inventario e del magazzino.

I vantaggi più immediati sono identificabili per esempio nel monitoraggio degli stock, in questo caso infatti il riconoscimento automatico degli oggetti può segnalare la carenza o l’assenza di determinate forniture. Quando in grado di interoperare con un sistema basato sulla Robotic Process Automation che aggiorni costantemente i database relativi all’inventario, l’Object Recognition diventa una feature ideale per razionalizzare la gestione delle scorte.

L’AI è infine uno strumento utile dal punto di vista previsionale, permettendo di identificare con un livello di precisione elevato quali saranno i prodotti più richiesti in un determinato intervallo di tempo e consentendo di pianificare gli investimenti più adatti a soddisfare le future richieste.