In che modo il commercio conversazionale basato sull’intelligenza artificiale trasformerà lo shopping nel 2023
 

Poiché il mondo fa sempre più affidamento sulla tecnologia, anche il modo in cui facciamo acquisti ha subito una trasformazione significativa. Sono finiti i giorni in cui si visitava fisicamente un negozio per effettuare un acquisto: ora possiamo fare acquisti comodamente da casa, grazie all’e-commerce . Tuttavia, anche lo shopping basato sull’e-commerce è destinato a cambiare con l’emergere del commercio conversazionale basato sull’intelligenza artificiale.

Nella vendita al dettaglio, l’intelligenza artificiale sta rapidamente diventando uno strumento ampiamente utilizzato per fornire un servizio clienti più efficiente e personalizzato. Secondo un recente studio di Juniper Research , si prevede che i chatbot basati sull’intelligenza artificiale svolgeranno un ruolo significativo nelle interazioni con i clienti nei prossimi anni, gestendo il 70% delle conversazioni con i clienti nel 2023.

 
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Ciò dimostra la crescente dipendenza da strumenti basati sull’intelligenza artificiale per migliorare le interazioni con i clienti e creare un’esperienza di acquisto più fluida. Immagina di conversare con assistenti virtuali basati sull’intelligenza artificiale che possono aiutarti a trovare esattamente quello che stai cercando, offrire consigli basati sui tuoi acquisti passati e quindi completare la transazione. Il commercio conversazionale basato sull’intelligenza artificiale mira a rivoluzionare lo shopping fornendo un servizio personalizzato, conveniente e più efficiente.

Il vantaggio del commercio conversazionale basato sull’intelligenza artificiale
L’ultimo decennio ha visto grandi progressi nell’intelligenza artificiale conversazionale, nell’apprendimento automatico approfondito e negli algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale. I consumatori hanno abbracciato questa tecnologia e ora sono abituati a utilizzare assistenti AI conversazionali come Siri e Amazon Alexa, che hanno migliorato la nostra capacità di accedere alle informazioni.

 

Il commercio conversazionale basato sull’intelligenza artificiale mira a personalizzare ulteriormente l’esperienza di acquisto. Con l’accesso a una vasta gamma di dati, gli assistenti AI possono conoscere le preferenze di un cliente, rendendo più facile trovare i prodotti che adoreranno. Tale personalizzazione è limitata con le tradizionali piattaforme di e-commerce, che si basano su consigli generici sui prodotti. I chatbot e i modelli di apprendimento automatico basati sull’elaborazione avanzata del linguaggio naturale (NLP) possono migliorare l’esperienza del cliente (CX) e, in ultima analisi, generare un ritorno sull’investimento (ROI) più elevato per le aziende.

“I consumatori apprezzano sempre più le esperienze rispetto alle cose. Quindi, a meno che il tuo negozio non sia un’esperienza piacevole in sé e per sé, i clienti apprezzeranno la possibilità di accedere all’esperienza che fornisci (possedendo il tuo prodotto o usufruendo del tuo servizio) da remoto, con un basso attrito “, Kerry Robinson, VP of Conversational AI Strategy presso Waterfield Tech, ha detto a VentureBeat. 

Robinson ha spiegato che man mano che i consumatori diventano più a loro agio con la scoperta e l’acquisto di prodotti e servizi attraverso interazioni vocali e chat su dispositivi intelligenti, i marchi dovranno ottimizzare la rilevabilità tramite ricerca vocale e assistenti virtuali come Alexa e Google Assistant.

 
“Ciò indica [una mossa] verso centri di contatto più grandi e investimenti nell’e-commerce rispetto a sedi tradizionali tradizionali e l’ottimizzazione di tali esperienze con chatbot di intelligenza artificiale conversazionale e robot vocali”, ha affermato.

 
Anche il commercio conversazionale basato sull’intelligenza artificiale renderà gli acquisti più efficienti. I clienti possono chiedere al chatbot consigli o informazioni specifiche sul prodotto durante la fase di scoperta del prodotto. Gli algoritmi di deep learning del chatbot possono apprendere le preferenze e le esigenze di un cliente e fornire suggerimenti sui prodotti pertinenti in base agli acquisti passati e alla cronologia di navigazione. Questo aiuta i clienti a scoprire nuovi prodotti a cui potrebbero essere interessati e fa risparmiare loro tempo presentando opzioni appropriate.

 
Una volta che il cliente ha trovato i prodotti desiderati, può aggiungerli al proprio carrello utilizzando il chatbot. Il chatbot può anche fornire informazioni sulla disponibilità del prodotto, sui prezzi e sulle opzioni di spedizione e assistere il cliente nell’effettuare le selezioni necessarie.

Al momento del pagamento, il chatbot può archiviare in modo sicuro le informazioni di pagamento del cliente ed elaborare la transazione. Può anche gestire eventuali problemi che possono sorgere, come un indirizzo di fatturazione o di spedizione errato, e fornire assistenza al cliente secondo necessità.

In tutto, il chatbot offre un’esperienza senza soluzione di continuità e conveniente. Il cliente può completare tutte le fasi di un acquisto senza navigare su più siti Web o parlare con rappresentanti umani del servizio clienti. Ciò consente di risparmiare tempo e ridurre la frustrazione, migliorando l’esperienza di acquisto complessiva.

I clienti avranno anche flessibilità, in grado di effettuare acquisti tramite un dispositivo ad attivazione vocale a casa o tramite un chatbot sul proprio smartphone.

   
Beerud Sheth, CEO di Gupshup , ritiene che il commercio conversazionale basato sull’intelligenza artificiale migliorerà il marketing e la pubblicità in molte aree, dalle trasmissioni pubbliche alle offerte personalizzate private.

“Ogni conversazione lascia una scia di preferenze personali che l’intelligenza artificiale può utilizzare per personalizzare tutte le interazioni successive. Presto, i commercianti di intelligenza artificiale saranno come i tuoi migliori amici che ti conoscono bene o meglio di te, suggerendo solo la cosa perfetta che ti piacerà “, ha detto Sheth. “Sarà come avere il tuo personal shopper che assiste con l’esperienza di acquisto end-to-end come fanno nei grandi magazzini premium, ma virtualmente su larga scala. Ogni conversazione è una chat privata uno a uno, con ogni passaggio della conversazione che rivela maggiori dettagli sull’interesse del cliente, consentendo una profonda personalizzazione in un modo non possibile con i precedenti media di marketing.

Migliorare l’esperienza di acquisto con l’intelligenza artificiale 
 
Le piattaforme di e-commerce tradizionali si basano su algoritmi che prendono in considerazione un numero limitato di fattori, come gli acquisti passati di un cliente e la cronologia di navigazione. Gli assistenti AI hanno accesso a una gamma di dati molto più completa. In questo modo possono analizzare le preferenze di un cliente in modo più dettagliato, formulare raccomandazioni più accurate e aiutare i clienti a scoprire nuovi prodotti. 

 
Anche il commercio conversazionale basato sull’intelligenza artificiale andrà a vantaggio dei rivenditori. Automatizzando attività di routine come rispondere alle domande dei clienti ed elaborare gli ordini, i rivenditori possono liberare il proprio personale umano per concentrarsi su attività più complesse. Questo aiuta a ridurre il carico di lavoro dei team del servizio clienti e consente loro di fornire un servizio migliore. Con i preziosi dati e approfondimenti sui clienti raccolti dal chatbot, il team del servizio clienti può migliorare le proprie strategie di marketing e vendita aumentando al contempo l’efficienza.

 
Spiegando in che modo il commercio conversazionale basato sull’intelligenza artificiale avrà un impatto sul modo in cui i prodotti vengono commercializzati e pubblicizzati ai consumatori, Matt Ramerman, presidente della società di comunicazioni cloud Sinch, ha dichiarato a VentureBeat che il commercio conversazionale basato sull’intelligenza artificiale consentirà ulteriormente ai consumatori di “parlare con” gli annunci, in modo che i rivenditori possano spingere un’offerta a un cliente tramite messaggistica.

“Gli esperti di marketing possono progettare gli annunci per invitare i clienti a porre domande o [a] selezionare un prodotto alternativo o adiacente a cui potrebbero essere più interessati”, ha affermato Ramerman. “A sua volta, il cliente può porre immediatamente domande su quell’offerta, esplorare le opzioni e concludere quella transazione senza lasciare il canale di messaggistica. La pubblicità conversazionale invita il cliente a partecipare a una conversazione per aiutare a modellare e personalizzare l’offerta sul back-end. I marchi non hanno più bisogno di fare ipotesi plausibili su ciò che un cliente potrebbe desiderare.

Ramerman ha spiegato che il commercio conversazionale consente agli acquirenti di interagire in modo proattivo con i marchi per lo shopping, le transazioni e la consegna. Dice che la razionalizzazione di questo processo attraverso l’interattività offre al consumatore un maggiore controllo, riducendo i tempi di acquisto e consentendo un’esperienza di acquisto più fluida e piacevole. Allo stesso tempo, crea fiducia tra il consumatore e il marchio. 

“Credo che collettivamente stiamo soddisfacendo le preferenze dei consumatori di impegnarsi sui loro canali mobili preferiti con il passaggio alla messaggistica. Infatti, i consumatori trascorrono quasi il 70% del loro tempo sulla messaggistica mobile invece di passare il tempo a navigare nelle pagine web. Queste interazioni su larga scala devono essere alimentate in modo automatizzato [e] l’intelligenza artificiale è l’abilitatore “, ha affermato. 

 
Le sfide attuali che devono affrontare il commercio conversazionale basato sull’intelligenza artificiale
Christina Kosmowski, CEO di LogicMonitor, osserva che può essere difficile fornire agli strumenti di conversazione tutto il contesto di cui hanno bisogno per fornire valore e soluzioni reali. Dice anche che questi strumenti funzionano alla grande, ma solo finché lo spazio del problema è limitato e noto.

 
“Affinché i chatbot basati sull’intelligenza artificiale funzionino in modo efficiente, il contesto è fondamentale. Sfortunatamente, è molto difficile ottenere un supporto aperto completo, poiché questa tecnologia si imbatte nel tradizionale problema di precisione/richiamo. Più cerchi di coprire, meno preciso sarai e questo avrà un impatto sulla fiducia dei clienti e sulla fiducia nello strumento “, ha affermato Kosmowski. “Più domande fai come primer, maggiore è l’attrito nella conversazione. Sebbene l’architettura possa apprendere dietro le quinte, estraendo dettagli demografici/psicografici e, francamente, informazioni personali più approfondite per fornire un’esperienza cliente preziosa, raccogliere questi dati in modo agevole è difficile”.

Allo stesso modo, Bern Elliot, Research VP di Gartner, afferma che molti sistemi legacy sottostanti mancano dell’agilità necessaria per rispondere ai mercati in evoluzione. Di conseguenza, le uniche cose che puoi modificare sono gli elementi visibili al cliente e non le operazioni.

“Spesso mancano le API per i sistemi di back-office e i sistemi di back-office spesso non sono integrati tra loro. Un altro problema significativo sono i dati. I sistemi di intelligenza artificiale hanno bisogno di buoni dati per eseguire i loro servizi di differenziazione, come la personalizzazione, e molte organizzazioni non sono ancora in grado di acquisire e conservare le informazioni necessarie”, ha affermato Elliot. “Cambiare e adattare i processi interni, le politiche, le retribuzioni, i prezzi ecc. per sfruttare adeguatamente i nuovi metodi rappresenta attualmente un enorme ostacolo allo sviluppo del tipo di organizzazione in grado di fornire questi nuovi approcci”.

 
Cosa aspettarsi dal commercio conversazionale AI nel 2023
Ramerman prevede che il commercio conversazionale basato sull’intelligenza artificiale diventerà presto il modo principale per interagire con i marchi nel 2023 e oltre.

“I clienti desiderano la comodità quando fanno acquisti ed è più importante che mai per i rivenditori mantenere i clienti coinvolti all’interno di un unico canale. Invitarli a una conversazione tramite chatbot e assistenti vocali basati sull’intelligenza artificiale è il prossimo passo nella digitalizzazione del commercio. La comprensione del linguaggio naturale (NLU) consente ai chatbot all’avanguardia di comprendere e imitare il tono e/o il modo di parlare di un cliente. Più marchi sfrutteranno la NLU nel 2023 per dotare i loro chatbot di personalità del marchio”, ha affermato Ramerman. 

 Allo stesso modo, Sheth ritiene che l’intelligenza artificiale conversazionale possa essere combinata con AR/VR o tecnologie vocali per rendere l’esperienza più coinvolgente.

“Insieme, queste tecnologie possono ingannare i tuoi occhi, le tue orecchie e il tuo cervello facendogli credere di essere proprio accanto a quel commesso, o persino alla tua celebrità preferita, a parlare di cose da comprare o meno. Andare a fare shopping con gli amici avrà un significato completamente nuovo quando quegli ‘amici’ saranno agenti di shopping virtuali”, ha affermato. “Poiché il 2022 ha segnato l’ascesa dei modelli generali di IA conversazionale, il 2023 segnerà l’ascesa degli agenti conversazionali specifici per il business. Arriverà presto su un dispositivo mobile vicino a te.”

Di ihal

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