Lo scorso luglio, in occasione del suo decimo “Prime Day”, il gigante del retail Amazon ha reso disponibile a tutti gli utenti “Rufus”, il nuovo shopping assistant AI-based progettato per fornire consigli personalizzati ed aiutare gli utenti nei loro acquisti. Rufus è un chatbot basato sull’intelligenza artificiale generativa: il suo algoritmo di ricerca non è limitato a parole chiave e filtri predefiniti, ma è in grado di comprendere ed imitare il naturale linguaggio umano. Questo rappresenta una notevole innovazione rispetto agli altri e-commerce, i cui chatbots utilizzano ancora sistemi di ricerca tradizionali.
Tuttavia, questa innovazione non ha accontentato tutti gli utenti. Molti clienti lamentano che l’avanguardistico Rufus, in realtà, non sia di facile utilizzo e che sia spesso incapace di fornire consigli specifici in risposta a domande generiche, esattamente ciò che ci si aspetterebbe da un chatbot che ha l’obiettivo di facilitare l’esperienza di acquisto e, di fatto, aumentare le vendite.
Ebbene, se persino un colosso come Amazon commette degli errori nel progettare il suo assistente virtuale, come si può sviluppare sistemi di Intelligenza Artificiale efficaci nell’ambito dell’e-commerce?
In questo articolo, noi di Social Thingum esploreremo come l’AI sta cambiando il modo in cui facciamo acquisti da remoto e quali sfide tecniche devono affrontare gli sviluppatori per sfruttare appieno queste tecnologie.
Partiamo!
Rufus: fra AI e shopping, quando l’assistente sa cosa vuoi
Già nei primi anni 2000, molti e-commerce, tra cui proprio Amazon, sfruttavano algoritmi di intelligenza artificiale per analizzare i dati su attività e preferenze dei clienti e fornire raccomandazioni personalizzate.
Tuttavia, dal 2016 moltissime nuove possibilità sono state rese disponibili e, ad oggi, l’interazione tra consumatori e venditori è sempre più intelligente e fluida.
Rufus, l’assistente virtuale del retailer di Jeff Bezos, è innovativo perché utilizza un LLM (un modello di machine learning chiamato large language model) di Amazon, chiamato Olympus, che conta 2 trilioni di parametri, per elaborare a conversazioni simili a quelle umane e comprendere meglio le esigenze e le preferenze dei clienti.
Fornisce assistenza per lo shopping personalizzata e in tempo reale, rispondendo a domande, offrendo raccomandazioni su misura e confrontando prodotti all’interno del vasto catalogo di Amazon. Rufus è progettato per semplificare il percorso d’acquisto, aumentare il coinvolgimento e la soddisfazione dei clienti, ed incrementare le vendite grazie alla sua profonda conoscenza dei prodotti e alle opportunità di cross-selling, sfruttando la potenza dell’AI generativa per offrire un’esperienza di shopping unica e intuitiva.
Ma quali sono le specifiche tecnologie necessarie per creare un assistente virtuale all’avanguardia?
Dai dati all’azione: tecnologie di AI per il tuo e-commerce
Per parlare di Intelligenza Artificiale applicata, bisogna prima sapere che gli algoritmi funzionano grazie ai cosiddetti Big Data.
I Big Data sono una grande quantità di informazioni generate dagli utenti attraverso le loro interazioni con la piattaforma, come clic, ricerche, acquisti e comportamenti di navigazione. Gli assistenti virtuali utilizzano questi dati per “imparare” e fornire consigli personalizzati agli utenti. Grazie a tecniche avanzate come il machine learning e il data mining, è possibile estrarre dai dati informazioni utili per creare profili dettagliati degli utenti e capire meglio le loro preferenze, bisogni e abitudini di consumo. Questo non solo rende l’esperienza d’acquisto più piacevole, ma aumenta anche la possibilità di cross-selling (vendita di prodotti correlati) e up-selling (vendita di versioni più costose o avanzate), incrementando il valore medio del carrello.
Ad esempio, le raccomandazioni personalizzate sono realizzate grazie a tecniche come l’analisi predittiva, che serve a prevedere le esigenze future degli utenti, e l’analisi prescrittiva, che suggerisce modifiche per migliorare il design e il funzionamento dei chatbot o del sito di e-commerce.
Inoltre, i Big Data permettono di osservare il comportamento collettivo degli utenti, identificando tendenze e schemi di acquisto che possono essere utilizzati per migliorare le strategie di marketing e la gestione dell’inventario. Ad esempio, analizzando quali prodotti vengono spesso acquistati insieme, le aziende possono ottimizzare la disposizione dei prodotti online e creare pacchetti promozionali più efficaci. Anche l’analisi delle recensioni dei clienti può fornire indicazioni preziose per migliorare i prodotti e i servizi.
Il Natural Language Processing (NLP) è una tecnologia fondamentale per il funzionamento degli assistenti virtuali. Grazie a questa tecnologia, i chatbot sono in grado di comprendere le richieste degli utenti, interpretare le loro intenzioni e rispondere in modo appropriato. Il NLP scompone i testi in piccoli frammenti chiamati “token”, che sono collegati a significati già presenti nei database con cui l’assistente virtuale è stato addestrato. Integrando il NLP con tecniche come il Named Entity Recognition (NER), i chatbot possono riconoscere il tono e l’emozione del testo e dare risposte più pertinenti e contestuali, migliorando l’interazione con gli utenti.
Infine, la Visione Artificiale (AV), che supporta la Realtà Aumentata, permette ai sistemi di intelligenza artificiale di interpretare immagini. Grazie a reti neurali convoluzionali (CNN), i sistemi possono analizzare immagini di prodotti e riconoscere caratteristiche come colore, forma e texture. Questo permette agli utenti di visualizzare i prodotti nel proprio ambiente reale, ad esempio per capire come starebbe un mobile nuovo o quale rossetto si adatta meglio al proprio viso.
Conclusione
L’integrazione di intelligenza artificiale e Big Data nel mondo dell’e-commerce non solo migliora l’esperienza d’acquisto, ma consente alle aziende di ottimizzare le loro strategie di vendita, aumentando il valore del carrello e anticipando le esigenze dei clienti. Tuttavia, la complessità di questi processi tecnologici richiede competenze specializzate.
È qui che entra in gioco Social Thingum: grazie alla nostra esperienza nello sviluppo di algoritmi di intelligenza artificiale, siamo pronti ad aiutarti a progettare sistemi intelligenti su misura per il tuo e-commerce.
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