Consumer Readiness for AI-Assisted Shopping
Una nuova ricerca che ha coinvolto 2.000 consumatori negli Stati Uniti e nel Regno Unito rivela una forte domanda di AI nello shopping online, con il 72% che si aspetta che gli assistenti AI migliorino l'efficienza attraverso funzionalità come avvisi sulle offerte (59%), consigli personalizzati (51%) e idee regalo (44%). Tuttavia, la fiducia rimane fragile: il 69% abbandonerebbe una piattaforma dopo un suggerimento irrilevante, il 24% per preoccupazioni sulla gestione dei dati e il 21% se l'AI decidesse senza alcun input.[8]
I primi ad adottare, in particolare i 25-34enni (tasso di utilizzo del 59% contro il 34% complessivo), mostrano una maggiore positività, con il 77% che si fida maggiormente dei brand che offrono assistenti AI. Tra questi, l'81% accetta che l'AI costruisca carrelli completi per le occasioni e l'88% apprezza i suggerimenti di bundle, a segnalare una progressione verso compiti complessi.
Rising Adoption and Generational Shifts
L'utilizzo di AI nello shopping nel Regno Unito è raddoppiato di anno in anno, passando dal 12% al 28%, guidato dalla Generazione Z (43%) e dai Millennials (42%), con il 18% della Generazione Z e il 15% dei Millennials che sono utenti per la prima volta nell'ultimo anno.[2][3] Quasi la metà degli acquirenti nel Regno Unito (44%) è aperta a che l'AI gestisca interi percorsi, inclusi gli acquisti, una volta impostate le preferenze come budget e funzionalità – che sale al 49% per i Millennials, al 41% per la Generazione Z e al 42% per la Generazione X.[2]
I rivenditori si allineano, con l'84% aperto alle integrazioni AI e il 49% che la dà priorità; il 50% prevede espansioni AI per l'esperienza del cliente.[2] Gli adulti nel Regno Unito sotto i 45 anni mostrano il 30% di apertura all'AI come agenti personali per raccomandazioni, controlli di consegna e acquisti.[7] A livello globale, il 78% dei consumatori ha utilizzato recentemente strumenti di AI come ChatGPT, raggiungendo il 93% sotto i 35 anni.[7]
Implications for E-Commerce Infrastructure
Questa domanda mette sotto pressione i feed di prodotto, dove output irrilevanti derivanti da una scarsa qualità dei dati innescano il 69% di churn. I feed ad alta fedeltà, ricchi di attributi come varianti, prezzi e compatibilità, diventano essenziali per la rilevanza dell'AI, poiché i dati incompleti amplificano gli errori nei suggerimenti in tempo reale.
Gli standard di catalogazione devono evolvere per supportare l'AI agentiva, enfatizzando schemi strutturati per attributi oltre quelli di base (ad esempio, adatto alle occasioni, potenziale di bundling). Le incongruenze legacy rallentano l'addestramento dell'AI, ampliando il divario di preparazione in cui solo il 27% dei rivenditori del Regno Unito considera gli stack scalabili per esperienze autonome.
La qualità e la completezza delle card influiscono direttamente sulla fiducia: descrizioni scarne o immagini mancanti minano il 51% delle aspettative per raccomandazioni personalizzate, mentre i metadati completi consentono bundle proattivi (88% di appeal dei primi utenti). I rivenditori che prevedono una crescita online nel 2026 (80% nel Regno Unito) collegano l'AI alle conversioni, ma il divario di competenze e la conformità ostacolano l'esecuzione.[1][6]
Accelerating Through No-Code and AI Tools
Le piattaforme no-code superano le barriere di adozione, consentendo una rapida ottimizzazione dei feed e l'integrazione dell'AI senza costi di sviluppo elevati, un aspetto critico poiché il 90% dei rivenditori globali prevede di spendere in AI per le operazioni.[6] Questi strumenti automatizzano l'arricchimento del catalogo, velocizzando gli aggiornamenti dell'assortimento per corrispondere a query dinamiche dei consumatori come cali di prezzo (domanda del 59%).
Il no-code basato sull'AI gestisce le protezioni dalla prima interazione, garantendo la responsabilità dei dati (preoccupazione del 24%) tramite un addestramento anonimo. Ciò supporta la velocità: un'indicizzazione più rapida dei cataloghi aggiornati tiene il passo con il 44% di preparazione per l'automazione end-to-end, trasformando la fiducia iniziale (77%) in un coinvolgimento ripetuto.[2]
Internet Retailing; Adyen Retail Report 2026.
Da una prospettiva NotPIM, questa ricerca evidenzia un punto di svolta critico per l'e-commerce. Le aspettative dei consumatori per le esperienze di acquisto basate sull'AI sono in aumento, ma le prestazioni di questi strumenti dipendono dalla qualità dei dati di prodotto. I rivenditori devono dare la priorità ai feed di prodotto ad alta fedeltà per soddisfare questa domanda e creare fiducia nei clienti. NotPIM fornisce una soluzione no-code per arricchire e standardizzare i dati di prodotto, consentendo alle aziende di adattarsi rapidamente e distribuire esperienze potenziate dall'AI con fiducia. La qualità dei dati di prodotto è discussa in tutto questo articolo. Gestire questi dati è un elemento chiave dell'infrastruttura di e-commerce. Scopri come comprendere meglio i tuoi dati con i nostri articoli sui product feed su /blog/product_feed/ . Inoltre, per una migliore gestione dei dati, leggi di più per migliorare la tua comprensione di come creare descrizioni di prodotto che generano vendite. Con una gestione efficiente dei tuoi dati di prodotto, sei meglio attrezzato per gestire un programma di elaborazione dei listini prezzi.