La svolta verso lo shopping AI-Driven nel settore retail
La rapida integrazione degli strumenti di intelligenza artificiale sta ridefinendo il panorama del retail online, come dimostrano le ultime iniziative di Algolia, un importante fornitore di servizi search-as-a-service. In una recente intervista, il chief ecosystems officer di Algolia, Piyush Patel, ha spiegato come l'azienda stia aiutando i retailer ad adattarsi all'ondata di comportamenti e funzionalità di shopping basati sull'intelligenza artificiale. I dati recenti sottolineano l'urgenza: quasi quattro consumatori su dieci affermano che prenderebbero in considerazione il passaggio dal loro supermercato online abituale a un'alternativa basata sull'intelligenza artificiale, con ingenti spostamenti in gioco. Nell' altamente competitivo mercato della spesa online nel Regno Unito, che vale 23,4 miliardi di sterline, i retailer rischiano di perdere fino a 500 milioni di sterline a settimana se non riescono a tenere il passo con l'adozione dell'AI.
Questi cambiamenti segnalano sia rischi che opportunità. Circa il 42% degli acquirenti esprime la volontà di fare acquisti in supermercati che offrono strumenti di intelligenza artificiale come i motori di ricerca di ingredienti per ricette o le sostituzioni dinamiche per prodotti più economici. Un ulteriore 44% apprezza le capacità di ricerca conversazionale, che consentono query come "mostrami snack salutari per i bambini piccoli", rispecchiando il naturale flusso dell'assistenza in negozio sulle piattaforme digitali. Algolia, che collabora già con i principali rivenditori di generi alimentari in Europa e negli Stati Uniti, si è posizionata in prima linea in questa ondata trasformativa, sostenendo il suo approccio con oltre un decennio di esperienza nel miglioramento della ricerca online e della guida del cliente.
Ruolo in evoluzione della ricerca: dalle parole chiave alla guida conversazionale e contestuale
Storicamente, la ricerca e-commerce si è concentrata principalmente su query specifiche e transazionali, come la ricerca di un particolare tipo di latte o di un marchio. La tendenza attuale è un paradigma decisamente diverso: i motori di ricerca devono ora simulare l'assistenza interattiva, guidando i clienti indecisi attraverso la scoperta e la pianificazione, piuttosto che semplicemente aiutarli a trovare un prodotto predeterminato. Questo cambiamento viene comunemente descritto come l'ascesa della "ricerca a coda lunga", incentrata sulla risoluzione di domande aperte come la pianificazione dei pasti o i consigli sui prodotti complementari.
Il lancio da parte di Algolia di funzionalità basate sull'AI come gli strumenti di aiuto per le ricette evidenzia questa evoluzione. Suggerendo ricette complete e consentendo il riempimento del carrello con un clic per tutti gli ingredienti necessari, queste soluzioni non solo semplificano il percorso dell'utente, ma stimolano anche direttamente tassi di conversione più elevati e un aumento delle dimensioni del carrello. Tali funzionalità riformulano la scoperta dei prodotti come un processo personalizzato e basato sul contesto, sbloccando nuove opportunità di upselling e cross-selling. Strumenti analoghi di intelligenza artificiale generativa, come le Guide allo shopping di Algolia, sono progettati per fornire contenuti approfonditi, valutativi e comparativi su misura per l'intento dell'utente, affrontando una delle sfide principali dell'e-commerce moderno: la scelta travolgente e l'insufficiente supporto decisionale.
Impatto sui feed di prodotti e sull'infrastruttura del catalogo
La migrazione verso esperienze basate sull'intelligenza artificiale ha implicazioni sostanziali per gli elementi fondamentali dell'e-commerce, in particolare i feed di prodotti e gli standard di catalogazione. Affinché gli agenti di intelligenza artificiale possano fornire risultati altamente contestuali e in tempo reale, i dati dei prodotti devono essere standardizzati, completi e accuratamente mantenuti. I retailer sono sempre più sotto pressione per garantire la qualità dei dati per attributi critici, come la disponibilità regionale, i prezzi, i dettagli nutrizionali e le offerte promozionali. Per farlo in modo efficiente, è necessario sapere come strutturare i product feed.
Una ricerca AI efficiente richiede:
- Aggiornamenti tempestivi dei dati di inventario e catalogo, consentendo una rappresentazione accurata di ciò che è realmente disponibile in un dato momento.
- Informazioni dettagliate e strutturate sui prodotti, facilitando il filtraggio granulare e l'abbinamento dinamico degli articoli per raccomandazioni più sofisticate.
- Tassonomia e categorizzazione coerenti, a supporto di casi d'uso avanzati basati su agenti, come la composizione di un singolo carrello da più rivenditori.
Algolia risponde a queste esigenze offrendo una ricerca consapevole dell'inventario e specifica per area geografica che dà automaticamente la priorità alla disponibilità e ai prezzi locali. Tali capacità garantiscono l'integrità dell'esperienza utente, prevengono le frustrazioni dovute all'esaurimento delle scorte e supportano campagne localizzate.
Migliorare la qualità e la completezza delle product card
Man mano che gli assistenti basati sull'AI si integrano sempre più nel percorso di acquisto, la qualità e la completezza delle product card assumono un'importanza critica. Queste schede devono ora anticipare diversi contesti di scoperta, non solo query a prodotto singolo, ma esplorazioni multi-prodotto complesse ed esigenze guidate dalle decisioni.
Gli strumenti di intelligenza artificiale di Algolia automatizzano la creazione di contenuti educativi, di categoria e di confronto dettagliati sui prodotti, migliorando direttamente la densità e la pertinenza delle informazioni all'interno delle product card. Questo approccio non solo aiuta il processo decisionale del cliente, ma può anche contribuire a ridurre i tassi di reso, grazie a una migliore gestione delle aspettative iniziali. I contenuti migliorati fungono anche da elemento di differenziazione in un mercato online saturo, aiutando i retailer a costruire fiducia e fedeltà tra gli acquirenti digitali nativi. Per aiutare i negozi in questo senso, c'è il come creare descrizioni dei prodotti che generano vendite.
Accelerare l'integrazione degli assortimenti attraverso soluzioni No-Code e AI
La tradizionale integrazione di nuovi assortimenti di prodotti è stata un collo di bottiglia significativo, che richiedeva la normalizzazione manuale, l'etichettatura e la convalida prima che i prodotti entrassero in commercio. L'adozione di piattaforme di intelligenza artificiale no-code sta migliorando notevolmente questo processo. Le soluzioni moderne come la piattaforma basata su API di Algolia consentono ai retailer di integrare, arricchire e distribuire rapidamente i nuovi SKU, riducendo al minimo il time-to-market e liberando sia le risorse tecniche che quelle di contenuto.
Gli strumenti no-code consentono agli utenti aziendali, tra cui pianificatori di vendita al dettaglio, marketer e merchandiser, di configurare e personalizzare le funzioni di ricerca e raccomandazione dell'AI senza competenze di codifica. Questa democratizzazione della personalizzazione avanzata accelera i cicli di innovazione e consente una rapida sperimentazione con nuove strategie di merchandising. Per trovare il programma di elaborazione del listino prezzi può davvero aiutare a risolvere questo problema.
L'intelligenza artificiale generativa sta anche automatizzando l'arricchimento dei contenuti che richiede molto tempo, dalle descrizioni riassuntive alle guide all'acquisto complete. Ciò non solo riduce i costi operativi, ma garantisce anche una presenza coerente e di alta qualità attraverso la gamma in rapida espansione di touchpoint digitali.
AI, dati in tempo reale e controllo del retailer
Un'area critica per i retailer è il mantenimento della visibilità e dell'influenza sul percorso del cliente sempre più guidato dagli agenti. Gli agenti di intelligenza artificiale, in particolare quelli che operano al di fuori del sito nativo del retailer, introducono nuove sfide in termini di coerenza dei dati, accuratezza dell'inventario e posizionamento del marchio. Algolia sta investendo nella sincronizzazione del catalogo in tempo reale, assicurando che l'AI conversazionale e le funzionalità di instant-checkout riflettano la reale disponibilità e i prezzi dei prodotti. Questa infrastruttura in tempo reale aiuta a prevenire delusioni dei clienti e inefficienze operative che possono derivare da sistemi di intelligenza artificiale che non corrispondono ai dati del catalogo o dell'inventario.
Inoltre, i retailer possono utilizzare strumenti di ricerca e merchandising basati sull'AI non solo per rispondere alle intenzioni dei clienti, ma anche per gestire obiettivi strategici, come la priorità degli articoli in eccesso di scorta o l'esposizione di consigli di cross-selling come cereali con latte. Le piattaforme AI avanzate consentono di bilanciare la personalizzazione con le priorità del marchio, inserendo dinamicamente i media di vendita al dettaglio e i prodotti sponsorizzati nel processo di ricerca e scoperta, mantenendo un'esperienza naturale sia per gli utenti che per gli agenti di intelligenza artificiale.
La fase successiva: shopping basato su agenti, consegna e personalizzazione
Guardando al futuro, lo shopping basato su agenti, in cui gli assistenti di intelligenza artificiale possono assemblare senza problemi ordini da più rivenditori e coordinare la consegna unificata, promette di rimodellare ulteriormente il settore. Sebbene la logistica di tale evasione aggregata rimanga complessa e relativamente costosa oggi, le partnership in corso tra i servizi di consegna e le piattaforme di intelligenza artificiale probabilmente favoriranno l'innovazione e l'efficienza dei costi negli anni a venire.
La personalizzazione si trova ora a un punto cruciale, con le capacità di intelligenza artificiale contestuali e in tempo reale che si spostano oltre la segmentazione generica per creare un servizio veramente individualizzato. Comprendendo esattamente cosa vuole un cliente, momento per momento, i retailer possono creare esperienze digitali altamente differenziate che si avvicinano (o superano) il meglio dell'impegno in negozio.
Conclusione
La trasformazione della ricerca e della scoperta attraverso l'intelligenza artificiale sta stabilendo nuovi standard nel settore dell'e-commerce. Questa evoluzione ha un impatto su ogni livello della catena di approvvigionamento dei contenuti, dalla precisione dei dati dei prodotti alla sofisticazione delle interazioni AI in tempo reale e all'accelerazione dell'integrazione degli assortimenti. I retailer che investono in queste infrastrutture avanzate e abbracciano l'automazione dei contenuti basata sull'AI sono posizionati non solo per mitigare il rischio di perdere clienti a favore di agenti di terze parti, ma anche per sbloccare nuove opportunità di crescita in un'era definita dall'iper-personalizzazione e dal supporto decisionale automatizzato.
Le schede prodotto di alta qualità sono fondamentali, così come i suggerimenti su come caricare le product card.
Per ulteriori approfondimenti, consulta Digital Commerce 360 e InternetRetailing.
I progressi nello shopping AI-driven, in particolare l'enfasi sulla qualità dei dati dei prodotti e sull'inventario in tempo reale, sottolineano la necessità cruciale di una solida gestione delle informazioni sui prodotti. In NotPIM, osserviamo la crescente importanza dei feed di dati standardizzati e aggiornati come spina dorsale per applicazioni AI efficaci come quelle descritte da Algolia. La nostra piattaforma affronta direttamente queste sfide fornendo strumenti per la trasformazione, l'arricchimento e la sincronizzazione dei dati senza problemi tra varie piattaforme di e-commerce. Ciò garantisce che i retailer possano sfruttare tutto il potenziale dell'AI per offrire esperienze personalizzate, controllare il proprio messaggio del marchio e ottimizzare le proprie offerte online.