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L'intelligenza artificiale sta rivoluzionando il funzionamento dei negozi online, aiutando i clienti a trovare i prodotti giusti e supportando i team dietro le quinte. I migliori esempi di IA nell'e-commerce mostrano come i rivenditori utilizzano strumenti intelligenti per migliorare l'esperienza, ridurre il lavoro manuale e rendere ogni fase del percorso più fluida per i clienti.
In questa guida, mettiamo in evidenza 8 esempi pratici di IA nell'e-commerce, ciascuno supportato da casi d'uso reali. Scoprirai come l'IA aiuta le aziende a personalizzare i consigli, prevedere la domanda, automatizzare le conversazioni e semplificare le attività quotidiane.
Alla fine, avrai una visione più chiara di come l'IA possa supportare i tuoi obiettivi di e-commerce e creare interazioni più significative su tutti i canali.
Come l'intelligenza artificiale sta cambiando il panorama dell'e-commerce
L'intelligenza artificiale sta rivoluzionando l'e-commerce aiutando le aziende a lavorare più velocemente, servire meglio i clienti e prendere decisioni con maggiore sicurezza. Le attività che prima richiedevano ore di lavoro manuale ora possono essere automatizzate, consentendo ai team di dedicare più tempo alla crescita. Man mano che l'intelligenza artificiale diventa parte integrante delle operazioni quotidiane nel settore della vendita al dettaglio, si aprono nuove opportunità in termini di efficienza, personalizzazione e coinvolgimento più intelligente lungo l'intero percorso del cliente.
Di seguito sono riportati i principali modi in cui l'intelligenza artificiale sta cambiando il modo di lavorare dei team di e-commerce oggi.
Interazioni con i clienti più intelligenti e naturali
L'intelligenza artificiale ha cambiato il modo in cui i clienti comunicano con i negozi online. Invece di attendere una risposta o cercare nelle pagine di aiuto, ora è possibile ottenere risposte rapide tramite assistenti AI conversazionali e chatbot.
Questi strumenti possono:
- guidare i clienti attraverso le domande in tempo reale
- aiutarli a trovare i prodotti giusti
- offrire assistenza al di fuori dell'orario di lavoro
Sebbene non sostituiscano i team umani, riducono il carico di lavoro e consentono agli agenti dell'assistenza di concentrarsi su esigenze più complesse. Anche la tecnologia vocale è diventata più comune, aiutando i clienti a completare le attività con semplici comandi vocali e offrendo un'esperienza veloce, intuitiva e senza l'uso delle mani.
Analisi dei dati più veloce, chiara e accurata
Uno degli impatti più significativi dell'IA nell'e-commerce è la sua capacità di analizzare grandi quantità di dati relativi a clienti e prodotti in pochi secondi. Ciò aiuta i team a comprendere i comportamenti, prevedere la domanda e prendere decisioni basate su informazioni reali anziché su supposizioni.
Grazie a strumenti di analisi più potenti, le aziende possono:
- individuare le tendenze in anticipo
- allocare i budget di marketing in modo più efficace
- migliorare la pianificazione delle scorte
- identificare opportunità per nuovi prodotti o mercati
L'intelligenza artificiale rende queste informazioni accessibili a tutti, non solo agli specialisti, aiutando i team ad agire più rapidamente e a rimanere all'avanguardia.
Creazione efficiente di contenuti su larga scala
L'intelligenza artificiale ha anche trasformato il modo in cui i marchi di e-commerce creano contenuti. Che si tratti di descrizioni di prodotti, pagine SEO, post sui social media o testi pubblicitari, l'intelligenza artificiale è in grado di generare rapidamente bozze di contenuti. La revisione umana rimane importante, ma l'intelligenza artificiale offre ai team un ottimo punto di partenza e riduce il tempo necessario per produrre risorse di alta qualità.
Questo aiuta i rivenditori:
- lanciare i prodotti più rapidamente
- mantieni coerenti le pagine dei prodotti
- provare più varianti del testo
- ridurre la pressione sui team responsabili dei contenuti
Per le operazioni di e-commerce intense, questa velocità può fare una differenza significativa.
Miglioramento delle operazioni e dell'efficienza del backend
L'intelligenza artificiale supporta ora molti processi dietro le quinte che garantiscono il corretto funzionamento delle attività di e-commerce. Tra questi figurano:
- robot da magazzino che smistano, imballano e spostano gli articoli
- strumenti di riconoscimento visivo che rilevano i prodotti contraffatti
- sistemi di determinazione dinamica dei prezzi che adeguano i prezzi in tempo reale
- automazione che gestisce attività ripetitive o manuali
Man mano che questi strumenti si evolvono, offrono ai rivenditori un maggiore controllo, una maggiore precisione e una maggiore capacità di scalabilità senza aggiungere inutili complessità.
8 esempi di IA nell'e-commerce nel 2026
1. Shopify: ricerca semantica che comprende il linguaggio naturale
La ricerca è sempre stata un fattore determinante nell'e-commerce. Se i clienti non riescono a trovare ciò che cercano, abbandonano il sito. Per risolvere questo problema, Shopify ha lanciato la ricerca semantica, una funzione basata sull'intelligenza artificiale integrata nella sua app Search & Discovery che comprende il significato delle parole digitate dagli acquirenti, non solo le parole esatte.
Anziché basarsi su corrispondenze rigorose delle parole chiave, la ricerca semantica interpreta l'intento in frasi più naturali come "cosa indossare a un matrimonio estivo" o "scarpe comode per stare in piedi tutto il giorno". Dietro le quinte, i modelli di intelligenza artificiale prendono in considerazione le caratteristiche dei prodotti, il contesto e i concetti correlati per far emergere gli articoli pertinenti, anche se quelle parole esatte non sono presenti nei titoli dei prodotti.
I commercianti che hanno attivato la ricerca semantica riferiscono che i clienti ottengono meno pagine "nessun risultato" e trovano prodotti adatti con meno tentativi. Ciò riduce l'attrito nel percorso di acquisto e aiuta i negozi a far emergere articoli che altrimenti potrebbero rimanere sepolti nel catalogo, portando a una scoperta più fluida e a maggiori opportunità di convertire la navigazione casuale in ordini effettivi.
2. Amazon: prezzi dinamici basati sull'intelligenza artificiale
I prezzi nell'e-commerce cambiano rapidamente e Amazon è uno degli esempi più evidenti di come l'intelligenza artificiale possa gestire questo aspetto su larga scala. L'azienda utilizza modelli di apprendimento automatico che analizzano dati in tempo reale, tra cui i prezzi della concorrenza, la domanda di prodotti, i livelli delle scorte, la stagionalità e il comportamento dei clienti, per adeguare automaticamente i prezzi.
Questi algoritmi possono aggiornare i prezzi migliaia di volte al giorno, garantendo che i prodotti rimangano competitivi e proteggendo al contempo i margini. Per gli acquirenti, ciò significa visualizzare prezzi pertinenti che riflettono le condizioni attuali del mercato. Per i rivenditori, significa rimanere all'avanguardia in categorie affollate senza dover costantemente rivedere e aggiornare i prezzi manualmente.
Questo approccio di determinazione dei prezzi basato sull'intelligenza artificiale aiuta Amazon a rispondere più rapidamente ai cambiamenti del mercato, a mantenere visibili i prodotti più richiesti e a migliorare i tassi di conversione presentando il prezzo più interessante al momento giusto.
3. Prezzi dinamici basati sull'intelligenza artificiale
Il prezzo dinamico è diventato uno degli usi più pratici e diffusi dell'intelligenza artificiale nell'e-commerce. Anziché basarsi su prezzi fissi o aggiornamenti manuali, i sistemi di intelligenza artificiale analizzano fattori in tempo reale quali la domanda, i prezzi della concorrenza, i livelli delle scorte, il comportamento di navigazione e persino la stagionalità. Utilizzando questi dati, il modello di determinazione dei prezzi regola automaticamente i prezzi dei prodotti in modo da adeguarli alle condizioni di mercato attuali.
Un esempio ben noto è quello dei grandi marketplace e dei rivenditori online in rapida evoluzione che utilizzano l'IA per rimanere competitivi. Quando la domanda di un prodotto aumenta, il sistema può aumentare leggermente il prezzo. Quando i concorrenti applicano uno sconto o le scorte iniziano ad accumularsi, l'IA abbassa il prezzo per mantenere costanti le conversioni. L'obiettivo non è quello di manipolare i clienti, ma di offrire prezzi competitivi e pertinenti al momento giusto.
Questo approccio aiuta i marchi di e-commerce a ottimizzare i margini, ridurre le eccedenze di magazzino e rispondere immediatamente ai cambiamenti del mercato, cosa quasi impossibile da fare manualmente su larga scala. Inoltre, crea un'esperienza di acquisto più equa per i clienti, che ricevono prezzi che riflettono la disponibilità e la domanda in tempo reale.
4. Contenuti relativi ai prodotti generati dall'intelligenza artificiale per un merchandising più rapido
Molti team di e-commerce dedicano ore alla stesura di titoli, descrizioni, specifiche e testi di marketing dei prodotti, soprattutto quando lanciano nuove collezioni o aggiornano i cataloghi stagionali. L'intelligenza artificiale sta trasformando questo flusso di lavoro, aiutando i rivenditori a generare contenuti di alta qualità in pochi minuti anziché in giorni.
I moderni strumenti di scrittura basati sull'intelligenza artificiale sono in grado di analizzare i dati dei prodotti, le linee guida stilistiche, il tono di voce e i contenuti esistenti del marchio per produrre descrizioni che rispecchiano l'identità del marchio. Ad esempio, un rivenditore di moda può caricare le immagini dei prodotti e le caratteristiche di base (come il materiale, la vestibilità e il colore) e l'intelligenza artificiale genera diverse varianti di descrizioni dei prodotti su misura per il sito web, gli annunci pubblicitari o i post sui social media. Ciò riduce il lavoro manuale ripetitivo e aiuta i team a pubblicare i nuovi prodotti molto più rapidamente.
L'intelligenza artificiale aiuta anche a mantenere la coerenza nei cataloghi di grandi dimensioni. Quando le gamme di prodotti arrivano a comprendere centinaia o migliaia di articoli, è facile che il tono e la qualità varino. La creazione di contenuti supportata dall'intelligenza artificiale garantisce che le descrizioni rimangano coerenti, leggibili e ottimizzate per i motori di ricerca.
Sebbene la revisione umana sia ancora importante per garantire accuratezza e sfumature, l'intelligenza artificiale si occupa del lavoro più pesante, consentendo ai team di concentrarsi sulle decisioni creative e sulla strategia piuttosto che riscrivere tutto il giorno i testi dei prodotti.
5. Zalando: previsione delle taglie basata sull'intelligenza artificiale per ridurre i resi
Una delle sfide più grandi nell'e-commerce di moda è la questione delle taglie. Spesso i clienti ordinano più taglie dello stesso articolo, ne tengono una e restituiscono le altre. Ciò comporta costi operativi elevati e sprechi inutili.
Zalando ha affrontato questo problema introducendo un sistema di previsione delle taglie basato sull'intelligenza artificiale. Il modello analizza le misure dei clienti, gli acquisti passati, la cronologia dei resi e i dettagli dei tessuti per suggerire la taglia più accurata per ogni acquirente. Invece di tirare a indovinare, i clienti ricevono consigli personalizzati come "La maggior parte dei clienti con un profilo simile indossa perfettamente la taglia M".
Questo piccolo momento di assistenza ha un grande impatto. Gli acquirenti si sentono più sicuri del loro acquisto e i rivenditori registrano un minor numero di resi legati alla taglia, una delle categorie di resi più costose nel settore della moda online. Nel tempo, anche il sistema diventa più intelligente, utilizzando nuovi dati per affinare le previsioni future.
L'approccio di Zalando dimostra come l'intelligenza artificiale possa risolvere problemi tipicamente umani: incertezza, esitazione e frustrazione dovuta all'acquisto di capi della taglia sbagliata. Rendendo più prevedibile la vestibilità, hanno creato un'esperienza di acquisto più fluida a vantaggio sia dei clienti che dell'azienda.
6. Carrefour: ottimizzazione della catena di approvvigionamento basata sull'intelligenza artificiale
Carrefour utilizza l'intelligenza artificiale per migliorare il funzionamento della propria catena di approvvigionamento in diverse regioni. Con migliaia di prodotti che transitano ogni giorno nei suoi negozi, prevedere manualmente la domanda è quasi impossibile. L'intelligenza artificiale aiuta il rivenditore ad analizzare grandi insiemi di dati, come i modelli di acquisto, la stagionalità e le tendenze regionali, per anticipare la quantità di scorte necessaria in un dato momento.
Grazie a queste previsioni, Carrefour può ordinare le scorte con maggiore precisione ed evitare problemi comuni come l'eccesso di scorte o l'esaurimento di articoli essenziali. Ciò riduce gli sprechi, migliora la disponibilità dei prodotti e garantisce che gli scaffali rimangano pieni anche durante i periodi di punta.
L'intelligenza artificiale aiuta inoltre l'azienda ad adeguare i programmi di consegna e a semplificare le operazioni di magazzino. Analizzando il modo in cui i prodotti si muovono attraverso ogni fase del processo, il sistema identifica i modi per risparmiare tempo e ridurre i costi operativi.
Questo approccio ha aiutato Carrefour a gestire le proprie scorte in modo più efficiente, a migliorare la soddisfazione dei clienti e a operare su una scala che sarebbe difficile gestire utilizzando solo le previsioni tradizionali.
7. Sephora – Abbinamento dei colori basato sull'intelligenza artificiale e guida personalizzata alla scelta dei prodotti
Sephora ha integrato l'intelligenza artificiale in diversi aspetti della sua esperienza di acquisto, ma uno degli strumenti più efficaci è l'abbinamento dei colori basato sull'intelligenza artificiale. Il sistema "Color IQ" analizza il tono della pelle del cliente e utilizza la visione artificiale per identificare la tonalità di fondotinta che meglio si adatta alla sua carnagione. Quindi consiglia prodotti di diverse marche che si adattano al sottotono e al tipo di pelle.
Questo risolve una sfida di lunga data nel settore della vendita al dettaglio di prodotti di bellezza: scegliere la tonalità giusta online. L'intelligenza artificiale riduce le congetture, abbassa i tassi di reso e aiuta i clienti a sentirsi più sicuri nelle loro decisioni di acquisto. Sephora combina questo sistema con suggerimenti personalizzati sui prodotti basati sugli acquisti precedenti e sul comportamento di navigazione, rendendo l'esperienza su misura senza essere opprimente.
8. Wayfair – utilizzo dell'intelligenza artificiale per la ricerca visiva e l'abbinamento degli stili
Wayfair utilizza la ricerca visiva basata sull'intelligenza artificiale per aiutare gli acquirenti a trovare mobili e articoli di arredamento utilizzando foto anziché testo. Quando un cliente carica un'immagine, che si tratti di un divano visto online o di una lampada di un bar, l'intelligenza artificiale analizza motivi, colori, materiali e forme per identificare prodotti simili nel catalogo di Wayfair.
Questo risolve un problema comune nell'e-commerce: spesso gli acquirenti non conoscono le parole chiave giuste per descrivere ciò che desiderano. Invece di digitare "divano a 3 posti grigio testurizzato con gambe in legno", possono semplicemente caricare una foto e sfogliare immediatamente i risultati corrispondenti.
L'intelligenza artificiale suggerisce anche articoli complementari in base alle preferenze di stile dell'utente, aiutando i clienti a creare allestimenti completi per le stanze con meno sforzo. Ciò migliora la scoperta dei prodotti, riduce l'attrito nella ricerca e aumenta il coinvolgimento complessivo sulla piattaforma.
In che modo gli assistenti all'acquisto nell'e-commerce avvantaggiano i marchi?
Gli assistenti all'acquisto e-commerce non si limitano a consigliare prodotti. Guidano i clienti, riducono gli attriti e creano esperienze più personali e di supporto. Ecco i principali vantaggi per i marchi.
Tassi di conversione più elevati
Quando i clienti hanno difficoltà a scegliere tra i prodotti, spesso se ne vanno senza acquistare nulla. Gli assistenti allo shopping aiutano a eliminare questa incertezza.
Ponendo semplici domande sulle preferenze, gli obiettivi o il budget, l'assistente può restringere le opzioni e guidare gli acquirenti verso i prodotti più adatti. Questo crea fiducia e la fiducia porta a tassi di conversione più elevati.
Ad esempio, un cliente alla ricerca di una fotocamera DSLR potrebbe non conoscere la differenza tra modelli entry-level e semi-professionali. Un assistente alle vendite può chiedere informazioni sulla sua esperienza, sui casi d'uso tipici e sulla fascia di prezzo, quindi suggerire un piccolo elenco selezionato che soddisfi le sue esigenze. Con meno decisioni da prendere, il cliente sarà più propenso a completare l'acquisto.
Aumento del valore medio degli ordini
Un assistente ben progettato non si limita a supportare un singolo acquisto, ma aiuta gli acquirenti a creare soluzioni complete.
Comprendendo ciò che il cliente sta cercando, l'assistente può suggerire accessori utili, pacchetti o prodotti complementari. Questo crea un'esperienza di upsell naturale e pertinente che sembra più un supporto che una pressione.
Immaginate qualcuno che acquista un nuovo laptop. Un assistente alle vendite potrebbe consigliargli una custodia, un caricabatterie, un mouse esterno o strumenti software in base alle sue preferenze. Questi suggerimenti aggiuntivi spesso portano ad acquisti più consistenti e di maggior valore senza sopraffare il cliente.
Meno resi di prodotti
I resi possono essere costosi per i rivenditori, specialmente in categorie come moda, calzature ed elettronica. Gli assistenti allo shopping riducono questi errori abbinando i clienti ai prodotti che soddisfano realmente le loro esigenze.
Ad esempio, nel settore dell'abbigliamento, l'assistente può raccogliere le misure del corpo, la vestibilità preferita e le preferenze di stile, quindi consigliare articoli che corrispondono a tali dettagli. Ciò si traduce in un minor numero di ordini errati e in un minor numero di resi.
Lo stesso vale per le categorie tecniche come gli elettrodomestici o i gadget, dove piccole differenze nelle caratteristiche possono influenzare la soddisfazione del cliente. Restringendo il campo al prodotto giusto, gli assistenti aiutano a evitare acquisti non adeguati.
Preziose informazioni sui clienti
Ogni interazione con un assistente alle vendite rivela dati sulle esigenze dei clienti, sulle loro motivazioni e sui loro modelli decisionali. Queste informazioni diventano una fonte continua di approfondimenti per i team addetti al merchandising, allo sviluppo dei prodotti e al marketing.
I marchi possono imparare:
- che i clienti apprezzano di più
- che impedisce agli acquirenti di completare la conversione
- quali categorie di prodotti necessitano di spiegazioni più chiare
- Quali attributi determinano la preferenza
Questi dati relativi alla "voce del cliente" aiutano le aziende a prendere decisioni basate su comportamenti reali, non su supposizioni.
Competenza scalabile
Durante i periodi di maggiore affluenza, garantire un'assistenza costante può essere difficile. Gli assistenti allo shopping forniscono informazioni sui prodotti su larga scala, senza compromettere la qualità.
Sono in grado di guidare migliaia di clienti contemporaneamente, offrire consigli in tempo reale e mantenere fluido il percorso di acquisto, indipendentemente dall'entità della domanda. Ciò è particolarmente utile durante i picchi stagionali come il Black Friday, i saldi natalizi o il lancio di prodotti importanti.
Esperienze complessive migliori
Un'esperienza di acquisto personalizzata e guidata crea fiducia. Gli acquirenti si sentono supportati, non costretti ad acquistare. Quando i marchi rendono più facile per i clienti trovare il prodotto giusto, la soddisfazione cresce e la fedeltà si rafforza nel tempo.
Una guida coerente crea anche un'esperienza memorabile che distingue il marchio dai concorrenti che si affidano esclusivamente a pagine di prodotto statiche.
In che modo gli assistenti all'acquisto nell'e-commerce aiutano i clienti?
Gli assistenti all'acquisto e-commerce rendono il percorso di acquisto più semplice, chiaro e personalizzato. Quando i clienti si sentono supportati fin dal momento in cui iniziano a navigare, prendono decisioni con maggiore sicurezza e molto meno sforzo. Ecco alcuni dei modi principali in cui questi assistenti supportano gli acquirenti.
1. Ricerca dei prodotti più semplice
I negozi online possono essere opprimenti, soprattutto quando ci sono troppe opzioni simili. Gli assistenti all'acquisto restringono le scelte ponendo semplici domande sulle esigenze del cliente.
Questo elimina le congetture e aiuta gli acquirenti a trovare i prodotti giusti molto più rapidamente.
2. Indicazioni chiare su ciò che conta davvero
Molti clienti non sanno bene a quali caratteristiche, specifiche o dettagli prestare attenzione.
Gli assistenti all'acquisto spiegano quali sono i fattori più importanti per il loro caso specifico, come dimensioni, prestazioni, compatibilità o vestibilità.
Questo trasforma la complessa ricerca di prodotti in un'esperienza facile e guidata.
3. Maggiore fiducia nelle proprie decisioni
I consigli personalizzati aiutano i clienti ad essere sicuri di scegliere il prodotto giusto, non solo quello più popolare.
Sapere che i suggerimenti si basano sulle loro esigenze e preferenze aumenta la fiducia e riduce i ripensamenti, rendendo la scelta finale molto più sicura.
4. Percorsi più rapidi per il checkout
Poiché gli assistenti filtrano rapidamente le opzioni irrilevanti, i clienti possono completare l'acquisto molto più rapidamente.
Questo percorso più breve dalla scoperta al checkout fa risparmiare tempo, riduce la frustrazione e crea un'esperienza di acquisto complessivamente più fluida.
5. Un'esperienza di acquisto personalizzata
Ogni interazione con un assistente allo shopping sembra fatta su misura per la situazione dell'acquirente, che si tratti di un nuovo cliente o di uno che torna.
Questo supporto personalizzato li aiuta a trovare quello che cercano in modo veloce e divertente, creando un'esperienza positiva che ricorderanno.
I 3 migliori agenti AI per l'e-commerce
1. Trengo — casella di posta unificata e interazione automatizzata
Trengo ti consente di centralizzare tutte le conversazioni con i clienti provenienti da chat, e-mail, social media e app di messaggistica in un'unica casella di posta. Le sue funzionalità di automazione e basate sull'intelligenza artificiale ti aiutano a inoltrare le richieste, inviare risposte immediate e gestire l'assistenza su larga scala. Per l'e-commerce, ciò può significare risposte più rapide, meno messaggi persi e un'assistenza più fluida per gli ordini.
Casi d'uso:
- Rispondi automaticamente alle domande più frequenti dei clienti (tempi di spedizione, politica di restituzione, disponibilità dei prodotti).
- Indirizza le richieste complesse al team giusto, in modo che i clienti ricevano assistenza rapidamente e senza ritardi.
- Mantieni il contesto della conversazione anche quando i clienti cambiano canale (ad esempio da WhatsApp all'e-mail).
Questo approccio unificato e automatizzato aiuta i marchi di e-commerce a rimanere reattivi e coerenti, soprattutto quando il volume cresce o durante le promozioni e i saldi.
2. Vue.ai — Consigli sui prodotti basati sull'intelligenza artificiale e visual merchandising
Vue.ai aiuta i rivenditori online ad automatizzare il merchandising, migliorare la scoperta dei prodotti e personalizzare il percorso di acquisto. Il suo motore AI analizza le caratteristiche dei prodotti, il comportamento di navigazione e i modelli visivi per fornire consigli altamente pertinenti.
A cosa serve:
- suggerimenti personalizzati sui prodotti in base alle intenzioni dell'acquirente
- Etichettatura automatizzata dei prodotti tramite riconoscimento visivo
- Consigli di stile generati dall'intelligenza artificiale
- miglioramento della ricerca nei cataloghi di prodotti lunghi
I marchi utilizzano Vue.ai per aiutare gli acquirenti a trovare gli articoli più rapidamente, ridurre l'affaticamento decisionale e migliorare i tassi di conversione, in particolare nei settori della moda, dell'arredamento e della bellezza.
3. Dynamic Yield — iper-personalizzazione e ottimizzazione basata sul comportamento
Dynamic Yield è una piattaforma di personalizzazione basata sull'intelligenza artificiale che aiuta i marchi di e-commerce a fornire suggerimenti personalizzati sui prodotti, contenuti dinamici, banner personalizzati e pagine di destinazione personalizzate. Anziché trattare tutti gli acquirenti allo stesso modo, adatta l'esperienza in base alla cronologia di navigazione, all'intenzione di acquisto, alla posizione e al comportamento.
A cosa serve:
- layout personalizzati della homepage e feed dei prodotti
- promozioni dinamiche e prezzi basati sull'intenzione
- Test A/B su larga scala con approfondimenti basati sull'intelligenza artificiale
- segmentazione avanzata per acquirenti abituali e nuovi acquirenti
I marchi di e-commerce utilizzano Dynamic Yield per trasformare le informazioni raccolte in esperienze personalizzate che aumentano la pertinenza e, in ultima analisi, incrementano i ricavi.
Conclusioni finali
L'intelligenza artificiale sta rivoluzionando il modo di operare dei marchi di e-commerce, migliorando la ricerca dei prodotti e supportando operazioni più intelligenti dietro le quinte. Con gli strumenti giusti, i team possono ridurre le attività manuali, personalizzare l'esperienza dei clienti e prendere decisioni basate su informazioni chiare anziché su supposizioni. Questo cambiamento aiuta i marchi a rimanere competitivi e a soddisfare le crescenti aspettative dei clienti senza aumentare il carico di lavoro.
Che tu voglia semplificare l'assistenza, guidare gli acquirenti in modo più efficace o automatizzare i processi quotidiani, l'intelligenza artificiale offre modi pratici per lavorare in modo più intelligente. Gli esempi riportati in questa guida mostrano come i rivenditori si stanno già adattando e come puoi adottare misure simili per crescere con fiducia.
Se sei pronto a migliorare l'esperienza dei tuoi clienti con l'automazione basata sull'intelligenza artificiale, puoi scoprire tutte le possibilità offerte da Trengo.
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