8 Esempi di AI nell'ecommerce e casi d'uso reali nel 2026

L'intelligenza artificiale sta rimodellando il funzionamento dei negozi online, dall'aiutare i clienti a trovare i prodotti giusti al supportare i team dietro le quinte. I migliori esempi di AI nell'ecommerce mostrano come i rivenditori utilizzino strumenti intelligenti per migliorare le esperienze, ridurre il lavoro manuale e rendere più fluida ogni fase del viaggio per i clienti.

In questa guida ti presentiamo 8 esempi pratici di IA nell'ecommerce, ciascuno supportato da casi d'uso reali. Vedrai come l'intelligenza artificiale aiuta le aziende a personalizzare le raccomandazioni, a prevedere la domanda, ad automatizzare le conversazioni e a semplificare le attività quotidiane.

Alla fine, avrai una visione più chiara di come l'IA possa supportare i tuoi obiettivi di ecommerce e creare interazioni più significative su tutti i canali.

Come l'intelligenza artificiale sta cambiando il panorama dell'e-commerce

L'intelligenza artificiale sta ridisegnando l'e-commerce aiutando le aziende a lavorare più velocemente, a servire meglio i clienti e a prendere decisioni con maggiore sicurezza. Compiti che un tempo richiedevano ore di lavoro manuale possono ora essere automatizzati, dando ai team più tempo per concentrarsi sulla crescita. Man mano che l'intelligenza artificiale entra a far parte delle operazioni quotidiane di vendita al dettaglio, si aprono nuove opportunità di efficienza, personalizzazione e coinvolgimento più intelligente nell'intero percorso del cliente.

Ecco i principali modi in cui l'intelligenza artificiale sta cambiando il modo in cui i team dell'e-commerce lavorano 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 aspettare una risposta o di cercare nelle pagine di aiuto, le persone possono ora ottenere risposte rapide grazie agli assistenti AI conversazionali e ai 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

Pur non sostituendo i team umani, riducono il carico di lavoro e permettono agli agenti di 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 - offrendo un'esperienza veloce, intuitiva e a mani libere.

Analisi dei dati più rapida, chiara e accurata

Uno dei maggiori impatti dell'intelligenza artificiale nell'e-commerce è la capacità di analizzare grandi quantità di dati sui clienti e sui prodotti in pochi secondi. Questo aiuta i team a comprendere il comportamento, a prevedere la domanda e a prendere decisioni basate su informazioni reali anziché su congetture.

Con un'analisi più approfondita, le aziende possono:

• individuare prima le tendenze
• 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 velocemente e a rimanere all'avanguardia.

Creazione efficiente di contenuti su scala

L'intelligenza artificiale ha trasformato anche il modo in cui i marchi di ecommerce creano i contenuti. Che si tratti di descrizioni di prodotti, pagine SEO, post sui social o copy pubblicitari, l'intelligenza artificiale è in grado di generare rapidamente bozze di contenuti. La revisione umana è ancora importante, ma l'intelligenza artificiale offre ai team un solido punto di partenza e riduce il tempo necessario per produrre contenuti di alta qualità.

Questo aiuta i rivenditori:

• lanciare i prodotti più velocemente
• mantenere le pagine dei prodotti coerenti
• prova più varianti di copia
• ridurre la pressione sui team di contenuti

Per le operazioni di e-commerce più impegnative, questa velocità può fare una differenza significativa.

Miglioramento delle operazioni e dell'efficienza del backend

L'intelligenza artificiale oggi supporta molti processi dietro le quinte che consentono alle aziende di e-commerce di funzionare senza problemi. Questi includono:

• robot di magazzino che smistano, imballano e spostano gli articoli
• strumenti di riconoscimento visivo che individuano i prodotti contraffatti
• sistemi di prezzi dinamici che adattano i prezzi in tempo reale
• automazione che gestisce attività ripetitive o manuali

Con l'evoluzione di questi strumenti, i retailer ottengono un maggiore controllo, una migliore precisione e una maggiore capacità di scalare senza aggiungere inutili complessità.

8 Esempi di AI nell'eCommerce nel 2026

1. Shopify: ricerca semantica che comprende il linguaggio naturale

La ricerca è sempre stata un momento cruciale per l'e-commerce. Se i clienti non riescono a trovare ciò che cercano, se ne vanno. Per risolvere questo problema, Shopify ha introdotto la ricerca semantica, una funzione alimentata dall'intelligenza artificiale nella sua app Search & Discovery che capisce cosa intendono gli acquirenti, non solo le parole esatte che digitano.

Invece di affidarsi a rigorose corrispondenze di parole chiave, la ricerca semantica interpreta l'intento in frasi più naturali come "qualcosa da indossare per un matrimonio estivo" o "scarpe comode per stare in piedi tutto il giorno". Dietro le quinte, i modelli di intelligenza artificiale considerano gli attributi dei prodotti, il contesto e i concetti correlati per far emergere gli articoli pertinenti, anche se le parole esatte non sono presenti nei titoli dei prodotti.

I commercianti che hanno attivato la ricerca semantica riferiscono che i clienti ricevono meno pagine "senza risultati" e trovano i prodotti adatti con meno tentativi. Questo riduce l'attrito nel percorso di acquisto e aiuta i negozi a far emergere articoli che altrimenti rimarrebbero sepolti nel catalogo, portando a una scoperta più agevole e a maggiori opportunità di convertire la navigazione casuale in ordini effettivi.

2. Amazon: Prezzi dinamici basati sull'intelligenza artificiale

I prezzi nel commercio elettronico cambiano rapidamente e Amazon è uno degli esempi più chiari di come l'intelligenza artificiale possa gestire questo fenomeno su scala. L'azienda utilizza modelli di apprendimento automatico che analizzano i dati in tempo reale, tra cui i prezzi dei concorrenti, la domanda dei 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, assicurando che i prodotti rimangano competitivi e proteggendo i margini. Per gli acquirenti, questo significa vedere prezzi pertinenti che riflettono le attuali condizioni di mercato. Per i rivenditori, significa essere all'avanguardia in categorie affollate senza dover continuamente rivedere e aggiornare i prezzi manualmente.

Questo approccio ai prezzi guidato dall'intelligenza artificiale aiuta Amazon a rispondere più velocemente 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 pricing dinamico è diventato uno degli usi più pratici e diffusi dell'intelligenza artificiale nell'e-commerce. Invece di affidarsi a prezzi fissi o ad aggiornamenti manuali, i sistemi di intelligenza artificiale analizzano fattori in tempo reale come la domanda, i prezzi dei concorrenti, i livelli delle scorte, il comportamento di navigazione e persino la stagionalità. Utilizzando questi dati, il modello di pricing regola automaticamente i prezzi dei prodotti per adattarli alle attuali condizioni di mercato.

Un esempio ben noto è il modo in cui i grandi marketplace e i rivenditori online in rapida evoluzione utilizzano l'intelligenza artificiale per rimanere competitivi. Quando la domanda di un prodotto aumenta, il sistema può aumentare leggermente il prezzo. Quando i concorrenti fanno uno sconto o le scorte iniziano ad accumularsi, l'intelligenza artificiale abbassa il prezzo per mantenere le conversioni costanti. L'obiettivo non è manipolare i clienti, ma offrire prezzi pertinenti e competitivi al momento giusto.

Questo approccio aiuta i marchi di ecommerce a ottimizzare i margini, a ridurre l'overstock e a rispondere istantaneamente 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 di prodotto generati dall'intelligenza artificiale per un merchandising più rapido

Molti team di e-commerce passano ore a scrivere titoli, descrizioni, specifiche e marketing copy dei prodotti, soprattutto quando si lanciano nuove collezioni o si 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 AI possono analizzare i dati dei prodotti, le linee guida di stile, il tono di voce e i contenuti del marchio esistenti per produrre descrizioni che corrispondano all'identità del marchio. Ad esempio, un rivenditore di moda può caricare le immagini dei prodotti e gli attributi di base (come il materiale, la vestibilità e il colore) e l'intelligenza artificiale genera molteplici varianti di descrizioni dei prodotti su misura per il sito web, le pubblicità o i post sui social. Questo riduce il lavoro manuale ripetitivo e aiuta i team a pubblicare nuovi prodotti molto più velocemente.

L'intelligenza artificiale aiuta anche a mantenere la coerenza tra i cataloghi di grandi dimensioni. Quando le gamme di prodotti crescono fino a centinaia o migliaia di articoli, è facile che il tono e la qualità varino. La creazione di contenuti supportata dall'intelligenza artificiale assicura che le descrizioni rimangano allineate, leggibili e ottimizzate per i motori di ricerca.

Sebbene la revisione umana sia ancora importante per l'accuratezza e le sfumature, l'intelligenza artificiale si occupa del lavoro pesante, permettendo ai team di concentrarsi sulle decisioni creative e sulla strategia piuttosto che riscrivere il testo del prodotto tutto il giorno.

5. Zalando: Previsione delle taglie basata sull'intelligenza artificiale per ridurre i rendimenti

Una delle sfide più grandi nell'e-commerce della moda è quella delle taglie. Spesso i clienti ordinano più taglie dello stesso articolo, ne tengono una e restituiscono le altre. Questo comporta alti costi operativi e inutili sprechi.

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, lo storico dei resi e i dettagli dei tessuti per suggerire la taglia più accurata per ogni acquirente. Invece di tirare a indovinare, i clienti ricevono raccomandazioni personalizzate come "La maggior parte dei clienti con un profilo simile si adatta meglio alla taglia M".

Questo piccolo momento di orientamento ha un grande impatto. Gli acquirenti si sentono più sicuri del loro acquisto e i rivenditori vedono un minor numero di resi legati alle taglie, una delle categorie di resi più costose nella moda online. Con il tempo, il sistema diventa anche più intelligente, utilizzando nuovi dati per affinare le previsioni future.

L'approccio di Zalando dimostra come l'intelligenza artificiale possa risolvere problemi molto umani: l'incertezza, l'esitazione e la frustrazione di ordinare la taglia sbagliata. Rendendo la vestibilità più prevedibile, hanno creato un'esperienza d'acquisto più fluida che va a vantaggio sia dei clienti che dell'azienda.

6. Carrefour: Ottimizzazione della catena di approvvigionamento con l'AI

Carrefour utilizza l'intelligenza artificiale per migliorare il funzionamento della sua catena di approvvigionamento in diverse regioni. Con migliaia di prodotti che transitano ogni giorno nei suoi negozi, prevedere la domanda manualmente è quasi impossibile. L'intelligenza artificiale aiuta il rivenditore ad analizzare grandi serie di dati, come i modelli di acquisto, la stagionalità e le tendenze regionali, per prevedere la quantità di scorte necessarie in un determinato momento.

Grazie a queste previsioni, Carrefour può ordinare l'inventario con maggiore precisione ed evitare problemi comuni come l'eccesso di scorte o l'esaurimento di articoli essenziali. In questo modo si riducono gli sprechi, si migliora la disponibilità dei prodotti e si garantisce che gli scaffali siano pieni anche durante le stagioni di punta.

L'intelligenza artificiale aiuta inoltre l'azienda a regolare i programmi di consegna e a ottimizzare le operazioni di magazzino. Analizzando come i prodotti si muovono in 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 scorte in modo più efficiente, a migliorare la soddisfazione dei clienti e a operare su una scala che sarebbe difficile da gestire con le sole previsioni tradizionali.

7. Sephora - abbinamento dei colori e guida personalizzata ai prodotti grazie all'AI

Sephora ha integrato l'intelligenza artificiale in diverse parti della sua esperienza d'acquisto, ma uno degli strumenti di maggior impatto è la corrispondenza dei colori basata sull'intelligenza artificiale. Il sistema "Color IQ" analizza la tonalità della pelle di un cliente e utilizza la visione computerizzata per identificare l'esatta tonalità di fondotinta che corrisponde alla sua carnagione. In seguito consiglia i prodotti dei vari marchi che si adattano al sottotono e al tipo di pelle del cliente.

Questo risolve una sfida di lunga data nel settore della vendita al dettaglio di prodotti di bellezza: la scelta della tonalità giusta online. L'intelligenza artificiale riduce le congetture, diminuisce i tassi di restituzione e aiuta i clienti a sentirsi più sicuri nelle loro decisioni di acquisto. Sephora combina tutto questo con suggerimenti personalizzati di prodotti basati sugli acquisti precedenti e sul comportamento di navigazione, rendendo l'esperienza personalizzata senza essere opprimente.

8. Wayfair - utilizza l'intelligenza artificiale per la ricerca visiva e l'abbinamento degli stili

Wayfair utilizza una ricerca visiva alimentata dall'intelligenza artificiale per aiutare gli acquirenti a trovare mobili e articoli per la casa utilizzando foto anziché testo. Quando un cliente carica un'immagine, che si tratti di un divano visto online o di una lampada presa in un bar, l'intelligenza artificiale analizza modelli, colori, materiali e forme per identificare prodotti simili nel catalogo di Wayfair.

Questo risolve un problema comune nell'e-commerce: gli acquirenti spesso non conoscono le parole chiave giuste per descrivere ciò che vogliono. Invece di digitare "divano a 3 posti grigio testurizzato con gambe in legno", possono semplicemente caricare una foto e cercare le corrispondenze all'istante.

L'intelligenza artificiale suggerisce anche articoli complementari in base alle preferenze di stile dell'utente, aiutando i clienti a creare allestimenti completi con meno sforzo. Questo migliora la scoperta dei prodotti, riduce l'attrito della ricerca e aumenta il coinvolgimento generale sulla piattaforma.

In che modo gli assistenti agli acquisti nell'ecommerce sono utili ai brand?

Gli assistenti agli acquisti nell'e-commerce fanno molto di più che consigliare prodotti. Guidano i clienti, riducono l'attrito e creano esperienze più personali e di supporto. Ecco i principali vantaggi per i brand.

Tassi di conversione più elevati

Quando i clienti hanno difficoltà a scegliere tra i prodotti, spesso se ne vanno senza acquistare. Gli assistenti agli acquisti aiutano a eliminare questa incertezza.

Ponendo semplici domande su preferenze, obiettivi o 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 agli acquisti può chiedere informazioni sulla loro esperienza, sui casi d'uso tipici e sulla fascia di prezzo, per poi suggerire un piccolo elenco curato che si adatti alle loro esigenze. Con un minor numero di decisioni da prendere, è più probabile che il cliente porti a termine 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 costruire soluzioni complete.

Capendo cosa sta cercando il cliente, l'assistente può suggerire accessori utili, pacchetti o prodotti complementari. In questo modo si crea un'esperienza di upsell naturale e pertinente che dà l'impressione di essere un supporto piuttosto che una pressione.

Immagina che qualcuno acquisti un nuovo computer portatile. Un assistente agli acquisti potrebbe consigliare una custodia, un caricabatterie, un mouse esterno o degli strumenti software in base alle preferenze dell'acquirente. Questi suggerimenti aggiuntivi spesso portano a cestini più ampi e di valore, senza sopraffare il cliente.

Meno resi di prodotti

I resi possono essere costosi per i rivenditori, soprattutto in categorie come la moda, le calzature e l'elettronica. Gli assistenti agli acquisti riducono questi errori abbinando ai clienti i prodotti che si adattano realmente alle loro esigenze.

Ad esempio, per quanto riguarda l'abbigliamento, l'assistente può raccogliere le misure del corpo, la vestibilità preferita e le preferenze di stile, per poi consigliare gli articoli che corrispondono a questi dettagli. In questo modo si riducono gli ordini sbagliati e i 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 la scelta del prodotto giusto, gli assistenti aiutano a evitare acquisti sbagliati.

Approfondimenti preziosi sui clienti

Ogni interazione con un assistente agli acquisti rivela dati sulle esigenze, le motivazioni e i modelli decisionali dei clienti. Queste informazioni diventano una fonte continua di informazioni per i team di merchandising, sviluppo prodotti e marketing.

I brand possono imparare:

• quali sono le caratteristiche più apprezzate dai clienti
• che impediscono agli acquirenti di convertire
• quali categorie di prodotti necessitano di spiegazioni più chiare
• quali attributi determinano le preferenze

I dati della "voce del cliente" aiutano le aziende a prendere decisioni basate su comportamenti reali, non su supposizioni.

Competenza scalabile

Durante i periodi di punta, mantenere un'assistenza costante può essere impegnativo. Gli assistenti agli acquisti forniscono una conoscenza dei prodotti in scala, senza compromettere la qualità.

Sono in grado di guidare migliaia di clienti contemporaneamente, di offrire consigli in tempo reale e di far proseguire il percorso di acquisto, indipendentemente dall'entità della domanda. Questo è particolarmente utile durante i picchi stagionali come il Black Friday, le vendite natalizie o i lanci di prodotti importanti.

Migliori esperienze complessive

Un'esperienza di acquisto personalizzata e guidata crea fiducia. Gli acquirenti si sentono supportati, non venduti. 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 inoltre un'esperienza memorabile che distingue il marchio dai concorrenti che si affidano esclusivamente a pagine di prodotto statiche.

In che modo gli assistenti agli acquisti dell'ecommerce aiutano i clienti?

Gli assistenti agli acquisti nell'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 più sicurezza e con meno sforzo. Ecco alcuni dei principali modi in cui questi assistenti supportano gli acquirenti.

1. Scoprire i prodotti in modo più semplice

I negozi online possono essere opprimenti, soprattutto quando ci sono troppe opzioni simili. Gli assistenti allo shopping restringono le scelte ponendo semplici domande su ciò di cui il cliente ha bisogno.
Questo elimina le congetture e aiuta gli acquirenti a raggiungere i prodotti giusti molto più velocemente.

2. Una guida chiara su ciò che conta davvero

Molti clienti non sono sicuri delle caratteristiche, delle specifiche o dei dettagli a cui dovrebbero prestare attenzione.
Gli assistenti allo shopping spiegano quali sono i fattori più importanti per il loro caso d'uso specifico, come le dimensioni, le prestazioni, la compatibilità o la vestibilità.
Questo trasforma la complessa ricerca di un prodotto in un'esperienza facile e guidata.

3. Maggiore fiducia nelle proprie decisioni

I consigli personalizzati aiutano i clienti a sentirsi sicuri di scegliere il prodotto giusto, non solo quello più popolare.
Sapere che i suggerimenti sono basati 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 non pertinenti, i clienti possono completare l'acquisto molto prima.
Questo percorso più breve dalla scoperta alla cassa fa risparmiare tempo, riduce la frustrazione e crea un'esperienza d'acquisto complessiva più fluida.

5. Un percorso d'acquisto personalizzato

Ogni interazione con l'assistente agli acquisti è personalizzata in base alla situazione dell'acquirente, sia che si tratti della prima volta che di un cliente abituale.
Questo supporto personalizzato lo aiuta a trovare ciò che sta cercando in modo rapido e piacevole, creando un'esperienza positiva che ricorderà.

I 3 migliori agenti AI per l'e-commerce

1. Trengo - casella di posta unificata e coinvolgimento automatizzato

Trengo ti permette 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 funzioni di automazione e AI ti aiutano a instradare le richieste, a inviare risposte istantanee e a gestire l'assistenza su scala. Per gli e-commerce, questo può significare risposte più rapide, meno messaggi persi e un'assistenza agli ordini più fluida.

Casi d'uso:

• Rispondere automaticamente alle domande più comuni dei clienti (tempi di spedizione, politica dei resi, disponibilità dei prodotti).
• Indirizza le domande complesse al team giusto, in modo che i clienti ricevano aiuto rapidamente e senza ritardi.
• Mantenere 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 le vendite.

2. Vue.ai - Raccomandazioni sui prodotti e visual merchandising basati sull'AI

Vue.ai aiuta i rivenditori online ad automatizzare il merchandising, a migliorare la scoperta dei prodotti e a personalizzare il percorso di acquisto. Il suo motore di intelligenza artificiale analizza gli attributi dei prodotti, il comportamento di navigazione e gli schemi visivi per fornire raccomandazioni estremamente pertinenti.

Per cosa è utile:

• suggerimenti personalizzati di prodotti basati sull'intento dell'acquirente
• etichettatura automatizzata dei prodotti tramite riconoscimento visivo
• Consigli di stile generati dall'intelligenza artificiale
• miglioramento della scoperta di lunghi cataloghi di prodotti

I brand utilizzano Vue.ai per aiutare gli acquirenti a trovare più velocemente gli articoli, ridurre la fatica decisionale e migliorare i tassi di conversione, soprattutto nelle categorie moda, arredamento e bellezza.

3. Rendimento dinamico - iper-personalizzazione e ottimizzazione basata sui comportamenti

Dynamic Yield è una piattaforma di personalizzazione guidata dall'intelligenza artificiale che aiuta i marchi di e-commerce a fornire suggerimenti di prodotti su misura, contenuti dinamici, banner personalizzati e landing page personalizzate. Invece di 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.

Per cosa è utile:

• layout personalizzati della homepage e feed di prodotti
• promozioni e prezzi dinamici basati sull'intento
• Test A/B su scala con approfondimenti basati sull'AI
• segmentazione avanzata per gli acquirenti che ritornano e quelli nuovi

I marchi di e-commerce utilizzano Dynamic Yield per trasformare gli insight in esperienze personalizzate che aumentano la rilevanza e, in ultima analisi, i ricavi.

Parole finali

L'intelligenza artificiale sta ridisegnando il modo in cui i marchi di e-commerce lavorano, dal miglioramento della scoperta dei prodotti al supporto di operazioni più intelligenti dietro le quinte. Con gli strumenti giusti, i team possono ridurre le attività manuali, personalizzare le esperienze dei clienti e prendere decisioni basate su intuizioni chiare anziché su ipotesi. Questo cambiamento aiuta i brand a rimanere competitivi e a soddisfare le crescenti aspettative dei clienti senza aumentare il carico di lavoro.

Sia che tu voglia ottimizzare 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 stiano già adattando e come tu possa 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 esplorare le possibilità offerte da Trengo.

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