AI: tre applicazioni fondamentali per il tuo eCommerce

L'accuratezza e la completezza degli attributi dei prodotti sono essenziali per garantire una navigazione intuitiva e una ricerca efficace all'interno di un eCommerce. Tuttavia, molti gestionali di prodotto si trovano spesso a lottare con set di dati incompleti o poco dettagliati, il che può compromettere sia l'esperienza utente (UX) sia l'ottimizzazione per i motori di ricerca (SEO). L'integrazione della Generative AI per l'enrichment dei dati degli attributi rappresenta una soluzione potente e scalabile per superare queste sfide.

• Estrazione e Arricchimento Automatico: La Generative AI può automaticamente analizzare le descrizioni esistenti dei prodotti e estrarne dati rilevanti, come dimensioni, materiali, colori, e altre specifiche tecniche. Queste informazioni possono poi essere organizzate e aggiunte agli attributi del prodotto, migliorando la qualità e la completezza dei dati nel database.
• Miglioramento dei Filtri di Ricerca: Con attributi più dettagliati e accurati, è possibile implementare filtri di ricerca più sofisticati che permettono agli utenti di trovare esattamente ciò che cercano con minore sforzo. Questo non solo migliora l'UX, ma aumenta anche la probabilità di conversione, poiché i clienti possono facilmente identificare i prodotti che soddisfano le loro esigenze.
• Scalabilità ed Efficienza Operativa: L'aggiornamento manuale degli attributi dei prodotti è un processo che richiede molto tempo e risorse, specialmente per gli eCommerce con grandi inventari. Utilizzando la Generative AI per automatizzare l'enrichment dei dati, le aziende possono ridurre significativamente il carico di lavoro manuale, consentendo al personale di concentrarsi su compiti più strategici e di valore aggiunto.

Integrare la Generative AI per l'enrichment dei dati richiede una collaborazione stretta tra i team IT, i gestori del prodotto e gli specialisti di data science per assicurare che i modelli di AI siano ben addestrati e che i dati generati siano di alta qualità e utili. È anche fondamentale che queste integrazioni siano accompagnate da rigorosi controlli di qualità e da aggiornamenti periodici, per mantenere e migliorare continuamente l'accuratezza dei dati.

L'utilizzo della Generative AI per l'enrichment dei dati degli attributi prodotto trasforma non solo la gestione dell'inventario, ma anche l'interazione del cliente con il sito eCommerce. Attraverso un miglioramento significativo della qualità dei dati, le aziende possono offrire un'esperienza utente superiore, promuovere una maggiore soddisfazione del cliente e, in definitiva, guidare un aumento delle vendite. Questa applicazione dell'AI non solo risponde alle esigenze attuali del mercato, ma pone anche le basi per un futuro in cui la tecnologia e il commercio si integrano in modo sempre più seamless.

Una delle sfide principali nell'impiego della Generative AI in ambito eCommerce è assicurare che l'output sia non solo accurato, ma anche fedele al tone of voice del brand e privo di errori o "allucinazioni" non pertinenti. Per affrontare efficacemente questi aspetti, si utilizza spesso la tecnica del few-shot prompting. Questo metodo consiste nel fornire al modello di AI alcuni esempi specifici (i "shots") che dimostrano esattamente il tipo di risposta o contenuto desiderato, seguiti da un prompt che richiede un output simile.

• Precisione e Limitazione delle Allucinazioni: Gli esempi selezionati per il few-shot prompting servono a "insegnare" all'AI il contesto specifico e le aspettative di qualità, riducendo il rischio di generare informazioni fuorvianti o irrilevanti. Fornendo all'AI contesti chiaramente definiti e esempi di output ideali, si può guidare la produzione di contenuti che siano non solo corretti, ma anche profondamente allineati con i dati reali del prodotto e le politiche del sito.
• Ricalco del Tone of Voice del Brand: Il tone of voice è fondamentale per mantenere la coerenza del brand attraverso tutti i punti di contatto con il cliente. Attraverso il few-shot prompting, l'AI può essere addestrata a replicare lo stile comunicativo specifico del brand, che può variare da formale e professionale a amichevole e colloquiale, a seconda delle linee guida aziendali. Gli esempi forniti servono a stabilire questo stile, permettendo all'AI di adattarsi e mantenere una voce coesa che rispecchia la personalità del brand.
• Implementazione Pratica: Per utilizzare efficacemente il few-shot prompting, è importante selezionare gli esempi con cura. Questi devono essere rappresentativi del migliore lavoro possibile in termini di contenuto, stile e precisione. Una volta definiti, questi esempi vengono integrati nei prompt dell'AI, che usa queste informazioni per generare nuovi contenuti aderenti a questi standard. Il processo può essere affinato nel tempo, aggiungendo nuovi esempi per guidare l'AI verso risultati sempre più precisi e allineati con gli obiettivi di business.

Questa tecnica non solo migliora la qualità del contenuto generato, ma è anche essenziale per scalare le operazioni di content management senza sacrificare l'individualità e il carattere unico del brand. Il few-shot prompting si rivela quindi uno strumento prezioso per le aziende che desiderano sfruttare la potenza della Generative AI mantenendo un alto livello di personalizzazione e coerenza nel loro eCommerce.

L'avvento della Generative AI ha inaugurato un'era di potenzialità straordinarie nel settore dell'eCommerce, offrendo strumenti avanzati per rivoluzionare la gestione dei contenuti, l'ottimizzazione del SEO e l'enrichment dei dati prodotto. 

Come abbiamo esplorato in questo articolo, le applicazioni pratiche di questa tecnologia -dalla revisione delle descrizioni delle schede prodotto, alla generazione di testi descrittivi per le categorie, fino all'arricchimento degli attributi prodotto- dimostrano che l'intelligenza artificiale può effettivamente trasformare il modo in cui le aziende interagiscono con i loro clienti e gestiscono i loro inventari.

Utilizzando tecniche come il few-shot prompting, le aziende sono in grado di implementare soluzioni di AI che non solo rispondono alle esigenze specifiche del loro settore, ma che rispettano e rafforzano anche il tone of voice del brand, garantendo coerenza e qualità. Questo non solo migliora l'esperienza dell'utente finale ma consolida anche la posizione di mercato dell'eCommerce, offrendo un vantaggio competitivo sostenibile.

Si possono fare cose molto utili con l'AI sull'eCommerce, come dimostrano gli esempi che vi abbiamo presentato, ma le possibilità sono molteplici e variano a seconda delle esigenze specifiche del vostro eCommerce, dei vostri prodotti, e del vostro sistema gestionale. Soluzioni su scala più piccola possono essere esplorate anche utilizzando direttamente l'interfaccia chat di ChatGPT, di Gemini,o di Claude —i tre LLM più utilizzati oggi. Tuttavia, per applicazioni su larga scala, è essenziale lavorare con le API, per gestire massivamente i contenuti e regolare i vari parametri, come la temperatura, che aiuta a limitare le allucinazioni dell'AI.

In conclusione, mentre la strada verso una completa integrazione dell'AI nel mondo dell'eCommerce presenta ancora delle sfide, i benefici che queste tecnologie possono portare sono tangibili e trasformativi. Per le aziende pronte a sfruttare queste opportunità, il futuro dell'eCommerce sembra promettente, con possibilità illimitate di innovazione e crescita. Il momento per esplorare e sperimentare con l'AI è ora, e le aziende che si muovono rapidamente per adottare e adattare queste tecnologie si troveranno in una posizione ideale per prosperare nell'era digitale.