Negli ultimi due anni lo shopping con l’intelligenza artificiale ha fatto un salto di qualità. Ora non si tratta più di semplici finestrelle di assistenza clienti, ma di veri e propri assistenti digitali capaci di suggerire, confrontare e indirizzare le scelte. Secondo i dati di Shopify, circa due terzi dei consumatori nei Paesi più avanzati, e oltre l’80% dei giovani tra i 18 e i 24 anni, vogliono usare l’AI per fare acquisti. La società McKinsey stima che entro il 2030 tra i 3 e i 5 trilioni di dollari di compravendite globali passeranno da agenti conversazionali.
Confronto tra chatbot generalisti e proprietari
Oggi si distinguono principalmente due modelli di chatbot per lo shopping: quelli “generalisti”, come ChatGPT, e quelli proprietari, sviluppati dagli e-commerce come Rufus di Amazon o Sparky di Walmart. I chatbot generalisti fungono da personal shopper universale, mentre i bot proprietari sono integrati nei sistemi dei retailer e accedono a dati reali come disponibilità, storicità degli ordini e gestione dei resi. La differenza tra i due non è solo tecnologica, ma anche strutturale.
Impatto dello shopping conversazionale
Lo shopping conversazionale ha rivoluzionato il percorso d’acquisto, spostando la fase decisionale all’inizio. Prima ancora di visitare un sito, l’utente si consiglia con un chatbot, determinando cosa entrerà nel carrello. Per le aziende, è cruciale mantenere il controllo sul canale di conversione poiché un agente esterno potrebbe sottrarre traffico e dati. Amazon, per esempio, ha limitato i crawler di OpenAI per proteggere il proprio assistente.
Limitazioni dei chatbot generalisti
I chatbot aperti, pur essendo efficaci nella fase esplorativa, presentano limiti significativi. Come sottolinea Andy Jassy, CEO di Amazon, mancano di personalizzazione reale e storico degli acquisti. Risultano deboli nel momento della decisione effettiva, poiché non possono fornire stime precise su prezzi e consegne.
Vantaggi degli assistenti proprietari
I chatbot integrati nei siti e-commerce si collegano a CRM e customer care, offrendo suggerimenti basati su prodotti realmente disponibili. La personalizzazione relazionale è un punto cardine per sostenere la fedeltà del cliente nel tempo. Gli assistenti proprietari offrono un’esperienza più affidabile e personalizzata.
Generative Engine Optimization (GEO)
Il concetto di Generative Engine Optimization (GEO) emerge come un elemento cruciale. Un brand deve essere comprensibile anche dagli assistenti AI, risultando visibile nei dialoghi con un chatbot. Se un marchio non compare, rischia di non esistere per gli utenti che fanno riferimento all’AI.
Pubblicità e trasparenza
Nei chatbot generalisti, l’integrazione di advertising solleva dubbi sulla neutralità dei suggerimenti, poiché potrebbe trasformarsi in uno spazio sponsorizzato. Invece, i bot proprietari sono espliciti nei loro obiettivi di conversione, offrendo un modello più coerente e misurabile dal punto di vista del marketing.
Verso un futuro ibrido
L’approccio futuro si bilancerà tra l’apertura ai chatbot generalisti per la scoperta e l’investimento negli assistenti interni per la conversione. Se lo shopping conversazionale sarà il futuro, la vera sfida risiede nel controllo dei dati e della relazione con il cliente. Determinare cosa resta nel carrello dipenderà da chi detiene questa influenza.
