I rivenditori si adattano all’AI: cosa conta nel nuovo normale dell’e-commerce?

Lo sviluppo continuo degli strumenti di intelligenza artificiale (AI) sta avendo un impatto profondo sull’e-commerce. I consumatori stanno utilizzando sempre più gli strumenti di intelligenza artificiale generativa come ChatGPT per cercare, selezionare e addirittura acquistare prodotti, uno sviluppo che colpisce ogni livello del funnel di marketing dell’e-commerce. Nel frattempo, i rivenditori stanno utilizzando gli strumenti di intelligenza artificiale per raccogliere dati web pubblici in tempo reale per scopi come la determinazione dinamica dei prezzi, la previsione della domanda e la gestione delle scorte.

La cosa più importante è che questi cambiamenti stanno avvenendo rapidamente e i rivenditori di e-commerce devono tenere il passo. Secondo una ricerca, il 67% dei clienti ritiene che le aziende non stiano reagendo abbastanza velocemente alle loro esigenze in continua evoluzione. La stagione di picco dell’e-commerce del 2025, che va dalla vigilia del Black Friday alle festività di fine anno, è il primo test importante di come i clienti stanno utilizzando l’AI e di quanto i rivenditori si sono adattati e possono sfruttarla.

Dall’SEO al GEO

Secondo Adobe Analytics, il traffico verso i rivenditori proveniente da strumenti di intelligenza artificiale generativa come ChatGPT, Perplexity e Claude è aumentato del 1.200% da luglio 2024 a febbraio 2025. Nel frattempo, un sondaggio ha rilevato che il 23% degli acquirenti intende utilizzare chatbot e strumenti di intelligenza artificiale durante le festività, con una percentuale che sale al 42% tra i membri della Generazione Z e i millennial. E l’impatto dell’AI non si limita più alla scoperta dei prodotti, poiché OpenAI ha recentemente lanciato Instant Checkout per ChatGPT, consentendo agli acquirenti di effettuare acquisti senza lasciare lo strumento. Al momento è disponibile su Etsy e alcuni negozi Shopify.

Questi sviluppi significano che i rivenditori di e-commerce devono ripensare il contenuto, il marketing e le vendite. La società di consulenza Bain stima che la maggior parte dei consumatori si affida ora ai risultati zero-click (dove le risposte sono fornite da un riassunto AI invece di visitare un sito web) nel 40% delle loro ricerche. Ciò significa meno traffico verso i siti web dei rivenditori, anche se i tassi di conversione di coloro che arrivano sui siti provenendo da fonti AI sono più alti.

In questo contesto, mentre le tattiche di ottimizzazione per i motori di ricerca (SEO) tradizionali rimangono pertinenti, la traiettoria è chiaramente verso l’utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa per lo shopping, da cui l’emergere dell’Ottimizzazione del Motore Generativo (GEO). Il GEO presenta ai commercianti di e-commerce una serie di sfide nuove. I grandi modelli linguistici (LLM) che alimentano gli strumenti di intelligenza artificiale generativa sono stati addestrati per valutare la reputazione, la credibilità e l’affidabilità quando analizzano i marchi. Pertanto, i rivenditori devono lavorare sodo per costruire la loro credibilità, in particolare ottenendo recensioni o raccomandazioni da fonti esterne rispettabili.

Richieste di prodotto descrittive

Un altro fattore GEO con cui fare i conti è il modo diverso in cui i clienti formulano le richieste quando utilizzano gli strumenti di intelligenza artificiale generativa. Secondo OpenAI, quasi la metà di tutte le richieste utilizza modelli di “domanda”. Il Chief Information e Product Officer del gigante del retail statunitense Target ha recentemente affermato che il 25% delle richieste di ricerca effettuate sulla loro piattaforma sono ora considerate “richieste descrittive” complesse e sofisticate.

Mentre su un motore di ricerca un cliente potrebbe cercare una “maglia slim-fit rosa”, la stessa richiesta su uno strumento di intelligenza artificiale potrebbe essere “Maglie slim-fit rosa per eventi casual di lavoro”. Per richieste descrittive come questa, le descrizioni dei prodotti devono essere adattate. Ad esempio, sulle pagine dei prodotti, la migliore pratica per il GEO suggerisce di includere molte più descrizioni dei prodotti sotto forma di FAQ scritte con precisione e dettagli. Ciò consente ai crawler AI di identificare facilmente quali richieste il tuo prodotto sarebbe adatto a soddisfare.

Sabbie digitali per il GEO

In una strana ironia, l’AI viene utilizzata per aiutare nell’analisi del contenuto e del GEO. I ricercatori della Columbia Business School stanno utilizzando grandi modelli linguistici (LLM) per creare “gemelli digitali” che imitano il comportamento umano. Quando viene inserito un prodotto specifico, l’LLM genera un gemello digitale con una persona acquirente, compreso nome, età, occupazione e preferenze. Questo gemello esegue quindi ricerche rilevanti su ChatGPT per vedere come è elencato il prodotto dell’azienda. Le aziende possono quindi sfruttare l’intelligenza artificiale generativa per adattare come vengono descritti e presentati i loro prodotti in base ai risultati di questi gemelli digitali.

Un approccio di “sabbia digitale” come questo può essere un modo produttivo per le aziende di e-commerce di condurre il GEO, ma non è privo di rischi. Gli agenti di intelligenza artificiale hanno i propri pregiudizi, che possono influenzare il loro comportamento. Tuttavia, questi approcci offrono un potenziale modo forward nell’intelligenza dell’e-commerce.

Raccolta di dati alimentata dall’AI

Il funnel di marketing è solo un elemento dell’e-commerce che viene sconvolto dall’AI. Un’area potenzialmente più importante è l’intelligenza aziendale (BI), un termine ampio che descrive la raccolta e l’utilizzo dei dati per generare informazioni che migliorano la strategia e le operazioni. Per un’efficace BI, le aziende di e-commerce hanno bisogno di set di dati affidabili e aggiornati, compresi i dati esterni. L’AI sta ora svolgendo un ruolo importante nella raccolta dei dati competitivi.

La pratica di estrarre dati web pubblici, come prezzi e descrizioni dei prodotti, è stata una costante della concorrenza dell’e-commerce per anni. Ora l’AI sta razionalizzando questo processo. Gli strumenti abilitati all’AI possono essere attivati utilizzando il linguaggio naturale, il che significa che non è necessario alcun codice e gli ingegneri non devono trascorrere ore a costruire una pipeline di raccolta dati completa. L’AI può anche raccogliere e filtrare gli URL adatti per lo scraping, ad esempio trovando tutte le pagine dei prodotti per una categoria specifica sul sito web di un concorrente.

Con l’aumento degli assistenti di shopping alimentati dall’AI, le aziende di e-commerce saranno anche più inclini a raccogliere punti di dati l’uno dall’altro che appaiono solo dopo che sono state completate azioni specifiche, ad esempio il prezzo di checkout finale.

Previsione della domanda e reazione in tempo reale

Con una serie di dati in tempo reale raccolti, dai prezzi dei concorrenti alle scorte, i rivenditori possono regolare i prezzi o il marketing immediatamente e offrire le migliori offerte ai clienti.

La determinazione dinamica dei prezzi è una delle funzioni BI più importanti e popolari che i rivenditori possono utilizzare e, secondo un recente sondaggio, il 61% dei rivenditori in Europa ne fa uso. Tuttavia, lo stesso sondaggio ha rilevato che meno del 15% utilizza algoritmi o AI a questo scopo, rivelando un’opportunità. Sfruttando i dati più recenti sui prezzi competitivi, gli LLM possono essere addestrati per regolare automaticamente i prezzi, il che è particolarmente utile durante i periodi di picco come le festività.

L’AI può utilizzare i dati sulla domanda dei clienti e sui livelli di scorte per prevedere la domanda futura. Ciò può portare a numerosi vantaggi. Deloitte Digital ha evidenziato come i rivenditori possano utilizzare l’AI per monitorare le proprie scorte, gestire l’inventario e effettuare ordini in modo dinamico. Inoltre, l’AI può aiutare a analizzare i dati raccolti in tutta la rete per capire come viene percepito un marchio, fornendo informazioni a livello strategico.

Aperti all’opportunità

Mentre l’AI sta sconvolgendo il funnel di marketing dell’e-commerce, sta anche creando nuove opportunità. Può essere sfruttata per analizzare e creare contenuti ottimizzati per la geolocalizzazione. Sta alimentando gli sforzi per raccogliere dati web pubblici in tempo reale di valore. L’AI sta aggiungendo valore nell’analizzare i dati per prendere decisioni sui prezzi, le scorte e la strategia. E non è da trascurare altri usi potenziali, come il supporto clienti migliorato.

Qualcosa di così innovativo come l’AI è sempre spaventoso, soprattutto per i rivenditori che si avvicinano al loro principale periodo di vendite. Tuttavia, coloro che rimangono aperti alle opportunità create dall’AI possono fare più che sopravvivere. Possono prosperare.