Rivenditori, imparate queste 4 lezioni prima di effettuare i vostri investimenti GenAI nel 2025

Forrester prevede uno su cinque dei rivenditori statunitensi e dell’EMEA lancerà applicazioni GenAI rivolte ai clienti nel 2025. La ricerca di prodotti migliorata, le raccomandazioni personalizzate e la navigazione delle categorie migliorate sono i principali casi d’uso. Quindi, perché le interazioni automatizzate hanno causato il calo del punteggio dell’esperienza del cliente negli Stati Uniti del 5% nel 2023 – il più basso dal 2015 – e cosa possono imparare i rivenditori da questo prima di effettuare i loro investimenti GenAI?

Il rapporto KPMG del 2023 evidenzia la mancata soddisfazione delle aspettative dei clienti come causa del calo, a causa dell’eccessivo utilizzo della tecnologia che non offriva benefici strategici per gli acquirenti. Di 50 CIO e CTO di imprese Fortune 500 interrogati sui loro progetti GenAI, la maggior parte ha scoperto che la tecnologia del loro progetto pilota affrontava il bisogno aziendale sbagliato.

Mentre entriamo nel 2025, i rivenditori devono dare priorità a strategie GenAI centrate sul cliente. Invece di adottare l’ultima tecnologia come un “nice-to-have”, è necessario guardare ai bisogni aziendali. I rivenditori dovrebbero esaminare i percorsi dei loro clienti, identificare lo spazio per il miglioramento e costruire o adottare soluzioni che si adattino al loro caso d’uso, e non viceversa. Ecco quattro lezioni per i rivenditori da considerare nel loro percorso per elevare l’esperienza utente (UX) con GenAI.

Assicurare la sinergia tra business, dati e AI

I ricercatori del RAND hanno scoperto nel 2024 che l’80% dei progetti di intelligenza artificiale fallisce a causa di cinque aree chiave: obiettivi non allineati, carenza di dati, approccio tecnologico, lacune infrastrutturali e intelligenza artificiale troppo ambiziosa.

I rivenditori richiedono una solida base di dati e competenze per costruire gli algoritmi necessari e avere successo con i loro investimenti GenAI. Dovrebbero chiedersi: “Come possiamo assicurare la disponibilità sufficiente di dati per soddisfare i requisiti della soluzione? E quanto di questi dati è proprietario?” I progetti GenAI di successo dipendono da informazioni di alta qualità e rilevanti. Più formati di dati unici ha l’organizzazione, più personalizzata deve essere la soluzione.

Una terza domanda da porsi è: “Quali sono le modifiche specifiche alla piscina di talenti e alla struttura operativa necessarie per sfruttare efficacemente GenAI?” Comprendere il livello di formazione, nonché la motivazione, i costi e il tempo, aiuterà i rivenditori a decidere il ritorno sugli investimenti (ROI) per la costruzione, la personalizzazione o la gestione delle soluzioni in-house.

Oggi, gli esperti non tecnici possono lavorare con strumenti senza codice o assumere un partner AI a lungo termine per sfruttare i benefici. Quando si selezionano soluzioni GenAI di terze parti, i dirigenti e-commerce dovrebbero dare priorità a fattori al di là del prezzo e del ROI, come la scalabilità, le prestazioni, la sicurezza dei dati, l’esperienza del fornitore e la compatibilità dello stack tecnologico. Un caso d’uso aziendale chiaro e i risultati previsti sono cruciali prima di impegnarsi in qualsiasi nuova integrazione.

Adottare un approccio incrementale

Nel 2024, il BCG Group ha valutato il tasso di adozione dei casi d’uso GenAI e-commerce di alto livello; in particolare, la creazione di contenuti come blog, descrizioni di prodotti e integrazione di immagini di prodotti. I casi d’uso più avanzati includono raccomandazioni di prodotti personalizzate, prezzi dinamici e analisi dei concorrenti. È necessario familiarizzare i membri del team con servizi sistematici prima di provare a svolgere compiti più complessi per adattarsi senza problemi ai nuovi processi.

I rivenditori dovrebbero incoraggiare i loro team e-commerce a sfruttare gli strumenti GenAI pronti all’uso per familiarizzare con le capacità dello strumento. I casi d’uso semplici e le soluzioni a basso codice o senza codice, come le descrizioni dei prodotti e la creazione di immagini, sono punti di partenza eccellenti in quanto mostrano ai membri del team i possibili risparmi di tempo e aiutano anche a modificare le operazioni per includere controlli di convalida frequenti. È necessario introdurre revisioni settimanali o quindicinali nelle fasi iniziali per misurare i progressi dello strumento e modificare gli approcci lungo la strada. Il feedback e la partecipazione del team saranno fondamentali per il successo.

Mentre i membri del team diventano più familiari, i rivenditori possono introdurre nuovi casi d’uso. Gli ingegneri possono semplificare lo sviluppo con l’assistenza alla completione del codice AI. I marketer possono introdurre raccomandazioni di upselling e cross-selling personalizzate guidate da AI, e i responsabili della fedeltà possono costruire campagne di fedeltà adattive in base al livello di coinvolgimento del cliente.

Creare una cultura di sicurezza

I sistemi disconnessi sono punti deboli che possono portare a vulnerabilità di sicurezza, e GenAI ha il potenziale per abbassare la barriera di ingresso per minacce a bassa competenza. I cybercriminali possono utilizzare GenAI per creare script che potrebbero essere funzionalmente dannosi se utilizzati correttamente, automatizzando gli attacchi e mirando a vulnerabilità specifiche. I rivenditori dovrebbero puntare a una solida base di dati, flussi di lavoro semplificati e una rete di applicazioni ben connessa per mantenere i loro sistemi sicuri e facili da monitorare.

I cybercriminali possono anche utilizzare GenAI per manipolare i consumatori attraverso contenuti falsi molto convincenti (ad esempio, ingegneria sociale e phishing). Pertanto, la verifica dell’identità sarà ancora più critica nel 2025. L’autenticazione multifattore , come l’invio di codici temporali sensibili ai dispositivi degli utenti tramite SMS, e-mail o un’app di autenticazione dedicata, aiuterà a proteggere i programmi di fedeltà dei clienti e le piattaforme di shopping – soprattutto dove vengono salvate informazioni finanziarie.

Inoltre, i rivenditori devono assicurarsi che gli sviluppatori aggiornino regolarmente il software, le librerie del software e i sistemi per affrontare le vulnerabilità e minimizzare le superfici di attacco. Questa mentalità di sicurezza e verifica dovrebbe essere filtrata attraverso l’intera organizzazione. Eseguendo regolarmente formazione sulla consapevolezza della sicurezza e simulazioni e incoraggiando i dipendenti a segnalare tempestivamente attività sospette, i rivenditori possono costruire una cultura di sicurezza.

I sistemi di monitoraggio e allarme alimentati da AI, come le soluzioni avanzate di rilevamento e risposta degli endpoint (EDR), possono anche aiutare i rivenditori a rilevare e mitigare le minacce in tempo reale. Tuttavia, è importante che tutti i dipendenti abbiano l’abitudine di verificare che i sistemi, in particolare il software di sicurezza, funzionino come dovrebbero.

Essere empatici per design

La causa principale della sfiducia nell’AI è il suo utilizzo nei canali di supporto clienti. Il 53% dei clienti considererebbe il passaggio a un concorrente se scoprisse che un’azienda stava utilizzando l’AI per il servizio clienti.

I clienti temono che GenAI creerà un divario più ampio tra loro e gli agenti di supporto. Vogliono la tranquillità che i loro problemi saranno compresi e risolti nel miglior modo possibile, idealmente con manager che hanno l’autorità per offrire regali complementari per i loro problemi. Tuttavia, i rivenditori possono incorporare questi passaggi nei loro servizi automatizzati. Tuttavia, è ancora importante iniziare con compiti semplici. Rendere più accessibili le FAQ e le informazioni online tramite chatbot conversazionali sono casi d’uso utili.

All’inizio, più persone a disposizione per rispondere ai feedback, alla confusione o alle domande dei clienti saranno un buffer proattivo e gradito mentre i rivenditori si adattano alle capacità di GenAI. Il feedback in tempo reale dei team di supporto aiuterà i rivenditori a immaginare tutti gli scenari in cui i compiti sono troppo complessi per gli strumenti GenAI. In questi scenari, i chatbot devono indirizzare i clienti a un agente con un messaggio di attesa, come: “Offerta non utile? Contatta un agente” pulsante. Analizzare questo feedback quotidianamente fino a quando tutte le possibili query comuni non vengono risposte in modo semplice e automatico.

È essenziale che tutti i compiti che gli strumenti GenAI intraprendono si trasformino senza problemi in una chat di agente che prosegue dove il chatbot si è interrotto, se necessario. È anche fondamentale che gli agenti di servizio clienti rimangano una parte fondamentale del percorso dell’utente, salvandoli per compiti ad alto valore come osservare i dati e identificare le cause sottostanti dei problemi dei clienti ricorrenti. In questo modo, i rivenditori hanno una base per proporre soluzioni e prevenire futuri problemi con canali di risposta automatizzati.

Indipendentemente dal fatto che i rivenditori scelgano di adottare GenAI o meno, i concorrenti, i clienti e gli attori malintenzionati lo faranno. Preparare i membri del team con casi d’uso semplici li aiuterà ad adattarsi ai nuovi modi di lavorare e a comprendere meglio il nuovo panorama delle minacce. I rivenditori possono sfruttare gli strumenti pronti all’uso e provare progetti GenAI in un approccio fase per fase, costruendo sulla conoscenza e sull’esperienza dei loro team con algoritmi più avanzati ogni volta che un progetto viene completato con successo. Automatizzando i compiti transazionali e mantenendo un team di agenti umani esperti, i clienti possono godere di un accesso più rapido ai prodotti desiderati e sentirsi rassicurati che c’è un agente a portata di mano se ne hanno bisogno.