I rivenditori, imparare queste 4 lezioni prima di effettuare gli 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 avanzata, le raccomandazioni personalizzate e la navigazione delle categorie migliorate sono i principali casi d’uso. Quindi, perché le interazioni automatizzate hanno causato la diminuzione 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 della diminuzione, a causa dell’eccessivo utilizzo della tecnologia che non ha portato benefici strategici per gli acquirenti. Su 50 CIO e CTO di imprese Fortune 500 intervistati sui loro progetti GenAI, la maggior parte ha scoperto che la tecnologia del loro progetto pilota ha affrontato 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 optional, è necessario considerare le esigenze aziendali. I rivenditori dovrebbero esaminare i percorsi dei clienti, identificare gli spazi 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 di 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 AI 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 le esigenze della soluzione? E quanto di questi dati è proprietario?” I progetti GenAI di successo dipendono da informazioni di alta qualità e rilevanti. Più sono unici i formati di dati dell’organizzazione, più la soluzione deve essere personalizzata.

Una terza domanda da porsi è: “Quali cambiamenti nel pool di talenti e nella struttura operativa sono necessari per sfruttare al meglio GenAI?” Comprendere il livello di formazione, nonché la motivazione, i costi e il tempo, aiuterà i rivenditori a decidere il ritorno sull’investimento (ROI) per la costruzione, la personalizzazione o la gestione delle soluzioni in-house.

Oggi, gli esperti non tecnici possono lavorare con strumenti no-code 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, la competenza del fornitore e la compatibilità dello stack tecnologico. Un caso d’uso aziendale chiaro e i risultati attesi 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 punta; 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. I membri del team dovrebbero familiarizzare con servizi sistematici prima di provare a eseguire compiti più complessi per adattarsi a nuovi processi in modo fluido.

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, poiché mostrano ai membri del team i possibili risparmi di tempo e li aiutano ad adattare le loro operazioni per includere controlli di convalida frequenti. È possibile introdurre revisioni settimanali o quindicinali nelle prime fasi per misurare i progressi dello strumento e adattare gli approcci lungo la strada. I feedback e la partecipazione del team saranno fondamentali per il successo.

Man mano che 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 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 la formazione sulla consapevolezza della sicurezza e le simulazioni e incoraggiando gli dipendenti a segnalare tempestivamente le 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 principale causa della sfiducia nell’AI è il suo utilizzo nei canali di supporto clienti. Alcuni 53% dei clienti considererebbero il passaggio a un concorrente se scoprissero che un’azienda stava utilizzando 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 di offrire regali complementari per i loro problemi. Tuttavia, i rivenditori possono integrare 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. I feedback in tempo reale dai team di supporto aiuteranno 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 ad esempio: “Offerta non utile? Contatta un agente” pulsante. Analizzare questo feedback quotidianamente fino a quando tutte le possibili domande comuni non siano state risposte in modo semplice e automatico.

È essenziale che tutti i compiti che gli strumenti GenAI eseguono si trasformino in modo fluido in una chat dell’agente che prosegue dove il chatbot si è interrotto, se necessario. È anche critico che gli agenti di servizio clienti rimangano una parte fondamentale del percorso utente, risparmiandoli 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 problemi futuri 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 a nuovi modi di lavorare e a comprendere meglio il nuovo panorama delle minacce. I rivenditori possono sfruttare strumenti pronti all’uso e progetti GenAI in un approccio fase per fase, costruendo sulle conoscenze 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.