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Il Futuro del Commercio: Come l’Intelligenza Artificiale Sta Trasformando il Retail.

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Ripensare l’e-commerce nell’era dell’IA

L’e-commerce sta attraversando una fase di trasformazione significativa. I modelli tradizionali lasciano spazio a esperienze d’acquisto intelligenti, guidate dall’intelligenza artificiale. Dalla ricerca basata sull’intento alla personalizzazione in tempo reale, fino agli assistenti virtuali e agli agenti autonomi: ogni fase del percorso d’acquisto, sia B2C che B2B, viene ridefinita. Tutto però dipende da un fattore chiave: la qualità dei dati.

L’IA vale solo quanto i dati che la alimentano. Per ottenere risultati concreti, servono informazioni prodotto accurate, strutturate e consistenti. È da lì che parte tutto: senza una base solida, l’intelligenza artificiale non può fare la differenza.

Come l’IA sta trasformando il commercio

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È il valore stimato che l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nell’e-commerce raggiungerà entro il 2030.

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Le aziende che adottano soluzioni basate sull’IA registrano in media un aumento del fatturato compreso tra il 10 e il 12%.

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Il 90% delle aziende B2B utilizza già tecnologie basate sull’IA o prevede di farlo a breve.

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Il 71 % dei consumatori si aspetta che l’IA generativa venga integrata nella propria esperienza d’acquisto.

Il ruolo dell’IA nel commercio

Migliora l’esperienza prodotto per aumentare le conversioni e ridurre i resi

Raccolta dei dati

L’intelligenza artificiale semplifica e automatizza la raccolta delle informazioni prodotto, ottenendole da una varietà di fonti: feed dei fornitori, database dei produttori, siti web, documenti o immagini. L’IA identifica ed estrae automaticamente gli attributi rilevanti, riconosce schemi ricorrenti e organizza i dati su larga scala, riducendo significativamente l’intervento manuale. Il risultato? Un’accelerazione del time-to-market, una qualità dei dati superiore e un flusso costante di informazioni strutturate e sempre aggiornate – fondamentali per offrire esperienze prodotto davvero coinvolgenti.

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Pulizia dei dati

Gli strumenti basati sull’IA migliorano la qualità dei dati intervenendo su incoerenze, duplicati, valori mancanti e informazioni superate all’interno dei cataloghi prodotto. Grazie a tecniche avanzate di machine learning e natural language processing, l’IA è in grado di suggerire formati standardizzati, armonizzare i valori degli attributi e segnalare anomalie che potrebbero essere problematiche. Il risultato è una base dati più strutturata e precisa: un asset strategico per analisi affidabili e per offrire un’esperienza cliente all’altezza delle aspettative.

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Arricchimento dei dati

L’IA consente alle aziende di migliorare i dati prodotto esistenti, completandoli, standardizzando i formati e aggiungendo attributi rilevanti. È in grado di estrarre informazioni da diverse fonti: immagini, pdf o cataloghi dei fornitori, e trasformarle in dati strutturati ad esempio dimensioni, materiali o dettagli di compatibilità. Il risultato sono schede prodotto più complete, coerenti e di alta qualità, fondamentali per offrire filtri precisi, ricerche efficaci e pagine prodotto convincenti.

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Generazione di contenuti

La generazione di contenuti alimentata dall’IA trasforma dati strutturati in testi accattivanti e naturali, generati su ampia scala. Analizzando attributi come dimensioni, materiali, funzionalità e casi d’uso provenienti da più fonti, l’IA può creare titoli, descrizioni, elenchi delle caratteristiche e anche metadati ottimizzati per la SEO. Questo consente ai brand di mantenere una comunicazione coerente su tutti i canali e di accelerare il time-to-market. Inoltre, permette di valorizzare ogni prodotto con contenuti chiari, coinvolgenti e pensati per favorire le conversioni – senza aumentare il carico di lavoro per i team di contenuto.

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Traduzione e localizzazione

L’IA migliora in modo significativo la velocità e l’accuratezza nella traduzione e localizzazione dei contenuti prodotto destinati ai mercati internazionali. Adatta automaticamente descrizioni, specifiche e testi marketing a diverse lingue e sensibilità culturali, mantenendo tono e rilevanza. Con la supervisione di un revisore umano, assicura output consistenti e di qualità, efficaci nel comunicare con il pubblico locale e nel supportare l’espansione globale.

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Analisi e interpretazione del feedback dei clienti

L’IA è in grado di analizzare grandi volumi di feedback non strutturato, come: recensioni, sondaggi, chat e commenti sui social media, per estrarre insight strategici. Queste soluzioni analitiche rilevano il sentiment, individuano pattern ricorrenti e evidenziano punti critici o gap nell’esperienza prodotto. In questo modo, i team possono comprendere meglio le esigenze dei clienti, orientare in modo mirato lo sviluppo del prodotto e affinare la comunicazione, dando vita a un ciclo continuo di miglioramento.

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L’IA è potente solo quanto i dati che la alimentano. Non importa quanto sia avanzato un modello: non potrà fornire raccomandazioni precise, risultati di ricerca pertinenti o un’esperienza d’acquisto efficace se si basa su informazioni prodotto non strutturate, incomplete o incoerenti. Ma quando i dati sono arricchiti, strutturati e gestiti in modo ottimale, l’IA può davvero aiutare i clienti a trovare esattamente ciò di cui hanno bisogno, nel momento in cui ne hanno bisogno.

Max Baudry Director of Engineering

CoreAI, Akeneo

Prepara i tuoi dati per l’IA

Prima di poter sfruttare appieno il potenziale dell’IA, è fondamentale che i dati prodotto siano pronti a sostenerla. L’IA richiede struttura, coerenza e qualità: elementi che troppo spesso mancano, a causa di informazioni prodotto frammentate, incomplete o incoerenti, limitando così l’efficacia delle soluzioni basate sull’IA.

Per rendere i tuoi dati realmente compatibili con l’IA, è necessario partire da una valutazione accurata dei dati esistenti, abbattere i silos informativi e adottare solide pratiche di data governance. Solo così potrai scalare più velocemente le iniziative di IA, generare valore reale per il tuo business e offrire esperienze prodotto fluide, coerenti e convincenti su tutti i tuoi canali di vendita.

Prima di implementare una strategia basata sull’IA, è fondamentale che le aziende effettuino una revisione dei dati già a loro disposizione. Questo significa condurre un audit completo per individuare eventuali incoerenze, errori o lacune nelle informazioni prodotto – come voci duplicate, campi incompleti, dati obsoleti o formati non uniformi.

Affinché l’IA possa analizzare e interpretare i dati prodotto, è essenziale che siano strutturati in modo chiaro, coerente e ben organizzato. È quindi indispensabile standardizzare gli attributi (ad esempio colore, taglia, materiale) e i metadati (come categoria di prodotto, marca, SKU). Definire linee guida precise per la raccolta e la gestione delle informazioni prodotto permette agli algoritmi di accedere ai dati facilmente e interpretarli correttamente.

In molte aziende, le informazioni prodotto sono frammentate tra diversi sistemi e reparti, generando silos informativi, incoerenze e inefficienze operative. Per superare questa criticità, è fondamentale creare un’unica fonte di verità: un repository centralizzato in cui tutte le informazioni prodotto sono archiviate e gestite.

La qualità dei dati è una responsabilità condivisa. È fondamentale formare tutti i collaboratori coinvolti nella gestione delle informazioni prodotto, sottolineando quanto la qualità dei dati incida direttamente sull’efficacia delle iniziative legate all’intelligenza artificiale. Promuovere una cultura data-driven significa aiutare ogni persona a comprendere il proprio ruolo nel garantire dati affidabili, coerenti e aggiornati, creando così le basi per decisioni più consapevoli e tecnologie realmente efficaci.

La gestione della qualità dei dati prodotto è un processo continuo. Per garantire informazioni sempre accurate, complete e aggiornate, è essenziale che le aziende adottino politiche di governance dei dati efficaci. Questo significa definire chiaramente ruoli, responsabilità e processi per la gestione e il mantenimento dei dati prodotto nel tempo.

Data Architect Agent

Grazie al Data Architect Agent di Akeneo, hai a disposizione uno strumento potente per definire modelli di dati flessibili, accurati e personalizzati, eliminando la complessità di workshop prolungati, revisioni continue e gestione manuale tramite fogli di calcolo.

  1. Fornisci il contesto: Condividi le informazioni chiave sulla tua azienda, i tuoi prodotti e i tuoi progetti futuri.
  2. Carica i file: Importa facilmente i dati prodotto dal tuo sistema ERP, PLM o dalle piattaforme e-commerce.
  3. Attiva l’agente: L’IA analizza automaticamente i tuoi dati e genera una prima versione del modello.
  4. Crea coerenza: Correggi eventuali incoerenze direttamente nell’interfaccia per assicurare l’integrità dei dati. Se necessario, esporta il modello finale in formato CSV.
  5. Implementazione semplice: Applica il modello generato dall’IA direttamente nel sistema PIM.

A differenza di altre soluzioni che richiedono una modellazione manuale complessa, il Data Architect Agent garantisce un tasso di successo del 100% nell’implementazione, riduce i costi complessivi del 50–70% e trasforma cicli di modellazione di 3–6 mesi in pochi giorni.

IA in azione

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Sei pronto per scoprire come l’IA può rivoluzionare i tuoi dati prodotto e trasformare la tua azienda?

Le possibilità non vanno solo immaginate: vanno vissute. Richiedi una demo personalizzata e scopri come le nostre soluzioni basate sull’intelligenza artificiale – come il nostro Data Architect Agent, possono ottimizzare i processi, migliorare l’esperienza prodotto e accelerare la crescita di un commercio più intelligente ed evoluto.