20 modi per usare AI nell’eCommerce nel 2025

Fino a poco tempo fa, l’intelligenza artificiale sembrava un’esclusiva dei colossi tech e dei laboratori di ricerca. Oggi, invece, è sempre più presente nella vita quotidiana e sta rivoluzionando il modo in cui le aziende operano. Invece di temere che l’AI possa sostituire il tuo lavoro, la scelta più strategica è iniziare a integrarla subito nei flussi operativi, così da liberare tempo prezioso da dedicare alla crescita del tuo business.

In questo articolo esploriamo come applicare l’intelligenza artificiale nell’eCommerce attraverso casi d’uso pratici. Oltre alla generazione automatica di testi e immagini, che rappresenta un buon punto di partenza, esistono molti altri modi per sfruttare l’AI per aumentare le entrate e migliorare l’esperienza dei clienti. Scopriamo insieme gli scenari più efficaci e come implementarli per restare competitivi nel mercato digitale.

Raccomandazioni di prodotto personalizzate

Gli utenti di oggi non cercano solo prodotti: si aspettano esperienze d’acquisto personalizzate, proposte su misura, processi fluidi e supporto reattivo. Una delle applicazioni più efficaci dell’AI per eCommerce è proprio la personalizzazione delle raccomandazioni di prodotto.

Secondo Statista, quasi il 60% dei responsabili decisionali nel settore retail aveva già implementato l’AI generativa per aiutare i venditori con consigli sui prodotti in negozio. E non solo:

• il 55% ha sviluppato assistenti virtuali per guidare gli acquisti online;
• il 52% ha introdotto modelli virtuali dei prodotti;
• il 51% ha iniziato a generare bundle personalizzati in base al profilo del cliente.

Utilizzando algoritmi di machine learning, l’intelligenza artificiale analizza il comportamento degli utenti (clic, visualizzazioni, cronologia d’acquisto, tempo trascorso su ogni pagina) per prevedere i prodotti più rilevanti. A differenza delle classiche sezioni “i più venduti” o dei suggerimenti manuali, i motori di raccomandazione AI utilizzano il collaborative filtering e il deep learning per proporre articoli in linea con i gusti del singolo utente o di altri utenti simili. Di conseguenza, un’azienda può ottenere tassi di conversione più alti e un aumento significativo del valore medio dell’ordine, spesso senza modificare radicalmente il sito web.

Anche le piccole aziende possono trarre vantaggio da queste tecnologie. Molti CMS offrono già plugin o integrazioni API con motori di raccomandazione basati su AI, senza bisogno di sviluppare soluzioni complesse su misura: basta collegare lo strumento e alimentarlo con i dati giusti.

Le raccomandazioni non si limitano al sito: possono essere integrate anche nelle email o nei messaggi automatici. Prendiamo ad esempio Opentable, che ha inviato una campagna email con suggerimenti su ristoranti personalizzati in base ai luoghi già visitati dall’utente.

Il messaggio comunica in modo trasparente che le proposte si basano su esperienze passate, aumentando la rilevanza e la possibilità di conversione rispetto a consigli generici.

Un altro modo efficace per usare l’intelligenza artificiale nell’eCommerce è integrarla in chatbot sul sito o nelle app di messaggistica. Strumenti come SendPulse permettono di creare chatbot AI che propongono suggerimenti di prodotto personalizzati in tempo reale. Ad esempio, se un cliente cerca soluzioni per la cura della pelle, il bot AI può analizzare la richiesta e proporre immediatamente i prodotti più adatti — tutto all’interno della stessa conversazione.

Assistenti virtuali

I clienti di oggi si aspettano risposte rapide e hanno tutte le ragioni per farlo. L’intelligenza artificiale nel servizio clienti eCommerce permette di offrire assistenza 24/7 attraverso chatbot e assistenti virtuali capaci di gestire richieste comuni e specifiche in modo automatico. Ma per essere davvero efficaci, questi strumenti hanno bisogno di qualcosa in più rispetto a semplici risposte preimpostate.

Grazie all’elaborazione del linguaggio naturale, un chatbot o agente AI riesce a interpretare frasi complesse e colloquiali, non solo parole chiave, e a fornire risposte pertinenti anche in situazioni ambigue. Per esempio, è in grado di capire domande come “Mi serve un vestito estivo sotto i 50 euro” oppure “Qual è la vostra politica sui resi per articoli in saldo?” offrendo risposte chiare e immediate.

Utilizzando un assistente virtuale alimentato da intelligenza artificiale puoi fornire supporto immediato in fase di pre e post-acquisto, alleggerire il carico di lavoro del team di supporto, migliorare l’esperienza utente e ridurre l’abbandono del sito.

Un buon punto di partenza è creare un chatbot per eCommerce che risponda automaticamente alle domande frequenti (FAQ). Con strumenti come SendPulse, puoi facilmente costruire un assistente virtuale per diversi canali, tra cui:

• il tuo sito web;
• Instagram;
• WhatsApp;
• Telegram;
• Facebook Messenger.

La piattaforma fornisce un’interfaccia visuale semplice e centralizzata dove puoi impostare i messaggi, definire gli scenari e personalizzare l’esperienza utente. Inoltre, tutte le interazioni sono salvate automaticamente nel CRM integrato, così puoi gestire contatti e lead in un unico spazio.

Un elemento particolarmente potente di SendPulse è l’AI Agent, che permette al chatbot di gestire richieste complesse o imprevedibili. Ad esempio, se un utente chiede un consiglio per un regalo o ha una domanda generica su un prodotto, il bot è in grado di rispondere in modo personalizzato. Può anche segmentare i clienti in base all’intento (es. “interessato a prodotti tech”) e inoltrare automaticamente le richieste complesse a un operatore umano.

Zeelo, una piattaforma di trasporto per aziende e scuole, utilizza un assistente virtuale AI per guidare i visitatori tra le diverse opzioni disponibili, rispondere a domande sui servizi e connettere l’utente con il reparto giusto, se necessario.

Questo approccio migliora l’interazione con i clienti, riduce drasticamente i tempi di attesa e consente di fornire assistenza mirata senza che l’utente debba sfogliare manualmente le FAQ o compilare i moduli di contatto.

Commercio conversazionale con chatbot di vendita basati su AI

Nel commercio online tradizionale, i clienti si ritrovano spesso soli di fronte a un catalogo pieno di opzioni. Nessun contesto, nessun supporto, solo uno scorrimento infinito che può facilmente disorientare. L’intelligenza artificiale applicata all’eCommerce cambia completamente questo approccio. I chatbot di vendita AI entrano in scena come veri assistenti digitali, pronti ad accompagnare gli utenti durante tutto il percorso d’acquisto.

Invece di aspettare che l’utente esplori e capisca da solo cosa fare, questi chatbot danno inizio alla conversazione ponendo domande semplici ma mirate, come:

• “Che tipo di prodotto stai cercando?”
• “Qual è il tuo budget?”
• “È un regalo o per te?”

Con ogni risposta, il bot restringe il campo e suggerisce solo i prodotti più pertinenti, rendendo il processo di acquisto molto più rapido e meno dispersivo.

L’obiettivo è chiaro: aiutare i clienti a prendere decisioni sicure, con meno dubbi e più fiducia, migliorando così anche le performance del negozio online. Questo tipo di assistenza guidata si rivela particolarmente efficace per gli utenti mobile, che desiderano un’esperienza comoda senza frizioni e con risposte immediate.

Ecco alcuni esempi pratici di come il commercio conversazionale supportato da chatbot AI può migliorare l’esperienza d’acquisto online e guidare le conversioni:

• Onboarding per nuovi visitatori. Un chatbot di vendita AI può accogliere i nuovi utenti con una domanda mirata come “Cerchi qualcosa in particolare?” e proporre subito una selezione personalizzata di prodotti. In questo modo, evita che i visitatori navighino senza meta e li guida come farebbe un personal shopper virtuale. Il risultato è un’esperienza più focalizzata che riduce le uscite premature e aumenta le conversioni alla prima visita.
• Supporto alla scelta di prodotti tecnici o di nicchia. In settori come elettronica, cosmetici o integratori, le opzioni possono essere troppe e generare confusione. Un chatbot AI per eCommerce può semplificare tutto con domande intelligenti tipo: “Preferisci un dispositivo wireless o con cavo?” o “Qual è la tua principale esigenza per la skincare?”. Il sistema filtra automaticamente le opzioni irrilevanti e propone solo i prodotti più adatti.
• Proposte di pacchetti e kit personalizzati. Invece di suggerire un singolo prodotto, un buon software AI per eCommerce può offrire pacchetti tematici come un “kit per neogenitori” o un set di “essenziali per il lavoro da casa”. Queste proposte aumentano il valore percepito e aiutano l’utente a fare acquisti più mirati.
• Promozioni guidate in tempo reale. I clienti spesso ignorano sconti o offerte perché non le notano. Un chatbot intelligente può intervenire con messaggi utili come: “Ti mancano solo 10€ per la spedizione gratuita. Vuoi vedere cosa puoi aggiungere al carrello?”. Questa funzione non solo migliora l’esperienza utente ma contribuisce anche ad aumentare il valore medio degli ordini.
• Stimoli conversazionali durante il checkout. Se un utente abbandona il carrello, un assistente AI può ricomparire con messaggi discreti come: “Hai bisogno di aiuto per scegliere tra le opzioni?” o “Vuoi leggere le recensioni di questo prodotto prima di acquistare?”. Questa strategia, applicata nei momenti giusti, riduce l’abbandono del carrello e recupera vendite potenzialmente perse.

Un esempio di questo tipo di commercio conversazionale arriva da Casper, un’azienda specializzata in prodotti per il sonno. Sul suo sito, Casper utilizza un chatbot alimentato da AI per accompagnare l’utente nella scelta del materasso o degli accessori, fornendo risposte precise su consegna, caratteristiche dei prodotti e tanto altro. Tutto avviene in modo fluido e naturale, in una conversazione che semplifica l’esperienza e guida il cliente verso una decisione consapevole.

Ricerca visiva e riconoscimento delle immagini

Nel mondo dell’eCommerce, non tutti gli utenti riescono a spiegare con precisione cosa stanno cercando. A volte vedono un oggetto su Instagram, in una vetrina o per strada, ma non sanno come descriverlo. In questi casi, strumenti come la ricerca visiva basata su intelligenza artificiale fanno la differenza: basta caricare una foto per trovare articoli simili nel catalogo.

Il riconoscimento delle immagini alimentato da AI analizza elementi come forma, colore, texture e dettagli visivi dell’immagine fornita dall’utente, confrontandoli con i prodotti presenti nel tuo negozio. Questo sistema riduce drasticamente i tentativi e rende l’esperienza di acquisto molto più veloce e diretta.

Si tratta di una tecnologia particolarmente efficace per settori visivamente influenzati, come moda, arredamento, design per la casa o mobili, dove l’aspetto estetico incide direttamente sulle decisioni di acquisto. Invece di digitare “poltrona marrone moderna” o “giacca verde con imbottitura”, gli utenti possono semplicemente fotografare l’oggetto desiderato e trovare proposte simili in pochi secondi.

Integrare un sistema di visual search per eCommerce non richiede team tecnici estesi. Esistono API pronte all’uso come Google Vision o AWS Rekognition, che permettono di implementare questa funzionalità anche nei piccoli shop online.

Un esempio di tale caso d’uso è ASOS. Il noto retailer di moda ha integrato una funzione chiamata Style Match nella sua app mobile. Gli utenti possono caricare una foto dalla galleria o scattarne una nuova direttamente dalla fotocamera, e l’app suggerisce istantaneamente articoli simili disponibili nel catalogo. Questo tipo di esperienza semplifica la ricerca, rende lo shopping più intuitivo e aumenta le probabilità di conversione.

Ottimizzazione dinamica dei prezzi

In un contesto di vendita online dove la domanda varia continuamente, l’inventario cambia e i concorrenti aggiornano di continuo le loro offerte, è fondamentale adeguare i propri prezzi in modo tempestivo. Se non lo fai, rischi di perdere clienti oppure di compromettere i tuoi margini.

L’uso dell’intelligenza artificiale per l’eCommerce permette di gestire i prezzi in modo dinamico, eliminando le ipotesi e i calcoli manuali. Un sistema alimentato da AI può monitorare in tempo reale moltissimi fattori: disponibilità dei prodotti, comportamento degli utenti sul sito, fascia oraria, stagionalità, andamento del mercato e prezzi dei concorrenti. In base a questi segnali, l’algoritmo adatta automaticamente i prezzi per mantenere un buon equilibrio tra competitività e redditività.

Facciamo un esempio: se un articolo diventa popolare e le scorte iniziano a scarseggiare, l’AI può aumentare il prezzo in modo strategico per ottimizzare il profitto. Al contrario, se un concorrente lancia uno sconto, il sistema può rispondere immediatamente con un’offerta a tempo limitato, senza che sia necessario un intervento manuale.

Esistono diversi software per la gestione dei prezzi dinamici già pronti all’uso. Uno di questi è Intelligence Node, che combina analisi dei concorrenti in tempo reale, dati sull’inventario e previsioni della domanda per fornire suggerimenti sui prezzi intelligenti a livello di singolo prodotto (SKU). In questo modo, i rivenditori possono adattare i prezzi in modo flessibile e automatizzato.

Un esempio molto noto è Amazon. La piattaforma utilizza un sistema di dynamic pricing che permette ai venditori di aggiornare i prezzi fino a 2.000 volte al giorno in base alla concorrenza, alla domanda e a dati esterni. Questo sistema è progettato per aiutare i venditori a ottenere la cosiddetta “offerta in primo piano” mantenendo i prezzi competitivi. Funziona al meglio per articoli comuni venduti da più rivenditori, dove il prezzo è un fattore decisivo. Per contro, se vendi prodotti premium o molto di nicchia, variazioni frequenti potrebbero avere un impatto negativo.

Se stai già usando i prezzi dinamici o pensi di implementarli, considera l’idea di abbinarli a campagne chatbot personalizzate. Puoi inviare notifiche automatiche agli utenti quando c’è un ribasso sui prodotti che hanno visualizzato, oppure promuovere offerte legate ai loro interessi. In questo modo, l’ottimizzazione dei prezzi diventa un vero motore di conversione.

Previsione dell’inventario e della domanda

Quando si parla di intelligenza artificiale nell’eCommerce, non si tratta solo di prevedere cosa potrebbe vendere bene. Gli strumenti basati su AI analizzano dati storici, stagionalità e tendenze emergenti per anticipare con maggiore precisione cosa verrà effettivamente venduto, in quale momento e in che quantità. Ciò significa meno scorte in eccesso, meno articoli invenduti e una gestione più efficiente dello spazio in magazzino.

Anziché affidarsi a fogli di calcolo antiquati o a intuizioni soggettive, l’intelligenza artificiale offre una previsione basata su dati reali e aggiornati. Questo è particolarmente utile in momenti ad alta pressione, come i picchi stagionali, le promozioni o durante improvvisi cambiamenti nel comportamento degli acquirenti.

La previsione della domanda alimentata da AI è essenziale per le aziende che lavorano con volumi variabili, cicli di vita brevi dei prodotti o costi di stoccaggio elevati. Per esempio:

• i brand di moda devono prevedere i trend stagionali ed evitare di accumulare capi che rischiano di diventare fuori moda rapidamente;
• i rivenditori di elettronica affrontano sfide simili, poiché i dispositivi perdono valore molto velocemente;
• i negozi di arredamento e decorazioni gestiscono spesso prodotti ingombranti, il cui stoccaggio è costoso: prevedere correttamente la domanda è fondamentale per evitare sprechi e ottimizzare i margini.

Per iniziare a usare questi strumenti di previsione, puoi collegare una soluzione di AI direttamente al tuo ERP o al sistema di gestione del magazzino. Oggi molte piattaforme offrono moduli predittivi già pronti, che ti aiutano a snellire la pianificazione senza sovraccaricare il team.

Due soluzioni interessanti da considerare sono Logility DemandAI e Datup.ai.

Logility DemandAI è pensato per catene di fornitura complesse. Utilizza tecnologie come machine learning e AI generativa per generare previsioni, simulare scenari alternativi (what-if) e modellare promozioni. È compatibile con sistemi ERP, supporta la gestione multi-magazzino e facilita la pianificazione delle vendite e delle operazioni. È ideale per produttori, retailer di grandi dimensioni e aziende con alti volumi di SKU.

Datup.ai è pensato per piccole e medie imprese dell’eCommerce. Questo software offre una configurazione più rapida e un’interfaccia accessibile. Analizza i dati di vendita, la stagionalità e i comportamenti storici per stimare la domanda futura e suggerire livelli di scorta ottimali. È perfetto per chi cerca una soluzione facile ma efficace, senza dover investire in infrastrutture complesse o avere competenze tecniche avanzate.

Segmentazione e targeting dei clienti

Nel contesto dell’eCommerce, la segmentazione dei clienti consiste nel suddividere il pubblico in gruppi significativi in base a caratteristiche comuni: dati demografici, comportamenti, intenzioni di acquisto e livelli di coinvolgimento. L’intelligenza artificiale spinge questa pratica a un livello superiore, analizzando grandi volumi di dati per individuare pattern complessi e gruppi sfumati che le tecniche tradizionali spesso non riescono a cogliere.

Utilizzare strumenti di segmentazione basati su AI è fondamentale, perché comunicare allo stesso modo con ogni cliente riduce l’efficacia delle campagne. Creare messaggi personalizzati per ogni segmento aumenta il coinvolgimento, abbassa il tasso di abbandono e migliora le conversioni. In sintesi: la segmentazione ti permette di capire chi sono i tuoi clienti, mentre il targeting ti aiuta a definire come e quando raggiungerli in modo efficace.

Questa strategia è particolarmente utile per le aziende che gestiscono ampi cataloghi o che si rivolgono a più tipi di pubblico. Un eCommerce può, ad esempio, distinguere tra clienti fedeli e visitatori saltuari, inviando ai primi offerte esclusive per rafforzare la relazione e ai secondi promozioni mirate per incoraggiare il primo acquisto. I marketplace, invece, possono adattare campagne promozionali in base alla posizione geografica o alle abitudini di spesa, rendendo ogni messaggio più rilevante.

La segmentazione alimentata dall’intelligenza artificiale non è statica: si aggiorna in tempo reale sulla base del comportamento degli utenti e delle tendenze emergenti. Questo tipo di targeting dinamico permette di mantenere la comunicazione sempre pertinente rispetto alle esigenze attuali del cliente e alle sue probabilità di acquisto.

Inoltre, la segmentazione AI per eCommerce non si limita all’email marketing. Può essere applicata in modo efficace a campagne SMS, notifiche push, chatbot personalizzati o annunci a pagamento. Tutti questi canali possono essere attivati sulla base degli stessi segmenti generati dall’AI, garantendo un’esperienza coerente e su misura. Ad esempio, è possibile inviare SMS con offerte a tempo limitato ai clienti abituali o usare un chatbot per informare i clienti VIP del lancio esclusivo di nuovi prodotti.

Ad esempio, usando l’intelligenza artificiale nell’eCommerce, puoi avvisare i clienti dell’arrivo di nuovi articoli del loro brand preferito o per segnalare promozioni su prodotti già acquistati.

Classificazione dei prodotti e genarazione dei tag

Taggare manualmente ogni singolo prodotto all’interno di un catalogo online può diventare rapidamente un’attività pesante e soggetta a errori, soprattutto per chi gestisce grandi volumi e aggiorna l’inventario frequentemente. L’intelligenza artificiale, grazie all’elaborazione del linguaggio naturale e al riconoscimento delle immagini, consente di categorizzare automaticamente i prodotti e generare tag coerenti in modo rapido e preciso.

L’adozione di software per la classificazione automatica dei prodotti nell’eCommerce non solo è un vero salva-tempo, ma ha anche un impatto diretto sull’esperienza utente. Quando i dati di prodotto sono ordinati e uniformi, migliorano le funzioni di ricerca, i filtri di navigazione, le raccomandazioni personalizzate e persino le performance delle campagne pubblicitarie. Se un cliente trova facilmente ciò che cerca, è più probabile che finalizzi l’acquisto.

Questa automazione si rivela utile in diversi settori:

• i negozi di moda possono automatizzare l’assegnazione di tag relativi a colore, materiale o stile;
• i marketplace possono uniformare le descrizioni e le categorie tra migliaia di venditori;
• gli eCommerce di elettronica possono evidenziare in automatico specifiche tecniche e compatibilità;
• i cataloghi B2B possono classificare attrezzature o componenti in base alla loro funzione o settore d’uso.

Uno degli strumenti più adatti a questo scopo è Clarifai, una piattaforma che sfrutta l’intelligenza artificiale per applicare automaticamente i tag alle immagini dei prodotti. Può riconoscere elementi come colore, forma, materiale, categoria e stile. Oltre ai modelli predefiniti, offre la possibilità di formare modelli personalizzati per gestire prodotti di nicchia o cataloghi molto specifici.

Campagne email e SMS personalizzate

Quando si parla di personalizzazione nell’email marketing e negli SMS per eCommerce, non ci si limita più a inserire il nome del cliente nell’oggetto. Grazie all’intelligenza artificiale, oggi è possibile inviare messaggi davvero rilevanti: comunicazioni che arrivano nel momento giusto, con il tono più adatto e con offerte calibrate sul comportamento reale dell’utente.

L’AI analizza una serie di dati, come la cronologia di navigazione, le intenzioni di acquisto e il livello di coinvolgimento, per aiutarti a decidere cosa inviare, quando farlo, quali prodotti mostrare e come strutturare il messaggio. Un utente potrebbe rispondere meglio a promozioni urgenti con sconti temporanei, mentre un altro potrebbe preferire suggerimenti più discreti, basati sui propri gusti.

Ecco un esempio di campagna automatizzata ma dall’aspetto completamente personalizzato:

• Idea della campagna: “È tornato disponibile — e solo per te.”
• Canali: prima un’email, seguita da un SMS solo se l’email non viene aperta;
• Trigger: un prodotto precedentemente visto o aggiunto al carrello torna disponibile;
• Pubblico: utenti che hanno mostrato interesse ma non hanno completato l’acquisto;
• Tempistiche: invio entro 30 minuti dalla disponibilità dell’articolo (il sistema AI sceglie l’orario migliore per ogni destinatario).

L’email potrebbe avere una riga oggetto come: “Era quasi tuo”, accompagnata da un’immagine del prodotto, una CTA chiara e due suggerimenti aggiuntivi scelti in base alla cronologia di navigazione dell’utente (non consigli generici, ma cross-sell mirato).

Se l’email non viene aperta entro poche ore, viene inviato un SMS breve ma mirato:

“[Nome], l’articolo che hai salvato è di nuovo disponibile. Prendilo prima che sparisca di nuovo. [link]”

Il risultato è una comunicazione utile e personalizzata piuttosto che automatizzata. Tutti gli elementi – il timing, il tono, i prodotti consigliati, perfino la scelta del canale – sono ottimizzati con l’aiuto dell’intelligenza artificiale per migliorare le conversioni senza risultare invasivi.

Recupero del carrello abbandonato

I messaggi di recupero del carrello troppo generici spesso finiscono per sembrare spam. Ma grazie all’intelligenza artificiale, è possibile trasformare questi promemoria in comunicazioni mirate, personalizzate e soprattutto efficaci.

Utilizzando l’AI, puoi inviare messaggi su misura, nel momento più opportuno e attraverso il canale più adatto a ciascun utente. L’intelligenza artificiale analizza in tempo reale il comportamento dei clienti per capire quando è più probabile che tornino sul sito, quali prodotti ricordare loro e che tipo di messaggio sarà più persuasivo.

Per esempio, alcuni utenti reagiscono bene all’urgenza: “Solo due pezzi rimasti!” Altri preferiscono rassicurazioni: “Abbiamo salvato il tuo carrello.” C’è anche chi ha bisogno solo di un incentivo per completare l’acquisto: “Spedizione gratuita se paghi entro oggi.”

L’intelligenza artificiale nell’eCommerce consente anche di selezionare automaticamente il canale di comunicazione più efficace:

• WhatsApp o Telegram per gli utenti più abituati a interagire tramite chat;
• SMS per messaggi brevi e urgenti, ideali per stimoli a breve termine;
• email per comunicazioni più articolate, magari accompagnate da suggerimenti di cross-sell.

Facciamo un esempio. Un utente abbandona un prodotto costoso (come uno smartphone) alle 21:00. Il giorno successivo, riceve un’email ben curata con una descrizione del prodotto, recensioni e un’offerta limitata. Al contrario, un cliente che lascia nel carrello una cover sportiva per smartphone riceverà un SMS più informale entro un’ora: “La tua cover ti aspetta. Ultimi pezzi disponibili!”

Questa logica adattiva rende l’AI per il recupero del carrello uno strumento fondamentale in settori come moda, cosmetica o elettronica, dove le decisioni d’acquisto sono spesso impulsive e i valori del carrello elevati. Ma anche in nicchie con margini più bassi, queste strategie intelligenti aiutano a ridurre drasticamente il tasso di abbandono e a migliorare le conversioni senza risultare fastidiosi per l’utente.

Auto-completamento intelligente e riconoscimento dell’intento nella ricerca

Nel contesto dell’eCommerce, la ricerca intelligente alimentata dall’AI non si limita a completare le frasi inserite dagli utenti. L’obiettivo è comprendere l’intento dietro le ricerche, anche quando queste sono vaghe, incomplete o imprecise.

I sistemi di ricerca basati su AI, come Algolia o Elasticsearch, sfruttano l’elaborazione del linguaggio naturale per analizzare i termini usati, rilevare sinonimi, contestualizzare il significato delle parole e formulare previsioni in tempo reale. Se un utente cerca “scarpe da lavoro comode”, ad esempio, il sistema può proporre scarpe da ginnastica eleganti adatte a un ambiente professionale. Se digita “caricabatterie”, la piattaforma può capire, sulla base della cronologia o del dispositivo usato, se intende un caricatore USB-C o MagSafe.

La ricerca intelligente per eCommerce riduce la frustrazione, in particolare nei grandi cataloghi prodotti o quando i clienti non hanno le idee chiare. Funziona molto bene anche da mobile, dove la digitazione può risultare più lenta o imprecisa. In questo modo, gli utenti trascorrono meno tempo a cercare e più tempo a scoprire i prodotti davvero rilevanti per loro.

Algolia, ad esempio, utilizza una funzione chiamata AI Search che converte le query in incorporamenti vettoriali, migliorando la rilevanza anche con input scritti in modo errato o non standard. La piattaforma offre anche strumenti come ri-classificazione dinamica dei risultati, sinonimi generati da AI per aumentare la copertura e hashing neurale per un’identificazione più precisa dei prodotti richiesti.

Soluzioni di questo tipo sono ideali per marketplace, negozi di moda o elettronica, dove i prodotti hanno nomi simili e l’utente tende a utilizzare il proprio linguaggio, non necessariamente quello “ufficiale” del catalogo.

Rilevamento delle frodi e prevenzione dei rischi

Nel commercio online, l’intelligenza artificiale applicata alla sicurezza rappresenta uno dei metodi più efficaci per identificare comportamenti sospetti prima che causino danni. Le frodi non si presentano sempre sotto forma di carte rubate. Possono manifestarsi con un numero anomalo di ordini dallo stesso IP, accessi da paesi mai visitati dall’utente o transazioni completate in tempi non umanamente plausibili.

Le vecchie soluzioni antifrode si basano su regole statiche. L’intelligenza artificiale, invece, apprende e si adatta nel tempo, analizzando milioni di interazioni per distinguere clienti legittimi da comportamenti fraudolenti.

Con l’uso dell’AI per la prevenzione delle frodi nell’eCommerce, puoi ridurre i chargeback, evitare il blocco di utenti veri (falsi positivi) e diminuire la necessità di revisioni manuali. Il risultato è una maggiore efficienza operativa e un’esperienza d’acquisto più fluida per i clienti reali.

Strumenti come Kount o Riskified sono tra i software antifrode più avanzati e possono essere integrati direttamente nei flussi di pagamento dei negozi online. Sono particolarmente adatti per venditori con alti volumi di transazioni, piattaforme di abbonamento e eCommerce che vendono beni digitali o servizi ad alta frequenza.

Kount, per esempio, assegna un punteggio di rischio in tempo reale a ogni transazione, tenendo conto di dati sul dispositivo, sul comportamento dell’utente e sulle abitudini di acquisto globali. Grazie alla sua rete globale di Identity Trust, riesce a bloccare le attività sospette prima ancora che avvengano, senza compromettere l’esperienza utente.

Queste soluzioni rappresentano un enorme passo avanti nella sicurezza degli acquisti online, permettendo ai venditori di proteggere le proprie entrate e offrire un servizio più affidabile e sicuro.

Analisi delle recensioni e del sentimento

AI può andare oltre la semplice raccolta di recensioni; può davvero capirle. Analizzando il feedback sui prodotti, le valutazioni in stelle e persino gli emoji, l’AI nell’eCommerce può individuare ciò che i clienti amano, ciò che li frustra e i temi comuni che continuano ad affrontare.

Attraverso l’analisi automatica delle recensioni prodotto, le aziende possono individuare rapidamente cosa piace ai clienti, cosa crea frustrazione e quali sono i temi ricorrenti, come problemi di taglie, ritardi nelle spedizioni o caratteristiche apprezzate. Queste informazioni diventano una risorsa potente per prendere decisioni rapide e migliorare sia l’esperienza d’acquisto che la comunicazione del brand.

L’intelligenza artificiale applicata all’analisi del sentiment permette ai team marketing e customer care di:

• aggiornare le descrizioni prodotto usando il linguaggio reale dei clienti;
• migliorare le campagne pubblicitarie valorizzando le caratteristiche più apprezzate;
• inoltrare automaticamente i feedback negativi al team di supporto;
• identificare i problemi più citati e dare priorità alla loro risoluzione;
• creare segmenti avanzati per campagne mirate, come targeting di clienti soddisfatti per incentivare referral e recensioni.

Per esempio, ChurnZero analizza email, risposte ai sondaggi e messaggi in-app per rilevare il tono, i temi ricorrenti e l’umore del cliente. L’obiettivo è individuare segnali critici in tempo reale — non settimane dopo. Se qualcosa cambia nel sentiment dell’utente, il sistema genera un alert immediato, aiutando l’azienda a intervenire tempestivamente.

Descrizione dei prodotti

Scrivere descrizioni efficaci per ogni articolo del catalogo è un lavoro lungo e spesso ripetitivo. Eppure, saltare questo passaggio può penalizzare sia la SEO che le conversioni. Un buon testo aiuta i clienti a capire subito cosa stanno acquistando e a prendere decisioni più rapide. L’intelligenza artificiale per eCommerce offre una soluzione pratica e veloce: creare descrizioni di prodotto automatiche, ottimizzate per i motori di ricerca e coerenti con il tono del brand.

Grazie a modelli linguistici avanzati, un generatore AI può leggere il feed del prodotto, estrarre caratteristiche rilevanti, come materiali, dimensioni, stile, benefici, e trasformarle in descrizioni chiare e orientate alla vendita.

Questo tipo di automazione è particolarmente utile per gli eCommerce con cataloghi di grandi dimensioni, dove scrivere manualmente ogni scheda richiederebbe troppo tempo o risorse. Strumenti come ChatGPT, Jasper o Copy.ai sono in grado di adattarsi al linguaggio della tua categoria merceologica, creando testi coerenti e su misura per il tuo target.

Ad esempio, ChatGPT ti consente di impostare un profilo personalizzato per assicurarti che le descrizioni generate siano in linea con il tono di voce del tuo brand e con il contesto del tuo negozio. Così ogni prodotto può essere presentato con un messaggio rilevante, senza sembrare scritto da una macchina.

Se stai creando un nuovo sito web, il website builder di SendPulse include un assistente AI integrato che può scrivere per te descrizioni di prodotto, titoli, CTA e intere sezioni del tuo store. Ti basta fornire un breve prompt o le specifiche principali, e lo strumento ti restituirà contenuti già pronti da pubblicare.

Commercio vocale e assistenti intelligenti

Lo shopping vocale sta diventando una parte integrante dell’esperienza d’acquisto quotidiana, in particolare per ordini ricorrenti o semplici. Sempre più consumatori utilizzano assistenti vocali come Alexa o Google Assistant per aggiungere articoli alla lista della spesa, cercare prodotti o controllare lo stato di un ordine, semplicemente usando la voce.

Secondo eMarketer, negli Stati Uniti si prevede che entro il 2027 gli utenti attivi nel commercio vocale supereranno i 162 milioni. Un segnale chiaro che gli acquisti vocali stanno passando da curiosità tecnologica a vero e proprio comportamento d’acquisto, soprattutto per operazioni rapide e a basso impegno.

Anche se al momento potrebbe non essere una priorità per i piccoli eCommerce, prepararsi al futuro è una scelta strategica. Un buon punto di partenza è ottimizzare i dati dei tuoi prodotti: usa descrizioni in linguaggio naturale, titoli chiari e keyword parlate. Questo rende i tuoi contenuti più interpretabili per gli assistenti vocali e migliora la loro visibilità nei risultati di ricerca vocale.

Per facilitare l’integrazione, strumenti come Algolia Voice Search ti aiutano a trasformare richieste vocali in risultati precisi. Grazie al NLP e alla tolleranza agli errori, la ricerca vocale diventa più fluida e precisa, migliorando l’esperienza dell’utente.

La tecnologia di ricerca vocale è compatibile con vari app, siti web mobili e dispositivi dotati di assistenti intelligenti. Questo rende lo shopping vocale più liscio e più accurato.

Anche SendPulse supporta il riconoscimento vocale nei chatbot AI. Questo significa che gli utenti possono parlare con il bot, fare domande, ricevere consigli sui prodotti o persino completare un ordine senza mai toccare lo schermo. È una funzionalità utile per portare lo shopping vocale anche su canali conversazionali come WhatsApp, Telegram o il tuo sito web, senza sviluppo aggiuntivo.

Esperienze personalizzate sul sito

L’intelligenza artificiale applicata all’eCommerce consente di trasformare l’esperienza di acquisto online in qualcosa di altamente personalizzato e reattivo. Fin dal primo istante in cui un visitatore arriva sul tuo sito, la tecnologia AI può adattare dinamicamente contenuti come banner, raccomandazioni di prodotto, offerte e pop-up in base al comportamento dell’utente, alla sua posizione geografica o alla cronologia d’acquisto.

Questa personalizzazione in tempo reale consente di offrire esperienze più rilevanti, aumentando l’engagement e le probabilità di conversione. Ecco alcuni esempi di esperienze su sito personalizzate con AI:

• un utente che ritorna può visualizzare un banner in evidenza con i prodotti che ha esplorato nelle settimane precedenti e che ora sono di nuovo disponibili;
• i nuovi visitatori possono ricevere un pop-up su misura con uno sconto di benvenuto in base alla pagina d’ingresso o alla campagna di origine;
• gli utenti con un alto valore medio d’ordine possono vedere offerte esclusive su collezioni premium o pacchetti curati;
• i visitatori provenienti da regioni fredde possono accedere prima a capi invernali o accessori riscaldanti, mentre chi naviga da zone più calde viene indirizzato su prodotti estivi o promozioni stagionali.

Per implementare contenuti dinamici personalizzati di questo tipo, puoi utilizzare piattaforme come Nosto.

Questo strumento AI-driven per eCommerce consente di offrire esperienze su misura mostrate direttamente nel sito, come raccomandazioni personalizzate, blocchi di contenuto che si adattano automaticamente e pop-up targettizzati. Tutto viene gestito sulla base dei dati comportamentali raccolti in tempo reale da ogni singolo visitatore.

Personalizzare la navigazione non significa solo mostrare prodotti accattivanti, ma costruire un percorso più fluido, rilevante e coinvolgente per ogni cliente. E con l’aiuto dell’AI, diventa più semplice e scalabile.

Scoperta di prodotti tramite chatbot

Un chatbot AI permette di replicare l’assistenza di un commesso esperto direttamente online. Invece di far scorrere l’utente tra decine di pagine e categorie, un assistente virtuale fa domande mirate su budget, preferenze, stile o necessità, per poi proporre suggerimenti su misura.

Ad esempio, il chatbot di un negozio di moda può chiedere quali colori e occasioni preferisce l’utente prima di proporre capi specifici. Un rivenditore di elettronica può guidare la scelta basandosi sull’utilizzo previsto del prodotto e sulla fascia di prezzo. Anche un fornitore B2B può aiutare i clienti a selezionare gli strumenti giusti, partendo dal settore e dal tipo di progetto da realizzare.

Per offrire un’esperienza di product discovery conversazionale efficace, considera queste buone pratiche:

• mantieni le domande semplici, chiare e funzionali, ogni risposta deve davvero restringere il campo delle opzioni;
• applica logiche condizionali per adattare il flusso della conversazione alle risposte ricevute;
• collega il chatbot al tuo inventario in tempo reale, così da proporre solo articoli realmente disponibili;
• aggiungi pulsanti cliccabili o link diretti al checkout per favorire conversioni rapide e senza interruzioni;
• analizza i dati raccolti dalle conversazioni per migliorare la tua offerta e perfezionare le campagne marketing.

Se ben progettato, il chatbot per eCommerce può ridurre la frustrazione da scelta, aumentare l’interazione e guidare l’utente all’acquisto con meno attrito.

Riduzione dei resi

I resi rappresentano una delle sfide più costose per i negozi online, incidendo sia sui profitti che sulla gestione dell’inventario. Usare l’AI per prevenire i resi nell’eCommerce consente di affrontare il problema in anticipo, prima ancora che l’ordine venga spedito.

Grazie all’analisi dei dati storici sugli acquisti, sul comportamento di navigazione e sulle richieste di reso, l’AI può prevedere quali ordini sono più a rischio. Con queste informazioni, puoi intervenire con suggerimenti personalizzati prima dell’acquisto, come guide di taglia più accurate, raccomandazioni alternative o descrizioni di prodotto più dettagliate.

Ecco come l’intelligenza artificiale può ridurre i resi in diversi settori:

• Abbigliamento. Tramite guide di taglia smart che tengono conto del corpo dell’utente e delle tendenze di reso legate a modelli specifici.
• Elettronica. Consigliando modelli simili ma con tassi di reso più bassi, soprattutto per dispositivi complessi o accessori.
• Prodotti per la casa. Offrendo anteprime realistiche, immagini a 360° o esperienze in realtà aumentata, in modo da gestire meglio le aspettative dell’acquirente.

Ecco alcuni consigli per rendere più efficiente la strategia di prevenzione dei resi nell’eCommerce con AI:

• usare punteggi di rischio per mostrare avvisi educativi ai clienti prima dell’acquisto;
• aggiornare descrizioni e immagini in base ai motivi di reso più comuni;
• integrare strumenti di AI per la guida alle taglie direttamente sulle schede prodotto;
• tenere sotto controllo i cambiamenti nei modelli di reso e adattare la gestione dello stock di conseguenza.

Automazione del magazzino

L’automazione intelligente sta cambiando il volto della logistica. L’intelligenza artificiale applicata alla gestione del magazzino consente di organizzare, raccogliere e confezionare gli ordini con rapidità e precisione. I robot guidati da AI semplificano queste attività, riducendo gli errori umani e accelerando l’evasione degli ordini. Il risultato è un miglioramento diretto della customer experience e una riduzione dei costi operativi.

Queste soluzioni sono particolarmente vantaggiose per le aziende eCommerce di medie e grandi dimensioni, dove il volume degli ordini richiede processi scalabili. Anche le attività più piccole possono trarne beneficio, ma l’impatto più evidente si registra quando la velocità di adempimento e l’accuratezza diventano fondamentali per la competitività.

Investire in tecnologie di automazione e robotica per il magazzino significa prepararsi alla crescita futura, ottimizzare le operazioni quotidiane e garantire tempi di consegna più rapidi e affidabili.

Previsione del valore di vita del cliente

Capire quali clienti avranno il maggiore impatto sul fatturato nel tempo è una leva strategica importante per ogni eCommerce. L’AI per la previsione del valore del cliente (CLV) permette di stimare il valore potenziale di ciascun utente analizzando comportamenti passati, frequenza d’acquisto e interazioni con il brand.

Queste analisi predittive aiutano a dare priorità ai clienti più redditizi, adattando offerte, incentivi e programmi di fidelizzazione per massimizzare la retention. È anche possibile identificare con anticipo i clienti ad alto rischio di abbandono e attivarli con promozioni mirate o contenuti esclusivi.

Per ottenere il massimo da questi strumenti, è fondamentale integrarli con la segmentazione e l’automazione. I dati previsti possono essere usati per attivare in tempo reale messaggi personalizzati, offerte esclusive, accesso anticipato a nuovi prodotti o premi speciali. Rivedere regolarmente i modelli predittivi permette di adattare le strategie di marketing in base all’evoluzione delle abitudini d’acquisto.

Conclusione

L’intelligenza artificiale nell’eCommerce non è più un’opzione per il futuro, ma una risorsa concreta per il presente. Dalla personalizzazione all’automazione, dalla previsione della domanda alla gestione del magazzino, l’AI può alleggerire il carico operativo e aiutarti a offrire esperienze utente molto più efficaci.

Per i clienti, questo si traduce in interazioni più fluide, offerte rilevanti e meno frustrazione. Per le aziende, vuol dire meno lavoro manuale e risultati migliori.

La buona notizia? Non devi sviluppare tutto in autonomia. Con SendPulse puoi iniziare a usare l’AI nell’eCommerce in modo semplice grazie a strumenti già pronti per creare chatbot intelligenti, gestire siti web, ottimizzare campagne e automatizzare la comunicazione. Provalo gratuitamente e scopri come la tecnologia può davvero accompagnare la crescita del tuo business.