Chatbot per l'e-commerce: benefici e casi d'uso

Un chatbot di e-commerce è un'applicazione software automatizzata che simula conversazioni con gli utenti e gestisce compiti di base in ambienti di retail online.

I chatbot spesso fungono da interazione iniziale tra i negozi e i loro clienti. Piuttosto che far navigare un cliente in menu complessi o attendere in attesa di agenti umani, un chatbot offre un'interfaccia immediata e colloquiale. Sono tipicamente progettati per rispondere alle domande frequenti (FAQ), e forniscono anche supporto in tempo reale alle richieste dei clienti e consigli sui prodotti. Inoltre, elaborano aggiornamenti sullo stato degli ordini senza intervento umano.

I chatbot sono comunemente integrati nei siti di e-commerce e attivati tramite social media o app di messaggistica come WhatsApp o Facebook Messenger. Possono anche essere integrati con una piattaforma di e-commerce come Shopify tramite un'API. E il loro utilizzo è molto comune: un sondaggio tra aziende retail ed e-commerce ha rilevato che l'85% ha implementato chatbot nelle proprie operazioni.¹ Se implementati correttamente, i chatbot possono migliorare l'automazione, aiutare a semplificare le operazioni e aumentare le vendite.

Chatbot e agenti AI sono correlati, ma non esattamente la stessa cosa.

I chatbot sono principalmente interfacce di comunicazione. La loro funzione principale riguarda la conversazione. Che siano basati su regole (seguendo un albero decisionale) o basati su AI (generando risposte), il loro obiettivo è interagire con l'utente, raccogliere informazioni e fornire risposte da una base di conoscenza o database. Sono ottimi per gestire volumi elevati di interazioni di routine con i clienti.

A differenza dei chatbot, gli agenti AI sono autonomi e possono eseguire attività più complesse. Mentre un chatbot può dire a un cliente che un prodotto è esaurito, un agente AI può rilevare che le scorte stanno per esaurirsi. Può quindi contattare autonomamente il fornitore per far rifornire le scorte e adeguare la strategia dei prezzi in base ai livelli di offerta.

In breve, mentre i chatbot si limitano per lo più a rispondere, gli agenti AI possono agire oltre l'ambito della richiesta iniziale.

Tuttavia, la linea di demarcazione tra i due può essere sfumata. Negli ultimi anni, i chatbot sono passati dall'essere basati su alberi decisionali rigidi ad avvalersi dei grandi modelli linguistici (LLM), simili alla tecnologia dietro ChatGPT. In precedenza, se un utente digitava una frase che il bot non riconosceva, il risultato era un messaggio di errore. Oggi, l'AI generativa permette ai chatbot di interpretare il contesto, gestire errori tipografici e generare risposte oltre ai template pre-scritti, anche se sono ancora di natura prompt-response.

Ad esempio, strumenti come IBM® watsonx Orchestrate consentono alle aziende di creare assistenti conversazionali accurati, scalabili e basati sui dati aziendali. Questi assistenti garantiscono che l'AI aderisca a rigorose linee guida del marchio durante la realizzazione dell'automazione.

Esistono diverse categorie di chatbot che possono essere utilizzate per l'e-commerce:

Questi chatbot operano su script predefiniti e alberi decisionali o flussi di conversazione rigidi basati sulla logica "se/allora". In genere gli utenti interagiscono cliccando sui pulsanti o selezionando le opzioni da un menu (ad esempio, "monitora ordine", "ricevi assistenza"). I bot basati su regole sono i migliori per le domande frequenti, lo stato degli ordini o per comunicare le politiche del negozio. Sono facili da usare e sanno rispondere alle domande, ma in genere non comprendono testi sfumati e aperti.

Applicando l'apprendimento automatico (ML) e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), questi bot possono interpretare l'intento dietro il testo o la voce di un utente. Possono gestire richieste più aperte da parte dei clienti, offrire consigli personalizzati e imparare nel tempo. Ad esempio, se un utente digita "Dov'è il mio pacchetto?" o "Non ho ancora ricevuto le mie cose", un chatbot basato su AI riconosce entrambe come richieste di tracciamento degli ordini.

I grandi modelli linguistici, come ChatGPT, sono sempre più integrati nelle piattaforme chatbot, sebbene tipicamente con guardrail e moderazione.

Alcuni chatbot sono progettati principalmente per app di messaggistica come WhatsApp, Facebook Messenger o SMS. Questi strumenti sono più diffusi nelle regioni in cui prevale il commercio su dispositivi mobili e il coinvolgimento dei clienti avviene solitamente al di fuori dei siti web tradizionali.

Questi bot supportano azioni commerciali specifiche, come il tracciamento degli ordini, l'assistenza per il pagamento o rimborsi e cambi. Possono offrire supporto personalizzato e vendere prodotti complementari durante il processo di acquisto. Spesso sono strettamente integrati con una piattaforma di e-commerce, sistemi di customer relationship management (CRM) e sistemi di order management .

Questi modelli combinano la precisione dei pulsanti basati su regole con la flessibilità della comprensione basata su AI. Spesso gestiscono automaticamente le richieste di assistenza di base, ma quando si tratta di questioni emotive o tecniche più complesse, indirizzano gli utenti a operatori umani o a un team di assistenza specializzato.

I chatbot di e-commerce sono utilizzati lungo tutto il percorso del cliente, dalla scoperta al supporto post-acquisto. Sebbene le funzionalità varino, gli usi più comuni includono:

I chatbot sono spesso utilizzati come prima linea di assistenza clienti, gestendo richieste di alto volume e di routine su questioni come tempistiche di spedizione, politiche di reso, prezzi e stato degli ordini.

Ad esempio, un cliente che visita un negozio di abbigliamento online alle 22:00 potrebbe chiedere: "Quanto tempo ci vuole per la spedizione standard in California?" l chatbot risponde immediatamente con stime di consegna aggiornate basate sulla posizione del cliente, eliminando la necessità di contattare un agente in tempo reale. La risposta è personalizzata in base a dati noti sul cliente. Evitando domande ripetitive, i chatbot permettono ai team di supporto umano di concentrarsi su casi complessi o di alto valore.

Durante il pagamento, i chatbot possono risolvere proattivamente le confusioni, rispondere a domande dell'ultimo minuto e riconnettere i clienti che abbandonano il carrello. Ad esempio, i chatbot possono attivare messaggi (tramite pop-up sul web, SMS o WhatsApp) per ricordare agli utenti gli articoli lasciati, talvolta offrendo un codice sconto per recuperare la vendita. Quando un cliente arriva alla fase del pagamento, i chatbot possono avvisarlo delle promozioni o degli sconti disponibili di cui potrebbe usufruire.

I chatbot aiutano i clienti a navigare in grandi cataloghi ponendo domande e offrendo suggerimenti personalizzati sui prodotti, basati sul comportamento di navigazione, sulle preferenze e sulla segmentazione di base. Ad esempio, se un acquirente digita: "Ho bisogno di un laptop per il montaggio video che costi meno di 1.500 USD", il chatbot può consigliare modelli adatti ed evidenziare le differenze principali per aiutare il cliente a decidere.

Se un cliente chiede informazioni sulle scarpe da ginnastica, il bot può proporre opzioni di upsell come calzini o abbigliamento sportivo correlato. E se un acquirente aggiunge un paio di calzini al carrello, il chatbot può avvisarlo che ha diritto a una promozione del 10% se ne acquista tre paia. Questo approccio conversazionale può replicare aspetti di un'esperienza di vendita in negozio e facilitare la scoperta di nuovi prodotti.

Nel commercio B2B o di alto profilo, i chatbot vengono talvolta utilizzati per qualificare i lead, indirizzare le conversazioni ai team di vendita o di assistenza e acquisire dati strutturati sui clienti per i sistemi CRM. Ad esempio, un chatbot accoglie un visitatore di un sito di e-commerce SaaS e chiede informazioni sulla dimensione dell'azienda, la gamma di budget e il caso d'uso previsto. In base alle risposte, il chatbot prenota una demo con il rappresentante di vendita appropriato.

Su larga scala, le stesse interazioni possono anche fornire insight più ampi per la ricerca di mercato. Le conversazioni aggregate dei chatbot possono rivelare modelli ricorrenti nelle esigenze dei clienti o obiezioni comuni. Questi insight possono orientare lo sviluppo del prodotto e la strategia di marketing, oltre a supportare la qualificazione dei lead.

Dopo il pagamento, i chatbot possono supportare i clienti con il tracciamento degli ordini in tempo reale, notifiche di consegna, FAQ post-acquisto, resi o cambi. Ad esempio, invece di cercare nelle e-mail, un cliente può interrogare un chatbot ("Dov'è il mio ordine?") e ricevere una risposta diretta sul suo stato.

Se implementati in modo efficace, i chatbot possono offrire vantaggi significativi in termini di operatività e esperienza del cliente.

• Supporto a tempo pieno: i chatbot offrono una disponibilità sempre attiva, il che li rende preziosi per le aziende di e-commerce globali che servono clienti in tutti i fusi orari.
• Coerenza: i chatbot forniscono risposte affidabili basate su regole e risposte predefinite, garantendo agli utenti informazioni accurate.
• Efficienza dei costi: automatizzando le query di routine, i chatbot riducono i costi complessivi di supporto. Entro il 2029, l'automazione gestirà l'80% dei problemi di servizio clienti e Gartner prevede che ridurrà i costi operativi del 30%.²
• Esperienza del cliente: le risposte immediate a domande comuni su argomenti come prezzi, tempi di consegna o idoneità ai resi aiutano a eliminare gli attriti dal processo di acquisto e possono migliorare i tassi di conversione. I clienti potrebbero preferire i chatbot per compiti semplici e transazionali dove la velocità conta più dell'interazione umana. E la ricerca suggerisce che le persone preferiscono i chatbot quando acquistano qualcosa che può essere imbarazzante o di natura privata.³
• Scalabilità: durante i picchi di richiesta, i chatbot possono gestire migliaia di conversazioni simultanee senza diminuire la qualità del loro lavoro.

I chatbot offrono molti benefici, ma sono ancora in evoluzione. Alcune limitazioni includono:

• Qualità dei dati: l'efficacia dei chatbot dipende dalle informazioni su cui si basano. Dati di prodotto obsoleti, policy errate o API incomplete possono far sì che il chatbot fornisca risposte errate o fuorvianti.
• Intelligenza emotiva: il rilevamento del sentiment sta migliorando, ma i chatbot continuano a lottare con situazioni difficili come reclami, controversie o rimborsi.
  
• Complessità dell'implementazione: i chatbot avanzati richiedono l'Integrazione con cataloghi prodotti, strumenti CRM e altra logistica. Se eseguito in modo errato, può dare origine a esperienze negative o a risposte imprecise.
• Fiducia e trasparenza: alcuni clienti restano scettici sulle risposte basate su AI: l'82% dei rispondenti in un sondaggio ha dichiarato di preferire l'aiuto di un agente umano piuttosto che un supporto automatizzato.⁴ E man mano che le capacità dei chatbot si espandono, le organizzazioni devono gestire i rischi legati ad allucinazioni, pregiudizi e conformità.

Sebbene gli strumenti e i processi possano variare, le implementazioni di chatbot che hanno successo seguono generalmente la stessa sequenza strategica:

1. Definire l'obiettivo aziendale principale: inizia identificando quale problema il chatbot intende risolvere. Gli obiettivi comuni includono la riduzione del volume dei ticket di assistenza, il miglioramento dei tassi di conversione, il recupero dei carrelli abbandonati o la qualificazione dei contatti. Obiettivi chiari aiutano a prevenire lo "scope creep" e le aspettative non realistiche.
2. Selezionare una piattaforma in linea con la scalabilità e la complessità: i team più piccoli spesso iniziano con soluzioni di chatbot plug-and-play che si integrano direttamente con la loro piattaforma di e-commerce. Le organizzazioni più grandi potrebbero richiedere strumenti di livello aziendale che supportino integrazioni avanzate, analisi, sicurezza e governance. La piattaforma “giusta” dipende meno dalle caratteristiche e più dalla compatibilità operativa.
3. Progettare i flussi di conversazione in modo intenzionale: anche quando si utilizzano chatbot basati su AI, è importante tracciare il percorso del cliente. In genere, i team iniziano identificando le domande più comuni dei clienti e definendo come il chatbot dovrebbe rispondere. Stabiliscono anche quando il bot deve fare domande di chiarimento e quando deve passare la conversazione a un agente umano.
4. Costruire e mantenere una base di conoscenze affidabile: i chatbot si affidano a dati accurati e strutturati: cataloghi di prodotti, prezzi, politiche di spedizione, regole di reso e FAQ. Se queste informazioni sono incomplete o obsolete, l'esperienza del chatbot peggiorerà rapidamente. La manutenzione continua dei contenuti è un requisito operativo fondamentale.
5. Testare e perfezionare: i test devono riguardare non solo l'accuratezza, ma anche i casi limite, la gestione degli errori e l'esperienza utente su tutti i dispositivi e i canali. Molti fallimenti si verificano non perché il chatbot sia inefficace, ma perché si comporta in modo imprevedibile in scenari reali.
6. Monitorare, misurare e ottimizzare: dopo il lancio, i team devono tenere traccia di metriche come il tempo di risposta, il tasso di risoluzione, l'impatto della conversione e la soddisfazione del cliente. Questi insight informano su eventuali miglioramenti necessari e aiutano a determinare quando sarebbero utili funzionalità AI più avanzate.

Molte organizzazioni iniziano con chatbot relativamente semplici, basati su regole, e inseriscono gradualmente caratteristiche basate su AI, man mano che la fiducia, la qualità dei dati e la maturità della governance migliorano. L'implementazione può variare a seconda del modello di e-commerce.