L’Osservatorio Italiano Commercio Elettronico PMI (OICE) ha pubblicato i risultati di una nuova ricerca sull’impatto dell’intelligenza artificiale nel retail e nell’e-commerce. L’adozione di chatbot, assistenti virtuali e motori di ricerca intelligenti sta trasformando il settore, ma persistono alcune criticità. Secondo il presidente OICE, Luca Alberigo, esiste una forte integrazione tra strumenti tradizionali e IA, che si adatta alla crescente tendenza all’omnicanalità nei comportamenti di consumo.
L’intelligenza artificiale sta modificando profondamente le abitudini d’acquisto, semplificando l’accesso alle informazioni sui prodotti e facilitando il processo decisionale, fino alla gestione dei servizi post-vendita. La ricerca, presentata al Campus Luigi Einaudi di Torino, si intitola “IA e consumatori: come l’Intelligenza Artificiale sta sostituendo i motori di ricerca” ed è stata condotta in collaborazione con GBS Group, l’Università degli Studi di Torino e con il patrocinio della Città di Torino e della Città Metropolitana.
L’indagine, realizzata su un campione rappresentativo di 807 persone, analizza l’impatto crescente dell’IA sulle scelte dei consumatori, evidenziando differenze generazionali, socioeconomiche e territoriali. Secondo Luca Alberigo, si registra un aumento nell’uso di chatbot, assistenti virtuali e motori di ricerca avanzati, con effetti significativi su retail, e-commerce e assistenza post-vendita. Tuttavia, permangono alcune sfide, come la trasparenza degli algoritmi, la fiducia nella gestione dei dati personali e la necessità di personalizzare ulteriormente l’esperienza utente.
Principali evidenze della ricerca
Vantaggi percepiti
Tra i benefici dell’IA nei motori di ricerca, il 31,4% degli intervistati ne apprezza la maggiore precisione nelle risposte, mentre il 23% valorizza la rapidità. Il 20,9% considera utile ricevere informazioni dirette senza dover esplorare link esterni e la stessa percentuale apprezza la personalizzazione dei contenuti. Solo il 2,2% non riconosce alcun vantaggio, mentre l’1,6% non distingue differenze rispetto ai motori di ricerca tradizionali.
L’ascesa dell’omnicanalità
L’analisi per fasce d’età mostra che l’approccio omnicanale è particolarmente diffuso tra i giovani, mentre gli acquisti online aumentano tra gli over 56 (43,7%). Gli acquisti offline rimangono stabili tra i 18 e i 25 anni (18,4%) e subiscono un leggero calo con l’aumentare dell’età. A livello geografico, il digitale è più diffuso nel Centro-Sud e Nord-Est, mentre il canale offline mantiene un certo rilievo nel Centro-Nord e nelle Isole. Le donne tendono ad acquistare più online rispetto agli uomini, che invece mostrano una leggera preferenza per l’omnicanalità.
Differenze generazionali
L’adozione delle tecnologie IA varia in base a fattori demografici e comportamentali: i più giovani prediligono il digitale, mentre i consumatori più maturi combinano canali tradizionali e innovativi. Tuttavia, barriere economiche e una scarsa consapevolezza limitano ancora l’uso ottimale degli strumenti basati su IA.
L’indagine ha esaminato le abitudini degli utenti nell’uso dei motori di ricerca per reperire prodotti o informazioni online, evidenziando una netta prevalenza di Google (84,8%), seguito da Bing (10,8%) e Yahoo (4,4%).
Per quanto riguarda gli strumenti di intelligenza artificiale generativa, il più diffuso è ChatGPT-SearchGPT, utilizzato dal 35,6% degli intervistati, seguito da Gemini (14,3%) e Copilot (10,6%). Perplexity registra un utilizzo marginale (4,4%), mentre il 35,1% degli utenti dichiara di non aver mai utilizzato queste tecnologie. I dati evidenziano un crescente interesse per alcune piattaforme di IA, con ChatGPT in testa, ma anche una porzione significativa della popolazione ancora poco familiare con questi strumenti.
Frequenza di utilizzo
L’indagine ha rilevato una distribuzione diversificata nella frequenza con cui vengono impiegati strumenti di IA per cercare prodotti o informazioni online:
- Il 41% degli utenti li utilizza almeno una volta a settimana, dimostrando un’adozione regolare.
- Il 24,6% li usa occasionalmente.
- Il 17,4% li consulta almeno una volta al mese.
- Il 15% li impiega quotidianamente.
- Solo il 2% dichiara di non utilizzarli mai.
Principali applicazioni
L’intelligenza artificiale viene impiegata soprattutto per la ricerca di informazioni e la risoluzione di problemi, mentre il suo utilizzo per la personalizzazione e il supporto transazionale appare meno rilevante.
- Ricerca di informazioni generali: Il 49,3% degli utenti considera questi strumenti utili, mentre il 32,1% li ritiene molto utili, per un totale di oltre l’80% di giudizi positivi. Solo il 14% li reputa poco utili e appena il 2,1% li considera del tutto inutili, confermando un’ampia soddisfazione.
- Confronto tra prezzi e caratteristiche: Il 35,2% trova questi strumenti utili e il 25,8% molto utili, portando al 61% la percentuale di chi si affida all’IA per prendere decisioni d’acquisto informate.
- Ricerca di recensioni: L’efficacia percepita in questa attività è più contenuta: il 21,7% degli utenti li ritiene poco utili, il 3,8% non li considera affatto utili e il 14,5% dichiara di non averli mai utilizzati per questo scopo. Questo suggerisce che il valore attribuito agli strumenti di IA varia a seconda delle esigenze, con un maggiore apprezzamento per compiti di ricerca generica rispetto a quelli più specifici.
Ambiti di maggiore utilizzo e percezione dei miglioramenti
L’efficacia dei suggerimenti personalizzati varia in base alla tipologia di prodotto, evidenziando alcune tendenze significative:
- Elettronica è il settore in cui l’intelligenza artificiale risulta più apprezzata (38,5%), probabilmente per la vasta gamma di opzioni disponibili e la complessità delle scelte, dove l’IA aiuta a semplificare il processo decisionale.
- Abbigliamento e accessori seguono con il 21,4%, ambito in cui la personalizzazione gioca un ruolo chiave per gli utenti.
- Libri e media si posizionano al terzo posto (17,5%), grazie a suggerimenti mirati basati sugli interessi personali.
- Prodotti di bellezza (13,6%) e alimentari (8,9%) ricevono meno apprezzamenti, probabilmente perché i consigli vengono percepiti come meno precisi o rilevanti.
Questi dati suggeriscono che l’utilità dei suggerimenti personalizzati dipende dalla complessità del prodotto e dal livello di personalizzazione richiesto dagli utenti.
Usabilità e aspetti da migliorare
L’esperienza d’uso degli assistenti virtuali e dei chatbot presenta opinioni contrastanti:
- Il 37,4% degli utenti trova l’interazione semplice e intuitiva (“spesso”).
- Il 36,4% la ritiene intuitiva solo “a volte”, segnalando una variabilità nell’esperienza d’uso a seconda dello strumento o del contesto.
- Il 7,2% afferma che l’interazione non è mai intuitiva, mentre il 12% la considera tale solo “raramente”.
- Solo il 6,9% trova l’esperienza sempre facile.
Questi dati evidenziano che la facilità d’uso degli assistenti virtuali dipende dalla qualità dell’interfaccia e dalla complessità delle richieste degli utenti. Migliorare questi aspetti potrebbe favorire una maggiore adozione e soddisfazione.
Velocità di risposta
L’indagine ha anche analizzato la percezione della rapidità di risposta degli assistenti virtuali rispetto agli operatori umani:
- Il 45,6% degli utenti li considera rapidi, evidenziando un vantaggio significativo in termini di efficienza.
Capacità di risoluzione dei problemi
Riguardo alla capacità degli assistenti virtuali di fornire soluzioni senza l’intervento umano:
- Il 40,9% ritiene che riescano a risolvere problemi “a volte”, indicando un’efficacia moderata.
- Il 23,5% afferma che sono utili “spesso”, un dato positivo ma non predominante.
- Il 20,3% li giudica efficaci “raramente”.
- L’11,3% sostiene che non siano mai in grado di risolvere problemi, mentre solo il 4,1% li considera sempre affidabili.
Affidabilità dei consigli d’acquisto
Per quanto riguarda la fiducia nei suggerimenti d’acquisto forniti dagli assistenti virtuali:
- Il 37,9% li considera affidabili “a volte”, segnalando un livello di fiducia moderato.
- Il 24,9% li reputa affidabili “spesso”, indicando un gruppo consistente di utenti che ne apprezza le indicazioni.
- Il 20,3% li giudica affidabili solo “raramente”.
- Il 12% non li ritiene mai affidabili, mentre solo il 4,8% li considera sempre precisi.
Questi risultati evidenziano che, pur essendo apprezzati da una parte degli utenti, gli assistenti virtuali devono ancora migliorare la coerenza e l’affidabilità delle loro raccomandazioni per incrementare la fiducia del pubblico.
Funzionalità richieste per il futuro
Gli utenti hanno individuato diverse aree di miglioramento per rendere gli strumenti basati su intelligenza artificiale più precisi, sicuri e personalizzati. Tra le principali esigenze espresse emergono:
- Maggiore accuratezza nelle risposte (30,5%), considerata la priorità principale per ottenere informazioni più precise e affidabili.
- Capacità avanzate per gestire domande complesse (25,2%), dimostrando l’importanza di strumenti più efficaci nell’elaborare richieste articolate.
- Personalizzazione delle risposte in base al contesto (20,9%), per garantire un’interazione più mirata alle esigenze individuali.
- Maggiore attenzione a privacy e sicurezza (14%), insieme a un’interfaccia più intuitiva (9,4%), evidenziano aspetti rilevanti per migliorare l’esperienza d’uso.
- Potenziare l’elaborazione del linguaggio naturale (37%), per migliorare la comprensione e la gestione di richieste articolate.
- Migliore continuità nelle conversazioni (25,2%) e supporto multilingua (20,3%) per un’interazione più fluida e accessibile a un pubblico globale.
- Integrazione con strumenti di produttività (14,5%), per rendere più efficienti le attività quotidiane.
L’impatto dell’IA sui comportamenti d’acquisto
L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando il modo in cui i consumatori prendono decisioni, rendendo gli acquisti più informati e su misura. Grazie alla capacità di analizzare grandi quantità di dati in tempo reale, l’IA fornisce suggerimenti personalizzati basati su preferenze, abitudini e comportamenti individuali. Gli algoritmi predittivi permettono di indirizzare i consumatori verso scelte più rapide e consapevoli, migliorando l’esperienza di acquisto e aumentando la soddisfazione generale.
Differenze tra motori di ricerca basati su IA e tradizionali
I motori di ricerca che sfruttano l’intelligenza artificiale si distinguono per la loro capacità di comprendere il contesto delle richieste, offrendo risposte più precise e personalizzate. A differenza dei motori tradizionali, che restituiscono semplicemente una lista di link, quelli avanzati con IA analizzano le intenzioni dell’utente, fornendo risposte dirette, suggerimenti pertinenti e consigli predittivi, rendendo la ricerca più efficace e mirata.
Machine Learning e algoritmi nei modelli predittivi e di raccomandazione
Le tecniche di Machine Learning sono alla base dei modelli predittivi e dei sistemi di raccomandazione, fondamentali per il settore dell’e-commerce e dei servizi digitali. Algoritmi avanzati, come le reti neurali profonde e i sistemi di filtraggio collaborativo, analizzano i dati storici per identificare pattern e prevedere i comportamenti futuri degli utenti. Questo consente di suggerire prodotti correlati in base agli acquisti precedenti o alle preferenze di altri clienti con gusti simili. Oltre a incrementare le vendite, tali strumenti aumentano la percezione di valore del consumatore, favorendo la fidelizzazione.
Il ruolo degli assistenti virtuali e chatbot nelle fasi di pre e post-acquisto
Gli assistenti virtuali e i chatbot giocano un ruolo chiave sia prima che dopo l’acquisto. Nella fase di pre-acquisto, supportano gli utenti nella ricerca di prodotti, nella comparazione dei prezzi e nell’accesso a informazioni dettagliate. Grazie alla loro capacità di rispondere in tempo reale, riducono gli ostacoli all’acquisto e semplificano il processo decisionale. Un esempio rilevante è Rufus, l’assistente virtuale di Amazon basato su IA generativa, che offre consigli personalizzati per migliorare l’esperienza di shopping.
Nel post-acquisto, i chatbot si occupano dell’assistenza clienti, della gestione dei resi e della risoluzione dei reclami, ottimizzando il servizio e aumentando la soddisfazione dell’utente. La loro disponibilità 24/7 e la capacità di fornire risposte su misura rafforzano il legame con il brand. Inoltre, i chatbot basati su IA generativa gestiscono in modo più efficace richieste complesse, offrendo risposte più dettagliate e contestualizzate. Durante le festività, il loro utilizzo è particolarmente diffuso per agevolare le interazioni e fidelizzare i clienti.
L’integrazione tra strumenti tradizionali e tecnologie IA
Nonostante i progressi dell’intelligenza artificiale, gli strumenti tradizionali non sono stati completamente sostituiti, ma piuttosto potenziati. L’omnicanalità, ad esempio, combina l’esperienza fisica e digitale, sfruttando i vantaggi di entrambi gli approcci. Il modello “click-and-collect” è un esempio emblematico di questa sinergia, permettendo ai consumatori di selezionare i prodotti online e ritirarli in negozio, unendo la comodità del digitale con la concretezza dell’esperienza fisica.
Questa combinazione tra intelligenza artificiale e strumenti tradizionali migliora la qualità dell’esperienza d’acquisto, rendendola più varia e accessibile. L’integrazione tra innovazione tecnologica e modalità classiche di interazione crea un ecosistema commerciale dinamico, capace di rispondere alle esigenze di una clientela sempre più diversificata, migliorando la soddisfazione e la fidelizzazione degli utenti.