L’AI agentica nell’ecommerce: guidare decisioni più intelligenti ed esperienze senza soluzione di continuità

Immagina: un acquirente visita il tuo sito di ecommerce e viene immediatamente guidato da un agente AI che non solo capisce la sua intenzione, ma agisce, confrontando i prezzi, personalizzando i consigli sui prodotti in tempo reale, semplificando il processo di checkout e persino avviando il supporto post-acquisto. Questo è il potere dell’AI agentica.

A differenza dei tradizionali sistemi di AI che si basano ampiamente sull’input umano per funzionare, l’AI agentica sfrutta agenti autonomi progettati per operare autonomamente in flussi di lavoro complessi. Questi agenti AI interpretano gli obiettivi, prendono decisioni autonome ed eseguono azioni senza l’intervento costante dell’uomo. Per i professionisti dell’ecommerce, l’AI agentica rappresenta un salto in avanti nell’automazione, nel coinvolgimento dei clienti e nel processo decisionale. Mentre le aziende affrontano crescenti aspettative dei clienti e una concorrenza più serrata, l’AI agentica offre l’opportunità di ottimizzare le operazioni, fornire esperienze personalizzate e creare un ecosistema scalabile di strumenti intelligenti che favoriscono la crescita. I leader di pensiero su piattaforme come LinkedIn stanno già discutendo di come questo cambiamento stia ridefinendo la strategia di ecommerce.

Che cos’è l’AI agentica?

L’IA agentica si riferisce a una nuova classe di sistemi AI progettati per agire con autonomia, in grado di fissare obiettivi, prendere decisioni e agire senza la supervisione umana diretta. Radicata negli agenti autonomi e nei progressi dell’apprendimento automatico, questa forma di AI va oltre la semplice automazione, per offrire un comportamento intelligente e proattivo. Mentre l’AI tradizionale è in genere basata su regole e reattiva, come i chatbot automatizzati con risposte predefinite che non si evolvono nel tempo, l’AI agentica utilizza algoritmi, dati in tempo reale e capacità di orchestrazione per adattarsi e rispondere dinamicamente. Non si tratta solo di seguire le istruzioni, ma di individuare la migliore linea d’azione in base al contesto.

Allo stesso modo, mentre l’AI generativa si concentra sulla creazione di contenuti con grandi modelli linguistici (LLM) come ChatGPT o strumenti di OpenAI, l’AI agentica si incentra sull’orientamento agli obiettivi e sull’autonomia. Non si limita a generare risposte, ma esegue anche attività in più fasi per il supporto dei risultati in tutte le operazioni aziendali.

Ad esempio, la genAI potrebbe essere utilizzata per produrre un elenco di tutti i migliori ristoranti italiani aperti fino a tardi il venerdì, ma in futuro l’AI agentica potrebbe esaminare il tuo programma e prenotare ogni venerdì sera in un ristorante disponibile.

Questo cambiamento ha implicazioni importanti per il processo decisionale e l’esecuzione dei compiti. L’AI agentica consente alle piattaforme commerciali di anticipare le esigenze, automatizzare le attività ripetitive e coinvolgere in modo proattivo gli acquirenti, ottimizzando sia il percorso del cliente che i flussi di lavoro di back-end.

L’ascesa dell’IA agentica nell’ecommerce

L’adozione dell’AI agentica sta accelerando nel settore del commercio al dettaglio e dell’ecommerce, spinta dalle crescenti aspettative dei consumatori per esperienze di acquisto personalizzate, in tempo reale e per l’agilità operativa. Mentre i primi utilizzi dell’AI si concentravano su chatbot basati su regole e automazione di base, gli agenti AI di oggi possono ottimizzare autonomamente il merchandising, gestire le richieste dei clienti ed eseguire flussi di lavoro complessi con un intervento umano minimo.

Collegare i punti con un’AI agentica.

Questo cambiamento è possibile grazie a diversi fattori chiave. Innanzitutto, ora i consumatori richiedono interazioni iper-personalizzate, dai consigli sui prodotti agli aggiustamenti dinamici dei prezzi, fornite senza problemi su tutti i punti di contatto digitali. L’AI agentica consente alle piattaforme di ecommerce di personalizzare le offerte, guidare la scoperta dei prodotti e ottimizzare il percorso del cliente in tempo reale. 

La modalità AI di Google è un esempio di AI agentica già integrata nel percorso di acquisto dell’ecommerce. Introduce strumenti estremamente efficaci come il monitoraggio dei prezzi e il checkout automatico che consentono agli acquirenti di impostare preferenze specifiche sui prodotti, come la taglia, il colore e il budget desiderati. Dopo il salvataggio di questi criteri, l’AI tiene d’occhio le inserzioni sul web. Quando si trova una corrispondenza e il prezzo scende, la modalità AI può:

• Inviare una notifica di calo dei prezzi

• Aggiungere automaticamente l’articolo al carrello del rivenditore

• Precompilare le informazioni di checkout

• Finalizzare l’acquisto in modo sicuro tramite Google Pay

È importante che gli utenti mantengano il totale controllo. L’AI si occupa del lavoro più gravoso, ma gli acquirenti rivedono e approvano tutti i dettagli dell’acquisto prima che tutto sia completato.

Visualizzazione nei risultati di ricerca AI.

In secondo luogo, l’ascesa del commercio omnicanale ha aggiunto livelli di complessità alle operazioni di back-end. Ai rivenditori serve un’automazione scalabile che si integri senza problemi con le API su più canali e piattaforme, come Amazon e Salesforce, più un ecosistema di strumenti in tempo reale per supportare un’esperienza di brand unificata.

I rivenditori devono valutare anche le piattaforme di ricerca AI nel loro mix di canali. Gli acquirenti cercano su piattaforme AI come ChatGPT e Perplexity per trovare consigli sui prodotti. Come i brand potrebbero assicurarsi di comparire in quei risultati di ricerca? 

Le piattaforme AI trovano i prodotti principalmente in tre modi:

1. Le piattaforme AI raccolgono dati di prodotto non strutturati dai siti web.

L’AI esegue la scansione dei siti in tutto il web per trovare prodotti che corrispondono alla query di un utente. Così i rivenditori hanno pochissimo controllo su come le loro schede di prodotto si visualizzano nei risultati di ricerca dell’AI. I rivenditori devono assicurarsi che i propri dati siano strutturati e ottimizzati in modo coerente affinché l’AI possa estrarre dati accurati e pertinenti dai siti, inclusi marketplace di terze parti come Amazon o canali pubblicitari come Google Shopping.

2. I protocolli di contesto del modello (MCP) forniscono alle piattaforme AI un modello strutturato per trovare i dati sui prodotti.

Le piattaforme di ecommerce stanno sviluppando framework basati su API per fornire alle piattaforme AI una direzione più precisa per il crawling e il recupero dei dati del sito. I rivenditori dipendono ancora dalle piattaforme AI per l’individuazione del proprio sito, ma hanno un maggiore controllo sui dati che l’AI raccoglie per consigliare i prodotti. 

3. Le piattaforme di syndication come Feedonomics forniscono dati direttamente alle piattaforme AI. 

Per il massimo controllo sui dati di prodotto utilizzati dall’AI nei consigli sui prodotti, i rivenditori possono utilizzare una piattaforma di syndication per creare feed di prodotto altamente strutturati e completi, quindi consegnarli direttamente a piattaforme come Perplexity e OpenAI. Recentemente, Feedonomics e BigCommerce hanno annunciato una partnership con Perplexity per consentire ai rivenditori di fornire dati sui prodotti direttamente alla piattaforma AI, consentendo migliori esperienze di acquisto per gli utenti e una migliore visibilità per i rivenditori.

“Alcuni aspetti del futuro dell’AI sono già chiari. I consumatori desiderano esperienze agentiche durante tutto il loro percorso di acquisto e si rivolgono a Perplexity per risposte accurate affidabili”, ha dichiarato Taz Patel, responsabile della pubblicità e degli acquisti di Perplexity. “Quando i nostri sistemi possono acquisire informazioni sui prodotti pulite e ben organizzate con attributi ricchi, tassonomia coerente e disponibilità aggiornata, i risultati parlano da soli: esperienze di ricerca più pertinenti, tassi di conversione più elevati e un migliore allineamento con le intenzioni dell’acquirente. Con Feedonomics, che fornisce dati pronti per l’AI al potente e affidabile motore di risposta di Perplexity, stiamo stabilendo un nuovo standard per la ricerca nell’ecommerce.”

Semplificare e accelerare le operazioni.

Infine, le aziende sono sotto pressione per ridurre i costi operativi e aumentare l’efficienza. Secondo Gartner, entro il 2029, l’AI agentica risolverà autonomamente l’80% dei problemi comuni del servizio clienti, offrendo una riduzione dei costi fino al 30% e migliorando notevolmente la velocità di risposta. Queste funzionalità si estendono anche al fintech, potenziando il rilevamento delle frodi, l’ottimizzazione dei pagamenti e la modellazione intelligente del rischio di credito.

Anche i fornitori di servizi di pagamento, come Mastercard, stanno esplorando l’AI agentica per migliorare la prevenzione delle frodi e ottimizzare i pagamenti digitali tramite valutazioni autonome del rischio.

A differenza dell’AI tradizionale, che spesso si limita a risposte specifiche o alla generazione di contenuti tramite AI generativa, l’AI agentica effettua un controllo proattivo. Questi sistemi non reagiscono soltanto, ma pianificano, eseguono e si adattano, offrendo una solida base per la trasformazione del commercio digitale guidata dall’AI.

I principali casi d’uso dell’AI agentica nell’ecommerce

Assistenti agli acquisti basati sull’AI.

L’AI agentica consente una nuova generazione di assistenti basati sull’AI che rimangono attivi durante tutto il percorso del cliente, fornendo un supporto continuo e contestuale. Non si tratta di semplici chatbot basati sull’AI, ma di agenti autonomi e adattabili che guidano gli utenti in tempo reale, personalizzando le esperienze con un intervento umano minimo.

Integrandosi con i dati dei clienti e comprendendo il contesto in tempo reale, questi assistenti personalizzano la scoperta dei prodotti, offrono consigli nel carrello e promuovono opportunità di upsell. Che si tratti di aiutare gli utenti a confrontare i prezzi, suggerire prodotti complementari o navigare in cataloghi complessi, questi agenti di AI fungono da guide proattive, alimentando la prossima ondata di commercio conversazionale.

Agenti autonomi per l’assistenza clienti.

L’AI agentica sta trasformando l’assistenza clienti, consentendo agli agenti AI di risolvere problemi, rispondere alle domande e gestire le escalation, il tutto con un minimo intervento umano o addirittura autonomamente. Questi sistemi autonomi possono gestire istantaneamente le FAQ, avviare una chat dal vivo o persino distribuire bot vocali che guidano i clienti nella risoluzione dei problemi o nelle fasi successive all’acquisto.

I casi d’uso più avanzati includono la sensibilizzazione proattiva, in cui i sistemi basati sull’AI monitorano il comportamento dei clienti e intervengono quando gli utenti mostrano segni di attrito, come l’abbandono del carrello o il verificarsi di un errore di pagamento. Questi agenti non si limitano a reagire ai ticket di assistenza; anticipano le esigenze e agiscono in tempo reale, migliorando l’esperienza complessiva del cliente e la qualità delle interazioni con i clienti stessi.

Questo livello di automazione non aumenta solo la velocità di risposta e la coerenza, ma offre anche notevoli risparmi sui costi operativi. Gestendo le richieste ripetitive e instradando in modo intelligente i casi complessi, le aziende consentono agli agenti umani di concentrarsi su interazioni di maggior valore.

L’architettura API-first di BigCommerce e il solido ecosistema di partner agevolano l’integrazione di queste soluzioni di assistenza basate sull’AI. Che si tratti di strumenti come le interfacce di chat basate su OpenAI o piattaforme enterprise come Salesforce, i brand possono implementare sistemi di assistenza scalabili e agentici che crescono insieme alla loro attività, che si tratti di un rivenditore globale o di un’agile startup.

Merchandising intelligente.

Con l’AI agentica, il merchandising dell’ecommerce diventa un processo dinamico e guidato dai dati. Questi agenti AI possono rettificare autonomamente il posizionamento dei prodotti, i prezzi e le promozioni in base al comportamento degli acquirenti in tempo reale, alle tendenze e ai livelli di inventario, senza intervento manuale.

Tra i casi d’uso ricordiamo la previsione della domanda che anticipa picchi o rallentamenti e ottimizza automaticamente i livelli delle scorte; l’automazione dei test A/B che individua rapidamente i layout di prodotto o i banner promozionali più performanti e la ricerca contestuale, che fornisce risultati più pertinenti in base al comportamento, alla posizione e alle preferenze dell’utente. Queste funzionalità aiutano i rivenditori a offrire esperienze personalizzate e senza attriti, che rispondono istantaneamente alle condizioni del mercato.

Per i brand di ecommerce che utilizzano BigCommerce, questo tipo di automazione è già a portata di mano. La nostra piattaforma SaaS flessibile e l’architettura headless supportano l’integrazione con soluzioni di merchandising basate sull’AI, offrendo ai brand la flessibilità di implementare gli strumenti di cui hanno bisogno senza essere vincolati a sistemi rigidi. Si ottengono così tassi di conversione più elevati, una gestione dell’inventario più snella e una strategia di merchandising che si evolve rapidamente come i clienti.

Personalizzazione predittiva.

L’AI agentica consente una personalizzazione predittiva di livello superiore, analizzando dati in tempo reale e storici per anticipare i desideri dei singoli acquirenti, spesso prima che se ne accorgano in prima persona. Attingendo ai modelli di comportamento, alla cronologia degli acquisti e persino a segnali esterni come la stagionalità o le tendenze geografiche, gli agenti AI possono fornire contenuti e offerte estremamente pertinenti su tutti i canali.

Tra i casi d’uso si annoverano layout di homepage personalizzati che si adattano in base al comportamento di navigazione, sequenze di e-mail automatizzate su misura per la cronologia di coinvolgimento individuale e annunci di retargeting dinamici che riflettono l’interesse attuale dell’utente o la fase del ciclo di vita. Queste esperienze non sono solo reattive, ma progettate in modo proattivo per mantenere i clienti coinvolti, migliorare la visibilità SEO e spingerli verso la conversione.

BigCommerce supporta queste strategie di personalizzazione, consentendo ai brand di connettersi senza problemi con motori di personalizzazione di terze parti. Con la flessibilità dell’API e le capacità headless della nostra piattaforma, le aziende di ecommerce possono orchestrare percorsi cliente altamente personalizzati che favoriscono un coinvolgimento più profondo e una fedeltà a lungo termine.

Vantaggi dell’uso dell’AI agentica per i brand di ecommerce

L’AI agentica segna il passaggio dall’automazione reattiva all’AI proattiva e basata sugli obiettivi, offrendo ai brand di ecommerce un nuovo efficacissimo strumento per la crescita. A differenza dei sistemi tradizionali basati su regole manuali o su attivatori una tantum, l’AI agentica consente agli agenti autonomi di prendere decisioni, adattarsi in tempo reale e intraprendere azioni significative lungo il percorso del cliente.

Per le aziende di ecommerce, il valore è strategico e operativo. Nel backend, l’AI agentica aiuta a semplificare i flussi di lavoro complessi, ridurre le attività ripetitive e migliorare l’agilità nella gestione dell’inventario, dei prezzi e nelle operazioni di assistenza. Sul frontend, offre esperienze iperpersonalizzate basate sull’AI che aumentano il coinvolgimento, migliorano i tassi di conversione e forniscono supporto a iniziative ad alto impatto come prezzi dinamici, routing intelligente e merchandising personalizzato.

Abbracciando l’AI agentica, i brand si posizionano per muoversi più velocemente, scalare in modo più intelligente e competere in un panorama digitale in rapida evoluzione. BigCommerce rende questa trasformazione accessibile tramite la sua architettura aperta, API solide e un ecosistema flessibile di partner basati sull’AI, garantendo che i brand di ecommerce abbiano gli strumenti di cui hanno bisogno per stare all’avanguardia.

Operazioni semplificate e riduzione dell’impegno manuale.

Uno dei vantaggi più immediati dell’AI agentica è la sua capacità di gestire attività ripetitive e che richiedono tempo, spesso rallentando i team di ecommerce. Questi agenti autonomi lavorano costantemente in background, liberando il personale per concentrarsi su strategia e innovazione piuttosto che sulla manutenzione manuale.

Attività come la gestione del catalogo, l’aggiornamento delle inserzioni di prodotti, l’etichettatura di nuovi inventari o la sincronizzazione dei dati tra i canali possono essere completamente automatizzate in base a regole e input in tempo reale. Analogamente, la segmentazione dei clienti diventa più precisa e dinamica, con l’AI che analizza il comportamento e i dati demografici per raggruppare i clienti per campagne o promozioni senza la selezione umana.

Un altro ambito in cui l’AI agentica eccelle è il rilevamento delle frodi. Monitorando costantemente le transazioni, individuando le anomalie e supportando la tokenizzazione per proteggere i dati sensibili dei clienti, questi sistemi riducono i rischi senza la necessità di una supervisione continua.

Con queste capacità, i brand di ecommerce possono aumentare drasticamente l’efficienza operativa, ridurre gli errori e scalare più rapidamente, il tutto mantenendo un controllo e una visibilità superiori.

Esperienza cliente migliorata grazie alla personalizzazione.

Nel panorama dell’ecommerce di oggi, la personalizzazione non è un bonus, è un’aspettativa di base. L’AI agentica alza il livello personalizzando tutti i punti di contatto in tempo reale, creando esperienze fluide e intuitive che mantengono gli acquirenti coinvolti e soddisfatti.

Dalle landing page personalizzate ai consigli dinamici sui prodotti e alla distribuzione intelligente dei contenuti, gli agenti AI si adattano al comportamento, alle preferenze e alla fase del percorso del cliente di ciascun cliente. Ciò significa che un utente che visita il sito per la prima volta potrebbe vedere una homepage curata incentrata sui bestseller, mentre a un cliente abituale saranno mostrati promemoria nel carrello o upsell basati sulla fidelizzazione.

Poiché l’AI agentica opera in modo continuo, affina la sua comprensione a ogni interazione, attingendo ai dati dei clienti, alla cronologia degli acquisti e persino a segnali contestuali come la posizione o l’ora del giorno. Sono così possibili interazioni più pertinenti, percorsi di acquisto più rapidi e un’esperienza cliente davvero intuitiva.

Risparmio sui costi e scalabilità migliorata.

Con la crescita dei marchi di ecommerce, aumentano anche le esigenze operative, che spesso richiedono team più numerosi per gestire assistenza, merchandising e logistica. L’AI agentica ribalta questa equazione, consentendo alle aziende di scalare senza aumentare le spese generali allo stesso ritmo. Automatizzando le funzioni critiche, i brand possono ridurre la dipendenza dal lavoro manuale e reinvestire nella crescita strategica.

Uno degli esempi più chiari è il servizio clienti. Con agenti autonomi che risolvono le domande frequenti, indirizzano i ticket di assistenza e assistono in modo proattivo gli acquirenti, i brand possono ridurre notevolmente i costi di manodopera fornendo al contempo un servizio più rapido e coerente.

Oltre all’assistenza, l’AI agentica consente di diminuire i costi anche in aree come gli aggiornamenti del catalogo, il rilevamento delle frodi e la gestione delle campagne, permettendo ai brand di operare in modo più snello e al contempo ampliare il reach. 

Decisioni più intelligenti grazie a dati in tempo reale.

L’AI agentica offre ai brand di ecommerce un flusso continuo di informazioni fruibili, consentendo un processo decisionale più rapido e accurato in tutta l’azienda. Elaborando dati in tempo reale provenienti dal comportamento degli acquirenti, dai livelli di inventario, dalle tendenze di vendita e dai segnali esterni, questi sistemi individuano le opportunità e segnalano i problemi prima che incidano sulle prestazioni.

Che si tratti di adeguare i prezzi in risposta alla domanda, ottimizzare le campagne in corso o perfezionare i consigli sui prodotti, le decisioni basate sull’AI avvengono istantaneamente, senza attendere analisi manuali o rapporti ritardati. Questa agilità consente ai brand di stare al passo con le mutevoli aspettative dei consumatori e le dinamiche di mercato.

L’ultima parola

L’AI agentica è molto più di una semplice fase di automazione, ma una forza trasformativa che sta rimodellando il modo in cui i brand di ecommerce operano, coinvolgono i clienti e si espandono. Man mano che il futuro del commercio diventerà sempre più autonomo e basato sull’AI, i sistemi agentici definiranno il modo in cui i brand competono e crescono.

Poiché i rivenditori devono affrontare una crescente complessità e concorrenza, i brand che adottano agenti AI, integrano sistemi intelligenti e sfruttano piattaforme come BigCommerce saranno posizionati per essere leader. Con il giusto ecosistema di strumenti e la flessibilità necessaria per innovare, oltre a partnership strategiche con i fornitori di soluzioni AI, le aziende di ecommerce possono raggiungere maggiore efficienza, esperienze migliori e un vantaggio competitivo duraturo.

Domande frequenti sull’ecommerce dell’AI agentica