Lo shopping conversazionale sta passando da semplice assistenza alla ricerca a nuova interfaccia d’acquisto: i chatbot generalisti aiutano a scoprire e confrontare prodotti, mentre i brand accelerano su assistenti proprietari per non perdere dati, traffico e controllo della relazione.
In gioco non c’è solo l’esperienza utente, ma la catena del valore dell’e-commerce.
Indice degli argomenti
L’ascesa dell’AI nello shopping e i numeri della rivoluzione
Secondo Shopify, fornitore di strumenti di eCommerce, circa due terzi dei consumatori nei Paesi più avanzati e oltre l’80% dei giovani tra i 18 e i 24 anni dichiarano di voler usare l’AI per fare acquisti durante le festività. McKinsey colloca la consulenza agli acquisti come il secondo utilizzo più diffuso dell’AI generativa negli Stati Uniti, prima ancora dell’assistenza alla scrittura. E la stessa McKinsey stima che entro il 2030 tra i 3 e i 5 trilioni di dollari di acquisti globali passeranno da “agenti” conversazionali.
Il segnale è chiaro: non siamo davanti a un semplice miglioramento dell’esperienza utente, ma a una possibile riscrittura della catena del valore dello shopping digitale.
I chatbot generalisti, primo fra tutti ChatGPT, stanno diventando una sorta di personal shopper universale. Possono ascoltare i desideri degli utenti, creare una shortlist di prodotti e aiutare nei confronti.
Su questa promessa stanno scommettendo le aziende di AI, convinte che la rivoluzione sarà paragonabile a quella dell’e-commerce nell’era di Internet.
Le strategie dei giganti tech nel commercio agentico
Sebbene OpenAI abbia ridimensionato gli sforzi per integrare gli annunci pubblicitari in ChatGPT, ha stretto accordi con Shopify ed Etsy, un marketplace online per prodotti artigianali, per consentire ai commercianti di vendere i loro prodotti tramite il suo chatbot in cambio di una commissione.
Anche Google, il cui motore di ricerca è da tempo il punto di partenza per molti acquirenti, sta prendendo in considerazione il mercato del cosiddetto commercio agentico. Gli utenti americani possono far sì che i suoi strumenti di intelligenza artificiale chiamino i negozi per controllare le scorte, monitorare i prezzi dei prodotti ed effettuare acquisti per loro conto quando si presentano offerte.
La battaglia per il controllo della relazione con il cliente
Ma se per i consumatori l’AI promette semplicità, per i retailer il quadro è più complesso. Un agente conversazionale esterno rischia di diventare un nuovo intermediario, sottraendo traffico, dati e – soprattutto – controllo sulla relazione con il cliente.
Molti siti di e-commerce hanno mostrato preoccupazione all’idea che un agente di intelligenza artificiale si frapponga tra loro e i loro clienti. Amazon, il più grande centro commerciale online al mondo, che ricava circa un decimo del suo fatturato dalla pubblicità, vuole che gli acquirenti continuino a visitare il suo sito web, tanto da bloccare i crawler di OpenAI impedendo loro di raccogliere informazioni e ha fatto causa a Perplexity, un’altra azienda di intelligenza artificiale, sostenendo che il suo browser Comet si aggirava sul sito web di Amazon spacciandosi per un essere umano (cosa che Perplexity nega).
I chatbot proprietari dei retailer e le preferenze dei consumatori
Lo scorso mese di ottobre Walmart, storico rivale di Amazon, ha annunciato che i suoi prodotti sarebbero stati presto disponibili per l’acquisto diretto tramite ChatGPT. Tali offerte potrebbero aiutare i rivenditori a raggiungere clienti che altrimenti non avrebbero raggiunto. Gli analisti di Mizuho Financial Group, uno dei più grandi gruppi bancari e di servizi finanziari in Giappone, stimano che il 4% delle visite al sito web di Walmart provenga da referral, di questi ChatGPT, da solo, ne fornisce un terzo.
Walmart, con Sparky, Amazon che offre il suo assistente Rufus, che secondo i dati dell’azienda di Jeff Bezos è stato utilizzato da 250 milioni di clienti quest’anno, ma non solo, hanno sviluppato propri assistenti allo shopping.
Google integrerà la pubblicità nel suo chatbot Gemini il prossimo anno. Intanto, una ricerca di Accenture suggerisce che gli americani preferiscono i bot delle aziende e dei brand a quelli di terze parti come ChatGPT quando fanno acquisti.
I limiti dei modelli replicabili e l’identità del brand
Luca Pelati, CEO della digital agency Ventie30 chiarisce: “Rufus di Amazon è un modello difficilmente replicabile per altri e-commerce. Per la maggior parte dei brand la strada non è costruire un ‘mini-Amazon’, ma creare assistenti più piccoli, più verticali e soprattutto più coerenti con la propria idenitità”.
Personalizzazione vs accuratezza: i punti deboli degli agenti esterni
In una recente conference call sui risultati finanziari, Andy Jassy, capo di Amazon, ha criticato aspramente gli agenti di acquisto terzi: “Non c’è personalizzazione. Non c’è cronologia degli acquisti. Le stime di consegna sono spesso sbagliate. I prezzi sono spesso sbagliati”.
Per Julie Bornstein, fondatrice di Daydream, uno strumento di intelligenza artificiale per lo shopping di moda, i chatbot sono più utili nella ricerca di alcuni prodotti rispetto ad altri. Eccellono quando i prodotti hanno specifiche chiare e comparabili, si comportano discretamente con prodotti che richiedono una combinazione di specifiche e preferenze personali, come i cosmetici. Ma in ambiti profondamente personali, come la moda, la maggior parte fallisce.
L’importanza dei contenuti freschi nelle raccomandazioni AI
Nel frattempo, i marchi sono alla ricerca di altri modi per influenzare i chatbot affinché raccomandino i loro prodotti. Per Mandeep Bhatia di Tapestry, proprietaria di marchi di moda tra cui Coach e Kate Spade, i chatbot generalisti sembrano privilegiare i contenuti freschi.
Muck Rack, un’azienda di software per le pubbliche relazioni con sede a Miami, ha esaminato oltre 1 milione di link citati dai chatbot più popolari a luglio e ha scoperto che i siti web aziendali o i comunicati stampa apparivano solo nel 18% dei casi, rispetto al 25% dei siti web di notizie, la fonte più frequentemente citata.
Differenze strutturali tra chatbot generalisti e proprietari
Per chiarire davvero la posta in gioco, vale la pena mettere a fuoco in modo netto le differenze tra ChatGPT (e i chatbot generalisti) e i chatbot integrati degli e-commerce, andando oltre la superficie “sono entrambi conversazionali”. Dal punto di vista MarTech, le differenze non sono tecnologiche, ma strutturali.
La generative engine optimization come nuova frontiera
Secondo Pelati, “La differenza tra chatbot generalisti e gi assistenti AI dei brand è reale. I primi sono eccellenti nel supportare la fase di esplorazione. Sono diventati una sorta di nuovo motore di ricerca”. Pelati chiama in causa la GEO, la generative engine optimization: “Gli e-commerce non possono più limitarsi ad essere ottimizzati per Google. Devono iniziare ad essere comprensibili, citabili e utlizzabili dagli assistenti generalisti. Se un prodotto o un brand non esiste nel dialogo con l’AI, per molti utenti semplicemente non esiste”.
Fase esplorativa vs fase decisionale nello shopping
“Gli assistenti integrati negli e-commerce invece giocano un’altra partita – continua Pelati – sono meno universali. Ma molto più efficaci nel momento in cui l’utente è pronto a scegliere”.
I limiti dei chatbot generalisti nell’accesso ai dati proprietari
Nel dettagio, i chatbot generalisti, come ChatGPT, operano su una grande capacità di sintesi e linguaggio, ma non hanno accesso diretto ai dati proprietari dei retailer. Non conoscono:
- lo storico d’acquisto del singolo utente
- la disponibilità real-time dei prodotti
- le logiche di pricing dinamico
- i vincoli logistici e di consegna
Il risultato è un’esperienza efficace nella fase esplorativa, ma fragile in quella decisionale.
I vantaggi competitivi degli assistenti integrati
Gli assistenti integrati nelle piattaforme di vendita sono collegati a CRM, CDP, cataloghi, sistemi di magazzino e customer care. Operano su dati certi. Possono:
- suggerire prodotti realmente disponibili
- adattare l’offerta al profilo cliente
- gestire post-vendita e resi
Personalizzazione contestuale vs personalizzazione relazionale
La personalizzazione offerta da ChatGPT, ad esempio, è contestuale: si basa su ciò che l’utente dice in quella conversazione.
Quella dei chatbot e-commerce è relazionale: si costruisce nel tempo.
Per un retailer, questa distinzione è cruciale. La relazione di lungo periodo — riacquisti, fedeltà, lifetime value — non può essere sostenuta da un sistema che riparte ogni volta da zero.
Il controllo dell’esperienza e il rischio di disintermediazione
Il terzo asse è quello del controllo dell’esperienza e della disintermediazione.
Utilizzare un chatbot generalista significa accettare un intermediario che:
- decide cosa mostrare e cosa no
- definisce l’ordine delle raccomandazioni
- potenzialmente introduce logiche pubblicitarie
È il motivo per cui Amazon ha reagito bloccando i crawler di OpenAI e spingendo sul proprio assistente Rufus: perdere l’interfaccia significa perdere il controllo del funnel.
I chatbot integrati come asset strategico dei brand
I chatbot proprietari non sottraggono valore: lo consolidano. Restano dentro l’ecosistema del brand e rafforzano la relazione diretta con il cliente.
Pubblicità e trasparenza nelle raccomandazioni AI
Un tema ancora sottotraccia ma decisivo è quello della pubblicità.
I chatbot generalisti sono destinati a integrare forme di advertising e commissioni. Questo rischia di:
- ridurre la trasparenza delle raccomandazioni
- minare la fiducia dell’utente
- trasformare il consiglio in spazio sponsorizzato
I chatbot e-commerce, al contrario, non promettono neutralità. Hanno obiettivi chiari: aumentare conversione, ridurre resi, migliorare marginalità. Dal punto di vista del marketing, è un modello più coerente e misurabile.
La strategia ibrida dei grandi operatori
I grandi operatori non stanno scegliendo un modello al posto dell’altro. Stanno costruendo una strategia ibrida:
- apertura tattica ai chatbot generalisti per visibilità e acquisizione
- investimento strutturale nei chatbot proprietari per conversione e fidelizzazione
Dal punto di vista MarTech, la distinzione è netta: ChatGPT è un canale. Il chatbot e-commerce è un’infrastruttura.
Il futuro ibrido dello shopping conversazionale
“Non vedo un vincitore unico – spiega Pelati – il futuro più interessante è un e-commerce che si apre verso l’esterno, dialoga con gli assistenti generalisti grazie alla GEO, e allo stesso tempo rafforza l’esperienza interna con assistenti specializzati”.
Lo shopping del futuro sarà conversazionale. Ma non sarà neutrale né disintermediato.
La vera domanda non è quale AI sia più intelligente e performante, ma chi controlla i dati, l’interfaccia e la relazione con il cliente.
In questa partita, i chatbot generalisti stanno ridisegnando l’ingresso nel funnel, l’imbuto di acquisto.
I chatbot integrati degli e-commerce, che a mio avviso restano la scelta migliore, invece, continuano a presidiare il cuore del business e ridisegnare la customer experience e generare valore per le aziende e i loro brand.
