Un framework pratico per implementare l’IA nell’e-commerce dal CMO di Quality Unit. Scopri da dove iniziare, le sfide comuni, le strategie di preparazione dei contenuti e le tempistiche realistiche di implementazione basate sull’esperienza reale.
“La verità è che tutti parlano di IA, molti l’hanno provata, ma solo poche aziende di e-commerce la usano in modo sistematico e di successo. Sapere dove e come iniziare con l’IA è diventato essenziale per la crescita continua del business, specialmente perché il comportamento d’acquisto sta cambiando rapidamente.” - Michal Lichner
Durante una recente conferenza Mastermind Pezinok, Michal Lichner, CMO e Business Development Lead di Quality Unit (la società dietro FlowHunt), ha presentato una roadmap per le aziende di e-commerce che si orientano nell’adozione dell’IA.
Attingendo ai due decenni di esperienza di Quality Unit al servizio di 150 milioni di utenti finali a livello globale attraverso la loro suite di prodotti SaaS, non si è limitato a delineare il “perché” dell’implementazione dell’IA di cui si discute abitualmente, ma ha portato consigli chiari e testati sul “dove” e “come” su cui così tante aziende si bloccano. Ecco il suo framework.
Prima di immergersi nell’implementazione, è necessario capire perché l’IA richiede attenzione ora. Le statistiche dipingono un quadro chiaro di un mercato in transizione. Google continua a dominare circa il 90% delle query dei motori di ricerca tradizionali a livello globale, ma la ricerca potenziata dall’IA sta cambiando il modo in cui gli utenti interagiscono con tale dominanza. Le AI Overviews ora appaiono in circa il 18% dei risultati di ricerca di Google , rappresentando un approccio ibrido in cui le risposte IA integrano i link tradizionali.
Ma quando gli utenti si rivolgono alle AI overviews, i clic sui siti web esterni diminuiscono fino al 75% . Le persone ricevono sempre più spesso risposte direttamente all’interno delle interfacce IA, senza mai visitare le fonti originali. Mentre la crescita del traffico di ricerca IA mostra aumenti esplosivi mese su mese in alcuni report, incluse affermazioni di crescita del 721%, dobbiamo tenere presente che le statistiche sono ancora limitate.
Detto questo, le intuizioni del 2025 mostrano che, mentre la ricerca basata sull’IA è ancora lontana dal raggiungere la ricerca standard, sta crescendo in modo esponenzialmente più veloce. Ma questo cambiamento non riguarda ancora il volume delle query. Riguarda il calo dei tassi di clic e il passaggio verso query conversazionali a coda lunga che chiedono di “spiegare, confrontare, decidere”.
Il comportamento dei clienti sta evolvendo. Grazie alla ricerca e alle fonti in tempo reale, gli utenti ora accettano volentieri raccomandazioni e riassunti IA senza bisogno di ricerche aggiuntive. Stanno anche abbracciando sempre più interfacce di ricerca basate su chat rispetto ai motori di ricerca. L’adozione varia per mercato, con Stati Uniti e Cina che mostrano tassi di adozione del 20-45%, mentre l’UE rimane indietro al 10% circa a causa di considerazioni normative.
La necessità aziendale diventa chiara: adattarsi a come i clienti cercano e acquistano, o rischiare di diventare invisibili.
Piuttosto che tentare di implementare l’IA ovunque contemporaneamente, seleziona un’area di focus primaria. Michal ha delineato tre domini principali in cui le aziende di e-commerce possono implementare l’IA in modo efficace:
Aumentare le Vendite. Questo percorso si concentra sul migliorare l’efficacia di upsell e cross-sell, aumentare la dimensione del carrello attraverso migliori raccomandazioni di prodotti e aiutare i clienti a prendere decisioni di acquisto ottimali. I sistemi IA possono analizzare i modelli di comportamento dei clienti e suggerire prodotti complementari in modo molto più accurato rispetto ai sistemi tradizionali basati su regole.
Migliorare l’Assistenza Clienti. L’angolo del supporto affronta orari di servizio estesi, potenzialmente abilitando la disponibilità 24/7, aumentando anche i tempi di risposta e la qualità delle risposte. L’IA non sperimenta fatica o stress emotivo, mantenendo una qualità di risposta costante anche durante periodi di alto volume.
Creare Nuovi Contenuti Web. La creazione di contenuti rappresenta una strategia di crescita a medio-lungo termine, producendo testo ottimizzato per la ricerca organica e le citazioni IA, creando al contempo pagine più ricche e diversificate piene di consigli, suggerimenti e idee che servono sia i motori di ricerca tradizionali che i sistemi IA.
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Michal non ha esitato a nominare gli ostacoli che possono trasformare un piano di implementazione di due giorni in un progetto di tre mesi senza un punto finale chiaro. Si è concentrato principalmente sulle sfide per i dipartimenti vendite e assistenza clienti.
Sul fronte delle vendite, le aziende scoprono frequentemente che la loro infrastruttura semplicemente non è pronta:
“Anche quando lanciato, le aspettative diventano il nemico. Le aziende si aspettano raccomandazioni perfette dal primo giorno, confrontando la loro IA con professionisti delle vendite con decenni di esperienza piuttosto che con personale junior in formazione. Richiedono un’accuratezza del 100% su domande che nessuno ha effettivamente ancora posto”, aggiunge Michal.
L’assistenza clienti affronta sfide parallele. La conoscenza esiste ma non è pronta per l’IA. Altre sfide comuni del servizio clienti sono:
Anche qui persiste il problema delle aspettative. Le aziende anticipano una riduzione immediata dei ticket, dimenticando che l’IA deve prima imparare dalle domande reali dei clienti. Confrontano le prestazioni dell’IA con i loro migliori agenti senior piuttosto che con le prestazioni medie del team.
Michal Lichner suddivide il suo framework di implementazione IA in tre fasi: analisi, preparazione e implementazione.
Inizia monitorando come le piattaforme IA attualmente fanno riferimento al tuo brand. Strumenti come AmICited.com consentono alle aziende di tracciare prompt specifici e scoprire quando i sistemi IA menzionano il loro brand e prodotti. Questo rivela lacune nella visibilità IA e identifica opportunità di miglioramento. Capire dove appari, dove appaiono i tuoi concorrenti e dove nessuno di voi appare espone il panorama competitivo nella scoperta mediata dall’IA.
Continua assicurandoti di avere tutti i materiali affinché l’IA possa imparare ed essere il più efficace possibile.
Per le vendite, dovresti creare contenuti strutturati seguendo gli standard di mercato:
Le preparazioni per l’assistenza clienti richiedono strutture diverse:
Regole di escalation Definire regole di escalation chiare è fondamentale per entrambe le implementazioni:
L’integrazione tecnica arriva dopo la preparazione dei contenuti, non prima. Michal avverte fortemente di non fidarsi degli sviluppatori che affermano “la versione 1 sarà ovviamente terribile”. I test interni dovrebbero convalidare la funzionalità di base prima di qualsiasi lancio esterno. L’implementazione esterna richiede aspettative misurate, non decisioni emotive.
Questa filosofia di implementazione enfatizza l’inizio con le attività IA più semplici per prime. In questo modo, si costruisce fiducia, si comprende il valore e si crea slancio. Come sottoprodotto, i contenuti pronti per l’IA spesso migliorano anche le prestazioni PPC e SEO tradizionali.
Una volta che sei live, è tempo per l’ottimizzazione continua. Questo non è un fallimento della pianificazione ma una caratteristica intrinseca dei sistemi IA che imparano dalle interazioni del mondo reale. Traccia le metriche di coinvolgimento, monitora l’impatto sulle conversioni e sui lead, identifica le domande con cui l’IA ha difficoltà e mantieni piani di miglioramento piuttosto che affrettarti a disabilitare i sistemi al primo segno di imperfezione.
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Michal ha fornito checklist dettagliate sia per le implementazioni di vendite che di assistenza clienti. Queste non sono obiettivi aspirazionali ma valutazioni pratiche di prontezza.
Per i bot di vendita:
Soprattutto, le aspettative devono essere realistiche. Rinuncia a pretendere la perfezione fin dall’inizio e accetta semplicemente che l’IA migliori attraverso l’iterazione. Confronta le prestazioni con il personale junior in formazione, non con i migliori performer con anni di esperienza. Sviluppa piani di apprendimento specifici piuttosto che vaghe speranze e idee.
La prontezza dell’assistenza clienti appare un po’ diversa:
Non dimenticare di assicurarti che i tuoi team di supporto lavorino in modo proattivo per migliorare le risposte IA piuttosto che trattare il sistema come un esperimento statico.
La roadmap strategica di Michal fornisce le fondamenta per l’implementazione dell’IA nell’e-commerce, affrontando le domande critiche su dove iniziare e come prepararsi. Se sei interessato ai prossimi passi, consulta i nostri altri articoli della serie:
L’automazione del supporto di Jozef Štofira dimostra come questi principi si traducano in realtà operativa—le funzioni IA specifiche che gestiscono le interazioni con i clienti una volta che hai preparato le basi delineate da Lichner.
L’approfondimento tecnico di Viktor Zeman fornisce il livello infrastrutturale che rende i tuoi contenuti pronti per l’IA individuabili attraverso sia la ricerca tradizionale che le citazioni IA, assicurando che i clienti possano trovarti in primo luogo.
Insieme, queste tre prospettive formano un quadro completo: pianificazione strategica, esecuzione operativa e infrastruttura tecnica per l’e-commerce in un ambiente di commercio mediato dall’IA.
Ciò che distingue questo approccio dall’evangelismo IA classico è l’enfasi su aspettative realistiche e progressi incrementali. Michal ha ripetutamente messo in guardia contro il perfezionismo che paralizza l’implementazione. Un sistema IA che gestisce il 70% delle richieste fin dall’inizio mentre apprende continuamente a migliorare rappresenta un successo, non un fallimento. Pensa all’IA come a un nuovo dipendente che ha bisogno prima di formazione e di ampio tempo per dimostrare il proprio valore. Confrontare l’IA con i tuoi migliori dipendenti garantisce delusione. Confrontarla con dipendenti adeguati fornendo opportunità di miglioramento strutturate crea progressi sostenibili.
L’adozione dell’IA nell’e-commerce non è più opzionale. La domanda non è se implementare l’IA ma come farlo efficacemente senza far deragliare le operazioni o cadere preda di decisioni emotive e perfezionismo prematuro. Ricorda che l’implementazione dell’IA è un percorso di miglioramento continuo. Le aziende che abbracciano questa filosofia seguendo framework di implementazione strutturati si posizionano per prosperare mentre la ricerca e il commercio fluiscono sempre più attraverso intermediari IA.
La complessità dell’integrazione è reale ma gestibile. Quando le API non esistono, gli approcci di fallback funzionano. L’inserimento manuale dei dati, i file CSV e il web scraping forniscono soluzioni provvisorie mentre si sviluppano integrazioni appropriate. L’architettura tecnica perfetta può aspettare. L’assistenza IA utile non può aspettare.
Le aziende di e-commerce possono concentrare l'implementazione dell'IA su tre aree chiave: aumentare le vendite attraverso migliori upsell, cross-sell e raccomandazioni di prodotti; migliorare l'assistenza clienti con disponibilità 24/7 e risposte più rapide e di qualità superiore; e creare nuovi contenuti web ottimizzati sia per i motori di ricerca tradizionali che per le citazioni IA.
Quello che sembra un'implementazione di due giorni diventa spesso un progetto di tre mesi a causa di sfide infrastrutturali: sistemi CMS privi di API, sistemi web legacy non progettati per l'integrazione IA, feed di dati sui prodotti insufficienti, conoscenze storiche sparse su più sistemi e la necessità di sviluppare server Model Context Protocol personalizzati. Inoltre, le aziende spesso stabiliscono aspettative irrealistiche per una perfezione immediata.
Le aziende dovrebbero creare contenuti strutturati seguendo gli standard di mercato: descrizioni di prodotti con titoli orientati ai benefici, dichiarazioni dei problemi dei clienti, casi d'uso e segnali di fiducia; FAQ organizzate per fase del percorso del cliente; regole di escalation chiare che definiscono quando l'IA risponde in modo indipendente rispetto al trasferimento a esseri umani; e knowledge base complete con risposte e soluzioni storiche organizzate logicamente.
Piuttosto che aspettarsi un'accuratezza del 100% dal primo giorno, le aziende dovrebbero confrontare le prestazioni dell'IA con i dipendenti junior, non con i migliori performer. Un sistema IA che gestisce il 70% delle richieste mentre apprende continuamente rappresenta un successo. L'IA migliora attraverso l'iterazione con domande reali dei clienti, e l'implementazione dovrebbe iniziare con le attività più semplici per costruire fiducia e dimostrare valore prima di espandersi a scenari più complessi.
Maria è una copywriter presso FlowHunt. Appassionata di lingue e attiva nelle comunità letterarie, è pienamente consapevole che l’IA sta trasformando il nostro modo di scrivere. Invece di opporsi a questo cambiamento, cerca di contribuire a definire il perfetto equilibrio tra i flussi di lavoro AI e l’insostituibile valore della creatività umana.
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