I dati relativi al Q3 2023 dello Shopping Index di Salesforce mostrano una crescita costante, ma quasi piatta (+1%), del commercio digitale a livello globale, mentre in Italia l’azienda leader nel CRM ha riscontrato un aumento del 17% rispetto allo stesso periodo dell’anno precedente, confermando e superando il trend positivo del Q2 2023 (+8%).
Anche se i ritmi non sono più quelli del 2021, l’interesse dei consumatori per gli acquisti online non è scemato, come evidenzia un aumento del traffico del 3% a livello globale e del 7% in Italia, fondendosi sempre più in una continuità omnicanale. In parallelo, cresce l’importanza dell’intelligenza artificiale per l’ecommerce.
Secondo i dati raccolti da Salesforce all’inizio di quest’anno, si stima che l’AI influenzerà gli acquisti online globali per un valore stimato di 194 miliardi di dollari durante le festività natalizie.
Oltre il 17% dei consumatori ha già utilizzato tecnologie di IA generativa per cercare e trovare ispirazione per gli acquisti, mentre il 10% prevede di utilizzarle per compilare la propria lista regali.
Per Maurizio Capobianco, Area Vice President di Salesforce, questi dati si proiettano su una tendenza per cui “brand e retailer continueranno ad adottare sia l’IA predittiva che quella generativa, e il trend sarà ancora più evidente durante gli acquisti natalizi. Alle soglie della stagione più impegnativa per lo shopping online, i nostri dati mostrano che i consumatori non hanno ancora fretta di spuntare gli articoli dalle loro liste degli acquisti. Si stanno mantenendo cauti, esattamente come nel trimestre precedente, aspettando pazientemente un calo dei prezzi”.
Quanto agli esempi di IA applicata all’ecommerce, secondo Capobianco ce ne sono molti anche in Italia. “Il nostro cliente Carrefour Italia, per esempio, ha implementato soluzioni basate sull’IA per migliorare l’esperienza di acquisto online e offrire un servizio più personalizzato ai clienti”, utilizzando una tecnologia di Salesforce che permette di analizzare i dati dei clienti in tempo reale per comprendere i loro comportamenti di acquisto, le preferenze e le esigenze individuali, e ottimizzare le raccomandazioni di acquisto, suggerendo articoli basati sugli acquisti precedenti.
