Ecommerce e retail
Al fianco di negozi online e retailer omnicanale
Blocchi statici «potrebbe piacerti anche» legati alle categorie. Zero personalizzazione 1:1, zero impatto sullo scontrino medio.
Picchi di campagna, Black Friday, saldi: i team di assistenza affogano. Lo SLA crolla, le conversioni precipitano, l'NPS muore.
Migliaia di codici con descrizioni piatte o specifiche vuote. Senza SEO, le vendite organiche sono zero.
Prezzi aggiornati ogni trimestre mentre concorrenti, costi e domanda cambiano ogni settimana. Margine perso su entrambi i fronti.
01
Raccomandazioni, banner della home, ordinamento dei listing ed email di remarketing adattati a ogni utente in base al comportamento individuale e a cluster di utenti simili.
Cosa cambia
Conversione in aumento del 5-18% e scontrino medio in crescita del 4-12% senza toccare la spesa per il traffico.
02
Un assistente che conosce in tempo reale magazzino, policy e stato degli ordini e risponde via web, WhatsApp o email. Risolve le richieste banali e chiude vendite, passando i casi complessi al team.
Cosa cambia
Ticket ripetitivi in calo del 50-70%. SLA immediato al 100%. Conversioni in aumento nelle sessioni avviate in chat.
03
Generazione di descrizioni ricche, tag strutturati, testi alternativi delle immagini, traduzioni e metadati SEO a partire da schede tecniche grezze o immagini. Mesi di lavoro manuale fatti in pochi giorni.
Cosa cambia
Il time-to-market passa da settimane a giorni. Il traffico organico cresce grazie a una SEO on-page migliore. I copywriter si concentrano sulle campagne.
04
Un modello che raccomanda aggiustamenti di prezzo per singolo codice in base a domanda, stock, dati disponibili sui concorrenti ed elasticità storica. Attiva promozioni solo dove generano davvero vendite incrementali.
Cosa cambia
Margine recuperato sui best seller sottoprezzati e maggiore rotazione dei prodotti lenti. Le promozioni smettono di erodere margine inutilmente.
05
Per i retailer con una supply chain: previsioni settimanali per codice e punto vendita, che alimentano direttamente gli ordini di acquisto e i trasferimenti tra negozi.
Cosa cambia
Scorte in eccesso in calo del 20-30%. Rotture di stock ridotte al minimo. Liquidità liberata dal magazzino.
2 settimane
Audit di funnel, UX e catalogo. Individuiamo i 2-3 casi d'uso con il ROI più difendibile per i tuoi volumi.
6-8 settimane
Il pacchetto con il ROI più rapido per i negozi di medie dimensioni: motore di raccomandazione in tempo reale + assistenza conversazionale collegata al CRM.
4-6 mesi
IA consolidata su tutto il ciclo: personalizzazione, assistenza, arricchimento, prezzi e previsioni.
Sì, con tutti. E anche con PrestaShop, BigCommerce e soluzioni headless. Ci basiamo su feed di catalogo, eventi di tracciamento e API della piattaforma. Di solito l'ostacolo è la qualità dei dati nei feed, non la piattaforma.
Una personalizzazione in tempo reale difendibile richiede almeno 30.000-50.000 sessioni al mese circa. Sotto questa soglia funziona meglio una personalizzazione basata su regole, e ti consigliamo di partire dall'arricchimento del catalogo o dall'assistenza conversazionale.
Con test A/B rigorosi di 4-8 settimane rispetto alla situazione di partenza, misurando i ricavi incrementali per sessione. Se l'incremento non giustifica chiaramente l'investimento, te lo diciamo e cambiamo strategia.
Diagnosi: 4.000 €-7.500 €. Pilota (personalizzazione + assistenza): 25.000 €-45.000 €. Piattaforma completa: 80.000 €-160.000 €. Sempre legato a un business case giustificato a 12-18 mesi.
Se sono basati su dati tecnici reali, assolutamente sì. Il riempitivo inventato da un LLM fa danni. Ancoriamo i testi rigorosamente ai fatti reali e richiediamo l'approvazione a lotti da parte del tuo team prima di pubblicare qualsiasi cosa.