Eli Finkelshteyn di Constructor sui 5 principali trend futuri dell’ecommerce

Ho sempre avuto un forte interesse per la data science e l’ingegneria e, crescendo, ho imparato da solo a costruire e riparare computer e poi, col tempo, a programmare. Ho lavorato da Walgreens alle scuole superiori e, durante le pause, leggevo—poco alla volta—un grosso libro sull’ingegneria informatica. Ovviamente, tutte quelle conoscenze ora sono obsolete. Tuttavia, all’epoca accesero il mio interesse nel campo, mi aiutarono a iniziare e mi portarono a sviluppare una passione per la data science e per la soluzione di problemi che richiedono un forte uso della statistica.  

Ero anche molto interessato alle lingue—una passione che conservo ancora oggi. Da piccolo parlavo russo a casa e inglese a scuola, studiando un po’ di ebraico e aramaico al di fuori. Poi, alle superiori e all’università, mi sono appassionato in particolare alle lingue antiche. È affascinante leggere testi scritti da persone migliaia di anni fa. Quelle persone erano molto diverse da te e da me, ma l’idea di poterli ancora capire—e di trovare ancora divertenti le battute che facevano—mi sembrava davvero incredibile. Più tardi, ho imparato un po’ di spagnolo, croato e vietnamita, interessandomi ai suoni e alla struttura delle diverse lingue.

Entrambi questi interessi—data science e lingue—sono legati a ciò che faccio oggi. Per progettare ottime esperienze di scoperta di prodotti, bisogna capire persone molto diverse da sé: il loro modo di parlare, i loro gusti, bisogni e intenzioni. E bisogna capirli su un livello enorme e ampio che richiede un forte ricorso alla statistica, perché stiamo parlando di miliardi di query a settimana. Secondo me, più riusciamo a fare questo, migliore sarà l’esperienza che possiamo creare per i nostri clienti e i loro clienti. 

Cosa ti ha portato su questo specifico percorso professionale?

Non ho sempre saputo che avrei aiutato i brand a connettere gli acquirenti ai prodotti che amano. Però il settore è perfetto per me; mi piace molto lavorare in questo ambito.

Quanto al modo in cui ci sono arrivato—ho preso il master in linguistica computazionale e ho fatto la tesi sull’analisi del sentiment degli oratori nelle lingue antiche. Poi cercavo qualcosa che riunisse tutti i miei interessi. Ovvero, mi piaceva molto la parte di machine learning della data science, e gran parte del mio interesse per le lingue era legato alla psicologia di come le parole possano influenzare le persone. Così, affrontare i temi legati alla ricerca di prodotti e all’intenzione degli utenti aveva senso.

Comunque, ci sono voluti un po’ di tentativi prima di trovare la strada giusta. Sono stato per poco tempo data engineer a Tumblr (quando era ancora una startup), lavorando su un sistema di rilevamento di spam e phishing, e mi sono accorto che non faceva per me. Poi è successa una cosa fortunata: una società di stock photography mi ha contattato. Cercavano aiuto per la parte di ricerca—una cosa a cui non avevo mai dato peso, pensando che Google avesse già risolto tutti i problemi di ricerca nei vari settori.

Ma ho capito rapidamente che per aiutare gli acquirenti a trovare ciò che cercano, le aziende ecommerce avevano un problema diverso che Google non risolveva, e che tutti costruivano soluzioni proprie sopra motori di ricerca pensati solo per il match tra parole chiave (gli stessi motori su cui la maggior parte delle aziende si basa ancora oggi). 

Così, ho accettato un lavoro come search engineer da Shutterstock, ai suoi inizi, lavorando sul motore di ricerca e sugli algoritmi. Ho visto come anche modifiche molto piccole che abbiamo implementato potevano influire sugli utili. Ad esempio, quando ho contribuito a creare un sistema per confrontare il suono delle parole—per gestire e correggere automaticamente gli errori di ortografia nella ricerca e nell’autosuggest—ciò ha fatto aumentare il tasso di conversione del 9,8% quando Shutterstock l’ha testato con A/B testing. 

Sapere di poter avere un impatto di questo tipo sull’azienda facendo un lavoro che mi appassionava davvero mi ha fatto nascere una passione che dura da tutta la vita per la scoperta di prodotti e la ricerca. Da quel momento, ho capito che il campo della scoperta prodotti ecommerce e della ricerca era qualcosa su cui avrei potuto fondare la mia carriera. In seguito, ho avviato un’azienda, Constructor, per aiutare i retailer ad affrontare con successo queste sfide.

Puoi condividere la storia più entusiasmante che ti è successa da quando lavori nella tua azienda?

Il momento più emozionante per me, in Constructor, è stato quando siamo andati online con il nostro primo cliente enterprise: Jet.com, un marketplace online che Walmart ha acquisito e poi chiuso. 

È stato un traguardo enorme per la nostra azienda. Avevamo solo quattro dipendenti all’epoca; lavoravo per lo più nei café e in uno spazio di coworking gratuito di AWS vicino a casa mia. E non avevamo ancora la nostra piattaforma completa per la ricerca di prodotti: solo la funzionalità di autosuggest di Constructor.

Quindi, avere una grande azienda pronta a darci fiducia era sia emozionante che gratificante. Jet.com stava competendo direttamente con Amazon e aveva enormi volumi di traffico—migliaia di query al secondo—che noi gestivamo. Quando hanno accettato di fare un test A/B con noi, e siamo riusciti a dimostrare che la nostra funzione di autosuggest aveva un impatto positivo sul loro business, è stato come vincere il Super Bowl, una sensazione che avrei voluto replicare quante più volte possibile. 

Anche nel mezzo di tutto questo entusiasmo, sapevamo di dover completare la costruzione della nostra piattaforma completa per la scoperta e la ricerca di prodotti. Ce l’abbiamo fatta un paio d’anni dopo—e quando i primi clienti come Sephora e Bonobos hanno firmato, è stato un altro momento fondamentale. Anche loro, tramite test A/B, hanno visto che l’aumento di ricavi dalla nostra piattaforma superava di gran lunga quanto ci stavano pagando, hanno sposato la nostra visione, e sono ancora nostri clienti oggi. Sapevamo di essere pronti per il "grande pubblico", e il business è decollato.

Oggi, aziende ecommerce in tutto il mondo utilizzano Constructor per offrire agli acquirenti esperienze altamente personalizzate su vari canali. Quindi, ad esempio, quando qualcuno cerca “camicie” su un sito retail, non vedrà solo una qualunque camicia (o pagine e pagine di camicie che non gli interessano), ma vedrà invece quelle che corrispondono alle sue preferenze: marca preferita, colori, fascia di prezzo, e così via. Oppure, se qualcuno su un sito di generi alimentari cerca il latte e tende a comprare biologico, mostreremo prima il latte biologico.

Non personalizziamo per la personalizzazione in sé, quindi non è sempre ovvio dove questo avvenga, ma i test A/B parlano chiaro. I rivenditori possono inoltre ottimizzare i risultati della nostra piattaforma e le raccomandazioni in base ai loro KPI, inclusi conversioni, profitto lordo, e così via. 

Per offrire questa scoperta di prodotto e personalizzazione ad alto impatto, la nostra AI basata su clickstream tiene conto della storia e dei comportamenti di ogni acquirente tra i canali digitali del rivenditore (ad esempio, su cosa ha cliccato la persona? dove ha trascorso più tempo attivo visualizzando? cosa ha aggiunto al carrello? cosa ha acquistato? ecc.).

Applichiamo anche le informazioni derivanti dai “Quizzes” che i rivenditori propongono ai loro clienti e integriamo dati provenienti da altri stream informativi dei rivenditori, come quello dei programmi fedeltà, per ottenere una visione a tutto tondo e realmente attivabile di ogni cliente e delle sue intenzioni. La nostra piattaforma affina continuamente i risultati e le esperienze centinaia di milioni di volte al giorno in base alle query di ricerca e alle interazioni dei clienti con i risultati e i suggerimenti che vedono.

Quali sono alcuni dei progetti più interessanti o stimolanti su cui stai lavorando ora? In che modo pensi possano aiutare le persone? 

Ci sono diversi progetti in Constructor che mi entusiasmano molto in questo momento, alcuni dal lato dell’utente finale e altri dal lato della gestione del catalogo.

Spesso, gli acquirenti hanno bisogni di scoperta di prodotti che non vengono soddisfatti dalle tradizionali tecnologie di ricerca e navigazione. Per trovare ciò che cercano, dovrebbero poter interagire più approfonditamente—facendo più che inserire frasi e parole chiave in un motore di ricerca—ma vengono limitati dalle tecnologie disponibili.

Uno dei nostri prodotti più recenti, Quizzes, affronta proprio questa esigenza. Permette ai rivenditori di sottoporre una serie di domande brevi ai loro clienti online, proprio come farebbe un commesso in negozio. Il rivenditore può così proporre immediatamente e in modo dinamico consigli e guide personalizzati, basati sulle risposte individuali. Quindi, ad esempio, magari un cliente sta cercando dei giocattoli per il nipote ma non ha idea di cosa acquistare. Dopo aver risposto a un paio di domande su età, hobby, interessi, franchise preferiti del nipote, e così via, l’utente riceverà raccomandazioni altamente personalizzate e uniche per acquistare con sicurezza.

Per quanto riguarda altri progetti e idee: applicare ChatGPT e le tecnologie sottostanti (large language models—LLM—e transformers) alla scoperta dei prodotti ecommerce è qualcosa che entusiasma moltissimo noi e i nostri partner retail. Nel contesto aziendale attuale, niente è più trasformativo e discusso di ChatGPT. Ma invece di buttarsi sul carro di ChatGPT solo perché è "di moda", pensiamo sia importante usare i nuovi orizzonti dell’IA in un modo realmente utile sia per i venditori che per gli acquirenti. 

Per questo motivo, sono particolarmente entusiasta del potenziale di ChatGPT di apportare cambiamenti di valore nella ricerca online. Il modo sintetico con cui le persone oggi interagiscono con i motori di ricerca ecommerce funziona in alcuni casi—ma non è sempre il metodo migliore per cercare. A volte l’utente ha una domanda più complessa o una richiesta articolata, come: "Qual è un buon dessert che posso preparare per qualcuno che ama fragole e mirtilli ed è celiaco?" Oppure "Parteciperò a un matrimonio in giardino in California a maggio. Cosa dovrei indossare?"

ChatGPT è in grado di comprendere e rispondere a domande come queste. Tuttavia, presenta delle limitazioni: non conosce tutti gli articoli presenti nel catalogo prodotti di un rivenditore e non conosce nemmeno le preferenze e la storia di ogni singolo cliente con il brand. Per questo motivo, vediamo una grande opportunità nell’integrare e potenziare ChatGPT con la piattaforma di product discovery e la tecnologia di personalizzazione di Constructor—così che le risposte fornite agli acquirenti non siano solo sensate, ma anche altamente personalizzate e in linea con i KPI dei rivenditori. Abbiamo già pronto in questo ambito un prodotto beta che diversi nostri clienti del settore retail stanno integrando e testando. Qui sotto puoi vedere un video con esempi sul suo utilizzo.

Constructor ChatGPT shopping assistant experiment

E, come accennavo, anche sul fronte del merchandising ecommerce, stiamo sviluppando tante soluzioni utili e interessanti—fornendo ai merchandiser strumenti che li liberano dalle attività ripetitive, permettendo loro di dedicarsi ad azioni più strategiche. Molti dei merchandiser che usano la nostra piattaforma, in passato, passavano molto tempo su compiti manuali e ripetitivi: ricercare e specificare sinonimi per i termini di ricerca, correggere risultati errati, creare correzioni per refusi, implementare manualmente i redirect delle pagine, e così via. 

L’IA di Constructor automatizza molti di questi compiti, così che i merchandiser possono concentrare i loro sforzi altrove. Abbiamo sentito da clienti come Birkenstock che, grazie a Constructor, sono riusciti a ridurre i lavori manuali del 20%. Ora i merchandiser hanno maggiore flessibilità per sperimentare nuove campagne e idee.

Possono inoltre utilizzare la nostra piattaforma per ricevere feedback: “Come influenzerà questa modifica i tassi di conversione?” “Quali compromessi comporta l’implementazione di queste tipologie di campagne?” Queste funzionalità in realtà prima non esistevano per i merchandiser. Tuttavia, a mio avviso, sono fondamentali per il futuro dell’ecommerce e per garantire che le aziende creino esperienze piacevoli per i loro clienti, senza trascurare la redditività.

Quali sono i tre tratti di te stesso che credi abbiano alimentato il tuo successo?

Onestamente, credo di avere ancora molto da imparare, e molto di ciò che mi ha portato dove sono ora è fortuna. Vorrei potermi prendere il merito, ma penso che la componente di fortuna sia vera per la maggior parte dei leader aziendali. Lavoriamo sicuramente moltissimo, ma c’è anche quell’elemento essenziale e intangibile di essere al posto giusto al momento giusto e di incontrare le persone giuste, fondamentale per dare davvero il via al proprio business.

Nel mio caso, sono stato incredibilmente fortunato a incontrare Dan McCormick quando lavoravo in Shutterstock. All’epoca era il CTO e il capo del mio capo. Dan si è preso un rischio enorme nel lanciare una startup con me; insieme abbiamo co-fondato Constructor.

Sono stato anche molto fortunato a incontrare persone incredibilmente gentili e visionarie che hanno avuto fiducia in me ai primi tempi di Constructor. All’epoca clienti come Sephora e Bonobos scelsero di lavorare con noi, quando eravamo solo una startup nelle prime fasi, e siamo stati davvero grati per questo. Non erano certo obbligati, e i responsabili di quelle aziende probabilmente rischiarono il proprio posto dandoci fiducia. Quelle persone sanno chi sono e avranno sempre un posto speciale nel mio cuore. Senza di loro, la nostra azienda non esisterebbe.

L’umiltà è un altro tratto che considero importante. Ci saranno sempre cose che non sai, ed è importante saperlo accettare. Va bene dire: “Non so la risposta, ma troverò chi può aiutarmi. Mi informerò molto e farò ricerca.” È così che impari e migliori.

Infine, una curiosità innata spesso è un vantaggio. Trovo molti ambiti differenti interessanti, e credo che questo mi abbia aiutato nel lavoro. Quando abbiamo dovuto approfondire qualcosa per l’azienda che non conoscevo, è stata una scusa per me per imparare qualcosa di nuovo, e questa cosa mi ha sempre entusiasmato.

Qual era la visione originale per la tua azienda ecommerce? Quali problemi volevi risolvere per i tuoi clienti?

Come accennavo in precedenza, la mia prima esperienza con la product discovery è stata da search engineer in Shutterstock. Mi piaceva molto il lavoro, ma allo stesso tempo mi chiedevo: aveva davvero importanza? Mi stavo dedicando a un “progetto scientifico” o a qualcosa che facesse la differenza? 

Ho visto, grazie ai test A/B, che i nostri sforzi facevano davvero la differenza, migliorando sia l’esperienza dei clienti che i risultati aziendali. Così, ho voluto portare questo tipo di cambiamento su una scala più ampia per molte più aziende ecommerce—aiutandole a trasformare meglio i risultati di ricerca in fatturato.

E volevo farlo con una tecnologia di ricerca creata su misura per l’ecommerce. La tecnologia open-source per search e product discovery che usavamo in Shutterstock (e che usavano anche molte altre aziende ecommerce all’epoca) era limitata: non era specifica per l’ecommerce e non era orientata all’ottimizzazione delle conversioni. 

Così, quando Dan e io abbiamo fondato Constructor, volevamo costruire una piattaforma per la ricerca e la product discovery in ambito ecommerce da zero. Volevamo farlo bene—in pratica, creare il sistema dei nostri sogni, quello che sapevamo non saremmo mai riusciti a sviluppare presso una singola azienda ecommerce a causa del rischio, del tempo e della quantità di capitale richiesti. Abbiamo pensato che, se fossimo riusciti a costruirlo nel modo giusto e a produrre i risultati sperati, nessuna azienda ecommerce avrebbe più avuto bisogno di sviluppare questa soluzione da sola.

Inoltre, costruire una piattaforma di scoperta dei prodotti di successo internamente non è facile né fattibile per la maggior parte delle aziende. I loro team interni spesso hanno risorse limitate, il che influenza molte decisioni. In Shutterstock, quando intraprendevamo progetti di ricerca e scoperta, eravamo estremamente orgogliosi dei nostri risultati — ma quando ci confrontavamo con Amazon, che dispone di molte più risorse, era come se noi avessimo inventato l'aritmetica mentre loro già facevano calcoli complessi.

Con Constructor, quindi, volevamo anche democratizzare la ricerca e la scoperta di prodotti e "livellare il campo di gioco" — perché più concorrenza e migliori esperienze per i clienti sono un bene sia per i rivenditori sia per gli acquirenti.

Come vede evolvere l’industria dell’ecommerce nei prossimi anni?

Il modo in cui le persone cercano prodotti online — basandosi su parole chiave, senza poter usare frasi complete per spiegare le proprie necessità, sperando nel meglio — e il modo in cui li scoprono non sono cambiati molto in oltre 30 anni. Ma poiché i consumatori continuano ad aspettarsi esperienze digitali superiori — e mentre l’automazione, i transformers (la tecnologia su cui si basa ChatGPT e che abbiamo iniziato a usare anche in Constructor negli ultimi anni) e altre tecnologie di intelligenza artificiale prendono sempre più piede — assisteremo a cambiamenti rapidi e trasformativi in tutto l’ecommerce (senza gioco di parole). 

I rivenditori avranno modi più flessibili ed efficaci per mostrare il proprio inventario online, e gli acquirenti disporranno di nuove modalità per trovare i prodotti giusti e interagire con la ricerca. Inoltre, le operazioni ecommerce dei rivenditori si intrecceranno sempre di più con quelle in negozio, diventando più interdipendenti, così che la separazione tradizionale tra fisico e digitale sarà molto più sfumata. 

Non tutti i cambiamenti saranno positivi. Come abbiamo visto di recente con nuove tecnologie di tendenza come ChatGPT, spesso c’è una corsa a fare qualcosa per sfruttare il clamore del momento. Ma creare qualcosa basato sull’IA solo per il gusto di usarla è un errore. Le aziende di ecommerce devono chiedersi: che problema o punto dolente stiamo cercando di risolvere? Come possiamo usare ChatGPT, altre IA, o anche tecnologie non basate su IA per offrire un approccio migliore? Quando riesci a mescolare ciò che è nuovo e sorprendente con ciò che è realmente utile — offrendo qualcosa che gli acquirenti useranno ripetutamente e che genera valore per l’azienda — ti prepari al successo.

Come si bilancia la necessità di innovazione e sperimentazione con il mantenimento di un’infrastruttura ecommerce stabile e affidabile?

È davvero una domanda importante, che richiede un approccio ben ponderato ed equilibrato. Devi sapere dove è possibile sperimentare e dove invece è meglio non rischiare nulla.

Per esempio, per quanto riguarda i nostri servizi core in Constructor, non rilasceremmo mai qualcosa che non sia stato testato a fondo. Qualsiasi aggiornamento o miglioramento passa da una batteria di test unitari e di stabilità: eseguiamo giorni di traffico reale pregresso sul nuovo codice per assicurarci che regga. Richiediamo inoltre che più persone esaminino a fondo qualsiasi nuovo codice prima della produzione. In breve, siamo molto attenti, ed è per questo che non abbiamo mai downtime e il sistema core non è mai andato offline nella storia dell’azienda.

Per quanto riguarda l’innovazione, spesso collaboriamo con clienti che vogliono essere all’avanguardia e incorporare le tecnologie più nuove e di tendenza. Cerchiamo quindi di sviluppare idee e soluzioni utili e innovative, e siamo trasparenti su ciò che rappresenta ancora un esperimento.

Altri nostri clienti adottano invece un approccio più cauto. Anziché essere i primi a provare qualcosa di nuovo, attendono che più aziende ecommerce che collaborano con noi abbiano implementato la soluzione e visto risultati di crescita misurabili, e solo allora chiedono di provarla. Entrambi gli approcci hanno valore e sottolineano i diversi modi in cui le aziende ecommerce gestiscono il proprio business.

Quali sono, secondo lei, le cinque tendenze emergenti che avranno il maggiore impatto sul futuro dello shopping online?

5 Ecommerce Trends Shaping the Future of Online Shopping from Constructor CEO, Eli Finkelshteyn

1. Forme totalmente nuove di scoperta dei prodotti. Onestamente, questa è la cosa che mi entusiasma di più. E non è solo un’utopia. Il modo in cui le persone scoprono prodotti quando fanno shopping online è destinato a espandersi e cambiare. I consumatori non saranno più limitati a cercare, navigare e visualizzare raccomandazioni. Emergeranno forme di scoperta dei prodotti nell'ecommerce completamente nuove, che non esistono ancora.

Stiamo iniziando a vedere come potrebbe essere questo futuro grazie a tecnologie come ChatGPT. Quando oggi si cerca un prodotto, bisogna farlo in termini che i motori di ricerca possano capire: con parole chiave essenziali, parlando quasi come un uomo delle caverne. A volte, per trovare quel che si cerca basta così.

Ma quando si ha bisogno di fare una ricerca più lunga, articolata o aperta — come “Quali ingredienti servono per una lemon meringue pie?” o “Vivo in Florida, sto iniziando a correre e voglio abbigliamento da running pratico ma elegante” — ChatGPT può aiutare. Addestrando i transformers (la "T" di ChatGPT) sui dati dell’ecommerce — e integrando la personalizzazione tecnologica — si apre la possibilità di creare esperienze di scoperta dei prodotti davvero innovative e utili.

Ma siamo ancora solo all’inizio di ciò che è possibile. Le aziende ecommerce riconoscono che le funzionalità di ricerca e navigazione sono utili ma non perfette: per questo il futuro prevede ricerca e navigazione, ma anche altri modi di scoperta dei prodotti, per rispondere più completamente alle esigenze diverse e articolate degli acquirenti.

2. Visualizzare i risultati di ricerca in modi nuovi e innovativi. Quando si tratta di mostrare i risultati di ricerca, siamo ancora fermi agli anni '90. Non c’è stato molto investimento nell’innovazione delle interfacce utente (UI), ed è decisamente il momento di un cambiamento.

Ciò che intendo è: quando cerchi un prodotto su un motore di ricerca, i risultati sono generalmente restituiti in una griglia larga qualche colonna e composta da più righe. È davvero il modo ottimale per presentare i prodotti? No—ma è un modo semplice per visualizzare le informazioni estratte da un database. Discostarsi da questo status quo sarà inevitabile e porterà vantaggi a quelle aziende che sapranno farlo bene, perché riusciranno a offrire ai clienti una migliore esperienza di acquisto e definiranno meglio la propria identità di brand.

Nei negozi fisici, questa capacità è già stata ampiamente perfezionata. Quando cerchi qualcosa in un punto vendita fisico, lo sforzo investito nella selezione e disposizione dei prodotti è evidente: dai capi scelti per i manichini, alla posizione degli stessi, la disposizione degli espositori, cosa indossano gli addetti e così via. Questi dettagli distinguono i retailer tra loro e ti permettono di percepire la loro identità di marca. Allo stesso modo, nella scoperta di prodotti online, si può essere altrettanto creativi. 

Pensa alla differenza tra un Apple Store, un Walmart e una boutique di abbigliamento di lusso. Visitare questi tre luoghi rappresenta esperienze totalmente diverse. Ora vai sui rispettivi siti web e cerca qualcosa. Tutte le interfacce e le visualizzazioni sono praticamente identiche. Esiste un’enorme opportunità di distinguersi attraverso la UI, ma penso che poche persone ci stiano riflettendo davvero.

3. L’empowerment dei merchandiser online. Come dicevo, oggi i negozi fisici sono davvero bravi nella cura dell’assortimento—tanto che spesso i clienti non si rendono nemmeno conto dell’impegno necessario per rendere così accattivanti le vetrine e gli espositori. Questi negozi e i loro addetti hanno bisogno degli strumenti giusti per ordinare e presentare i prodotti in modo invitante e attraente. Allo stesso modo, online, i retailer necessitano di strumenti adeguati per valorizzare l’inventario e la selezione dei prodotti: il modo in cui presentano gli articoli deve riflettere la loro identità di marca. Online la questione si complica ulteriormente, poiché si aggiunge la fondamentale possibilità di personalizzare l’esperienza per ogni singolo visitatore.

Dunque, il numero e la sofisticazione degli strumenti a disposizione dei merchandiser online crescerà. E anche se molti di questi strumenti saranno basati sull’intelligenza artificiale, non sostituiranno i merchandiser umani, che sono i veri artefici dell’identità di marca, un’attività che è tanto arte quanto scienza. I merchandiser dovranno prendere decisioni strategiche sul modo migliore per raccontare l’identità del brand. Affidarsi totalmente all’AI porterebbe a vetrine online tutte uguali, quindi il contributo decisionale umano resterà sempre fondamentale. Nessuno conosce meglio degli umani cosa possa creare esperienze piacevoli per altri esseri umani.

Inoltre, gli strumenti di AI che consentono ai merchandiser di lavorare efficacemente non possono essere "scatole nere". È essenziale che gli algoritmi sottostanti siano trasparenti, così che i merchandiser comprendano cosa fa il sistema e possano ignorare o modificare i suggerimenti dell’AI quando lo reputano opportuno.

4. Una personalizzazione più utile: “Una casa digitale”. Nei primi tempi, la personalizzazione era spesso banale, fastidiosa o invadente—come una pubblicità che ti segue ovunque sul web mostrandoti un prodotto visto una sola volta su un sito ecommerce. Oggi iniziamo a vedere i primi segni di personalizzazione migliore e più utile nei siti retail—grazie in parte a un uso più efficace e misurato dei dati dei clienti e a un minore utilizzo dei dati di terze parti.

Pensa a Spotify e Netflix come esempi delle potenzialità: utilizzano ciò che gli utenti comunicano direttamente (i cosiddetti “zero-party data”, ossia dati che il cliente desidera attivamente condividere con la piattaforma) per offrire esperienze individuali. E gli utenti vogliono condividere i loro dati: io stesso sono motivato a mettere "mi piace" ai brani che apprezzo su Spotify, perché voglio ricevere altri suggerimenti musicali simili. Per i consumatori, il valore di condividere dati e interagire in questo modo è chiaro e offre benefici immediati. 

Anche la personalizzazione nel retail seguirà questa strada, puntando maggiormente su informazioni esplicite fornite dai clienti in modo consapevole e mostrando concretamente il valore di questo scambio. È ciò che facciamo in Constructor con il nostro prodotto Quizzes: offriamo subito raccomandazioni personalizzate in base alle risposte degli utenti a brevi questionari. Utilizzare gli zero-party data in questo modo—insieme ai dati comportamentali o di navigazione (first-party)—porterà esperienze altamente pertinenti e personalizzate nel pieno rispetto della privacy dei clienti.

Anche Spotify e Netflix eccellono nel creare una “casa digitale” per gli utenti: un account o uno spazio familiare, facile da navigare, su misura e personalizzato. Per competere davvero con i giganti come Amazon, anche i retailer dovranno costruire questo tipo di casa digitale personalizzata, permettendo ai clienti online di sentirsi come se fossero entrati nel loro negozio o bar preferito, dove il titolare li conosce ed è attento ai loro bisogni. 

Per far sentire i clienti più a casa, la personalizzazione deve continuare la sua evoluzione: passando da banale e invasiva a potenziata ed empatica. Siamo solo agli inizi di questa trasformazione, e le aziende che sapranno coglierla al meglio conquisteranno gli utenti più fedeli.

5. La continua fusione tra esperienze digitali e fisiche. Questi ambiti erano tradizionalmente separati: team diversi, dati isolati e percorsi distinti. Ma per i clienti, il brand è uno solo, giusto? Esperienze separate possono causare confusione e frustrazione, mentre la comodità delle esperienze omnicanale è positiva sia per i consumatori che per i retailer, ed è un’ulteriore occasione per dare continuità al percorso personalizzato di acquisto, da un touchpoint all’altro. 

Quindi, aspettatevi di vedere un continuo affievolirsi della distinzione tra negozi digitali e fisici—con più opzioni di “acquista online, ritira in negozio”, l’utilizzo di app mobili e tecnologie beacon per aiutarti a trovare i prodotti in negozio e una personalizzazione in tempo reale guidata da dati cross-canale. Per i rivenditori, le campagne sul lato digitale aiuteranno le campagne sul lato fisico e viceversa.

Quando si tratta di offrire costantemente percorsi cliente olistici e connessi, siamo già arrivati, come settore? Nemmeno lontanamente. Ma è la strada del futuro: una realtà sia tecnologicamente possibile sia in grado di creare un’esperienza cliente decisamente migliore. I rivenditori che ci arriveranno per primi raccoglieranno i frutti.

C’è una tendenza passata che ormai è pratica comune nell’ecommerce a cui avresti dedicato il 50% di tempo in più? Quale e perché?

Un anno fa circa, se cercavi di promuovere o implementare nuove tipologie o forme di scoperta del prodotto, era davvero difficile—una vera e propria lotta. Ci voleva molto tempo e molta persuasione per convincere le persone a provare nuove idee. Era qualcosa su cui abbiamo comunque lavorato, ma meno di quanto avrei voluto, semplicemente perché mancava l’interesse nel mercato.

Ma quella mentalità e riluttanza sono sembrate cambiare da un giorno all’altro con l’arrivo di ChatGPT. Ha aperto gli occhi di tutti sul fatto che ci saranno nuove forme di scoperta dei prodotti—e ha aumentato significativamente il desiderio delle aziende di provare a sperimentarle. Quello che era una sfida è diventato un problema molto più facile da affrontare, dato che ora i brand ci contattano proattivamente per chiederci se abbiamo novità in relazione a ChatGPT.

E abbiamo molte idee—ad esempio, sovrapporre personalizzazione e informazioni di catalogo di prodotto alla generative AI, come ho menzionato. Stiamo anche lavorando sull’uso di LLM e transformer per migliorare il recupero dei prodotti e filtrare i risultati di ricerca irrilevanti. Questo lavoro potrebbe avere un impatto ancora maggiore sulle attività dei clienti rispetto agli aspetti di “commercio conversazionale” di ChatGPT; vedremo man mano che continueremo a sperimentare e testare.

Quindi, da un lato, abbiamo una grande opportunità di cui sono grato. Ma questa opportunità comporta anche un obbligo di sviluppare prodotti in modo responsabile e che aggiungano valore. Ora siamo nel pieno di un ciclo di hype perché l’entusiasmo dei clienti crea nuove opportunità. Sfortunatamente, molte aziende si buttano nella mischia con la loro “pozione miracolosa”. Ed è proprio quella pozione miracolosa a trasformare un ciclo di hype in una fase di delusione.

Per questo motivo siamo molto trasparenti quando lavoriamo su qualcosa di sperimentale. Non sappiamo se sarà la soluzione migliore di sempre, ma siamo entusiasti di scoprirlo. E quando i clienti vogliono partecipare come beta tester di alcune di queste innovazioni, lo apprezziamo molto. Sanno che il nostro impegno è bilanciare entusiasmo con umiltà e fare la cosa giusta sia per loro sia per i loro clienti.

Guardando al futuro, quali sono le maggiori opportunità e sfide che affronta il settore ecommerce e come pensi di affrontarle nei prossimi anni?

Ci sono molte opportunità per migliorare e ampliare il modo in cui gli acquirenti interagiscono con i siti ecommerce. Come ho già detto, con così tante funzionalità ancora ferme a concetti inventati negli anni ‘90, è ora di cambiare. E dato che la tecnologia continua a evolversi rapidamente, siamo alla soglia di quel cambiamento. È un periodo entusiasmante e un’occasione per migliorare l’esperienza cliente e ottimizzare i risultati per le aziende ecommerce: una situazione vantaggiosa per tutti.

La sfida oggi, in tutti gli aspetti dell’ecommerce, è combinare ciò che è possibile con ciò che è etico e realmente utile. Credo fermamente nell’uso etico e responsabile dell’AI e nell’utilizzo dei dati dei clienti in modo che rispetti la privacy e generi valore. 

Inoltre, è facile lasciarsi abbagliare dalla prossima “novità scintillante” nel mondo della tecnologia oggi. Ma quando le aziende corrono a integrare una nuova tecnologia solo perché è cool—o solo per poter dire che la usano—spesso creano qualcosa che i consumatori proveranno una o due volte, per poi abbandonare. Abbiamo già visto, e continueremo a vedere, molte mode svanire velocemente.

In particolare, siamo ancora agli albori di ciò che è possibile con la generative AI. In Constructor, siamo davvero entusiasti dei nostri esperimenti in questo ambito. Mentre intraprendiamo nuovi progetti e attività, restiamo ancorati all’impegno per la concretezza: è il cuore di ciò che fa Constructor.

Tra i nostri principi guida c’è la promessa di chiederci: ciò che stiamo creando è davvero utile per l’acquirente e il rivenditore? Quindi, mentre guardiamo avanti, siamo impegnati a usare la tecnologia per creare le migliori esperienze possibili sia per acquirenti che per retailer.

Se potessi avviare un movimento che porti il massimo beneficio al maggior numero di persone, quale sarebbe?

Questa è difficile. Trascorro gran parte del mio tempo nel mondo del business. Ci sono persone molto più intelligenti di me che lavorano su problemi più importanti come la fame nel mondo, quindi spero sia accettabile restare nel mondo del business per la mia risposta, semplicemente perché credo di poter essere più utile lì. Più organizzazioni dovrebbero impegnarsi a creare partnership genuine con le persone con cui fanno affari. Dovrebbe essere naturale aspettarsi che la fiducia vada guadagnata, ed è responsabilità del fornitore impegnarsi a meritarsela.

Quando guardi al modo in cui sono organizzati i fornitori tradizionali, c’è un venditore che ti vende un prodotto—poi, una volta acquistato, vieni affidato a qualcun altro. Non parli più con la stessa persona che ti ha venduto il prodotto all’inizio. E comunque, quella persona non ha partecipato alla realizzazione del prodotto, quindi c’è un limite a quanto possa aiutarti. Nel mondo degli affari ci sarebbero persone più felici e fiduciose se esistesse una cultura più diffusa di responsabilità, passaggi di consegne più chiari e trasparenti e un impegno concreto a creare vere partnership.

Oggi si spendono una quantità enorme di tempo e denaro per valutare i fornitori, e per una buona ragione: molti di loro hanno tradito la fiducia dei clienti, tanto che questi ultimi sanno di doverli valutare a fondo. Penso solo che il mondo sarebbe molto migliore se più aziende dicessero: “Voglio guadagnarmi la tua fiducia prima che tu mi paghi,” e poi davvero dessero priorità a costruire quella scintilla di fiducia—non solo per mantenere un cliente, ma andando oltre, costruendo una vera partnership.

Come possono i nostri lettori seguire ulteriormente il tuo lavoro online?

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