Ho intervistato Marco Knecht di Jumbo per questo articolo.

In questo articolo scoprirai come una catena svizzera di negozi di hobbistica e bricolage utilizza un chatbot AI generativo per consigliare i clienti nel suo negozio online, aumentando così in modo significativo l’esperienza dell’utente e il successo complessivo del negozio online.

In che modo Jumbo utilizza già oggi l’IA generativa?

Marco: Noi di JUMBO utilizziamo l’IA generativa come strumento centrale per l’interazione con i clienti sul nostro sito web. Il nostro bot (JUMBot) è disponibile 24 ore su 24 per rispondere alle domande dei clienti sui progetti di bricolage e offrire loro un’assistenza completa. Che si tratti di consigli per la lavorazione del legno, istruzioni per il cucito o idee per progetti creativi, la nostra AI è programmata per fornire risposte utili e pertinenti. Inoltre, il bot può anche consigliare prodotti adatti a soddisfare le esigenze e le preferenze individuali del cliente. In questo modo, consentiamo ai nostri clienti di migliorare l’esperienza del fai-da-te e di realizzare progetti di successo sfruttando la potenza dell’IA generativa.

MTB: un buon consiglio per l’acquisto di una bici: il JUMBot ti consiglia la taglia e le bici più adatte a te

Quale valore aggiunto si può osservare attraverso l’uso dell’IA generativa?

Marco: Utilizzando l’IA generativa, possiamo identificare e osservare una serie di valori aggiunti. Questo è particolarmente evidente nel feedback dei nostri clienti, che è sempre positivo. I nostri clienti apprezzano l’opportunità di ottenere informazioni complete e di essere rassicurati nelle loro decisioni. Non importa se hanno già una conoscenza di un argomento o se sono completamente inesperti. L’IA generativa fornisce esattamente le informazioni di cui hanno bisogno, agendo in modo simile al personale di vendita dei nostri negozi. Questa perfetta integrazione delle esperienze online e offline colma una delle ultime grandi lacune dell’omnichannel. I clienti possono rivolgersi al nostro bot con fiducia per fare domande, ricevere consigli e, in definitiva, vivere la migliore esperienza di acquisto possibile. L’uso dell’intelligenza artificiale generativa ci permette di offrire ai nostri clienti un servizio di prima classe e di rafforzare ulteriormente la loro fiducia nel nostro marchio.

Lingua: JUMBot fornisce una risposta in quasi tutte le lingue.

Cosa ha imparato Jumbo finora con il nuovo chatbot AI?

Marco: Finora abbiamo ottenuto preziose intuizioni dall’uso dell’IA. Un vantaggio fondamentale è la scalabilità dei progetti, resa possibile dall’uso dell’intelligenza artificiale. Un esempio è il nostro bot, che fornisce diversi tipi di risposte a seconda della domanda, sia che si tratti di una guida passo-passo, di una tabella o di un semplice testo. In passato, avremmo dovuto definire specifiche individuali per ciascuna di queste forme di risposta, mentre l’IA ha questa flessibilità per natura.

Un altro punto di apprendimento riguarda la diversità linguistica. Grazie all’uso dell’intelligenza artificiale, in particolare dei modelli di apprendimento linguistico (LLM), il nostro negozio è ora in grado di servire quasi tutte le lingue senza dover mai effettuare traduzioni manuali.

L’uso mirato dell’intelligenza artificiale rende l’implementazione dei progetti molto più veloce, efficiente e meno soggetta a errori. Tuttavia, c’è il rischio di una controllabilità limitata. Al giorno d’oggi non è più possibile controllare ogni singola risposta, poiché vengono generate singolarmente. L’attenzione si concentra invece sulla progettazione delle condizioni quadro in modo tale che il bot non fornisca risposte errate o indesiderate. Questi risultati dimostrano che l’uso corretto dell’IA porta vantaggi significativi, ma comporta anche nuove sfide che devono essere superate.

Cosa è previsto per il futuro per quanto riguarda i chatbot e l’IA generativa?

Il futuro dell’IA generativa nella nostra azienda risiede in una profonda integrazione nel nostro sito web e nel nostro negozio online. Attualmente il nostro bot funziona come un’unità indipendente che i clienti devono utilizzare attivamente per beneficiare dei vantaggi dell’IA. Ma stiamo cercando di eliminare questa separazione e di integrare perfettamente l’intelligenza artificiale nell’esperienza familiare del negozio. In questo modo, i clienti possono essere supportati in modo discreto dall’intelligenza artificiale per migliorare l’esperienza dell’utente e offrire a ciascun cliente un valore aggiunto.

Un altro obiettivo è quello di ottimizzare i dati dei nostri prodotti con l’aiuto dell’intelligenza artificiale. Abbiamo già ottenuto alcuni successi e continueremo a intensificare gli sforzi. Questo perché riconosciamo l’importanza di dati di prodotto di alta qualità: essi costituiscono la base per poter consigliare meglio i clienti, aiutandoli e aumentando le nostre vendite.

Quali strategie si stanno perseguendo per migliorare la qualità e la diversità delle risposte generate dall’IA generativa?

Per migliorare la qualità e la diversità delle risposte generate dall’IA generativa, noi di JUMBO stiamo perseguendo una serie di strategie. Un approccio centrale è quello di ottimizzare e standardizzare tutti i dati dei prodotti, compresi i titoli, i vantaggi dei prodotti, i testi descrittivi e gli attributi tecnici, con l’aiuto dell’intelligenza artificiale. Questa misura non solo migliora la classica ricerca on-page e il posizionamento SEO, ma anche l’esperienza complessiva dell’utente. Anche il nostro JUMBot, che accede a questi dati, beneficia di una maggiore qualità dei dati.

Siamo consapevoli che i dati dei prodotti sono uno dei pilastri principali dell’e-commerce. Se qualcosa non va bene, non si possono gettare basi solide per ulteriori sviluppi. Per questo motivo attribuiamo grande importanza alla garanzia che i dati dei nostri prodotti siano della massima qualità.

Ottimizzando e standardizzando questi dati, possiamo non solo migliorare le prestazioni della nostra IA generativa, ma anche allenare continuamente il modello. Questo porta a risposte ancora migliori e più precise da parte del nostro bot, che a sua volta migliora l’interazione con i nostri clienti e aumenta la loro soddisfazione. In generale, la qualità dei nostri dati sui prodotti è un fattore decisivo per il successo delle nostre soluzioni supportate dall’intelligenza artificiale e per offrire ai nostri clienti un’esperienza di acquisto di prima classe.

Rako: Il JUMBot è in grado di fornire anche risposte complesse, come il calcolo del prezzo al litro.

Come risponde JUMBO alle potenziali sfide e ai rischi associati all’uso dell’IA generativa?

JUMBO risponde alle potenziali sfide e ai rischi associati all’uso dell’IA generativa con un approccio completo al controllo e al monitoraggio del sistema. A differenza dei sistemi tradizionali di domande e risposte, in cui le risposte possono essere controllate e definite in anticipo, i modelli di apprendimento linguistico (LLM) generano risposte individuali per ogni domanda. Questo richiede un lavoro attento nel restringere gli argomenti e nel garantire che le risposte generate soddisfino le aspettative.

Un aspetto fondamentale è garantire che la nostra IA fornisca solo risposte nell’ambito dell’area tematica del fai-da-te. Vogliamo evitare che l’IA affronti argomenti indesiderati o svolga compiti che non sono nell’interesse della nostra azienda. Abbiamo quindi implementato sofisticate opzioni di controllo che ci permettono di definire con precisione il raggio d’azione dell’IA e di prevenire comportamenti indesiderati.

Grazie a queste misure proattive, garantiamo che l’uso dell’IA generativa in JUMBO sia sicuro e responsabile e che i nostri clienti possano vivere un’esperienza di acquisto positiva e protetta.

Nessuna risposta: per le domande che non rientrano nell’area di competenza di JUMBot, vengono fornite risposte amichevoli e possibilmente utili.

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Questo caso d’uso fa parte del mio Generative AI Trend Report 2024. Oltre a molti fatti e tendenze relativi all’Intelligenza Artificiale Generativa nella regione DACH, il report contiene anche molte interessanti applicazioni dell’Intelligenza Artificiale Generativa nelle aziende.