Un cliente può apprezzare il tuo prodotto, fidarsi del tuo marchio ed essere pronto ad acquistare, eppure andarsene perché una semplice domanda rimane senza risposta.
Potrebbero chiedersi se un vestito veste piccolo, se un integratore è adatto a pelli sensibili, se un pezzo di ricambio è compatibile con il loro modello o se un articolo arriverà prima di un compleanno. Queste domande raramente sembrano drammatiche, ma creano incertezza nel momento più importante del percorso d'acquisto del cliente.
Un agente AI per l'e-commerce può ridurre tale esitazione rispondendo istantaneamente alle domande sui prodotti, utilizzando il catalogo, le pagine prodotto, le politiche e le regole aziendali. Invece di attendere una risposta via e-mail o di dover navigare tra diverse pagine, gli acquirenti ricevono indicazioni pertinenti nel momento in cui sono più propensi ad agire.
Ecco sette domande comuni sui prodotti che impediscono ai clienti di acquistarli e come un agente di intelligenza artificiale ben configurato può rispondere.
1. "Quale taglia devo scegliere?"
L'incertezza sulla taglia è uno dei maggiori ostacoli nel settore della moda, delle calzature, degli articoli sportivi e dell'arredamento. Un acquirente può apprezzare un prodotto ma esitare perché scegliere la taglia sbagliata significa dover aspettare un reso, cambiare il prodotto o perdere un evento.
Le tabelle delle taglie sono utili, ma non sempre risolvono il problema. Spesso i clienti hanno bisogno di consigli basati sulla vestibilità del prodotto: è troppo grande? È elasticizzato? Dovrebbero prendere una taglia in meno? È più corto dello standard?
Un buon agente AI per l'e-commerce può rispondere a queste domande:
“Questa giacca ha una vestibilità sartoriale. Se di solito indossi una taglia M ma preferisci avere più spazio per indossare altri strati, scegli una taglia L.”
Può anche includere utili domande di approfondimento, ad esempio se il cliente preferisce uno stile aderente o più comodo. In questo modo, una tabella taglie statica si trasforma in una conversazione utile che rispecchia le reali esigenze del cliente.
La chiave è disporre di fonti affidabili. L'assistente dovrebbe utilizzare la guida alle taglie, le descrizioni dei prodotti, le note di reso e le istruzioni del venditore, anziché fare supposizioni basandosi su conoscenze generiche del prodotto.
2. "Questo prodotto è adatto a me?"
I clienti raramente cercano un prodotto utilizzando le parole esatte del titolo. La ricerca si basa sul loro obiettivo o sulla loro situazione:
Qual è la crema idratante migliore per la pelle secca in inverno?
"Quale portatile dovrei acquistare per il montaggio video?"
Quale passeggino è più pratico per i mezzi pubblici?
"Quale materasso è migliore per il mal di schiena?"
Qual è la macchina da caffè più facile da usare per i principianti?
Una pagina di categoria può mostrare diverse opzioni, ma potrebbe non spiegare perché un prodotto sia più adatto di un altro. Questo lascia ai clienti il compito di interpretare autonomamente specifiche, recensioni e prezzi.
Un agente di intelligenza artificiale può trasformare una domanda generica in un breve processo di raccomandazione:
“Prepari principalmente caffè espresso, caffè filtro o entrambi?” “Preferisci una macchina compatta o un modello più grande?” “La facilità di pulizia è importante per te?”
Dopo due o tre domande di chiarimento, l'assistente potrà suggerirti prodotti pertinenti dal tuo catalogo e spiegarti il ragionamento in termini semplici.
Questo ragionamento è importante. "Ecco la nostra macchina per espresso più venduta" non è altrettanto convincente quanto:
“Questo modello è perfetto per chi desidera un espresso, ha poco spazio sul piano di lavoro e preferisce una manutenzione minima. È dotato di macinacaffè integrato e serbatoio dell'acqua rimovibile.”
È qui che un agente basato sull'intelligenza artificiale diventa più utile di un semplice chatbot. Può guidare l'utente nella scoperta del prodotto anziché limitarsi a ripetere le domande frequenti.
3. "È compatibile con quello che già possiedo?"
Le questioni di compatibilità riguardano numerose categorie di prodotti, tra cui elettronica, bricolage, ricambi auto, software, accessori e componenti di ricambio.
Un cliente potrebbe chiedere:
"Questa custodia è compatibile con l'ultimo modello di telefono?"
“Questo cinturino è compatibile con il mio orologio?”
“Questo pezzo è compatibile con la mia lavastoviglie?”
“Posso utilizzare questo accessorio con la versione precedente?”
“Questo plugin è compatibile con la mia piattaforma attuale?”
Queste domande sono ad alto rischio perché una risposta errata può causare un reso, un reclamo o una recensione negativa. I clienti, pertanto, tendono a esitare finché non si sentono sicuri.
Un agente AI per l'e-commerce può verificare le informazioni di compatibilità consultando la documentazione del prodotto, le specifiche, le relazioni tra i codici SKU o le guide fornite dal venditore. Può anche evitare risposte troppo sicure quando le informazioni sono incomplete.
Per esempio:
“Questo cinturino è compatibile con la versione da 42 mm indicata nella descrizione del prodotto. Non è compatibile con il modello precedente da 38 mm. Se mi fornisci il numero di modello esatto, posso aiutarti a confermare la compatibilità.”
Questa risposta è utile per due motivi: offre al cliente un passo successivo concreto ed evita di creare certezze inesistenti.
Per Liliwi, questo tipo di precisione dipende dai dati del commerciante stesso. Liliwi si concentra sull'addestramento di un agente di intelligenza artificiale con informazioni specifiche dell'attività commerciale, in modo che possa supportare i clienti nell'utilizzo dei contenuti e delle regole del negozio.
4. "È disponibile in magazzino? E quando arriverà?"
Disponibilità e tempi di consegna sono questioni decisive, soprattutto quando l'acquisto è urgente.
Un'etichetta generica "Disponibile" potrebbe non rispondere alla reale esigenza del cliente. Potrebbe aver bisogno di sapere:
È disponibile la taglia giusta?
È possibile spedirlo nel loro paese?
È possibile la spedizione espressa?
Arriverà prima di una data specifica?
Cosa succede se ordinano oggi?
È possibile effettuare un preordine se l'articolo è esaurito?
Un agente basato sull'intelligenza artificiale e collegato alle informazioni del negozio può rispondere a queste domande nel contesto appropriato, anziché indirizzare il cliente a una pagina di spedizione separata.
Per esempio:
"La versione blu nella taglia M è attualmente disponibile. La consegna standard in Francia è prevista in 2-4 giorni lavorativi, mentre la consegna espressa in 1-2 giorni lavorativi."
Se l'articolo non è disponibile, l'agente può comunque concludere la vendita suggerendo un'alternativa:
"Quel colore al momento non è disponibile. Lo stesso modello è disponibile in blu navy e nero, e la pagina del prodotto indica che la taglia e il materiale sono gli stessi."
Questa è una distinzione importante tra un chatbot che dice "Per favore, controlla la pagina del prodotto" e un operatore che aiuta l'acquirente a uscire da un potenziale vicolo cieco.
Il posizionamento di Liliwi nell'e-commerce include la risposta a domande sulla disponibilità dei prodotti e il supporto alle azioni del negozio durante il percorso di acquisto.
5. "Cosa rende questo prodotto diverso dagli altri?"
Un eccesso di scelta può essere dannoso tanto quanto la mancanza di informazioni. Un cliente potrebbe confrontare tre prodotti simili e non riuscire comunque a capire quale sia quello giusto per lui.
Il problema è comune a:
Livelli di prodotto multipli
Varianti dall'aspetto simile
Prezzi buoni/migliori/ottimi
Prodotti tecnici
Prodotti con piccole ma importanti differenze
Pacchetti, abbonamenti e accessori
Una semplice tabella comparativa può essere utile, ma spesso i clienti non vogliono esaminare ogni riga. Desiderano una breve spiegazione in un linguaggio semplice.
Un agente basato sull'intelligenza artificiale può confrontare i prodotti in base alle priorità del cliente:
"Il piano Essential è ideale se hai bisogno solo di un monitoraggio di base. La versione Pro aggiunge funzionalità di reporting avanzate e l'accesso al team. In base a quanto mi hai detto sulla gestione di tre utenti, il piano Pro è l'opzione più adatta."
Per un prodotto fisico, l'agente potrebbe dire:
“Il modello A è più leggero e più facile da trasportare. Il modello B ha una capacità maggiore e una durata della batteria superiore. Se la portabilità è la tua priorità principale, scegli il modello A. Se hai bisogno di un utilizzo più prolungato tra una ricarica e l'altra, il modello B è la scelta migliore.”
L'assistente dovrebbe anche sapere quando non fare paragoni. Non dovrebbe criticare i concorrenti, inventare affermazioni sulle prestazioni o suggerire che un prodotto sia migliore senza una motivazione basata su fonti attendibili.
Come preparare il tuo negozio
Non è necessario automatizzare tutte le conversazioni in una volta sola. Iniziate con le domande che generano maggiore esitazione nella vostra categoria.
Per molti negozi, questo significa:
Esamina i ticket di supporto recenti, le email dei clienti e le trascrizioni delle chat in tempo reale.
Identificare le domande ricorrenti sui prodotti relative a taglie, compatibilità, disponibilità, consegna, confronti, prezzo e resi.
Assicurati che le descrizioni dei prodotti e le politiche aziendali contengano informazioni chiare e aggiornate.
Scrivi semplici istruzioni per il venditore su come l'assistente deve rispondere.
Prima del lancio, testa l'assistente con scenari di utilizzo complessi simulando situazioni con i clienti.
Aggiungi regole di escalation per eccezioni, richieste sensibili e casi che richiedono l'intervento umano.
Quanto migliori saranno i contenuti di partenza e le regole, tanto più utile sarà il tuo agente di intelligenza artificiale.
Dalle domande senza risposta agli acquisti sicuri
I clienti non abbandonano sempre un negozio perché il prodotto non è quello giusto. A volte se ne vanno perché non riescono a verificare che sia quello corretto.
Rispondendo istantaneamente a domande su taglie, idoneità, compatibilità, disponibilità, confronto, rapporto qualità-prezzo e possibilità di reso, un agente basato sull'intelligenza artificiale aiuta i clienti a passare dall'esitazione alla sicurezza.
