Personalizzazione potenziata: i consigli basati sull’AI in iPresso

La maggior parte dei sistemi di personalizzazione sono semplici macchine di disegno con un tag di intelligenza artificiale collegato.

Inserire un nome in un’email non è personalizzazione. Nemmeno mostrare un prodotto visualizzato di recente lo è. Si tratta semplicemente di memorizzare informazioni che non aggiungono nulla all’esperienza del cliente.

Il vero cambiamento si verifica quando i sistemi di automazione del marketing vengono integrati con motori di raccomandazione basati sull’intelligenza artificiale come Vertex di Google.

Non si tratta di una semplice aggiunta, ma di una modifica completa al motore di gioco Ricordo su cosa hai cliccato modalità So cosa stai per fare.

Se osservi cosa fa l’intelligenza artificiale con i suoi modelli e come si evolvono i motori di ricerca, riconoscerai un denominatore comune.

La stessa cosa può accadere nel tuo settore e-commerce se utilizzi modelli di intelligenza artificiale.

Perché l’e-commerce deve funzionare come Google Discover?

Riflettiamo sul perché le persone trascorrono ore sul feed Discover o su TikTok.

In realtà non cercano nulla lì, lo prendono e basta.

Il sistema sa meglio cosa interessa loro.

Per anni, l’e-commerce è stato come una biblioteca: l’utente doveva sapere cosa cercare per poterlo trovare.

I consigli basati sull’intelligenza artificiale trasformano il tuo negozio in un feed.

Riponderazione del segnale: la fine dell’era del solo CTR.

Con i vecchi sistemi di raccomandazione, contava solo il clic.

Se qualcosa veniva ben accolto, il sistema lo mostrava a tutti.

Il risultato? La commercializzazione di prodotti acchiappa-click che hanno portato a resi o frustrazione.

Nel modello che iPresso implementato grazie a Vertex AI La ponderazione dei segnali è distribuita in modo completamente diverso.

Ciò che conta è la soddisfazione dopo il clic.

Quando un utente clicca su un prodotto consigliato, trascorre 3 minuti sul sito web, legge le specifiche e lo aggiunge al carrello, il modello riceve un segnale Questo è tutto

Se entra ed esce di nuovo dopo 2 secondi, il modello riceve informazioni.Mi sbagliavo, era un clic a vuoto.

L’algoritmo non impara come attirare l’attenzione, ma come soddisfare un bisogno.

Stabilità tematica: la chiave per la fiducia

Google premia fortemente l’autorevolezza tematica. Se il tuo sito web tratta di tutto, alla fine non tratta di nulla.

Lo stesso principio vale per i consigli sui prodotti.

L’AI impara specializzazione Utenti in una sessione specifica.

Se qualcuno sta cercando scarponi da trekking, il sistema non gli suggerirà improvvisamente un completo, nemmeno se è in corso una campagna pubblicitaria per quest’ultimo.

Il sistema garantisce che il cliente non venga interrotto nel flusso di lavoro.

Statistiche

Prima di addentrarci nei dettagli tecnici, diamo un’occhiata a ciò che le analisi degli ultimi mesi hanno rivelato.

• Il 71% dei consumatori interazione personalizzata prevista, ma soprattutto –Il 75% afferma che passerà immediatamente alla concorrenza se l’esperienza non è adatta alle loro esigenze (McAInsey – Approfondimenti su crescita, marketing e vendite 2026).
• AI-la personalizzazione supportata crea crescita del fatturato dal 10 al 15%(anche il 25% per i leader di mercato). Le raccomandazioni sui prodotti sono già responsabili di 31% delle vendite totali nelle sessioni in cui il cliente li ha utilizzati (Involve.me, Statistiche sulla personalizzazione del marketing 2026)

Modelli di raccomandazione

In iPresso hai accesso a strategie specifiche che Vertex AI ottimizza in tempo reale.

1. Consigliato per te

Questo è l’equivalente dell’algoritmo di TikTok.

Il modello analizza l’intera cronologia dell’utente nel CDP.

Poiché il sistema sa che il cliente ha acquistato una fotocamera tre mesi fa, ha cercato un obiettivo un mese fa e ha letto una guida alla fotografia notturna ieri, suggerirà un treppiede.

Non perché glielo offri tu, ma perché è il passo successivo logico nella sua passione.

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Questo modello si concentra sul “qui e ora”.

Quando un utente visita la pagina e cerca camicie bianche slim-fit, il sistema adatta la cornice.

Anche se questo utente di solito acquista magliette.

Il modello riconosce che l’intenzione in questa particolare sessione è diversa. Prevede il passo successivo nel contesto attuale.

3. Acquistati spesso insieme

L’intelligenza artificiale analizza milioni di carrelli della spesa e individua le correlazioni.

Potrebbe accadere che chi acquista un determinato modello di cuffie acquisti quasi sempre anche una custodia specifica che non appartiene alla stessa categoria.

Il sistema lo riconosce automaticamente e inizia a promuovere questo set.

4. Ultima visualizzazione

Mostrare semplicemente i prodotti visualizzati di recente è noioso.

Vertex AI in iPresso classifica questi prodotti in base alla probabilità che vengano restituiti.

Se un cliente visualizza 5 paia di scarpe, ma si sofferma 2 minuti su un solo paio e consulta la tabella delle taglie due volte, quelle scarpe verranno visualizzate nella parte superiore dell’immagine.

Riepilogo

L’era dell'”innaffiatura” nel marketing è finita, perché l’intelligenza artificiale (sia da parte di Google che da parte dell’utente) riconosce i valori mancanti sempre più velocemente.

Se la tua attività si basa ancora sul principio “Mostriamogli qualcosa, magari comprerà qualcosa”, stai perdendo soldi a ogni visita.

Implementare i suggerimenti di Vertex AI in iPresso non è un progetto biennale.

Si tratta di decidere se continuare a controllare manualmente il traffico dati o se affidarsi a un motore che impara più velocemente di qualsiasi team di marketing.

La tecnologia è qui. I dati sono a tua disposizione.

Basta collegarli.

Se desideri discutere di come collegare nello specifico i tuoi eventi con Vertex AI e da quali modelli dovresti iniziare, fammi sapere.

Domande frequenti

Cos’è il motore di raccomandazione basato sull’intelligenza artificiale di Vertex?

Il motore di raccomandazione basato sull’intelligenza artificiale di Vertex è un sistema avanzato di apprendimento automatico che analizza i dati sul comportamento degli utenti e i metadati dei prodotti per prevedere le future intenzioni di acquisto. A differenza dei semplici sistemi basati su regole, questi modelli utilizzano reti neurali per valutare i prodotti in tempo reale e personalizzare le offerte in base ai profili dei singoli clienti (personalizzazione 1:1).

Come si può integrare iPresso in Google Cloud Vertex AI?

iPresso si integra con Vertex AI trasferendo direttamente i dati comportamentali dalla Customer Data Platform (CDP). I dati di interazione degli utenti vengono inviati ai modelli di Google Cloud e lì elaborati dagli algoritmi RanAIng. I risultati (raccomandazioni) vengono quindi inviati nuovamente a iPresso e visualizzati agli utenti come frame di raccomandazione su siti web, app per dispositivi mobili o nelle email aperte.

Quali sono i vantaggi dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale per la personalizzazione nell’e-commerce?

Tra i principali vantaggi si annoverano un tasso di conversione (CR) più elevato, un valore medio dell’ordine (AOV) maggiore e una maggiore fidelizzazione del cliente (LTV). Grazie alla maggiore pertinenza dei prodotti, gli utenti trascorrono più tempo sul sito web (tempo di permanenza) e hanno meno probabilità di abbandonare l’acquisto. L’intelligenza artificiale consente inoltre l’automazione di processi che in precedenza richiedevano l’impostazione manuale di regole da parte dei professionisti del marketing.

Cosa si intende per “soddisfazione al clic” nei modelli di raccomandazione?

La soddisfazione del cliente post-clic è una metrica qualitativa utilizzata da modelli di intelligenza artificiale avanzati per valutare il reale valore dei consigli. Invece di misurare semplicemente il tasso di clic (CTR), il sistema analizza il comportamento dell’utente dopo aver visitato la pagina di un prodotto: durata della sessione, interazione con la descrizione e completamento dell’acquisto. Ciò consente ai modelli di consigliare prodotti che soddisfano realmente le esigenze degli utenti, anziché limitarsi ad attirare la loro attenzione.