Dopo i primi mesi di beta testing, che lo hanno reso disponibile nel nostro Paese solo per un ristretto numero di clienti Amazon, Rufus è da qualche tempo utilizzabile da tutti i clienti nella shopping app. Amazon è stato e continua ad essere trendsetter nell’ecosistema degli eCommerce e con Rufus alza nuovamente l’asticella, introducendo nuove modalità di applicazione dell’intelligenza artificiale allo shopping online. Rufus segna infatti un punto di svolta nel modo in cui gli utenti interagiscono con le piattaforme eCommerce.
In questo articolo approfondiremo come questa novità possa ridefinire le esperienze d’acquisto, fissando nuovi standard per il panorama degli eCommerce. Capiremo in che modo Rufus, riesce a comprendere le richieste degli utenti in modo sempre più naturale e preciso, fornendo risposte personalizzate e suggerimenti di prodotto su misura. Valuteremo le potenziali implicazioni di questa tecnologia per il futuro dello shopping online e come potrebbe influenzare le abitudini di acquisto, nonché come gli eCommerce avranno la necessità di proporsi nel prossimo futuro.
La nostra agenzia ti offre l’expertise necessaria per orientarti in questo panorama in continuo cambiamento, garantendoti in questo modo un vantaggio competitivo per proporre un’esperienza d’acquisto sempre ottimizzata ai tuoi clienti.
Cos’è Rufus di Amazon e in che modo differisce da un semplice chatbot
Con Rufus, Amazon introduce una novità per quanto riguarda l’assistenza agli acquisti online. Progettato per assistere gli utenti nelle loro scelte, Rufus ha la funzione di fornire risposte istantanee a qualsiasi domanda sui prodotti d’interesse, prodotti già acquistati e richieste di suggerimenti prima dell’acquisto. Grazie all’intelligenza artificiale conversazionale, Rufus è in grado di comprendere le richieste degli utenti, con l’obiettivo di semplificare l’esperienza d’acquisto.
Come già accennato, è possibile interagire con Rufus dall’app mobile (l’assistente non è ancora disponibile sul sito web di Amazon in Italia). Rufus compare sia come chatbot in un pop-up di chat che si apre dopo aver effettuato la richiesta tramite la barra di ricerca “classica” all’interno dell’app, sia come assistente che può essere interpellato dall’utente direttamente nelle pagine dei prodotti, toccando l’icona dedicata a Rufus che si trova nella parte inferiore della schermata, a destra nella TabBar. Nonostante questa doppia possibilità, lo storico della conversazione rimane all’interno della medesima chat.
Rufus tende a sollecitare gli utenti con domande pre-generate, che forniscono un punto di partenza per interagire con esso e consentono di costruire una conversazione inerente i prodotti prima dell’acquisto.
Rufus di Amazon, pur essendo un chatbot, presenta alcune caratteristiche distintive che lo differenziano dai chatbot più semplici, come ad esempio una profonda integrazione con il catalogo Amazon: Rufus non si limita a fornire risposte generiche, ma è in grado di attingere direttamente alle informazioni presenti nel vasto catalogo di Amazon, oltre che alle recensioni, ad esempio. Questo gli permette di fornire risposte molto più precise e pertinenti alle domande degli utenti, come fornire dettagli tecnici o suggerire alternative.
La tecnologia alla base di Rufus
Ma di cosa parliamo nello specifico quando ci riferiamo alle innovazioni dell’AI relativamente a Rufus? Come riporta un approfondimento pubblicato su Amazon Science, il team responsabile dello sviluppo di Rufus ha creato un modello linguistico (LLM) di grandi dimensioni, personalizzato e ottimizzato per le esigenze riguardanti lo shopping. Questo modello non si limita a rispondere alle domande degli utenti, ma utilizza un approccio basato su Retrieval-Augmented Generation (RAG) per combinare risposte generate con fonti di dati verificabili, garantendo accuratezza e affidabilità. Inoltre, grazie al reinforcement learning, le risposte vengono costantemente migliorate in base al feedback degli utenti, offrendo un’esperienza sempre più soddisfacente. Un altro aspetto fondamentale è la gestione delle performance: l’utilizzo di infrastrutture AWS, consente a Rufus di operare su larga scala, mantenendo bassi i tempi di risposta e riducendo la latenza.
Come Amazon utilizza il RAG per garantire risposte affidabili e personalizzate da Rufus
Come già detto, uno degli elementi più innovativi di Rufus è l’uso del metodo Retrieval-Augmented Generation (RAG) per fornire risposte precise e affidabili. Rufus è progettato per affrontare una vasta gamma di domande, spesso andando oltre i limiti del proprio set di dati di addestramento. Grazie al RAG, però, l’assistente Amazon non si limita a generare risposte: prima di formulare una risposta, seleziona informazioni utili da fonti che sono state verificate come affidabili. Tra queste fonti rientrano le recensioni dei clienti, il catalogo prodotti, le domande e risposte della community. Questo approccio permette a Rufus di integrare informazioni nuove e rilevanti, adattandosi dinamicamente alle necessità degli utenti.
La particolarità del sistema RAG di Amazon risiede nella complessità del processo. La selezione delle informazioni dipende sia dalla varietà delle fonti disponibili sia dalla rilevanza specifica di ogni fonte in relazione alla domanda. Ad esempio, una domanda su un prodotto può richiedere dettagli tecnici dal catalogo, mentre una richiesta su esperienze d’uso può attingere alle recensioni dei clienti.
Questo approccio avanzato consente a Rufus di fornire risposte non solo accurate, ma anche pertinenti e utili per ogni contesto.
Miglioramento continuo grazie al reinforcement learning
Per diventare sempre più utile, Rufus deve imparare a distinguere tra risposte efficaci e quelle che necessitano di miglioramenti. Amazon ha reso i clienti parte integrante di questo processo. Gli utenti possono fornire feedback sulle risposte di Rufus, segnalando ciò che funziona o cosa potrebbe essere migliorato. Questo meccanismo trasforma il feedback dei clienti in una preziosa fonte di apprendimento: attraverso il reinforcement learning, Rufus analizza le preferenze degli utenti e le integra nel suo modello. Nel tempo, questo sistema consente all’assistente di affinare la qualità delle risposte, migliorando la capacità di supportare i clienti durante lo shopping online. Il risultato? Un’esperienza d’acquisto sempre più personalizzata e intuitiva, in cui ogni interazione contribuisce a rendere Rufus un alleato indispensabile per i consumatori.
Questo approccio sottolinea come Amazon tenda a mettere i clienti al centro, migliorando continuamente l’esperienza utente grazie a tecnologie avanzate e a un dialogo diretto con chi utilizza il servizio.
Grazie a Rufus, Amazon non solo ottimizza l’efficienza del processo di acquisto, ma innalza anche il livello di personalizzazione e affidabilità delle interazioni digitali.
Cosa permette di fare Rufus, l’assistente AI di Amazon
Rufus è un assistente che guida tra le migliaia di prodotti disponibili su Amazon: un’innovativa soluzione che influenzerà il modo di fare acquisti. Ecco, nello specifico, cosa permette di fare.
1. Esplorare le più diverse categorie di prodotti
Se il cliente non sa da dove iniziare, Rufus lo aiuta a scoprire le diverse opzioni in una categoria specifica. Si può chiedere, ad esempio, “Quali sono le tipologie di aspirapolvere?” o “Che tipi di scarpe da trekking esistono?”. Rufus fornisce una panoramica chiara per orientare meglio nella scelta e aiutare a trovare il prodotto giusto, rendendo più semplice il percorso d’acquisto.
2. Acquistare per determinate esigenze e attività
Se un cliente ha la necessità di acquistare prodotti per un evento particolare o un’attività specifica, può chiedere a Rufus, per esempio: “Cosa serve per organizzare una cena all’aperto?” o “Come posso iniziare a dipingere ad acquerello?”. L’assistente suggerirà articoli utili, come tavoli pieghevoli, luci da esterno, o set di pennelli e colori, guidando passo dopo passo nella preparazione di ciò che serve.
3. Confrontare prodotti simili
Nel caso in cui il cliente fosse indeciso tra due articoli, Rufus si rende perfetto anche per le comparazioni rapide. È possibile chiedere: “Qual è la differenza tra una macchina da caffè a capsule e una manuale?” o “Quale monitor è migliore per il gaming?”. Rufus analizza le caratteristiche chiave di ciascun prodotto per aiutarti a prendere decisioni informate.
4. Ottenere consigli per regali e occasioni specifiche
Rufus è un esperto nel suggerire prodotti in base alle necessità del cliente. Ad esempio, chiedendo: “Un regalo unico per un appassionato di cucina?” o “Idee per giochi da tavolo per una serata con amici?”. Rufus fornirà alcune proposte, come gadget da cucina innovativi oppure potrebbe cercare di indirizzare meglio l’utente inducendolo a fare una domanda più specifica per fornire consigli più mirati.
5. Chiedere dettagli su un prodotto specifico
Navigando tra i prodotti su Amazon, il cliente può consultare Rufus direttamente dalla pagina del prodotto specifico per ottenere informazioni utili, facendo domande dirette. Allo stesso modo, a chat avviata e trovandosi nel thread inerente un determinato prodotto, può cliccare sulla domanda suggerita, “Cosa dicono i clienti?” o formulare domande specifiche come “Questo frullatore è facile da pulire?” oppure “Quanti messaggi posso registrare?”. Rufus utilizzerà recensioni, dettagli del prodotto e domande frequenti per fornire risposte precise e affidabili.
Amazon sta dimostrando come l’intelligenza artificiale generativa possa rivoluzionare non solo la personalizzazione dell’acquisto, ma l’intero percorso decisionale degli utenti. Questo è un cambiamento che definisce nuovi standard: l’evoluzione verso un’interazione più intuitiva e contestualizzata è destinata a influenzare profondamente ogni aspetto dell’esperienza cliente, dai consigli di prodotto alla gestione delle aspettative e delle necessità degli utenti.
In Evoluzione, mettiamo a frutto le nostre competenze e la nostra esperienza per interpretare con lungimiranza i trend emergenti e trasformarli in strategie efficaci, assicurando ai brand che ci scelgono non solo di restare al passo, ma di anticipare la concorrenza.