L’intelligenza artificiale ossessiona anche la moda online: ma cosa ne pensano gli acquirenti?

 L’intelligenza artificiale ossessiona anche la moda online: ma cosa ne pensano gli acquirenti?
  • Il 25% degli utenti dichiara di apprezzare le soluzioni AI che consigliano prodotti, ma un 37% è ancora a disagio nell’utilizzo di questa tecnologia
  • Il 59% impiega la ricerca visiva per trovare online i prodotti che ha visto offline ad un prezzo migliore
  • L’area più accettata per l’utilizzo dell’IA nella moda è la raccomandazione dei prodotti in base ai propri gusti 

Il 2023 è stato l’anno in cui è esplosa l’intelligenza artificiale generativa, e ancora oggi stanno emergendo sempre più casi d’uso in tutto il settore. Secondo McKinsey, il 73% dei dirigenti del settore moda ritiene che l’IA generativa sia una priorità per le loro aziende nel 2024, ma solo il 5% crede di avere le capacità per sfruttarla appieno. Quindi, è fondamentale considerare attentamente le aree di utilizzo: ma cosa ne pensano gli acquirenti?

STILEO, motore di ricerca di moda leader in Italia con oltre 7 milioni di visite al mese, durante l’ultima edizione report annuale “Year in Review”, ha analizzato il comportamento dei propri utenti esaminando le opinioni dei consumatori riguardo l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel settore degli e-commerce di moda.

Dal report è emerso che il 30% dei consumatori ha già notato l’impiego dell’IA da parte degli e-shop di moda, ma come spesso accade con le nuove tecnologie, le opinioni a riguardo sono discordanti. Se il 37% esprime il proprio disagio per l’utilizzo di questa tecnologia in qualsiasi aspetto dell’esperienza di acquisto, al contrario, il 25% indica di essere a proprio agio con l’IA che genera raccomandazioni di prodotti. Il sistema di raccomandazione basato sull’AI, infatti, personalizza l’interfaccia per l’utente aiutando a risolvere il problema della navigazione all’interno di un’enorme quantità di articoli di moda, evitando quindi che la maggior parte dei prodotti venga spostata in fondo all’elenco o nelle pagine successive, rischiando di non essere mai notata. 

Una delle modalità preferite dai consumatori che coinvolge l’intelligenza artificiale è la ricerca visiva: infatti, il 59% degli utenti l’ha utilizzata per trovare online ad un prezzo migliore dei prodotti che aveva già visto offline. A seguire, anche se con una notevole differenza, le preferenze degli utenti includono l’assistenza Al per trovare gli articolo giusti per esigenze specifiche (14%), chat Al per il servizio di assistenza clienti (13%), foto generate dall’Al con modelli non reali (9%) e camerini virtuali (9%).

L’entusiasmo minore si osserva in aree come immagini create dall’intelligenza artificiale con modelli non reali (9%) e vestiti creati dall’intelligenza artificiale, con solo li 7%. Da questo emerge che gli utenti sembrano preferire questa novità quando questa porta benefici diretti a loro stessi piuttosto che alle aziende che la implementano.

L’e-commerce e la moda si stanno rinnovando. Prima di tutto, riteniamo che il modello one-size-fits-all nel mondo del fashion e-commerce sia decisamente superato, e che la tecnologia permetta di costruire in modo semplice un’offerta personalizzata per ogni singolo utente. In secondo luogo, il gruppo GLAM, di cui fa parte STILEO, grazie il moderno Machine Learning, si sta impegnando per superare il divario tra ricerca e applicazione, tra modelli complessi e funzioni di facile utilizzo”, ha commentato Antonín Hoskovec, Head of AI del Gruppo GLAMI, motore di ricerca di moda attivo in Europa a cui appartiene STILEO.

Per maggiori informazioni visitare: https://glami.group/technology

*Il report Year in Review è parte del progetto GLAMI Fashion (Re)search, una ricerca periodica condotta da GLAMI. 

Il report comprende sia metodi di ricerca primari che secondari, tra cui i risultati di sondaggi effettuati tra più di 30.000 acquirenti on-line (in Italia, Repubblica Ceca, Slovacchia, Grecia, Romania, Ungheria, Croazia, Slovenia e Bulgaria), dati interni sulle categorie e sulle performance dei prodotti e dati provenienti da report esterni.

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