Riepilogo Webinar: Il futuro degli agenti IA per retailer e marketplace

L’IA sta cambiando il modo in cui facciamo acquisti.

Gli agenti IA possono risolvere richieste di supporto dall’inizio alla fine, guidare i clienti verso i prodotti giusti e completare azioni (come riordini, cambi e aggiornamenti del carrello) in un’unica conversazione.

Nel nostro recente webinar, Il futuro degli agenti IA per retailer e marketplace online, abbiamo spiegato cosa significa davvero "agentic commerce", dove crea valore per primo e come aziende come Meesho, Immobiliare, Deliveroo e CARS24 stanno usando agenti IA.

Perché è importante

Lo shopping online tradizionale può essere dispersivo. Devi navigare tra molti filtri o cercare prodotti, scorrere a lungo e leggere recensioni, confrontare prodotti e, alla fine, forse acquistare.

L’agentic commerce cambia tutto questo.

Stiamo già vedendo risultati concreti su larga scala. L’assistente IA di Amazon, Rufus (integrato nell’app e nel sito Amazon), ha rilevato che i clienti che interagiscono con Rufus hanno il 60% di probabilità in più di completare un acquisto rispetto a chi non lo fa. È un segnale forte che l’assistenza conversazionale non è solo un supporto, ma sta diventando un nuovo percorso d’acquisto.

Invece di dover fare tutto da solo, assistenti intelligenti ti aiutano a trovare ciò che ti serve, rispondono alle tue domande in tempo reale e possono anche completare azioni al posto tuo.

Tre fattori stanno guidando questo cambiamento

1. Comportamento dei clienti – Le persone si aspettano aiuto immediato e personalizzato, che sembri una vera conversazione e non un ticket di supporto.
2. Dimensione del mercato – Le previsioni di settore indicano che le transazioni gestite da agenti potrebbero raggiungere i 136 miliardi di dollari entro il 2025 e arrivare a 3–5 trilioni a livello globale entro il 2030.
3. Aspettative in crescita – L’81% dei clienti preferisce brand che personalizzano l’esperienza. Il 64% abbandona dopo una sola interazione impersonale.

Puoi offrire a ogni cliente un’esperienza personalizzata, anche quando ne gestisci milioni.

Demo: Shopping personalizzato e supporto clienti intelligente

Questa demo mostra come gli agenti IA possono guidare i clienti in esperienze di acquisto personalizzate, dalla scoperta del prodotto al ritiro in negozio.

Scenario: Un cliente voleva aiuto per arredare una stanza in stile Taylor Swift.

Cosa ha fatto l’agente:

• Ha offerto flessibilità linguistica – è passato dallo spagnolo all’inglese durante la conversazione senza perdere il contesto
• Ha suggerito idee iniziali per l’arredamento (luci LED, tappeto, poster)
• Ha portato direttamente alle pagine prodotto richieste
• Ha aggiunto più articoli al carrello in modo fluido durante la conversazione
• Ha consigliato in modo proattivo altri articoli a tema Taylor Swift (vinile, tote bag, diario, coperta in pile, cover per telefono) in base agli interessi del cliente
• Ha verificato la disponibilità in tempo reale nel negozio di Denver più vicino al cliente
• Ha fornito indirizzo del negozio e posizione precisa in corsia per ogni articolo
• Ha inviato un SMS con la lista completa degli acquisti e le posizioni in corsia direttamente al telefono del cliente
  

Perché è importante: L’agente riconosce le preferenze del cliente e costruisce intorno a queste un’esperienza d’acquisto personalizzata.

Demo: Supporto ordini e assistenza clienti

Questa demo mostra come gli agenti IA possono gestire richieste post-acquisto, come tracciamento ordini, gestione sostituzioni e applicazione delle policy.

Scenario: Le scarpe da running di una cliente risultavano consegnate ma non sono mai arrivate. Voleva una sostituzione di un altro colore.

Cosa ha fatto l’agente:

• Ha autenticato la cliente e recuperato automaticamente la cronologia ordini
• Ha identificato l’ordine specifico (scarpe da running, $79.99, consegnate il 25 gennaio)
• Ha proposto subito l’invio di una sostituzione
• Ha spiegato i limiti del sistema quando è stato chiesto di cambiare colore a un ordine già esistente
• Ha fornito opzioni chiare: riordinare nello stesso colore oppure annullare e fare un nuovo ordine
• Ha rifiutato la richiesta di sconto in modo cortese spiegando la policy aziendale
• Ha gestito la sostituzione in tempo reale

Perché è importante: L’agente risolve problemi comuni di supporto senza intervento umano – riducendo il volume dei ticket e i tempi di risposta.

Storie di successo

Meesho: Supporto multilingue su larga scala in India

Meesho, uno dei più grandi marketplace e-commerce in India, doveva offrire supporto empatico e naturale su larga scala in più lingue e per diversi casi d’uso.

Ha creato agenti vocali con ElevenLabs per automatizzare il supporto clienti in hindi e inglese, gestendo grandi volumi di richieste su stato ordini, ritardi e cancellazioni.

I risultati:

• Oltre 60.000 chiamate clienti gestite al giorno in hindi e inglese
• Riduzione significativa dei costi delle chiamate clienti
• Riduzione del tempo medio di gestione

"Il nostro obiettivo era creare un’esperienza vocale davvero umana — e ElevenLabs ci ha aiutato a raggiungerlo. Chiarezza, calore e tono della voce sono stati fondamentali per costruire fiducia con i nostri utenti su larga scala"  - Siddharth Gupta, GM - New Initiatives di Meesho.

Immobiliare: Più contatti qualificati nel marketplace immobiliare n.1 in Italia

Immobiliare, il più grande marketplace immobiliare italiano con oltre 1,2 milioni di annunci, aveva un problema comune: i venditori erano sommersi dallo spam mentre gli acquirenti realmente interessati non ricevevano risposta.

Ha attivato un agente vocale IA 24/7 che risponde alle domande e qualifica gli acquirenti per conto dei venditori.

I risultati:

• 70% di adozione tra i venditori (rispetto al 42% prima del lancio)
• 80% di feedback positivo dagli acquirenti
• Lead di qualità superiore, perché gli acquirenti erano più disposti a condividere i propri dati con l’agente vocale rispetto ai moduli testuali

"Il 70% dei nostri venditori ha già scelto l’agente, così può rispondere in tempo reale alle domande sugli annunci e identificare automaticamente i lead più interessati" - Paolo Sabatinelli, Chief Product Officer di Immobiliare.

Deliveroo: Ottimizzazione delle operazioni in tutta la rete

Deliveroo, piattaforma globale di food delivery con 176.000 partner, ha usato agenti IA per affrontare tre sfide operative: abbandono nell’onboarding dei rider, orari dei ristoranti non aggiornati e attivazione lenta dei tag partner.

I loro agenti IA ricontattano i rider inattivi, verificano lo stato dei ristoranti in tempo reale e guidano i partner nell’attivazione dei tag.

I risultati:

• 81% dei rider raggiunti e 30% riattivati entro sette giorni
• Gli agenti hanno raggiunto il 75% dei ristoranti e confermato gli orari corretti
• 86% dei partner attivati con successo dopo il contatto dell’agente

"Gli ElevenLabs Agents hanno trasformato le nostre operazioni — dandoci visibilità in tempo reale sulla rete e permettendo interazioni più rapide e costanti con rider e ristoranti" - Amy Marangon, Senior Manager, Operations Strategy di Deliveroo.

CARS24: Costruire fiducia nella vendita di auto usate

CARS24, piattaforma leader per auto usate con oltre 4.000 dipendenti e 200+ hub clienti, aveva una sfida particolare: il 70% degli acquirenti compra la prima auto e le chiamate aiutano a costruire fiducia in un settore che storicamente ne ha poca.

Ha integrato gli ElevenLabs Agents per automatizzare il funnel di contatto, inviare promemoria automatici e ridurre i tempi di attesa senza compromettere l’esperienza cliente.

I risultati:

• Il 30% delle chiamate in entrata (3 milioni di minuti) automatizzato dagli agenti IA
• Il 45% delle vendite ora assistite dagli agenti con tempi di attesa ridotti
• Riduzione del 50% dei costi di chiamata

"Il settore delle auto usate ha sempre avuto problemi di fiducia. La nostra soluzione vocale IA sta cambiando questa realtà. Con ElevenLabs, ogni interazione genera fiducia invece che dubbi” - Head of AI and Innovation di CARS24.

Best practice per l’implementazione di agenti retail

I cinque principi fondamentali per implementare agenti retail in modo efficace:

1. Parti in piccolo, poi scala
   Inizia con un singolo flusso ad alto impatto come resi, stato consegna o scoperta prodotti. Misura la soddisfazione e la capacità di gestione prima di espandere.
   
2. Integra i tuoi dati fin da subito
   Collega i sistemi chiave che permettono all’agente di agire davvero. Senza accesso a catalogo, inventario e dati ordini, le conversazioni restano statiche.
   
3. Progetta pensando alla multimodalità
   Voice-first non significa solo voce. Usa la voce quando è il modo più rapido per risolvere, e chat/messaggistica quando è l’esperienza migliore — mantenendo però un comportamento coerente dell’agente su tutti i canali.
   
4. Definisci regole chiare
   Stabilisci percorsi di escalation, limiti di tono, policy di rimborso e argomenti vietati. Testa con prompt avversari prima di andare live.
   
5. Misura in modo continuo
   Tratta gli agenti come software: versiona, testa, distribuisci e monitora. Il successo non è il lancio, ma il miglioramento nel tempo.
   

Guarda la sessione completa

Il futuro degli agenti IA per retailer e marketplace

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L’IA voice-first sta cambiando il modo in cui i clienti acquistano e interagiscono. Retailer come Meesho e Deliveroo non solo hanno ridotto i costi, ma hanno creato esperienze più rapide e personali che migliorano la risoluzione e la fiducia su larga scala.

L’agentic commerce non è più teoria. È già attivo, misurabile e pronto a scalare.