Quando l'AI negli ecommerce B2B genera valore (e quando è solo marketing)

L’Intelligenza Artificiale è uno dei temi più discussi nel mondo ecommerce. Molte aziende stanno sperimentando chatbot, assistenti e sistemi di raccomandazione, ma portare un progetto AI dalla sperimentazione alla produzione resta difficile: secondo Gartner, in media solo il 48% dei progetti AI arriva in produzione (e il passaggio richiede mesi).

*[Fonte: Gartner, press release 7 May 2024]*

Nel B2B e negli ecommerce con cataloghi tecnici, il problema raramente è “mancanza di AI”: è AI non ancorata ai dati aziendali (catalogo, PIM/ERP, manuali, policy, ordini). Un chatbot che “parla bene” ma non capisce compatibilità, equivalenze, nomenclature e vincoli commerciali crea frustrazione, non vendite.

Il valore dell’AI non sta nell’effetto wow in homepage, ma nella capacità di ridurre attrito nei processi che guidano ricerca, selezione e acquisto di prodotti complessi.

Se hai un eCommerce tecnico/B2B, la domanda non è “metto un chatbot?”

È: *“Come do accesso semantico e affidabile ai miei dati (catalogo, manuali, policy, ordini) nel momento in cui l’utente decide?”*

Il problema degli ecommerce tecnici: complessità non risolta

Un ecommerce B2B presenta caratteristiche diverse da uno store B2C:

• cataloghi con migliaia di SKU e varianti tecniche
• regole di compatibilità, certificazioni, normative
• documentazione dispersa (PDF, schede tecniche, manuali)
• integrazioni con ERP, PIM e CRM (prezzi, disponibilità, condizioni cliente)
• logiche commerciali complesse (listini, contratti, MOQ, scontistiche)

Perché le soluzioni AI generiche non funzionano

Senza accesso controllato ai dati aziendali, l’AI tende a:

• produrre risposte plausibili ma tecnicamente errate
• ignorare regole di compatibilità o vincoli normativi
• non allinearsi a prezzi/stock/condizioni cliente
• restituire suggerimenti irrilevanti per un contesto industriale

Esempio concreto

Un buyer cerca: *“guarnizione resistente a 200°C per flangia DN50 PN16”*.

Un sistema generico restituisce risultati “per parola chiave”.

Un sistema con ricerca semantica + recupero di contenuti (RAG):

• interpreta requisiti tecnici (temperatura, dimensione, pressione)
• filtra per materiali compatibili e attributi corretti
• collega manuali/schede/certificazioni pertinenti
• gestisce alternative equivalenti quando serve
• allinea risultati a disponibilità e condizioni commerciali (se integrato)

La differenza non è estetica: è operativa.

Ricerca prodotto: il collo di bottiglia più sottovalutato

In ecommerce complessi, la ricerca è spesso il punto in cui si rompe l’esperienza: utenti con intenti diversi (codici, compatibilità, sintomi, requisiti) cercano “come parlano loro”, non come è strutturato il catalogo.

La ricerca tradizionale (keyword) fatica perché non interpreta linguaggio tecnico, sinonimi ed equivalenze.

A supporto di questa criticità, Baymard rileva che molti siti non supportano adeguatamente diverse tipologie comuni di query di ricerca: nel benchmark 2024, il 41% dei siti fallisce nel supportare pienamente 8 tipologie chiave di query.

*[Fonte: Baymard Institute, “Ecommerce Search Query Types”, 2024]*

Keyword vs semantica (per cataloghi tecnici)

Ricerca tradizionale (keyword matching)

• trova corrispondenze testuali
• perde sinonimi, varianti, equivalenze tecniche
• fatica con requisiti (temperatura, standard, certificazioni)

Ricerca semantica con RAG

• interpreta l’intento tecnico
• recupera evidenze da schede prodotto e documentazione
• gestisce equivalenze e attributi tecnici
• può rispettare vincoli (se integrata con sistemi aziendali)
• restituisce risultati contestualizzati e “decision-ready”

AI e documentazione tecnica: da costo nascosto a vantaggio competitivo

Nel B2B una quota enorme di valore è “sepolta” in documenti:

• manuali tecnici e guide
• schede di compatibilità
• certificazioni e compliance
• policy (resi, garanzie, spedizioni)
• knowledge base interna del supporto

Quando l’informazione esiste ma non è accessibile nel momento del bisogno, succedono due cose:

• l’utente non compra perché non trova conferme tecniche
• il supporto assorbe richieste ripetitive (costi operativi + tempi)

Qui un approccio RAG (recupero + generazione) può trasformare documentazione e knowledge base in un asset “attivo”: risposte contestuali, tracciabili e allineate alle fonti.

Oltre il supporto: AI come strumento operativo

L’AI genera ROI quando è incorporata nei processi (ricerca, selezione, pre-vendita, post-vendita) e quando “sa” dove prendere le informazioni.

Esempi ad alto impatto:

1) Ricerca e selezione prodotto

• riduzione del tempo per trovare l’articolo giusto
• diminuzione degli errori di compatibilità

2) Supporto decisionale per buyer

• confronto tra alternative tecniche
• guida su requisiti e vincoli
• supporto alla scelta basato su documentazione

3) Efficienza commerciale

• accesso rapido a info tecniche durante trattative
• supporto su configurazioni e offerte complesse
• riduzione di errori in preventivi

4) Riduzione attriti post-vendita

• troubleshooting guidato
• risposte su installazione e manutenzione
• prevenzione resi per “prodotto non adatto”

Perché molti progetti AI falliscono

La causa più frequente non è “il modello”, ma l’esecuzione:

1) Dati non strutturati o disallineati

• catalogo incoerente tra sistemi
• documentazione non indicizzata/versionata
• prezzi e disponibilità non sincronizzati

2) Mancanza di integrazione

• l’AI “parla” ma non può verificare stock/prezzi/compatibilità
• le risposte non sono allineate ai sistemi operativi

3) Focus su interfaccia invece che processo

• metriche di vanità (conversazioni) invece di KPI di business
• assenza di una mappa del journey reale

4) Obiettivi vaghi

• “migliorare la customer experience” senza target misurabili
• impossibilità di valutare ROI e priorità

Un approccio efficace: processo prima della tecnologia

Un’implementazione efficace parte da tre domande:

1) Dove si genera attrito?

• abbandoni in categorie tecniche
• ricerche senza risultati utili
• richieste ripetitive al supporto (info già esistenti)

2) Quali dati sono disponibili e affidabili?

• catalogo e attributi tecnici
• documentazione e versioning
• integrazioni ERP/PIM/CRM
• log delle ricerche e richieste supporto

3) Quali obiettivi sono misurabili?

• riduzione del tempo di ricerca
• aumento conversioni su categorie complesse
• riduzione ticket ripetitivi
• riduzione resi per selezione errata

Quando l’AI serve davvero (e quando no)

L’AI è efficace quando

• il catalogo è ampio e tecnico
• gli utenti cercano per requisiti/compatibilità
• la documentazione è estesa e dispersa
• il supporto gestisce molte richieste ripetitive
• esistono regole complesse di configurazione/compatibilità

L’AI non è prioritaria quando

• catalogo piccolo e navigazione già efficace
• bassa complessità decisionale
• dati di base non strutturati (prima serve data quality)

Conclusione

Negli ecommerce B2B e nei cataloghi complessi, l’AI non è un badge da mostrare: è un acceleratore se riduce attriti reali e porta l’informazione giusta nel momento della decisione.

La domanda giusta non è *“abbiamo bisogno di AI?”*

È *“quali processi migliorerebbero con accesso semantico ai nostri dati?”*

Riferimenti (fonti)

1. Gartner (7 May 2024) — “Gartner Survey Finds Generative AI is Now the Most Frequently Deployed AI Solution in Organizations”

https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2024-05-07-gartner-survey-finds-generative-ai-is-now-the-most-frequently-deployed-ai-solution-in-organizations

2. McKinsey (5 Nov 2025) — “The State of AI: Global Survey 2025”

https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai

3. Baymard Institute (12 Sept 2024) — “The 8 Most Common Search Query Types (… 41% of Sites Fail …)”

https://baymard.com/blog/ecommerce-search-query-types

4. Baymard Institute — “E-Commerce Search UX (Research Overview)”

https://baymard.com/research/ecommerce-search