Richieste di informazioni ridotte dell’80%, vendite su dell’8%, impression, ovvero visualizzazioni dei prodotti in aumento del 30% nelle campagne adv: questi solo alcuni dei risultati registrati dal marketplace Ventis a un anno dalla pubblicazione del nuovo catalogo digitale “redatto” grazie alla generative AI.
Ben 7.600 descrizioni sono state prodotte automaticamente e in pochi minuti attraverso il tool Trust Generative AI sviluppato da Making Science, società internazionale specializzata nella trasformazione digitale che ha avviato negli ultimi anni una strategia di rapida internazionalizzazione e nel 2021 ha acquisito il marketplace riminese specializzato nella vendita di beni di lusso italiani, con oltre 1.000 marchi tra moda, alimentare, articoli per la casa.
Un successivo controllo umano ha reso necessari piccoli interventi solo nel 23% delle descrizioni, risultate al di sotto dei livelli di accuratezza definiti. Il risparmio in termini di costi per la generazione del catalogo, rispetto al precedente marketplace redatto manualmente è risultato del 90%: alla riduzione dell’ingente quantità di lavoro necessaria per la compilazione delle descrizioni, si è affiancata la decurtazione del tempo dedicato alla riposta alle domande degli utenti: le presentazioni che affiancano i prodotti sono risultate nel complesso molto più ampie, esaustive e complete, a un livello in precedenza irraggiungibile con il solo apporto umano, salvo un enorme investimento di tempo.
«Risultati davvero significativi – spiega Victor Vassallo, managing director di Making Science Italia –. L’alto volume degli articoli rappresentava una sfida per l’azienda, che si trovava a dover mantenere costantemente aggiornate le migliaia di descrizioni. L’impiego del nuovo tool di Making Science ha consentito di “liberare” risorse prima dedicate alla compilazione del catalogo, attività a basso valore aggiunto, per destinarle ad attività creative».
Sviluppato su Google Cloud Platform e VertexAI, Trust Generative AI consente di generare descrizioni su larga scala già connesse e Google Shopping ottimizzate in ottica SEO, definendo anche il tono di voce. Un modello che si “allena” anche attingendo ai dati relativi ai contenuti storici del catalogo aziendale.
Ma lo strumento, nato un anno fa per rispondere alla sfida di sfruttare le potenzialità della generative AI anche per i dati non pubblici delle aziende, si presta anche a numerose altre applicazioni: di recente il tool è stato introdotto in tutte le aree di Making Science per efficientare i processi interni riducendo al contempo i costi.