A fine aprile è stata diffusa la notizia di una multa di 10 milioni di euro inflitta ad Amazon per pratiche commerciali scorrette. Il sito di Aduc, una delle associazioni a difesa del consumatore, l’ha riportata titolando Antitrust sanziona Amazon per la fidelizzazione. L’inizio della fine degli algoritmi? Il blog La legge per tutti invece Amazon multato perché suggerisce cosa comprare. Due interpretazioni della notizia data da AGCOM il 24 aprile Sanzione di 10 milioni ad Amazon per pratica commerciale scorretta
Per essere precisi, l’Antitrust ha rilevato che la pre-impostazione dell’opzione di “acquisto periodico”, prevista da Amazon su una vasta gamma di prodotti, limita la libertà di scelta dei consumatori.
Sembra una strategia di fidelizzazione abbastanza semplice da realizzare per legare il consumatore a un prodotto. IA e gli algoritmi in questa vicenda c’entrano poco o nulla, ma le reazioni che ci sono state possono indicarci che nel futuro ci saranno altre occasioni per mettere fidelizzazione e personalizzazione in opposizione alla libertà di scelta e al diritto alla privacy.
Personalizzazione con l’IA
Le ultime tendenze nella personalizzazione della relazione con il cliente vedono un crescente utilizzo dell’intelligenza artificiale (IA) per offrire esperienze altamente mirate. Gli algoritmi di IA analizzano grandi quantità di dati per fornire raccomandazioni e contenuti pertinenti, migliorando significativamente l’engagement e la fedeltà dei clienti.
Gli strumenti predittivi sempre più efficaci vanno utilizzati avendo come punto di riferimento il diritto alla privacy e la libertà di scelta. Più l’IA offre incredibili opportunità per migliorare l’esperienza del cliente, più le aziende devono adottare pratiche trasparenti e rispettose delle scelte degli utenti. La chiave del successo risiede nell’innovazione etica, dove la personalizzazione non comprometta la libertà di scelta, ma la arricchisca, creando esperienze veramente significative e di valore per tutti i consumatori.
A fronte degli aspetti positivi che l’AI porta nella personalizzazione dell’esperienza del cliente, come contenuti e servizi più pertinenti, maggiore velocità nel fornire informazioni accurate, occorre avere ben presenti anche gli aspetti negativi, che spesso vengono sottovalutati.
In primo luogo l’IA può essere soggetta a bias e discriminazione, ad esempio se gli algoritmi sono addestrati con dati che riflettono stereotipi o pregiudizi. Può contribuire ad alimentare “bolle” informative e amplificare il rischio di dipendenza e isolamento sociale. Può anche condurre a decisioni errate, quando ci si affida completamente agli algoritmi. Infine, la discussione sul trattamento dei dati e la violazione della privacy non può essere ignorata.
Tutto ciò non vuol dire rifiutare l’innovazione, ma valutare con attenzione tutte le implicazioni senza eccedere nell’entusiasmo nell’adozione di nuovi strumenti.
Cosa ne pensano i consumatori
Un interessante articolo riporta un dato, rilevato del rapporto dell’Università di Roskilde, su come i danesi accedono alle notizie. Certo in questo caso si parla di un caso molto specifico, ma è interessante notare che solo il 21% gli intervistati (dai 18 anni in su) ritenga che la personalizzazione sia un buon modo per ricevere notizie. Il 57% è preoccupato che la personalizzazione possa significare la perdita di informazioni importanti. Il 52% è preoccupato che la personalizzazione possa significare perdere opinioni stimolanti.
Un esempio per dire che quando si affronta un progetto di personalizzazione vale la pena di non rivolgere l’attenzione solo ai risultati in termini numerici, che un sistema di raccomandazione può far raggiungere, ma di valutare con attenzione anche quale sarà il vero valore che otterranno i clienti e come misurarlo. Occorre farlo perché si tratta di alimentare la fiducia nel marchio, elemento indispensabili per avere clienti fedeli.
Qualche regola da seguire
Per utilizzare senza rischi l’IA nella personalizzazione, il primo principio da seguire è garantire la libertà di scelta. Gli utenti devono avere la possibilità di scegliere liberamente le opzioni di acquisto, senza che l’azienda pre-selezioni automaticamente determinate opzioni come per esempio l’acquisto periodico. Le interfacce online devono essere progettate in modo da consentire scelte commerciali libere e consapevoli.
Un altro aspetto essenziale è fornire informazioni chiare. Le opzioni di acquisto, i costi e le condizioni devono essere presentati in modo completo, senza omettere dettagli importanti come il diritto di recesso o i meccanismi di risoluzione delle controversie. Occorre essere attenti anche alle pratiche ingannevoli, come l’uso di claim illusori o informazioni false per promuovere prodotti o servizi, o l’aumento ingiustificato dei prezzi sulla base di caratteristiche del cliente.
Anche la gestione dei dati richiede una particolare attenzione. I sistemi di raccomandazione si alimentano di dati che devono essere ben selezionati per evitare di violare la privacy o di utilizzare informazioni sensibili che potrebbero falsare la concorrenza.
Infine, per evitare errori e violazioni si dovrebbe adottare un programma di compliance con linee guida chiare, formazione del personale e prevedere figure dedicate come l’Antitrust Compliance Officer e il Data Protection Officer.
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