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Paul AI, la GenAI per l'eCommerce secondo Poleepo

Poleepo lancia Paul AI: un agente di GenAI per ottimizzare contenuti, immagini e customer service dei merchant multicanale

Trasformazione Digitale Tecnologie AI

L'italiana Poleepo, che propone l'omonima piattaforma per la gestione delle attività di eCommerce multicanale, ha sviluppato un assistente - Paul AI - basato su componenti di intelligenza artificiale generativa. L'agente è ovviamente integrato con il resto della piattaforma e ha il compito specifico di migliorare la gestione sia dei contenuti di un eComerce, sia delle attività di customer service.

Poleepo sottolinea che la creazione e l'ottimizzazione dei contenuti prodotto sono già tra i principali utilizzi concreti dell'AI nell'eCommerce. Paul AI, che è basato su Google Gemini, serve proprio a questo ed è pensato per intervenire direttamente nei flussi operativi dei merchant. "L'intelligenza artificiale generativa ha già dimostrato di saper produrre contenuti. La vera domanda, per chi vende online, è se riesce a farlo in modo utile: rispettando i requisiti di ciascun marketplace, adattandosi al contesto di ogni prodotto, integrandosi nei processi senza aggiungere complessità", sottolinea Marco Cerquozzi, co-founder di Poleepo.

In primo luogo, Paul AI genera, arricchisce o ottimizza titoli e descrizioni delle schede prodotto partendo dai dati già presenti nella piattaforma Poleepo, con la possibilità di scegliere il "tono" delle descrizioni (SEO, professionale, creativo o persuasivo) e la loro lunghezza. Paul AI interviene anche sulle immagini prodotto, generandone a partire da quelle esistenti, od ottimizzando queste ultime, con stili e formati "calibrati sui requisiti di ciascun canale".

Il ruolo di Paul AI lato customer service è, prevedibilmente, più articolato. Genera risposte contestualizzate alle richieste dei clienti direttamente all'interno della sezione messaggistica di Poleepo, basandosi sul contesto della conversazione: ordine di riferimento, stato della spedizione, dati del prodotto. Raccoglie le informazioni necessarie da diversi sistemi, le aggrega e propone una risposta pertinente che l'operatore umano del customer service può accettare com'è o modificare prima di inviarla. Il risultato, per la software house, è una riduzione dei tempi di risposta e del carico operativo per gli operatori.

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