Synerise Customer Agent
Il livello conversazionale del tuo negozio. Basato sulla stessa infrastruttura di IA comportamentale che già gestisce la tua piattaforma: consiglia gli acquirenti come un ottimo commesso in negozio, mantenendo il brand e su scala.
Due modi per costruire un'esperienza di acquisto con IA: collegare un'API LLM a una barra di ricerca o basarla su un'infrastruttura comportamentale. Noi facciamo la seconda.
Agente consapevole del contesto
Synerise Customer Agent
Synerise Customer Agent è costruito sull'infrastruttura di IA comportamentale che già alimenta la tua piattaforma: ogni conversazione è informata da segnali in tempo reale. I clienti descrivono ciò che vogliono in linguaggio naturale: uno stile, un budget, un caso d'uso, un'idea vaga. L'assistente restituisce prodotti che corrispondono realmente, non i migliori SKU per margine, non i bestseller di ieri, ma articoli basati su ciò che questo specifico acquirente sta segnalando in questo momento.
Punta l'assistente a un indice di ricerca esistente, mappa gli attributi degli articoli, descrivi il tuo brand ed è online. Il contesto è gratuito, perché il resto dello stack Synerise lo sta già raccogliendo.
La miscela perfetta
Agenti
Agenti costruiti per produttività, interoperabilità e crescita
IA Comportamentale
Ricerca IA, Classificazione, Promozioni, Consigli in tempo reale, Ottimizzazione temporale, Predizioni
IA in azione
Valore reale e misurabile: comprendere i tuoi clienti, prevedere le loro esigenze e comunicare con loro nel modo giusto al momento giusto.
Caso d'uso selezionato
Focus sul Caso d'Uso: Stilista di Moda Virtuale
Una delle espressioni più chiare di Synerise Customer Agent è lo stilista di moda virtuale — un'esperienza conversazionale che aiuta gli acquirenti a comporre outfit, scoprire pezzi complementari e completare look in tempo reale.
Personal Styling su scala
Synerise Customer Agent diventa uno stilista di moda virtuale per ogni acquirente, suggerendo outfit completi, capi complementari e look curati su misura per le preferenze individuali e i segnali comportamentali.
Cross-sell dinamico nella moda
Oltre al singolo prodotto, consiglia articoli coordinati — pantaloni per una giacca scelta, scarpe per completare il look, accessori che valorizzano un outfit — guidando una crescita significativa del valore del carrello anziché transazioni isolate.
Customer Journey senza frizioni
La guida conversazionale elimina le frizioni nella scoperta del prodotto e nel processo decisionale, trasformando la navigazione in un'esperienza d'acquisto coerente e piacevole che rispecchia un'interazione haut de gamme in boutique.
Sebbene la moda sia un esempio emblematico, la stessa logica conversazionale si applica a tutte le categorie — bellezza, casa, elettronica e oltre — ovunque gli acquirenti traggano beneficio da una guida esperta e combinazioni curate.
Synerise Customer Agent ha cambiato il modo in cui i nostri clienti scoprono gli outfit: non risponde solo alle domande, crea uno stile. La conversione sulle sessioni assistite ha superato costantemente quella delle nostre pagine prodotto standard.
Elementi di differenziazione
Sei cose che un wrapper LLM non può fare
Sei proprietà che lo separano da qualsiasi cosa tu possa costruire basandoti solo su un'API LLM.
Implementazione rapida (DC, SDK, API)
Percorsi di integrazione multipli (Dynamic Content, SDK e REST API) consentono ai retailer di andare online rapidamente senza sostituire lo stack esistente. Collega l'assistente ai tuoi attuali livelli di commercio, ricerca e dati, e inizia a gestire le conversazioni in poche settimane, non trimestri.
Accesso al contesto del profilo (dati comportamentali)
L'assistente sfrutta direttamente il profilo comportamentale di ogni acquirente in Synerise (eventi, preferenze e cronologia acquisti) invece di iniziare ogni conversazione da zero. Ogni risposta è basata su chi è realmente il cliente, cosa ha visualizzato e cosa è probabile che desideri in seguito.
Accesso al contesto del prodotto
L'accesso in tempo reale al catalogo e agli attributi dei prodotti (stock, varianti, prezzi, metadati) mantiene ogni risposta ancorata all'assortimento reale del retailer. L'assistente raccomanda solo ciò che è effettivamente acquistabile, nella taglia, colore e fascia di prezzo corretti, eliminando suggerimenti inutili.
Raccomandazioni e stack completo di IA comportamentale
Costruito sul motore di raccomandazione e sullo stack di IA comportamentale di Synerise (BaseModel, Cleora e modelli di propensione), in modo che i suggerimenti siano personalizzati e predittivi, non congetture generiche di un LLM. L'assistente eredita anni di modellazione di livello retail invece di affidarsi solo a un modello di chat.
Ottimizzato nei costi per la scala enterprise
Il sistema è progettato per mantenere basso il costo per conversazione supportando al contempo volumi di traffico enterprise, tramite instradamento dei modelli, caching e recupero efficiente. Ciò rende il rollout su larga scala economicamente vantaggioso, non solo una demo di punta per poche sessioni.
Engagement proattivo
L'assistente non si limita a rispondere quando interpellato: avvia e sostiene in modo proattivo l'engagement nei momenti giusti per favorire conversione e fidelizzazione. Dai suggerimenti tempestivi ai follow-up durante il percorso, si comporta come un assistente attento, non come una chat box passiva.
Dietro le quinte
Architettura di sistema
Synerise Customer Agent Service orchestra caching semantico, nodi personalizzati, ricerca & reranker, strumenti e il gateway LLM, basandosi sui modelli comportamentali, sugli attributi degli articoli, sulla ricerca, sulle raccomandazioni e su Brickworks di Synerise, con embedding condivisi in tutto lo stack.
Richiesta con prompt utente
Synerise Customer Agent Service
Livello di caching semantico
Nodi personalizzati (es. nodo di introduzione rapida)
Nodo di ricerca & Reranker
Strumenti
Gateway LLM
Modello LLM (tramite Azure Foundry)
Basato sulle funzionalità di Synerise
Modelli ML/IA di Synerise (SLM, classificatori, …)
Attributi degli articoli
Ricerca articoli
Raccomandazioni
Brickworks
Modelli di embedding
Interoperabilità
Aperto per progettazione
Synerise adotta protocolli aperti per garantire che le sue funzionalità agentiche si integrino perfettamente in qualsiasi ecosistema di IA. La compatibilità con MCP e A2A rende Synerise una piattaforma collaborativa, non un giardino chiuso.
Model Context Protocol (MCP)
Synerise implementa MCP per esporre le funzionalità della propria piattaforma — cataloghi, segmenti, analisi — come contesti strutturati che qualsiasi agente IA o LLM compatibile con MCP può interrogare e utilizzare.
Protocollo Agente-Agente (A2A)
Grazie al supporto del protocollo A2A, gli agenti di Synerise possono comunicare, delegare attività e condividere risultati con agenti di altre piattaforme — consentendo la collaborazione tra agenti di diversi fornitori.
Architettura di piattaforma aperta
Synerise è progettato come uno strato di infrastruttura aperta, non come un prodotto chiuso. Agenti esterni e LLM possono connettersi, interrogare e agire attraverso protocolli standardizzati.