Il 13 ottobre 2026 Contentsquare, azienda leader nell'analisi dell'esperienza digitale, ha lanciato la versione beta di una piattaforma innovativa volta a migliorare i percorsi sia degli utenti finali sia degli agenti intelligenti. Il nuovo sistema raccoglie dati provenienti da molteplici canali – siti web, applicazioni mobili, servizi di assistenza clienti, chatbot e grandi modelli linguistici (LLM) – per creare una visione unificata delle interazioni digitali.
Funzionalità chiave della piattaforma
Tra le novità più importanti troviamo:
- Analisi del traffico generato dall'IA: monitoraggio delle visite e delle azioni derivanti da assistenti virtuali e LLM, consentendo di capire come l'intelligenza artificiale influisce sul funnel di conversione.
- Tracciamento dei percorsi multisession: capacità di seguire gli utenti attraverso più sessioni e dispositivi, identificando pattern di comportamento ricorrenti.
- Attribuzione delle conversioni con LLM: integrazione dei contributi dei modelli linguistici nella valutazione delle conversioni, per una misurazione più accurata del ROI.
- Benchmark settoriale: confronti di performance con standard di mercato, utili per posizionare i risultati rispetto ai competitor.
Integrazioni strategiche
La piattaforma utilizza il protocollo MCP per collegarsi senza soluzione di continuità a strumenti di intelligenza artificiale come ChatGPT, Claude e Microsoft Copilot. Inoltre, le integrazioni con soluzioni di personalizzazione e testing – Dynamic Yield, Optimizely e Kameleoon – sono state potenziate, offrendo un ecosistema completo per la sperimentazione e l'ottimizzazione.
L'agente IA Sense: un assistente decisionale
Il cuore della soluzione è l'agente IA chiamato Sense, progettato per automatizzare l'intero ciclo di ottimizzazione. Sense analizza i dati raccolti, individua le opportunità di miglioramento e le classifica in base al potenziale impatto finanziario. Una volta selezionate, l'agente può:
- Progettare varianti di layout o contenuti;
- Generare il codice necessario per implementare i test;
- Distribuire le varianti su segmenti di traffico specifici;
- Raccogliere e analizzare i risultati per valutare l'efficacia.
Questo approccio riduce drasticamente il tempo necessario per passare dall'idea alla sperimentazione, passando da settimane a poche ore, e consente ai team di concentrarsi su decisioni strategiche più che su attività operative.
Esempi pratici di utilizzo
Un retailer di moda online ha adottato Sense per testare la disposizione dei pulsanti di “Aggiungi al carrello” suggeriti da un LLM. In una settimana, il tasso di conversione è aumentato del 12 %, generando un incremento di fatturato stimato di 250 000 €. Un'altra azienda di servizi finanziari ha sfruttato l'analisi del traffico IA per capire perché gli utenti abbandonavano il processo di apertura di un conto dopo l'interazione con il chatbot; le modifiche suggerite da Sense hanno ridotto il bounce rate del 18 %.
Strategia di rollout e prospettive future
Contentsquare prevede un deployment progressivo della piattaforma, iniziando con clienti pilota selezionati per raccogliere feedback e perfezionare le funzionalità. La roadmap prevede ulteriori integrazioni con piattaforme di CRM e sistemi di gestione degli ordini, oltre a miglioramenti nell'analisi predittiva basata su AI.
Nel contesto attuale, dove l'esperienza digitale è sempre più influenzata da assistenti virtuali e generative AI, la capacità di monitorare e ottimizzare i percorsi ibridi – umani e artificiali – rappresenta un vantaggio competitivo significativo. La piattaforma di Contentsquare offre una risposta concreta a questa esigenza, combinando analytics avanzati, automazione e un focus sul risultato economico.