Dal rilevamento dei falsi all’indice di rischio del mercato: tutto quello che vedi con Marq AI

Con la rapida crescita dell’e-commerce globale, anche i problemi di proprietà intellettuale diventano più complessi. In questa serie di articoli vediamo nel dettaglio, dal punto di vista dei product manager (PM), quali problemi risolvono i prodotti di Marq AI e in quale direzione si stanno sviluppando.

Questo articolo è basato su un’intervista a Jay, responsabile dell’area falsi di MarqVision.

Cosa trovi nell’intervista

1. Le intenzioni del progetto

2. Le funzioni chiave

3. I dubbi della progettazione e come li abbiamo risolti

4. La direzione futura

Perché è nata la dashboard falsi di Marq AI

Con la rapida crescita dell’e-commerce globale, anche il problema dei falsi si presenta in modo molto più complesso ed esteso di prima. Un tempo i problemi nascevano soprattutto sui marketplace con base in Cina, ma oggi si diffondono sui mercati di tutto il mondo: Stati Uniti, Europa, Sud-est asiatico. Inoltre, con la diffusione dei social e dello shopping in live streaming, i canali di vendita dei falsi vanno oltre i semplici marketplace online e si allargano a molte piattaforme social, rendendo rilevamento e risposta ancora più difficili.

Il problema più grande è che le inserzioni di falsi si rigenerano più in fretta di quanto si riesca a rilevarle e colpirle. Infatti, quando il brand interviene manualmente al suo interno, eliminare una sola inserzione richiede oltre 30 minuti, e subito dopo ne compare un’altra: un circolo vizioso che si ripete.

La funzione falsi (Counterfeit) di Marq AI è stata progettata per superare questo limite strutturale. Non si ferma al rilevamento: è costruita intorno all’automazione per azioni rapide e all’analisi basata sull’AI, per aiutare chi lavora nel brand a liberarsi dalle attività ripetitive e a concentrarsi su una risposta più strategica.

Le funzioni chiave della dashboard falsi (Counterfeit) di Marq AI

D: C’è stato un caso in cui, vedendo una richiesta di un cliente, ha pensato «questo va assolutamente risolto», oppure avete prima definito il problema internamente?

Una delle difficoltà maggiori dei responsabili di brand nel colpire i falsi era che è difficile vedere i risultati in numeri e usarli in modo strategico. Anche internamente abbiamo progettato e perfezionato di continuo diverse funzioni partendo da una domanda: «Come possiamo mostrare ai brand un valore reale basato sul ROI?».

Il risultato di questa riflessione è la dashboard falsi (Counterfeit). La dashboard falsi di Marq AI è progettata per quantificare le minacce che il brand affronta e permettere, su questa base, di definire strategie di risposta efficaci. Il punto chiave sono le funzioni che permettono a chi lavora non solo di consultare i dati, ma di arrivare fino alle decisioni strategiche.

Inoltre, a partire dalle inserzioni di falsi rilevate, i moduli di segnalazione vengono generati automaticamente e si possono inviare subito alla piattaforma, e questo ha aumentato molto la velocità di risposta. Non serve più controllare una per una le singole inserzioni e compilare a mano le segnalazioni, quindi chi lavora nel brand può operare in modo molto più efficiente e il brand può colpire più minacce, più in fretta.

1) Rilevamento dei falsi basato sull’AI

Prima si verificava se un prodotto fosse falso guardando solo le informazioni della pagina prodotto nell’inserzione, ma oggi l’AI analizza anche il testo nelle immagini, con una valutazione molto più precisa. Così si identificano anche i dettagli che sfuggono facilmente.

2) Compilazione automatica delle segnalazioni (FSD)

Di recente abbiamo potenziato la segnalazione automatica con gli LLM. Confrontando e analizzando originale e falso, i dettagli come le parole che indicano un falso, il luogo di produzione, le materie prime e le taglie si inseriscono direttamente nella segnalazione, così si risponde in modo più rapido ed efficiente rispetto alla compilazione manuale.

3) Dashboard dei risultati delle azioni di tutela

Nella dashboard si vedono a colpo d’occhio, in tempo reale, i risultati delle azioni di tutela, il numero di inserzioni rimosse, il valore economico convertito e perfino l’analisi dei venditori.

Inoltre, con la frequenza dei casi per paese o piattaforma, si capisce con chiarezza dove si concentra davvero il rischio. Per esempio, c’è stato un caso in cui il responsabile si aspettava che «il problema più grave fosse in Cina», mentre in realtà la minaccia maggiore era sulle piattaforme del Sud-est asiatico.

In particolare l’indice di rischio del mercato (Saturation Rate), introdotto di recente, va oltre il semplice conteggio delle rimozioni e visualizza con valori quantitativi e trend quanto il brand sia esposto a un ambiente rischioso.

Prima il responsabile di brand doveva stimare il livello di rischio combinando dati frammentati, ma oggi con la dashboard falsi (Counterfeit) di Marq AI si individuano a colpo d’occhio le aree, i canali e i venditori più rischiosi.

D: Quali cambiamenti possono notare i responsabili di brand grazie a queste funzioni?

Prima di tutto, vedendo a colpo d’occhio dove si concentra il rischio, possono stabilire subito le priorità: quali inserzioni o venditori affrontare per primi.

Poi, grazie a indicatori di risultato in numeri, possono spiegare con chiarezza quanto sia stata davvero efficace la strategia di tutela del brand, cioè il ROI.

Soprattutto, con l’automazione della compilazione delle segnalazioni e delle azioni di tutela, attività ripetitive che richiedevano molto tempo, il carico di chi lavora si riduce molto. Così ci si può concentrare di più sulle decisioni strategiche importanti.

I dubbi della progettazione e come li abbiamo risolti

D: Qual è stato il dubbio più grande nel progettare e realizzare la dashboard e le funzioni di monitoraggio e azione?

I dubbi più grandi sono stati due.

Il primo è che i danni da falsi si presentano in modo diverso in ogni settore. Per esempio nella moda sono frequenti i problemi di taglie o stampe, nella gioielleria contano materiali e placcature, nella bellezza le materie prime e le modifiche al packaging. Perfino nello stesso settore i problemi variano un po’ da brand a brand. Per questo abbiamo lavorato molto per creare un ciclo di apprendimento personalizzato, che tenga conto dei dati e dei feedback di ogni cliente, così che l’AI impari bene queste differenze.

Il secondo è che venditori scorretti e abitudini di consumo cambiano molto in fretta. Un tempo le piattaforme principali erano i marketplace globali come AliExpress o Shopee, ma oggi la vendita di falsi si diffonde tramite social e live streaming. Per rispondere a questo cambiamento raccogliamo i feedback del team operativo e dei clienti e stiamo cercando di estendere gradualmente le funzioni fino al monitoraggio dei live streaming.

D: E come state affrontando questi problemi?

Non è ancora tutto risolto alla perfezione, ma nell’addestrare i modelli AI ci concentriamo sull’inserire con continuità i dati reali dei clienti e i feedback che arrivano dal campo. Crediamo che solo così i modelli AI possano diventare sempre più precisi.

Inoltre, quando sviluppiamo nuove funzioni, manteniamo una struttura che raccoglie attivamente feedback interni ed esterni. Internamente sono spesso il team operativo o gli esperti di proprietà intellettuale a cogliere per primi i nuovi metodi dei venditori scorretti e a segnalarceli. Per esempio, se prima il metodo era «pubblico solo foto e prezzo, per acquistare scrivimi in DM», oggi si evolve evitando anche le conversazioni in DM e rimandando subito a link di siti esterni, oppure vendendo direttamente in live streaming per non lasciare tracce delle vendite. Condividiamo in fretta queste tendenze e le portiamo nel prodotto.

Anche i clienti ci danno molti feedback. Domande come «Di recente vediamo indizi di vendite nei live streaming: si possono rilevare?» o «Si possono monitorare anche canali come questi?» a volte portano a veri aggiornamenti delle funzioni. Alla fine, accumulando insieme ai clienti dati ed esperienza, stiamo costruendo un sistema di risposta sempre più solido.

La direzione futura

D: C’è una funzione non ancora realizzata che vorrebbe assolutamente aggiungere, o un aspetto da migliorare in base ai feedback dei clienti?

La funzione falsi (Counterfeit) di Marq AI va oltre il trovare e rimuovere i falsi e sta diventando una soluzione che aiuta la strategia di business dei clienti. Le direzioni su cui vogliamo concentrarci sono tre.

La prima sono i modelli AI personalizzati. Il tipo di minacce alla proprietà intellettuale cambia da brand a brand. I problemi di un brand di moda sono del tutto diversi da quelli di un brand di bellezza, e ci sono differenze anche nello stesso settore. Per questo, partendo dai dati dei clienti, rendiamo modulari i modelli AI adatti a ogni situazione, così da individuare con più precisione gli indizi di violazione.

La seconda è un rilevamento che imita il comportamento dei consumatori. Finora ci si limitava a cercare e rilevare le inserzioni in modo meccanico; in futuro pensiamo a un agente AI che segua passo passo il percorso d’acquisto di un consumatore reale. L’obiettivo è un «rilevamento vicino alla realtà», che tenga conto perfino di quali parole chiave si digitano, su quali descrizioni di prodotto si clicca e come si passa attraverso gli algoritmi di raccomandazione.

L’ultima sono i live streaming e la classificazione personalizzata dei dati. È ciò che i clienti chiedono di più di recente. Oggi i problemi di falsi nascono attivamente non solo sui marketplace online, ma anche su canali come social e live streaming. Per questo stiamo estendendo le funzioni perché il monitoraggio sia possibile anche in questi ambienti. Inoltre, andando oltre il semplice «questo è falso / non è falso», ci prepariamo a suddividere e classificare i dati secondo i criteri desiderati dal cliente, così da usarli subito per le decisioni strategiche.

In fondo il nostro obiettivo è chiaro: trasformare la lotta ai falsi da costo a investimento. Non semplici azioni di tutela, ma uno strumento per definire strategie basate sui dati e proteggere il valore del brand. È questo il quadro che Marq AI sta disegnando per il futuro.

Un messaggio ai brand in difficoltà con i falsi

D: Cosa vorrebbe dire ai brand che scoprono per la prima volta la dashboard e le funzioni falsi (Counterfeit)?

Chi ha avuto a che fare con i falsi lo sa: non si risolve eliminando qualche inserzione. Appena le elimini ricompaiono, e sempre più in fretta. Per questo oggi diventa davvero importante guardare non alle singole inserzioni, ma ai venditori e alle reti.

L’indice di rischio del mercato, gli indicatori di risultato e gli insight a livello di venditore di Marq AI sono soluzioni pensate proprio per questo. Non ci si ferma a report del tipo «ne abbiamo eliminate tante»: si può capire quale gruppo di venditori è più pericoloso e quale mercato è più rischioso in questo momento. Così il responsabile di brand non risponde più alla cieca, ma può condurre azioni di tutela strategiche, stabilendo le priorità e usando le risorse in modo efficiente.

Vogliamo sottolineare una cosa sola: la lotta ai falsi non è un costo, ma un investimento. Va oltre la semplice riduzione dei falsi e può diventare, nel lungo periodo, una strategia per proteggere il valore del brand e aumentare il ROI. Marq AI, come partner affidabile di questa trasformazione, continuerà a costruire con i clienti soluzioni di tutela della proprietà intellettuale sempre più precise.