L’Intelligenza Artificiale nel Retail

Intelligenza Artificiale nel Retail

Un tema molto di moda negli ultimi tempi è quello riguardante l’intelligenza artificiale, nota anche come IA (acronimo italiano) o AI (acronimo inglese). Se ne parla in tutto il mondo ed è fonte di accesi dibattiti.

A fare da traino a questo fenomeno, confermandosi uno dei settori più attivi, è il mondo retail.

L’AI, le cui opportunità offerte hanno un’altissima potenzialità di trasformazione, è considerata fondamentale per automatizzare, prevedere e personalizzare un servizio che punta a fornire una customer experience ottimale, principio cardine del mondo della vendita al dettaglio ed è per questo motivo che i retailers insistono sempre più sul fatto che le aziende debbano investirvi.

A questo proposito, occorre però sottolineare che qualsiasi soluzione risulterà valida solo qualora le aziende fossero già in possesso di dati completi ed aggiornati, altrimenti l’investimento non li porterà molto lontano.

Tra i numerosi e in continuo aumento esempi di utilizzo dell’AI, analizziamo tre casi particolarmente interessanti:

L’AI e l’interazione coi clienti

Secondo Gartner, leader mondiale nell’ambito dell’analisi e della consulenza per il settore dell’Information Technology, entro il 2020, l’85% dell’interazione con il cliente nella vendita al dettaglio sarà gestita dall’intelligenza artificiale.

Machine learning, visual search, linguaggio naturale saranno la chiave di svolta e aiuteranno le aziende ad avvicinarsi ai clienti come mai prima d’ora.

L’obiettivo è quello di passare alla personalizzazione dell’intero ciclo d’acquisto.

Ad esempio, grazie alle informazioni acquisite dai dati a disposizione, il marketing potrà inviare messaggi sempre più specifici e lanciare campagne esclusive al fine di aumentare le conversioni, o ancora, nelle vendite on line, verranno proposti agli utenti gli articoli che potrebbero essere più propensi a comprare, addirittura anticipando i loro bisogni e prima ancora che se ne rendano conto.

L’AI e l’efficienza della catena di distribuzione

Nel commercio al dettaglio, l’efficienza della catena di distribuzione è essenziale.

La gestione delle scorte, la selezione, l’imballaggio e la spedizione sono processi che richiedono tempo e risorse che possono avere un terribile impatto sui profitti dell’azienda, soprattutto quando l’azienda ha centinaia di negozi che vendono milioni di euro di prodotti ogni settimana.

Un piccolo aumento dell’efficacia potrebbe fare una grande differenza e consentirebbe di risparmiare notevoli quantità di denaro.

Gli strumenti di intelligenza artificiale predittiva consentono al Retailer di costruire un learning model automatizzato che in base ai dati a disposizione (origini, percorsi, traffico) è in grado di eseguire una simulazione approfondita che consente di valutare possibili complicazioni e gli effetti a catena di eventuali ritardi o mancate scadenze prima ancora che diventino un problema. Per questo motivo stanno diventando sempre più popolari.

L’AI e il monitoraggio del comportamento degli acquirenti in negozio

Una delle principali sfide è quella di riuscire a tracciare i dati del consumatore che si reca all’interno di uno store fisico allo stesso modo di quanto già avviene online e per poterlo fare i Retailers stanno sperimentando la rilevazione delle attività, in modo da essere a conoscenza di tutto ciò che avviene all’interno del negozio.

Ciò consiste soprattutto nel capire di che tipo di azioni si tratta: ad esempio un cliente che prende ed esamina un oggetto, ma poi lo rimette indietro senza comprarlo, oppure un acquirente che si sofferma davanti a uno specifico scaffale per più minuti, e così via…

Col tempo, anche i flussi di dati piuttosto semplici, forniranno intuizioni che porteranno a strategie in grado di fornire esperienze di shopping originali e diverse, importanti per fidelizzare i clienti.

Considerando il forte impatto di queste nuove tecnologie nella vendita al dettaglio e le esigenze del mercato anche il Gruppo Sme.UP si sta muovendo per permettere a Negoziando di sfruttare i principi dell’AI.


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