{"id":49658,"date":"2018-01-11T07:00:09","date_gmt":"2018-01-11T06:00:09","guid":{"rendered":"http:\/\/smeupnew.it\/magazine\/blog\/intelligenza-artificiale-nel-retail\/"},"modified":"2018-01-11T07:00:09","modified_gmt":"2018-01-11T06:00:09","slug":"intelligenza-artificiale-nel-retail","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.smeup.com\/magazine\/blog\/intelligenza-artificiale-nel-retail\/","title":{"rendered":"L’Intelligenza Artificiale nel Retail"},"content":{"rendered":"

Un tema molto di moda negli ultimi tempi \u00e8 quello riguardante l\u2019intelligenza artificiale, nota anche come IA (acronimo italiano) o AI (acronimo inglese). Se ne parla in tutto il mondo ed \u00e8 fonte di accesi dibattiti.<\/p>\n

A fare da traino a questo fenomeno, confermandosi uno dei settori pi\u00f9 attivi, \u00e8 il mondo retail.<\/p>\n

L\u2019AI, le cui opportunit\u00e0 offerte hanno un’altissima potenzialit\u00e0 di trasformazione, \u00e8 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 \u00e8 per questo motivo che i retailers insistono sempre pi\u00f9 sul fatto che le aziende debbano investirvi.<\/p>\n

A questo proposito, occorre per\u00f2 sottolineare che qualsiasi soluzione risulter\u00e0 valida solo qualora le aziende fossero gi\u00e0 in possesso di dati completi ed aggiornati, altrimenti l\u2019investimento non li porter\u00e0 molto lontano.<\/p>\n

Tra i numerosi e in continuo aumento esempi di utilizzo dell\u2019AI, analizziamo tre casi particolarmente interessanti:<\/p>\n

L\u2019AI e l\u2019interazione coi clienti<\/strong><\/h5>\n

Secondo Gartner, leader mondiale nell\u2019ambito dell\u2019analisi e della consulenza per il settore dell\u2019Information Technology, entro il 2020, l’85% dell’interazione con il cliente nella vendita al dettaglio sar\u00e0 gestita dall’intelligenza artificiale.<\/p>\n

Machine learning, visual search, linguaggio naturale saranno la chiave di svolta e aiuteranno le aziende ad avvicinarsi ai clienti come mai prima d\u2019ora.<\/p>\n

L\u2019obiettivo \u00e8 quello di passare alla personalizzazione dell\u2019intero ciclo d\u2019acquisto.<\/p>\n

Ad esempio, grazie alle informazioni acquisite dai dati a disposizione, il marketing potr\u00e0 inviare messaggi sempre pi\u00f9 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 pi\u00f9 propensi a comprare, addirittura anticipando i loro bisogni e prima ancora che se ne rendano conto.<\/p>\n

L\u2019AI e l\u2019efficienza della catena di distribuzione<\/strong><\/h5>\n

Nel commercio al dettaglio, l’efficienza della catena di distribuzione \u00e8 essenziale.<\/p>\n

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.<\/p>\n

Un piccolo aumento dell’efficacia potrebbe fare una grande differenza e consentirebbe di risparmiare notevoli quantit\u00e0 di denaro.<\/p>\n

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) \u00e8 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 pi\u00f9 popolari.<\/p>\n

L\u2019AI e il monitoraggio del comportamento degli acquirenti in negozio<\/strong><\/h5>\n

Una delle principali sfide \u00e8 quella di riuscire a tracciare i dati del consumatore che si reca all\u2019interno di uno store fisico allo stesso modo di quanto gi\u00e0 avviene online e per poterlo fare i Retailers stanno sperimentando la rilevazione delle attivit\u00e0, in modo da essere a conoscenza di tutto ci\u00f2 che avviene all\u2019interno del negozio.<\/p>\n

Ci\u00f2 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 pi\u00f9 minuti, e cos\u00ec via\u2026<\/p>\n

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.<\/p>\n

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<\/a> di sfruttare i principi dell\u2019AI.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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