Gli 8 vantaggi principali dell'intelligenza artificiale nel retail
Michael Hickins | Content Strategist | 15 luglio 2024
Solitamente prudenti nelle spese tecnologiche a causa dei margini di profitto ridotti, i rivenditori stanno iniziando ad adottare con decisione la più recente e potenzialmente significativa innovazione tecnologica degli ultimi tempi: l'intelligenza artificiale.
La spesa del settore retail per l'intelligenza artificiale raggiungerà i 9 miliardi di dollari nel 2024 e gli 85 miliardi di dollari entro il 2032, un tasso composto di crescita annuale del 32%, secondo Fortune Business Insights, poiché i rivenditori implementeranno la tecnologia per aumentare i ricavi e la soddisfazione dei clienti e ridurre sprechi e costi.
Cos'è l'intelligenza artificiale (AI)?
L'intelligenza artificiale è una tecnologia che utilizza algoritmi per imitare il ragionamento umano. I sottoinsiemi di AI includono machine learning, deep learning e AI generativa. Ad esempio, un sistema GenAI può includere grandi quantità di dati per rispondere a istruzioni in linguaggio semplice o a domande con testo o immagini. I sistemi di machine learning sono in grado di apprendere dall'enorme quantità di dati che elaborano per migliorare le previsioni (e le decisioni basate su tali previsioni), offrire raccomandazioni personalizzate, automatizzare processi e attività complesse (come nel caso degli assistenti robotici nelle industrie manifatturiere), individuare frodi e supportare numerosi altri casi d'uso.
In che modo l'AI può aiutare il settore retail?
I rivenditori possono utilizzare l'intelligenza artificiale per diversi motivi. Possono utilizzarla per sviluppare campagne di marketing mirate a singoli individui, anziché a segmenti demografici, analizzando rapidamente gli acquisti dei clienti, le cronologie di navigazione e le trascrizioni delle conversazioni al fine di individuare aree di interesse specifiche. L'intelligenza artificiale può anche aiutare i rivenditori a migliorare il modo in cui visualizzano i prodotti sugli scaffali fisici o sui siti di e-commerce creando etichette di scaffali e contenuti online convincenti e suggerendo layout di merce ideali nei negozi fisici. Un'altra applicazione dell'intelligenza artificiale nel settore retail consiste nel fornire previsioni di domanda più accurate, al fine di evitare ribassi di prezzo e ottimizzare l'utilizzo dello spazio disponibile in magazzino.
Viene anche utilizzata per scegliere percorsi di consegna più efficienti analizzando i dati sui modelli di traffico, le condizioni meteorologiche, gli ostacoli delle attività di edilizia e altre variabili. I rivenditori possono inoltre utilizzare l'intelligenza artificiale per ottimizzare numerosi aspetti del servizio clienti, inclusi suggerimenti mirati a supportare i venditori nell'incremento delle tecniche di cross-selling e upselling, nonché proposte volte ad assistere gli operatori nel fornire un'assistenza post-vendita pertinente ed efficace.
8 vantaggi dell'intelligenza artificiale nel retail per le aziende
I rivenditori adottano l'intelligenza artificiale in tutte le loro attività, anche per automatizzare le attività di back-office ripetitive e aumentare i ricavi, fornendo agli addetti alle vendite suggerimenti sulle vendite in tempo reale. Ecco alcuni esempi.
1. Automazione delle attività
I rivenditori possono utilizzare l'intelligenza artificiale per automatizzare attività ripetitive soggette a errori, come il processo di raccolta e analisi dei dati provenienti da molteplici fonti interne ed esterne, al fine di calcolare previsioni di domanda che guidino le decisioni riguardanti quali assortimenti di prodotti acquistare, in quali quantità e a quali punti vendita destinarli. I rivenditori possono inoltre utilizzare l'intelligenza artificiale per automatizzare il processo di raccolta e analisi dei dati relativi ai prezzi, inclusi i costi interni e i prezzi della concorrenza, integrandoli con le previsioni di domanda al fine di stabilire i prezzi e definire soglie per gli sconti qualora fosse necessario smaltire l'inventario in eccesso. Possono anche utilizzare l'intelligenza artificiale per automatizzare le risposte ad alcuni tipi di query dei clienti, consentendo agli esseri umani di interveniremeno.
2. Potenziamento dei dipendenti
Un rivenditore utilizza GenAI per fornire ai collaboratori del punto vendita una vasta gamma di informazioni, come le procedure per riavviare una cassa bloccata e le modalità per assistere un cliente nell'iscrizione al programma fedeltà dell'azienda. La tecnologia utilizza un chatbot basato sull'intelligenza artificiale che consente ai dipendenti di porre domande e, successivamente, attinge dal database pertinente per fornire la risposta corretta. Tali schede di riferimento dettagliate risultano particolarmente essenziali nel settore retail, considerando l'elevato tasso di turnover del personale.
3 Prevenzione delle perdite
I rivenditori affrontano costantemente la sfida di contenere le perdite derivanti da sottrazioni illecite e da sovrapprezzi imposti dai fornitori. I rivenditori iniziano a ricorrere all'AI per mitigare queste perdite. Ad esempio, utilizzano l'intelligenza artificiale per confrontare gli ordini con le fatture di ciascun fornitore, al fine di garantire che vengano addebitati esclusivamente i prodotti effettivamente consegnati. L'intelligenza artificiale sta assumendo un ruolo sempre più rilevante negli strumenti adottati dai rivenditori per individuare le transazioni fraudolente effettuate dai cassieri presso il punto vendita, attraverso l'analisi dei video nei negozi e dei registri delle transazioni di ciascun cassiere. I rivenditori possono inoltre utilizzare l'intelligenza artificiale per analizzare i video provenienti da diverse sedi del negozio e ricevere avvisi in caso di rilevamento di comportamenti o attività anomale, inclusi spazi nel retro del punto vendita, magazzini, corsie e casse. Può essere utilizzata inoltre in combinazione con l'analisi tradizionale per correlare ulteriormente i dati RFID e quelli provenienti da altri sensori, al fine di spiegare come gli articoli abbiano lasciato il negozio.
4. Riduzione dei rifiuti
La crescente consapevolezza dei consumatori e l’attenzione sempre maggiore alla sostenibilità rappresentano un motivo ulteriore per cui i rivenditori devono concentrare i propri sforzi sulla riduzione degli sprechi. I rivenditori utilizzano l'intelligenza artificiale per identificare le categorie di merci soggette a deterioramento e per suggerire sconti o donazioni prima che raggiungano la data di scadenza. I rivenditori di alimenti che confezionano internamente i prodotti preparati utilizzano l'intelligenza artificiale per ottimizzare l'efficienza nel taglio e nella selezione degli articoli, ad esempio calcolando con precisione la quantità di carne da inserire in un confezionamento standard.
5. Ottimizzazione della supply chain
I rivenditori e i loro fornitori utilizzano l'intelligenza artificiale per ottimizzare i percorsi di consegna, basandosi sull'analisi di dati in tempo reale e storici relativi a diversi fattori, quali condizioni meteorologiche, flussi di traffico, deviazioni dovute a lavori stradali ed eventi straordinari che possono bloccare strade, porti o rotte marittime. Sebbene l'analytics dei dati convenzionale sia stata impiegata in parte di questo lavoro, l'intelligenza artificiale si distingue per la capacità unica di integrare tutti questi elementi e fornire raccomandazioni concrete. I rivenditori utilizzano inoltre l'intelligenza artificiale per ottimizzare il carico dei camion in base al programma di consegna, facilitando così lo scarico delle merci e consentendo ai veicoli di proseguire rapidamente verso la destinazione successiva.
6. Soddisfazione dei clienti
L'intelligenza artificiale può supportare i rivenditori nel raggiungimento di livelli più elevati di soddisfazione del cliente, creando offerte che appaiono ai clienti come se l'assortimento fosse stato progettato esclusivamente per loro, anziché per un'ampia fascia demografica con caratteristiche simili. I rivenditori adottano diverse strategie, tra cui l'impiego di GenAI per generare email promozionali personalizzate e l'utilizzo dell'intelligenza artificiale per offrire una versione personalizzata dei loro siti commerciali ogni volta che un cliente abituale effettua il login, basandosi sulle storie di acquisto di ciascun cliente. I rivenditori possono inoltre utilizzare l'intelligenza artificiale per identificare quali incentivi (prezzo, assortimenti di prodotti, assistenza personalizzata) siano più efficaci nell'influenzare clienti specifici. A un livello più elementare, i rivenditori utilizzano chatbot dotati di intelligenza artificiale per rispondere rapidamente a domande semplici dei clienti riguardanti prodotti, prezzi, disposizione del negozio e altri aspetti.
7. Riduzione degli errori
I rivenditori possono impiegare l'intelligenza artificiale per automatizzare la raccolta dei dati, contribuendo così a ridurre gli errori associati alle attività manuali o ripetitive. Ciò risulta particolarmente rilevante considerando che molti rivenditori continuano a raccogliere manualmente i dati da fogli di calcolo, con il rischio di introdurre errori che possono compromettere le previsioni di vendita e domanda, causando così opportunità perse di vendita o articoli in eccesso in inventario.
8 Riduzione dei costi
L'intelligenza artificiale consente ai rivenditori di gestire le fluttuazioni della domanda in modo più efficiente rispetto alle precedenti generazioni di applicazioni analitiche, offrendo opportunità concrete di riduzione dei costi in quasi tutte le aree aziendali. Ad esempio, supportando i rivenditori nella previsione più precisa delle vendite per punto vendita, le analisi basate sull'intelligenza artificiale possono contribuire a ridurre i costi di gestione dell'inventario, i costi del lavoro legati a un rifornimento inefficiente e le spese del personale nei periodi in cui è richiesta una minore presenza di addetti in negozio. I rivenditori possono inoltre utilizzare previsioni di vendita basate sull'analisi dei dati e potenziate dall'intelligenza artificiale per ottimizzare gli ordini di prodotti ad alta domanda, che consentono di negoziare sconti maggiori basati sui volumi con i fornitori. L'intelligenza artificiale può contribuire a ridurre i costi del lavoro, diminuendo il numero di ore che gli operatori del servizio clienti dedicano alle richieste di basso livello, riducendo le perdite e gli sprechi (come indicato precedentemente), minimizzando gli errori (come sopra menzionato) e ottimizzando il consumo energetico attraverso suggerimenti relativi alla modifica degli orari di funzionamento basati su analisi temporali dei volumi di vendita.
8 esempi di intelligenza artificiale nel retail
I rivenditori a livello globale impiegano l'intelligenza artificiale in molteplici ambiti, tra cui supportare gli addetti alle vendite nell'aumentare il valore medio degli acquisti dei clienti, fornire agli operatori del servizio informazioni pertinenti per migliorare l'assistenza ai clienti abituali e assistere il personale amministrativo nelle decisioni relative ai livelli di personale, all'allocazione dell'inventario, al merchandising e agli acquisti. Ecco otto esempi del mondo reale.
1. Navigazione in negozio
Un importante grande magazzino statunitense utilizza un chatbot basato sull'intelligenza artificiale per assistere i clienti nell'orientamento all'interno delle sue varie sedi. I clienti aprono un'app sul proprio smartphone per interrogare il chatbot e ottenere indicazioni su articoli specifici sugli scaffali dei negozi o per chiedere se gli articoli desiderati sono disponibili. Il bot è in grado di rilevare se i clienti manifestano frustrazione analizzando il linguaggio utilizzato e quindi avvisare un addetto del negozio affinché intervenga prontamente.
2. Negozi intelligenti
I rivenditori di abbigliamento utilizzano l'intelligenza artificiale per aiutare i clienti a trovare la soluzione giusta per i loro abiti. Si utilizza l'intelligenza artificiale per eseguire specchi touchscreen, che consentono ai clienti di sfogliare gli articoli di abbigliamento e vedere come si adattano ai loro corpi proprio lì nello spogliatoio, senza la seccatura di doversi spogliare e provare articoli diversi. Un'app basata sull'intelligenza artificiale, sviluppata da un altro rivenditore di abbigliamento, consente ai clienti di notificare agli addetti in negozio quando necessitano di un capo di taglia diversa da consegnare nel camerino. Inoltre, fornisce raccomandazioni agli addetti riguardo ad articoli aggiuntivi che potrebbero interessare ai clienti, basandosi su ciò che hanno già provato.
3. Scaffali intelligenti
Utilizzando sensori posizionati sugli scaffali del punto vendita, integrati con un'intelligenza artificiale incorporata nell'app, un rivenditore statunitense informa i clienti su prodotti di possibile interesse, come articoli senza glutine per persone con restrizioni alimentari, basandosi su un'analisi in tempo reale dei dati già raccolti su ciascun consumatore.
4. Unione di esperienze digitali e fisiche
Un rivenditore di mobili e articoli per la casa utilizza l'intelligenza artificiale per offrire raccomandazioni sui prodotti in negozio, basandosi sulle preferenze di design dei clienti, definite attraverso i contenuti che salvano sulle loro bacheche Pinterest, facilitando così la conversione degli interessati in acquirenti.
5. Cognitive computing
Un rivenditore di abbigliamento e calzature per attività all'aperto ha lanciato un'app basata sul cognitive computing, che mira a replicare il modo in cui pensa l'essere umano. L'app interroga i clienti riguardo al luogo e al momento in cui intendono utilizzare un determinato articolo, offrendo raccomandazioni personalizzate per aiutarli a scegliere l'outfit più adatto alle loro attività.
6. Computer vision
Un grande magazzino di lusso utilizza l'intelligenza artificiale per esaminare l'inventario del negozio alla ricerca di prodotti corrispondenti alle fotografie degli articoli scattate dai clienti. Qualora l'articolo esatto non sia disponibile in magazzino o non venga nemmeno distribuito dal brand, l'app del negozio suggerisce prodotti simili che potrebbero interessare il cliente.
7. Acquisti senza cassiera
Un club di acquisti in magazzino utilizza un'app basata sull'intelligenza artificiale per assistere i clienti nella pianificazione del percorso più efficiente all'interno del negozio, al fine di trovare rapidamente tutti gli articoli presenti nella lista della spesa. Successivamente, l'app permette di effettuare il pagamento direttamente tramite il dispositivo mobile, agevolando così l'uscita dal punto vendita senza la necessità di attendere in coda.
8 Gestione del magazzino
Un importante rivenditore globale nel settore della fast fashion utilizza l'intelligenza artificiale per analizzare gli scontrini e i resi dei negozi al fine di valutare gli assortimenti specifici di ciascun punto vendita. Il suo algoritmo consente al punto vendita di identificare quali prodotti promuovere, dove stoccare quantità maggiori e persino di valutare se una determinata tendenza sta diminuendo più rapidamente del previsto, permettendo così di ridurre gli acquisti di tali articoli. Questo approccio aiuta il rivenditore a ridurre gli sconti e gli sprechi.
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FAQ sui vantaggi dell'intelligenza artificiale nel retail
In che modo l'AI può aiutare il settore retail?
I retailer possono utilizzare l'intelligenza artificiale per automatizzare e ridurre le attività ripetitive, ridistribuendo così le risorse per fini più strategici, nonché riducendo gli errori, migliorando le previsioni della domanda e contribuendo a generare margini più elevati.
Quali sono i vantaggi di GenAI nel settore retail?
Una delle principali applicazioni retail di GenAI è quella di creare copie di email marketing altamente personalizzate, incluse iterazioni illimitate degli stessi messaggi in diverse combinazioni per testare quale copia produce risultati migliori.
Quali sono i vantaggi dell'AI conversazionale nel retail?
I rivenditori possono utilizzare i chatbot basati sull'AI conversazionale per rispondere alle domande di base dei clienti, consentendo agli operatori del customer service umano di affrontare domande più complesse che l'AI non può gestire.
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