AI nel retail

L'intelligenza artificiale (AI) nel retail comprende l'uso di tecnologie di AI per migliorare vari aspetti del settore retail, inclusa l'esperienza del cliente, le operazioni aziendali e il processo decisionale. I sistemi basati su AI nel retail analizzano i dati, automatizzano i processi e consentono esperienze più personalizzate ed efficienti sia per i clienti che per i rivenditori.

Le tecnologie retail basate su AI vengono applicate nei negozi online e fisici, con un impatto su tutto, dalle raccomandazioni sui prodotti e i prezzi alla gestione dell'inventario e al servizio clienti. Negli ultimi anni, i progressi nelle tecnologie di AI generativa hanno costantemente modificato il settore retail, offrendo nuove opportunità per la creazione di contenuti e il coinvolgimento del cliente in tempo reale in linguaggio naturale.

Per i brand retail sia grandi che piccoli, gli strumenti di AI possono avere un impatto significativo sul business, anche se le organizzazioni a volte faticano ancora a implementare la tecnologia su larga scala e in modo economico. Secondo alcune stime, si prevede che l'AI generativa creerà un valore economico per i rivenditori compreso tra 240 e 390 miliardi di USD.¹ Ma molti dirigenti, secondo la società di consulenza manageriale McKinsey, faticano ancora a implementare con successo queste tecnologie nelle loro organizzazioni.

Tuttavia, queste tecnologie possono essere di grande valore per i clienti: secondo un rapporto dell'IBM Institute for Business Value, circa quattro consumatori su cinque che non hanno mai provato l'AI per lo shopping vorrebbero utilizzarla. I clienti sono interessati a usarla per fare ricerche sui prodotti, cercare offerte e risolvere problemi. E l'AI ha già svolto un ruolo fondamentale nell'integrazione fluida dello shopping online e offline, con il checkout automatico e la personalizzazione istantanea omnicanale che sono diventati standard nelle grandi aziende retail. 

L'AI ha la capacità di ottimizzare l'esperienza retail da un capo all'altro, ottimizzando i processi di back-office e proponendo contenuti iperpersonalizzati ai singoli acquirenti. Alcuni casi d'uso comuni dell'AI includono:

• Esperienze di acquisto personalizzate
• Esperienza del cliente e agenti virtuali
• Previsione della domanda
• Gestione della supply chain
• Rilevamento delle frodi, prevenzione delle perdite e sicurezza

Uno degli impatti più visibili dell'AI nel retail è la sua capacità di personalizzare le esperienze dei consumatori. Gli algoritmi di AI analizzano il comportamento dei clienti, le preferenze e gli acquisti passati per fornire raccomandazioni personalizzate e marketing mirato. Questo crea un'esperienza di acquisto più coinvolgente e rilevante, aumentando la fedeltà dei clienti e i tassi di conversione. Alcune aziende potrebbero utilizzare motori di raccomandazione per suggerire prodotti basandosi sulla cronologia di navigazione e acquisto degli utenti, una tattica che è diventata standard per piattaforme di streaming come Netflix e grandi rivenditori come Amazon. Altri personalizzano i costi utilizzando la determinazione dinamica dei prezzi, che regola i prezzi in tempo reale in base alla domanda, ai prezzi dei concorrenti e alle preferenze dei clienti, permettendo ai rivenditori di offrire offerte durante i periodi di basso traffico e ottimizzare i ricavi.

Sempre più spesso, l'AI nel retail si sta orientando verso l'iperpersonalizzazione, dove quasi ogni aspetto dell'esperienza di acquisto omnicanale è personalizzato per l'utente. Sebbene la personalizzazione giochi già un ruolo fondamentale nel retail, le tecnologie AI più avanzate possono integrare dati ancora più dettagliati, inclusi comportamenti in tempo reale, preferenze e fattori ambientali. Questo consente ai rivenditori di offrire esperienze del cliente più precise e dinamiche. Queste esperienze del cliente possono includere insight predittivi che anticipano i bisogni dei consumatori, oppure comunicazioni completamente personalizzate come landing page di siti web o e-mail di marketing. 

Assistenti virtuali basati su AI e chatbot forniscono supporto immediato ai clienti, rispondendo alle domande, semplificando il processo di ordinazione e risolvendo problemi. Questi strumenti stanno diventando sempre più sofisticati con l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), consentendo conversazioni simili a quelle umane. I rivenditori possono utilizzare chatbot su siti web o app per aiutare i clienti a orientarsi tra le offerte di prodotti, controllare lo stato di un ordine o risolvere problemi. Gli assistenti virtuali guidano i clienti nella loro esperienza di e-commerce, offrendo suggerimenti sui prodotti e alimentando i lead attraverso un funnel di vendita. Con il crescente potere dell'AI generativa, chatbot e assistenti virtuali sono diventati più capaci di automatizzare esperienze complesse dei clienti.

Con la ricerca assistita dall'AI e la realtà aumentata, i clienti hanno a disposizione nuovi modi per cercare e ricercare i prodotti prima di acquistarli. Ad esempio, l'AI può analizzare le immagini caricate dagli utenti e suggerire prodotti visivamente simili. Questo è diventato popolare nella moda e nell'arredamento, dove un consumatore potrebbe cercare prodotti visivamente simili. Allo stesso modo, l'AR potenziata dall'AI consente ai clienti di "provare" i prodotti prima di effettuare un acquisto. I marchi di moda e bellezza come Sephora hanno ottenuto un notevole successo iniziale grazie a strumenti che consentono ai clienti di vedere come potrebbero apparire vestiti o trucchi prima di acquistare un prodotto. 

La previsione della domanda utilizza analytics avanzati dei dati e machine learning per prevedere la domanda futura dei clienti per i prodotti. Utilizzando una combinazione di dati di vendita, dati dei clienti e dati di terze parti come le tendenze di mercato, questi strumenti aiutano le organizzazioni a pianificare in modo più efficace. Poiché i modelli AI possono analizzare enormi quantità di dati e rilevare schemi che i metodi tradizionali potrebbero non rilevare, queste tecnologie tendono ad essere più accurate rispetto agli strumenti di previsione precedenti.

Prevedendo la domanda con maggiore precisione, i rivenditori possono gestire meglio l'inventario e ottimizzare la logistica. Questi modelli aiutano inoltre le organizzazioni ad adattarsi rapidamente a condizioni impreviste o a cambiamenti del mercato, fornendo informazioni basate sui dati sugli eventi futuri. La previsione della domanda basata sul machine learning ha avuto un impatto significativo sul settore dei supermercati. Ad esempio, alcuni marchi hanno automatizzato gli ordini giornalieri per i reparti di prodotti freschi per aumentare la disponibilità dei prodotti e ridurre gli sprechi.²

L'AI può svolgere un ruolo critico nella gestione delle operazioni di un'attività retail, ottimizzando la gestione dell'inventario e della supply chain. Integrando tecnologie di AI in varie funzioni della supply chain come la gestione dei fornitori e la logistica dei trasporti, le organizzazioni possono ottimizzare l'inventario, aumentare la visibilità, ridurre i costi e limitare gli errori. Nel settore retail, gli algoritmi AI ottimizzano i percorsi di trasporto, riducendo i tempi di consegna e adattando i programmi per soddisfare criteri specifici, come le soglie di emissioni di carbonio. Vengono utilizzati anche per automatizzare alcuni aspetti del processo di gestione dell'inventario e dei fornitori, rifornendo automaticamente gli articoli a bassa scorta o riducendo la quantità di lavoro manuale necessario per effettuare gli ordini.

Questi strumenti possono aiutare un'organizzazione ad accelerare le operazioni, mantenere livelli ideali di inventario e ridurre l'errore umano. Ad esempio, il colosso del retail Wal-Mart utilizza l'AI per ottimizzare i veicoli di consegna, instradandoli attraverso percorsi più efficienti e analizzando i modelli meteorologici per garantire che i beni arrivino puntuali.³ 

L'AI è sempre più utilizzata per proteggere sia i rivenditori che i clienti dalla prevenzione delle perdite e dalle frodi. I sistemi AI possono analizzare i modelli di transazione e rilevare anomalie che possono indicare attività fraudolente, aiutando i rivenditori a prevenire le perdite. Gli strumenti di AI possono anche aumentare la cybersecurity nei pagamenti online, aiutando a monitorare le transazioni online e gli account dei clienti per potenziali violazioni dei dati, migliorando la sicurezza delle piattaforme di ecommerce.

Molte istituzioni finanziarie e grandi piattaforme online come eBay utilizzano software di rilevamento delle frodi per segnalare potenziali problemi. Negli ultimi anni, alcuni rivenditori hanno implementato tecnologie di prevenzione delle perdite assistite dall'AI. Esse vengono utilizzate per memorizzare i dati in-store e rispondere a potenziali furti.⁴ 

L'AI per il retail utilizza varie tecnologie ed ecosistemi. Questi strumenti vengono utilizzati per migliorare le operazioni, l'esperienza del cliente e il processo decisionale a livello aziendale. Spesso vengono utilizzate più tecnologie in parallelo a seconda delle esigenze specifiche del rivenditore. Alcune delle tecnologie AI più comuni utilizzate per le operazioni retail includono:

• Sistemi di gestione dei dati
• Big data e analytics predittiva
• Machine learning (ML)
• Elaborazione del linguaggio naturale
• Computer vision
• RPA
• IoT

I sistemi di gestione dei dati sono la colonna portante dell'AI nel retail. Questi sistemi consentono la raccolta, l'archiviazione e la gestione di grandi quantità di dati da più fonti, fornendo le basi per analytics e algoritmi di machine learning. Questi sistemi aiutano a garantire la qualità, la coerenza e l'accessibilità dei dati utilizzati per addestrare l'AI. Questi sistemi di gestione dei dati includono:

• Data warehouse, data lake e data lakehouse, ovvero repository centralizzati che memorizzano dati raccolti da varie fonti, tra cui vendite, interazioni con i clienti e operazioni della supply chain

• Strumenti di Integrazione dei dati, che estraggono, trasformano e caricano dati da varie fonti in repository di data storage, garantendo qualità dei dati per le applicazioni di AI 

• Piattaforme di dati cloud, che forniscono l'infrastruttura per memorizzare, elaborare e analizzare grandi set di dati, consentendo applicazioni di AI scalabili in grado di analizzare i dati man mano che vengono generati 

I sistemi di AI nel retail dipendono da enormi quantità di dati per fare previsioni e decisioni accurate. Gli strumenti dei big data e l'analytics predittiva interpretano questi dati, estraendo insight significativi. Ad esempio, questi strumenti vengono utilizzati per eseguire:

• Analisi del comportamento dei clienti, in cui l'AI analizza i modelli di acquisto, le preferenze e le interazioni dei clienti attraverso i canali per fornire esperienze personalizzate e un marketing mirato

• Previsione delle vendite, in cui l'analytics predittiva aiuta i rivenditori ad anticipare le tendenze e ad allineare l'inventario con la domanda attesa 

I software e i processi di automazione svolgono compiti di routine, riducendo l'errore umano ed espandendo la capacità di un'organizzazione retail. Queste tecnologie possono essere utilizzate in diverse aree di un'azienda, dalla gestione dell'inventario e degli aggiornamenti automatizzati del catalogo all'automazione dei processi aziendali su larga scala.

Le automazioni di base nel retail potrebbero visualizzare automaticamente i prezzi basati su un repository centralizzato, fornire istantaneamente aggiornamenti di consegna al cliente o generare fatture senza intervento umano. L'automazione intelligente, una forma più avanzata che combina automazione e AI, potrebbe coinvolgere un assistente virtuale che comprende una query di un cliente in linguaggio naturale ed elabora un ordine in base alla sua richiesta. Altri tipi di automazione frequentemente utilizzati nel retail includono:

• Robotic Process Automation (RPA), che automatizza attività e workflow multifase più complessi. L'RPA può essere utilizzata in aree come la gestione dell'inventario e l'automazione della supply chain per tracciare e aggiornare i livelli di inventario o gestire il processo di evasione ordini.

• Automazione vocale, o riconoscimento vocale, che consente alle macchine di comprendere e rispondere alle voci umane. Queste tecnologie sono sempre più utilizzate per gli assistenti vocali come Alexa, che hanno acquisito sempre più popolarità come piattaforma retail.  

Il machine learning è una delle spine dorsali delle applicazioni di AI nel retail. Gli algoritmi di ML permettono ai sistemi di apprendere dai dati e di migliorare le prestazioni nel tempo senza essere specificamente programmati per un compito. Il machine learning alimenta:

• Motori di raccomandazione, che suggeriscono ai clienti prodotti personalizzati in base al loro comportamento di navigazione e alla loro storia di acquisti.

• Previsione della domanda, che analizza i dati storici delle vendite, le tendenze del mercato e altri fattori per prevedere la domanda futura e ottimizzare i livelli di stock dei prodotti

• Determinazione dinamica dei prezzi, che regola i prezzi in tempo reale in base alla domanda, alla concorrenza e ad altri fattori 

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) consente ai sistemi di intelligenza artificiale di "comprendere" e generare il linguaggio umano. La computer vision consente a questi sistemi di comprendere e interpretare i dati visivi del mondo fisico, rendendola una tecnologia utile per migliorare le esperienze di shopping in negozio e online. Spesso, la tecnologia NLP e la computer vision sono utilizzate nel retail per:

• Chatbot e assistenti virtuali, che utilizzano l'NLP per interagire con i clienti, rispondere a domande e guidare gli utenti durante un'esperienza di acquisto

• Analisi del sentiment, un processo attraverso il quale gli strumenti NLP analizzano recensioni dei clienti, comunicazioni con chatbot e post sui social media per misurare il sentiment dei clienti e fornire insight sulle preferenze dei consumatori

• Ricerca visiva, che consente ai clienti di cercare prodotti caricando immagini e trovando articoli simili in base alle caratteristiche visive

• Gestione automatizzata dell'inventario, un processo attraverso il quale telecamere e sensori rilevano i livelli di inventario in un negozio o in un magazzino, avvisando il personale quando i prodotti devono essere riforniti

I dispositivi IoT generano dati in tempo reale da sensori, telecamere e dispositivi smart, che i sistemi AI possono analizzare per ottimizzare le operazioni retail sull'esperienza del cliente. Questi sistemi possono essere utilizzati per alimentare:

• Analytics in negozio, in cui i sensori IoT monitorano l'affluenza e i livelli di coinvolgimento del cliente per ottimizzare i layout dei negozi e le strategie di marketing

• Logistica e-commerce, in cui i sensori tracciano i camion di consegna di altri veicoli logistici, fornendo aggiornamenti in tempo reale a clienti o aziende 

L'integrazione dell'AI e delle tecnologie associate nel settore retail ha la capacità di migliorare sia l'esperienza del cliente sia le operazioni aziendali. Sebbene esista una vasta gamma di applicazioni di AI per le attività retail, dalla gestione dell'inventario alle campagne di marketing, alcuni benefici comuni della tecnologia includono:

• Maggiore efficienza
• Esperienza del cliente migliore
• Riduzione dei costi
• Processo decisionale basato sui dati
• Previsione avanzata della domanda
• Ottimizzazione dei prezzi
• Analisi del comportamento dei clienti migliorata 

Maggiore efficienza: automatizzando attività di routine come la gestione dell'inventario, il supporto clienti, la generazione di materiale di marketing e il rilevamento delle frodi, l'AI consente ai rivenditori di concentrarsi su attività più strategiche e creative.

Esperienza del cliente migliorata: la personalizzazione dinamica basata sui dati e il supporto immediato favoriscono un rapporto migliore tra marchi e clienti, con conseguente maggiore soddisfazione e fedeltà.

Riduzione dei costi: processi di ottimizzazione dell'AI come la gestione della supply chain o la pianificazione automatizzata della consegna possono ridurre gli sprechi, migliorare la precisione e abbassare i costi operativi.

Processo decisionale basato sui dati: utilizzando strumenti di AI, i rivenditori hanno accesso a dati in tempo reale e a insight attuabili, permettendo decisioni più informate su prezzi e inventario, marketing e sviluppo prodotto.

Previsione avanzata della domanda: raccogliendo informazioni più accurate sulla domanda futura, le organizzazioni retail che utilizzano l'AI possono adattarsi più rapidamente alle condizioni in evoluzione e ridurre le possibilità di sprechi costosi

Ottimizzazione dei prezzi: utilizzando strumenti dinamici per determinare le strategie di prezzo più efficaci, le organizzazioni assistite dall'AI possono massimizzare le entrate e rimanere competitive in mercati affollati

Analisi avanzata del comportamento dei clienti: analizzando il sentimento e il comportamento dei clienti in modo più rapido e accurato rispetto al passato, i marchi retail possono ottenere insight preziosi sulle loro strategie, sui punti critici e su potenziali soluzioni per aumentare il valore del cliente.   

L'integrazione dell'AI in un'attività retail richiede molto di più dell'implementazione di una nuova tecnologia. Un'implementazione di successo richiede un approccio strategico ponderato, sia completo che adattabile in base alle esigenze aziendali. Alcune best practice comuni includono:

• Iniziare con una strategia chiara
• Utilizzare dati di alta qualità
• Scegliere gli strumenti e i partner AI giusti
• Dare priorità all'esperienza del cliente
• Monitorare e mantenere i modelli AI continuamente
• Praticare una buona governance dei dati

Le aziende retail che stanno iniziando un'iniziativa di AI potrebbero partire con un progetto pilota focalizzato su un'area ad alto impatto, come il marketing personalizzato o la gestione automatizzata dell'inventario. Dando priorità ai casi d'uso che offrono il più alto ritorno sull'investimento, un'organizzazione ha maggiori probabilità di vedere risultati tangibili. Quando elaborano questa strategia, le aziende spesso identificano metriche chiave per il successo, come l'aumento delle vendite o la soddisfazione del cliente, per monitorare l'evoluzione di un'iniziativa di AI.

Dati puliti, accurati e rilevanti sono critici per un'AI efficace. Un'organizzazione che avvia un'iniziativa di AI di solito verifica e organizza i propri dati in modo approfondito, e convalida regolarmente i set di dati per mantenere la qualità. Un'azienda potrebbe anche procurarsi dati di alta qualità da terze parti per integrare i propri dati interni. 

Alcuni software di AI sono a uso generale; altri modelli AI sono addestrati per essere specifici per compiti o settori. Tipicamente, un'organizzazione effettuerà una ricerca su quali strumenti di AI siano più efficaci per una specifica applicazione, potenzialmente collaborando con fornitori o consulenti con esperienza nel settore retail. Selezionare attentamente questi strumenti e partner può aiutare a creare iniziative di AI scalabili e in grado di mitigare i rischi. 

Sebbene l'automazione possa aumentare l'efficienza, è critico per un'azienda evitare l'automazione eccessiva o soluzioni che non centrino il cliente. Un'organizzazione potrebbe includere opzioni per l'interazione umana quando il cliente lo preferisce o concentrarsi esclusivamente su soluzioni di AI con benefici tangibili per il cliente, come chatbot intuitivi o raccomandazioni di prodotti senza soluzione di continuità. Chiedere periodicamente feedback dei clienti può essere anche una strategia utile per dare priorità alle esigenze dei consumatori.

Per garantire coerenza ed evitare errori, le organizzazioni solitamente effettuano audit regolari per assicurarsi che i modelli AI funzionino come previsto e non si discostino dai risultati previsti. Questo può significare aggiornare i modelli con nuovi dati, oltre a modificare e convalidare continuamente un modello. Inoltre, le organizzazioni che utilizzano AI monitorano le prestazioni dei loro strumenti per assicurarsi che stiano raggiungendo gli obiettivi chiave di business. 

I buoni modelli AI sono spiegabili, affidabili e trasparenti. Per garantire un uso responsabile dell'AI, un'organizzazione potrebbe investire in infrastrutture dati avanzate per mantenere sicurezza e conformità, oltre a mantenere una documentazione tecnica assidua. Queste misure proteggono i dati sensibili dei clienti, mantengono la fiducia e riducono le possibilità di pregiudizi nell'AI.