Il ruolo dell’AI nel Retail – 3 Use Case

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Il Retail, potendo far leva sulle innumerevoli occasioni di contatto con i consumatori finali, è stato tra i primi settori a comprendere le potenzialità dell’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale per ottenere vantaggio competitivo ed elevare le potenzialità del business in questo scenario iperdigitalizzato.

Il retailer, infatti può utilizzare l’AI per implementare soluzioni in grado di soddisfare le esigenze degli acquirenti elevando il rapporto rivenditore-consumatore nel lungo periodo collezionando dati anagrafici, informazioni sul comportamento all’interno del punto vendita e sulle abitudini di acquisto. Dalla gestione dell’inventario in tempo reale, alla creazione di offerte mirate per specifiche tipologie di clienti, l’AI abilita le aziende a rispondere in tempi brevi ai mutamenti della domanda e fornisce gli strumenti di analisi, oltre che operativi, per soddisfare il cliente e migliorare le performance commerciali.

La centralità del tema dell’AI ne retail è testimoniato dai dati emersi da queste due ricerche svolte da McKinsey e Capgemini tra i dirigenti aziendali di questo settore. Circa due terzi di loro ha dichiarato di aver accelerato l’implementazione della robotica, dell’intelligenza artificiale e di altre tecnologie emergenti ed entro il 2022 gli investimenti nella digitalizzazione di questo settore ammonteranno a 7,3 miliardi di dollari.

Molte realtà hanno iniziato a guardare all’intelligenza artificiale spinti dalla necessità di efficientare alcuni processi aziendali chiave, rendendosi conto solo in un secondo momento di dover prima lavorare sull’ottimizzazione di alcuni aspetti propedeutici come l’automazione della logistica in-store, l’identificazione in modo univoco dei prodotti e l’individuazione di nuovi canali di acquisizione dei dati. Il primo passo per retailer è dunque quello di adeguare i processi aziendali agli standard globali relativi all’archiviazione dei dati per supportare la trasformazione digitale, un passaggio fondamentale per creare un collegamento corretto tra il prodotto fisico e le informazioni ad esso associate.

Ma, in concreto, quali applicazioni dell’AI hanno permesso al retail di rispondere alle nuove esigenze dei consumatori e a migliorare le performance commerciali nonostante la difficoltà del contesto? Qui di seguito entriamo più nel dettaglio di 3 principali trend di adozione di strumenti basati sull’AI, in combinazione con dati standardizzati e strutturati.  

Analizzare nuovi modelli di domanda

In questo settore, le funzioni manageriali hanno nell’IA un alleato nelle analisi della domanda e nelle analisi di forecasting per poter sempre garantire ai consumatori la disponibilità dei prodotti richiesti, che si tratti dello store fisico o di quello online. Come riportato da Google in un articolo sulle applicazioni del Machine Learning nel Retail, i motori di raccomandazione basati su analisi predittive e image recognition sono inoltre in grado di analizzare le azioni compiute in passato e indicare all’utente attraverso l’app, la posizione di un prodotto inserito nella lista della spesa o acquistato periodicamente.

Ottimizzare il pricing dei prodotti

Le applicazioni di AI per i negozi al dettaglio possono aiutare le aziende a stabilire i prezzi dei prodotti, prevedendo i risultati in termini di vendite e fatturato in base alle diverse scelte di pricing. Per far ciò, i sistemi devono collezionare informazioni sui prodotti sostitutivi, sulle attività promozionali, acquisire i dati storici di vendita, monitorare il pricing dei competitor e ottenere il maggior numero di informazioni sui fattori che determinano le scelte di acquisto. In questo modo i dirigenti possono presentare i prodotti al miglior prezzo in ogni momento e conquistare nuovi clienti, dando così vita a un circolo virtuoso. Per poter allineare in ogni momento il prezzo alla domanda con una strategia detta di Dynamic Pricing (concetto applicato già da anni negli e-commerce), è necessario effettuare una serie di modifiche strutturali a partire dall’integrazione del software di pricing con i sistemi di cassa e dall’adozione di ELS (electronic shelf labels) che permettano di modificare direttamente il prezzo sugli scaffali in ogni momento.

Ridefinire il rapporto con il consumatore

Ognuno di noi ha nel suo portafogli, sullo telefono o nello smartwatch decine di carte fedeltà degli store che frequenta abitualmente, aderisce a raccolte punti, sfrutta coupon e utilizza i servizi digitali messi a disposizione dal punto vendita. Tutte queste operazioni generano migliaia di dati che consentono al retailer di avere un’idea sempre più dettagliata del tipo di consumatore con cui ha a che fare, di cosa sia solito acquistare e quando. Con il supporto di tecnologie di Data Mining e Machine Learning il retailer può infatti effettuare specifiche analisi come la suddivisione della clientela in segmenti omogenei per caratteristiche di acquisto e capacità di spesa oppure calcolare il CLV (Customer Lifetime Value), cioè il valore generato dal consumatore per l’azienda nel tempo, per fidelizzare gli utenti con il più alto potenziale.

In definitiva, le emergenti applicazioni di IA possono svolgere un ruolo strategico nel supportare i retailer nel prendere decisioni sempre più basate sui dati, ma i vantaggi nell’utilizzare queste tecnologie possono essere tangibili solo se si dispone di una base dati accurata, completa e in grado di essere processata correttamente da tutti i sistemi che compongono ll’ambiente IT dell’azienda.

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