Negli ultimi anni l’AI e il machine learning hanno contribuito allo sviluppo di molti settori. Il retail ha senza dubbio beneficiato di questa spinta evolutiva tanto ad arrivare ad una crescita stimata degli investimenti in termini di CARG del 35% tra il 2019 e il 2024.
Il primo motivo, probabilmente anche il più evidente, che ha favorito l’implementazione dell’IA in questo settore è la capacità di processare velocemente grandi quantità di dati altrimenti inutilizzabili. Infatti, attraverso l’Intelligenza artificiale diventa possibile conoscere i trend che caratterizzano il mercato di riferimento, elaborare una previsione di vendita e analizzare a fondo il comportamento d’acquisto. È possibile minimizzare il tasso di abbandono degli utenti, ottimizzare il restocking e ridurre complessivamente gli sprechi. Tecnologie di AI consentono inoltre di prevedere i risultati ottenibili da una determinata strategia di pricing.
Retail, AI e Customer Experience
L’intelligenza artificiale viene in soccorso dei retailers anche nel migliorare la consumer experience fornendo ai clienti un supporto costante attraverso l’automazione di quelle funzioni che erano tradizionalmente affidate agli esseri umani con l’obiettivo di migliorarle. Chatbot conversazionali, sistemi di raccomandazione, indicazioni di prossimità e molto altro. In questo modo l’AI permette di creare valore aggiunto nell’esperienza dei clienti, abbattendo il costo del lavoro e riducendo sensibilmente il margine d’errore.
Inoltre, l’intelligenza artificiale consente anche di ottimizzare la gestione dell’inventario e l’uso degli spazi. Considerando le preferenze dei consumatori, il giorno e l’ora, la localizzazione dei prodotti, dei robot AI-driven sono in grado di ottimizzare la posizione negli scaffali e il relativo prezzo, con la duplice conseguenza di incrementare le vendite e ridurre lo spreco di spazio.
Le tecnologie di intelligenza artificiale sono applicabili a vari ambiti dell’industria del retail. Sfruttando a pieno le potenzialità del machine learning, del deep learning e dell’intelligenza artificiale è possibile analizzare efficacemente grandi moli di dati, prendere delle decisioni in tempo reale, ottimizzare la supply chain e migliorare l’esperienza d’acquisto del cliente.
Esempi virtuosi dell’utilizzo di AI e Machine Learning nel Retail
Attualmente, tante grandi aziende retail hanno potuto apprezzare concretamente l’apporto migliorativo fornito dall’intelligenza artificiale, come Amazon, eBay, Marks&Spencer e Walgreens.
Ad esempio, Amazon con i suoi store Amazon Go, come i suoi concorrenti di Standard Cognition, ha realizzato store senza casse che indentificano in tempo reale gli articoli inseriti nel carrello e ne addebitano il costo all’uscita del negozio senza che il consumatore debba passare dalle casse. eBay e Marks&Spencer, invece, hanno sviluppato degli algoritmi di intelligenza artificiale che, sulla base dell’analisi della domanda, della stagionalità, dell’attività promozionale e di molte altre variabili sono in grado di fornire differenti strategie di pricing, funzionali al raggiungimento degli obiettivi commerciali prefissati.
Oppure, riguardo all’inventory management, l’AI è stata utilizzata per realizzare dei sistemi di restocking efficienti, in grado di minimizzare il rischio di arrivare ad una situazione di out-of-stock e allo stesso tempo evitare l’eccessivo stoccaggio di prodotti che non saranno acquistati in grandi quantità dai consumatori. Ciò è reso possibile attraverso un’evoluta analisi di grandi moli di dati in funzione dell’identificazione di pattern di comportamento ripetuti. Ad esempio, nell’ambito farmaceutico Walgreens raccoglie i dati sul numero di prescrizioni antivirali effettuate per monitorare l’influenza in modo da prevedere le aree in cui l’influenza risulta più diffusa e immagazzinare un quantitativo maggiore di antivirali in determinate zone.
I vantaggi di AI e Machine Learning nel Retail
Questi esempi mettono in evidenza le enormi possibilità che l’intelligenza artificiale offre nel mondo del retail per risolvere le inefficienze presenti e ottimizzare i risultati futuri.
In qualunque contesto in cui le aziende dispongono di grandi quantità di dati di vendita e dati relativi ai consumatori, l’apporto di algoritmi di Clustering, di Machine Learning e algoritmi di Forecasting consente di incrementare la competitività delle attività, di individuare opportunità di business nascoste e di ridurre la probabilità di errori dettati dall’operatività umana.
Questo non vuol dire che l’Intelligenza Artificiale sostituirà l’attività dell’essere umano, ma, anzi, che permetterà di allocare le risorse in ruoli strategicamente più rilevanti, lasciando alle macchine i compiti più schematici.
