MACHINE LEARNING
Gli strumenti che possono rivelarsi indispensabili per la produttività delle aziende che operano nella vendita al dettaglio e nella grande distribuzione organizzata.
La necessità di nuovi modelli di business potenziati da tecnologie di cloud infrastructure, Artificial Intelligence e Machine Learning diventa ogni giorno più impellente per tutte le aziende, specialmente per quelle che operano nei settori Retail e della Grande Distribuzione Organizzata.
In particolar modo, l’utilizzo di strumenti di forecasting, ovvero il processo che consente di ottenere previsioni del futuro basate su dati storici e in streaming, risulta ormai fondamentale per ottimizzare le risorse aziendali e i processi produttivi.
In questo articolo analizzeremo otto concrete soluzioni che sfruttano in maniera efficace le potenzialità del Machine Learning lungo l’intera catena del valore per ottenere un vantaggio competitivo sul mercato.
Esistono diversi modi per sfruttare il Machine Learning al fine di migliorare la propria offerta commerciale e, di conseguenza, acquisire un numero maggiore di clienti. Per esempio, a partire dai dati raccolti nel tempo, è possibile ideare fruttuose soluzioni di marketing, quali promozioni mirate e personalizzate per determinati pubblici target oppure un programma di fidelizzazione ad hoc.
Per offrire assistenza e supporto ai propri clienti e collaboratori, si può beneficiare delle piattaforme di Intelligenza Artificiale conversazionale. Grazie alle applicazioni chatbot, in grado di condurre una conversazione tramite audio o testo, si ottengono un servizio sempre attivo e una riduzione dei costi del customer service. Inoltre, un sistema di virtual assistant permette di ottimizzare i processi interni, offrendo informazioni vitali alle persone che gestiscono magazzino, inventario, flussi di cassa, visual merchandising, reparti o altro. Per approfondire il tema, si consiglia la lettura di questo articolo del nostro Blog.
Modelli predittivi basati sul Machine Learning possono aiutare anche nel rilevare per tempo possibili frodi o attacchi informatici a danno delle aziende. Gli esperti antifrode utilizzano tradizionalmente una serie di variabili legate a relazioni e comportamenti per identificare situazioni sospette, lavoro che può essere automatizzato con efficacia e migliorato grazie a tecnologie più performanti e algoritmi sempre più intelligenti.
Sono numerosi gli strumenti tecnologici in grado di ottimizzare le operations svolte comunemente all’interno dei punti vendita, dei magazzini e nei principali nodi della supply chain. Per esempio, si possono facilmente automatizzare le attività di picking e smistamento delle merci o l’esecuzione di determinate strategie di vendita. Un altro caso riguarda l’opportunità di rendere più fluida e veloce l’esperienza di acquisto tramite l’installazione di casse self-service.
L’esame dei dati tramite sistemi di Machine Learning può anche aiutare alcuni processi di marketing, quali l’analisi dei trend e la proposizione di nuovi prodotti o servizi sulla base delle aspettative dei potenziali acquirenti. Non solo: tali strumenti sono ideali anche in fase di progettazione tecnica del prodotto stesso, allo scopo di ottimizzarne il design, la produzione e la qualità.
In questo ambito si sta diffondendo rapidamente il ricorso a software di forecasting, capaci di analizzare i dati aziendali e fornire previsioni vitali sotto diversi aspetti. In primo luogo, infatti, consentono di pianificare la domanda di produzione in base agli ordini previsti. Sulla base di tali informazioni, poi, sarà possibile ottimizzare le scorte di magazzino, gli aspetti logistici e le scelte relative al prezzo.
Sono numerose le applicazioni di Machine Learning e forecasting che possono offrire una chiave di svolta in questo campo. Nel settore alimentare, le previsioni sulla domanda rappresentano un dato decisivo per ottimizzare lo stoccaggio e il trasporto dei cibi freschi, evitando così inutili sprechi. Si pensi anche alla cosiddetta logistica last mile, ovvero la consegna effettiva dell'oggetto al cliente, punto sempre più attuale vista l’enorme ascesa dei siti e-commerce. Grazie a queste nuove tecnologie, è possibile ottenere informazioni sul numero ottimale di veicoli necessari e sul percorso più breve da seguire per consegnare i pacchi per tempo. Un sistema che continua a imparare ogni giorno dalle consegne già effettuate e a perfezionarsi per soddisfare i clienti e ottimizzare i costi di trasporto.
L’impatto dell’Intelligenza Artificiale, infine, è significativo anche in tema di pianificazione economica e finanziaria delle aziende. Per mezzo dei sistemi di forecasting, infatti, si possono ottenere stime dei risultati finanziari futuri per un’azienda o un progetto, generalmente sfruttate in sede di definizione e valutazione del budget aziendale (budgeting) o per la previsione dei flussi di cassa (cash flow).
Le soluzioni presentate sono una risposta efficace alle tante sfide che oggi i settori Retail e GDO sono costretti ad affrontare: picchi inaspettati di domanda e offerta, una nuova realtà che impone l’impiego di ulteriori risorse nella sicurezza degli spazi aperti al pubblico e nel potenziamento dei canali online, oltre alla necessità di riorganizzare di conseguenza le strutture fisiche aziendali e la logistica.
Injenia realizza da anni progetti di questo genere in modo concreto e innovativo offrendo la propria esperienza e professionalità in materia di Machine Learning e Intelligenza Artificiale al servizio di retailer e grandi distributori.
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