AI & ML
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Il Retail è uno tra i settori più dinamici. Si evolve ogni anno, ogni mese, forse ogni ora. Muta insieme alle tendenze, ai modelli di consumo, al sentiment di chi è davvero al centro: i clienti.
Basta questo per capire che l’Intelligenza Artificiale Generativa è un’occasione che i retailer non possono proprio lasciarsi sfuggire. Secondo il rapporto "The Economic Potential of Generative AI: The Next Productivity Frontier" di McKinsey, l'AI Generativa potrebbe generare valore per il settore Retail aumentando la produttività fino al 2% del fatturato annuo.
Questo articolo esplora come l'AI Generativa può concretamente trasformare il mondo Retail. Partiremo dalle principali sfide per arrivare a vantaggi e casi d’uso che questa tecnologia offre al settore.
La digitalizzazione ha aperto nuove strade di fronte al Retail e, allo stesso tempo, lo ha portato ad affrontare sfide inedite. I consumatori si aspettano esperienze di acquisto personalizzate, sorprendenti e anche efficienti. La necessaria multicanalità dei brand richiede attenzione costante per integrare in modo coerente fisico e digitale, sfruttando il meglio dell’uno e dell’altro. Allo stesso tempo, la velocità è prerogativa dei giorni nostri: le persone vanno di fretta, vogliono concludere operazioni con pochi click e ricevere supporto immediato in caso di difficoltà. Quando questo non accade, il rischio di abbandono del brand è alto. Un rischio che le aziende che vogliono rimanere competitive, non possono correre.
Ai retailer si chiede molto: di soddisfare le aspettative, di farlo in maniera agile e unica, e allo stesso tempo di rispettare il consumatore, prendendosi cura della sua privacy e dei suoi dati. Vediamo, dunque, quali sono le maggiori sfide per il settore del retail in Italia.
Se la domanda del consumatore è sempre crescente, mantenere una catena di approvvigionamento agile ed efficiente è fondamentale. Questo richiede un equilibrio tra la disponibilità dei prodotti e l'efficienza dei costi, senza trascurare la qualità e la velocità di consegna. I retailer devono affrontare la complessità di gestire scorte multiple, prevedere con precisione la domanda, e rispondere in modo agile alle fluttuazioni del mercato. Inoltre, l'emergere di nuove esigenze dei consumatori e la spinta ad adottare pratiche più sostenibili e responsabili aggiungono ulteriori livelli di complessità. Una catena di approvvigionamento efficiente e reattiva è necessaria a garantire la soddisfazione del cliente e mantenere un vantaggio competitivo nel settore.
Le persone cercano esperienze in cui rispecchiarsi anche in fase di acquisto. Vogliono comprare da brand che dimostrano di avere a cuore la relazione prima della transazione. Oggi è il retailer che deve avvicinarsi al consumatore, assecondarlo nei suoi bisogni e desideri. E-mail e sconti personalizzati, consigli d’acquisto, facilità e rapidità nel trovare quello che si cerca quando si naviga tra i canali online del brand o ci si muove tra le corsie degli store. Sono tutti fattori da non sottovalutare.
Nei canali fisici le persone amano vivere o curiosare; in quelli digitali preferiscono acquistare perché ritenuti più convenienti. Ogni retailer deve adottare strategie per colmare il divario tra i due canali. Inoltre, in questo settore si parla spesso di “omnicanalità”, una strategia che offre un’esperienza d’acquisto coerente e senza interruzioni su tutti i canali. Si tratta di un modello di successo che le aziende dovranno sviluppare man mano che i confini tra il mondo digitale e quello fisico continuano a fondersi.
Chi opera nel retail deve rapidamente adattarsi a gusti e preferenze che cambiano. Ma anche prestare attenzione al sentiment delle persone. Il fattore emozionale potrebbe essere una strategia vincente: puntare sulle emozioni, offrendo al cliente esperienze studiate e coinvolgenti può portare a un rafforzamento del rapporto tra cliente e brand. Su cosa concentrarsi quindi? Una navigazione semplice e dallo stile emozionale, nel caso di siti e-commerce, promozioni in momenti dell’anno ritenuti importanti dalla clientela, ripensare i punti vendita affinché siano efficienti e visivamente accoglienti.
In che modo i brand usano i dati che ogni cliente lascia attraverso acquisti, carte fedeltà, promozioni, iniziative di marketing? È una risposta che le persone pretendono e una questione che, chi opera nel retail, non può sottovalutare. Con l'aumento del commercio elettronico e l'interazione digitale si raccolgono volumi enormi di dati personali dei clienti. Questo tesoro di informazioni, se usato correttamente, può migliorare significativamente l'esperienza cliente e l'efficienza operativa. Tuttavia, la gestione responsabile e sicura di questi dati è cruciale. I retailer devono destreggiarsi in un labirinto di normative sulla privacy, come il GDPR, garantendo la sicurezza dei dati contro violazioni e cyber-attacchi. La sfida è dunque doppia: utilizzare i dati per guidare il business, e garantire al contempo che la privacy e la sicurezza dei clienti siano sempre protette.
L'AI Generativa può essere la chiave per affrontare queste sfide. Nell'articolo "How AI Is Changing Sales" di Harvard Business Review si osserva come l'AI potrebbe automatizzare fino al 30% delle attività di vendita al dettaglio, portando a significativi aumenti di produttività. Vediamo i vantaggi dell’Intelligenza Artificiale Generativa nel retail:
Migliore esperienza del cliente: l'AI può essere utilizzata per personalizzare l'esperienza di acquisto dei clienti, ad esempio con raccomandazioni di prodotti o offrendo assistenza in tempo reale. Questo aiuta a creare un'esperienza più coinvolgente e memorabile per i clienti, aumentando la loro soddisfazione e fedeltà;
Migliore efficienza operativa: l'AI può automatizzare le attività manuali, ad esempio il monitoraggio delle scorte o la gestione dei pagamenti. Questo libera il tempo del personale, che può concentrarsi su attività più strategiche, migliorando l'efficienza e l'efficacia delle operazioni. Secondo The economic potential of Generative AI: The next productivity frontier di Mckinsey, “l’intelligenza artificiale Generativa potrebbe consentire una crescita della produttività del lavoro compresa tra lo 0,1 e lo 0,6% annuo fino al 2040, a seconda del tasso di adozione della tecnologia e della ridistribuzione del tempo dei lavoratori in altre attività”;
Potenziare le reti logistiche flessibili: per servire una gamma più ampia di richieste dei clienti - che si stanno spostando dal mainstream alla nicchia - i retailer devono ripensare la catena di fornitura tradizionale a favore di ecosistemi adattivi e flessibili, in grado di rispondere rapidamente ai comportamenti mutevoli dei consumatori;
Creare intuizioni a partire da dati diversi: di fronte a un'ondata di informazioni provenienti da tutti gli aspetti della loro attività, dalla catena di approvvigionamento ai negozi fino ai consumatori, i retailer devono filtrare il rumore per trasformare queste fonti di dati disparate in strategie orientate al consumatore;
Processo decisionale agile: utilizzare strumenti di gestione ed elaborazione dei dati basati sull'Intelligenza Artificiale favorisce un processo decisionale agile;
Aumento delle vendite: un cliente soddisfatto, una migliore efficienza operativa e quanto descritto qui sopra, portano a un aumento complessivo delle vendite.
Dalla personalizzazione e dal miglioramento dell'esperienza del cliente alla creazione di un percorso di acquisto senza attriti, fino al potenziamento delle attività di prevenzione delle perdite. Come accennato, le applicazioni dell’Intelligenza Artificiale si muovono oggi su tutta la filiera del retail. Vediamo alcune applicazioni.
Ottimizzazione della catena di fornitura
L’AI aiuta a migliorare le previsioni per l'approvvigionamento e la fornitura, la logistica, il trasporto e la collaborazione con i fornitori.
Chat interattive e supporto conversazionale
Nel caso di acquisti online, si possono implementare assistenti conversazionali che utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale per aiutare gli acquirenti con domande specifiche su prodotti, transazioni e risoluzione di problemi. L’assistente conversazionale è in grado di reindirizzare i clienti verso un operatore, se necessario. In questo caso l’AI migliora l’esperienza complessiva di acquisto, offre un supporto on-demand e ottimizza il tempo del personale.
Personalizzazione & Customer Insight
I brand possono utilizzare l’AI e algoritmi avanzati per cogliere gli interessi dei clienti in base a dati demografici, comportamento sui Social Media e modelli di acquisto. Utilizzando questi dati, possono migliorare ulteriormente l'esperienza di acquisto e il servizio personalizzato, sia online che nei negozi. Per esempio offrendo suggerimenti pertinenti e scontistiche personalizzate.
Previsione della domanda
Quanto più si comprendono i comportamenti dei clienti, tanto meglio si può soddisfare la domanda e presentare prodotti sempre migliori. L'Intelligenza Artificiale aiuta i rivenditori a migliorare la previsione della domanda, a prendere decisioni sui prezzi e a ottimizzare il posizionamento dei prodotti.
Ricerca & Sviluppo per innovare
I dati di oggi servono per fare meglio domani. Gli algoritmi di Deep Learning raccolgono e interpretano il feedback e il sentiment dei clienti, nonché i dati di acquisto, per supportare la progettazione di prodotti e servizi di prossima generazione. L’idea è incontrare al meglio le preferenze dei clienti o rispondere a esigenze di mercato ancora non accolte.
Injenia aiuta le migliori aziende a implementare soluzioni di AI Generativa e offre formazione al personale per massimizzarne il valore. Gli anni di esperienza ci hanno portato a LUCA (Large Unified Conversational AI). LUCA rappresenta la nostra soluzione di AI Generativa, progettata per migliorare le operazioni aziendali. LUCA ha diverse funzionalità, descritte di seguito.
Search: trovi rapidamente quello che ti serve tra i terabyte di dati e documenti aziendali in continuo aggiornamento. Questa funzione aiuta il settore retail a consultare facilmente il materiale commerciale e operativo di punti vendita, store e vetrine.
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Generate: generi, sulla base delle tue richieste, contenuti personalizzati. Se operi nel retail puoi usare questa funzione per generare report sul comportamento degli acquirenti, compresi i prodotti che acquistano.
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