L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE: IL NUOVO DRIVER DEL SETTORE RETAIL

11 Apr

L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE: IL NUOVO DRIVER DEL SETTORE RETAIL

Nell’epoca contemporanea, gli operatori del settore retail si trovano a fronteggiare mercati altamente competitivi. Il rallentamento della crescita in molte aree del mondo e la crescente preferenza dei consumatori verso le piattaforme di acquisto online mette a rischio la sopravvivenza dei retailer tradizionali e gli impone, per restare competitivi, un livello tecnologico costantemente aggiornato. 

Una crescente tendenza per colmare il gape risolvere il problema risiede nell’adozione di soluzioni 4.0, in particolare mediante l’intelligenza artificiale (AI). Secondo uno studio di Capgemini, circa il 28% delle imprese che operano in ambito Retail ha implementato nel 2018 delle soluzioni di Intelligenza artificiale. Il dato evidenzia un incremento sostanziale rispetto al 2016, quando la percentuale era solo del 4%.

Per fornire un quadro chiaro sui vantaggi che l’AI offre ai retailer il Coresight Research, organizzazione di ricerca in ambito delle applicazioni tecnologiche nel retail, ha sviluppato un frameworkche illustra gli utilizzi per cui l’AI può cambiare in maniera disruptiveil settore. Tale framework si sostanzia in 4 macroaree: la comunicazione, l’ottimizzazione dei prezzi, la razionalizzazione dell’inventario e il retail esperienziale.

In termini di comunicazione, l’Intelligenza artificiale offre ai rivenditori la possibilità di interagire con i consumatori attraverso “conversational robots”, chatbote esperienze online personalizzate. Tale tecnologia può aiutare i retailer a presentare contenuti maggiormente rilevanti, generare variazioni di e-mail e personalizzare le esperienze in-app. Un applicazione è stata attuata dal rivenditore di gioielli Blue Nile, il quale invia feedback ai clienti sui prodotti rimasti nel carrello e contestualmente presenta altre proposte affini.

In relazione all’ottimizzazione dei prezzi, ad oggi startup di servizi AI sono in grado di offrire applicazioni che sfruttano una grande quantità di dati per regolare automaticamente i prezzi dei prodotti, consentendo così di rispondere in tempi rapidi ai cambiamenti dell’ecosistema competitivo quali domanda dei consumatori, prezzi dei concorrenti e eventi locali.

Per quanto riguarda la razionalizzazione dell’inventario, oggi esistono applicazioni basate sull’intelligenza artificiale che permettono di prevedere ordini futuri e scorte necessarie, oltre che a ridurre le rimanenze in eccesso rendendo più efficiente l’intera attività di vendita.

Per retail esperienziale si intende la creazione di esperienze in-store personalizzate per ogni cliente, basate su metodi di raccolta e utilizzo informazioni resi possibili mediante l’applicazione di tecnologie AI. Un esempio emblematico è costituito da Amazon Go, store del colosso statunitense che, mediante tecnologie di Intelligenza artificiale e Machine learning, riesce a evitare perdite di tempo alle casse monitorando il carrello dei clienti e presentando automaticamente il conto all’uscita. In questo modo riesce a creare un’esperienza di acquisto semplificata oltre che a raccogliere una serie di informazioni rilevanti sulle abitudini dei clienti.[

Tali tipologie di investimenti non avranno semplicemente la finalità di ammodernare il settore, ma serviranno a garantirne il rilancio e la trasformazione per il futuro e, pertanto, è necessario che le imprese adottino approcci più lungimiranti senza rimanere incastonate nella logica del rendimento di breve periodo.

Matteo Consiglio

Associato area consulenza

Fonti Articolo: 
 
https://www.forbes.com/sites/deborahweinswig/2018/07/28/four-ways-ai-helps-retailers-compete-with-amazon/#3310935619cc
 
https://www.pwc.com/it/it/industries/retail-consumer/total-retail-2017/assets/docs/total-retail-2017.pdf
 
https://www.corrierecomunicazioni.it/digital-economy/intelligenza-artificiale-nel-retail-in-vista-risparmi-fino-a-300-miliardi-di-dollari/
 
https://www.salesforce.com/it/blog/2018/01/artificial-intelligence-for-retail.html

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