Intelligenza artificiale e retail: 6 casi d’uso ed esempi, secondo SAP

Matteo Cremaschi, Head of SAP Customer Experience Sales, SAP Italia, illustra sei casi d’uso dell’intelligenza artificiale per il settore retail.

L’intelligenza artificiale in ambito retail sta iniettando una nuova dose di energia nel settore, aiutando le aziende retailer a ottimizzare le proprie operazioni, esplorare nuovi modi per interagire con i clienti e far evolvere la Customer Experience con nuovi modelli e servizi.

Sappiamo tutti che la nuova frontiera del successo nel commercio al dettaglio è la personalizzazione, e ci troviamo di fronte a consumatori digitalmente esperti con preferenze in costante cambiamento che si aspettano esperienze di acquisto create su misura per loro, immediate e semplici. L’intelligenza artificiale è lo strumento per soddisfare queste aspettative, con la sua capacità di comprendere in modo intuitivo i desideri delle persone e creare servizi personalizzati.

L’intelligenza artificiale nel retail: un partner strategico in un periodo tumultuoso

Per generare profitti è necessario creare molto più che esperienze che accrescono la fidelizzazione. I retailer devono affrontare sfide enormi: disordini geopolitici, volatilità economica e crisi climatica, solo per citarne alcune. Se da un lato gli approcci tradizionali potrebbero perdere terreno, l’intelligenza artificiale fornisce una lente strategica, offrendo analytics avanzati e capacità predittive che aiutano le imprese a adattarsi rapidamente ai cambiamenti.

Secondo Analytics Insight, entro il 2025, l’80% dei manager che operano nel retail prevede che le proprie aziende utilizzeranno tecnologie di automazione intelligente e il 40% ne utilizza già una in qualche forma.

Tuttavia, i retailer non possono semplicemente adottare l’intelligenza artificiale e aspettarsi che risolva magicamente le cose, devono adottare un approccio pratico che identifichi le aree della loro attività in cui l’intelligenza artificiale può avere il maggiore impatto.

Un manuale per la vendita al dettaglio: 6 casi d’uso dell’AI

Esistono molte aree di business in cui i rivenditori possono utilizzare l’intelligenza artificiale per migliorare l’efficienza, ridurre i costi e migliorare l’esperienza del cliente. Ottenere i migliori risultati, tuttavia, richiede una combinazione di investimenti giusti sia in tecnologia sia in personale.

Ecco sei casi d’uso:

1. Gestione dell’inventario: mantenere scorte sufficienti è una sfida costante. Unendo i dati di acquisto dei clienti con l’analisi della supply chain, l’intelligenza artificiale prevede le tendenze di acquisto future, allinea il magazzino e aiuta a individuare ed eliminare le inefficienze che drenano i profitti. Ciò riduce gli sprechi, ottimizza lo spazio, migliora la soddisfazione del cliente e la redditività.
2. Previsione della domanda: per battere la concorrenza è necessario anticipare i flussi della domanda, ma le previsioni sono incredibilmente complesse e con molteplici variabili. I sistemi di intelligenza artificiale esaminano i dati di vendita passati, le attuali condizioni di mercato e le tendenze emergenti per generare previsioni accurate. Questo tipo di precisione limita la sovrapproduzione, minimizza gli sprechi e contribuisce alla sostenibilità.
3. Pianificazione delle consegne: l’aspetto della consegna gioca un ruolo enorme nei profitti di un retailer. Utilizzando algoritmi complessi e dati in tempo reale, l’intelligenza artificiale può rivedere i percorsi di consegna per limitare i tempi di transito, ridurre il consumo di carburante e migliorare la soddisfazione dei clienti. La pianificazione del percorso basata sull’intelligenza artificiale aiuta le aziende a gestire le mutevoli condizioni ed evitare interruzioni del servizio.
4. Ottimizzazione dei prezzi: i rivenditori devono adattare costantemente le loro strategie di prezzo per avere successo. I sistemi di intelligenza artificiale analizzano le tendenze generali del mercato, il comportamento degli acquirenti, i prezzi della concorrenza, i flussi di domanda e i costi interni per adattare rapidamente i prezzi, gestire le promozioni e mantenere la redditività.
5. Pianificazione dell’assortimento: le strategie tradizionali di assortimento e i metodi di pianificazione della vendita al dettaglio faticano a tenere il passo con i comportamenti dinamici dei clienti. L’intelligenza artificiale scava nei dati dei clienti, identificando modelli e variabili rilevanti che sarebbero impossibili da individuare in altro modo. Ciò crea un mix di prodotti più personalizzato e incentrato sull’individuo.
6. Personalizzazione: fornire un’esperienza di acquisto memorabile deriva da una profonda comprensione dei comportamenti e delle preferenze dei clienti. L’intelligenza artificiale analizza dati come le abitudini di navigazione degli acquirenti e la cronologia degli acquisti per aiutare i rivenditori a creare esperienze di acquisto personalizzate che promuovono la fidelizzazione. Il posizionamento e le promozioni ottimizzate dei prodotti garantiscono il miglior coinvolgimento e conversione.

Utilizzo dell’intelligenza artificiale nel retail

Per i rivenditori che puntano alla sofisticazione dell’intelligenza artificiale, dove la tecnologia passa dalle previsioni al processo decisionale autonomo, investire in infrastrutture come RFID e IoT e promuovere un ecosistema di dati unificato è vitale.

Rafforzare le capacità di intelligenza artificiale della propria organizzazione con le competenze necessarie e le pratiche di gestione del cambiamento aiuterà a promuovere l’efficacia dell’intelligenza artificiale.

Ci sono indicazioni che l’intelligenza artificiale stia già aiutando i rivenditori ad aumentare le vendite e i profitti: un’analisi di Statista ha rilevato che i retailer che utilizzano l’intelligenza artificiale e il machine learning hanno prestazioni migliori di quelli che non lo fanno ancora.