L’analisi dei Big Data, potenziata dall’AI, sta trasformando il settore Retail aprendo nuove opportunità per migliorare l’efficienza operativa, personalizzare l’esperienza del cliente e ottenere un vantaggio competitivo. Ma per sfruttare pienamente queste tecnologie, le aziende devono fare i conti con la gestione dei dati, dei tantissimi dati che convergono nei loro sistemi, e alla relativa protezione della privacy che il possesso di tali dati comporta.
Oltre al fatto che la possibilità di poter disporre di sistemi automatizzati nella raccolta, analisi, interpretazione di tali dati, può in qualche modo fare fronte a un altro problema, ormai trasversale a tutti i mercati verticali, che è la mancanza di personale specializzato e competente in grado di fare fronte a un business che sta sempre più basando le proprie strategie sulla lettura dei segnali che arrivano direttamente dalla base. Una sorta di sistema dove, si può dire sono i clienti a decidere le strategie di crescita delle aziende da cui comprano.
Con l’aumento esponenziale dei dati generati quotidianamente da fonti diverse, come le transazioni online, le interazioni sui social media, i dati dei sensori e le ricerche sul web, la capacità di trasformare queste informazioni in insight utili è infatti ormai diventata indispensabile per restare competitivi in molti settori di mercato. In particolar modo, chi ne giova è proprio il settore Retail, con realtà che hanno imparato a interpretare i tantissimi segnali che arrivano dai clienti e dalle più svariate fonti, per trarne beneficio e adattare tempestivamente le proprie strategie in linea con le aspettative dei clienti, ottimizzando di conseguenza produzione, magazzini, logistica e altre attività connesse riducendo sprechi e costi.
In questo contesto, l’intelligenza artificiale si sta affermando come una risorsa indispensabile, capace di analizzare grandi volumi di dati in tempi ridotti e di identificare pattern nascosti che sarebbero difficili, se non impossibili, da rilevare manualmente. L’AI consente alle aziende di personalizzare le esperienze d’acquisto, ottimizzare le catene di approvvigionamento e prevedere le tendenze del mercato con una precisione senza precedenti.
L’Importanza dei Big Data nel Retail
Il settore Retail è sempre stato guidato dai dati, ma la quantità di informazioni disponibili oggi è certamente senza precedenti. I Big Data che confluiscono all’interno di una organizzazione di questo comparto includono dati transazionali, comportamentali, demografici e di sentiment, provenienti da una varietà di fonti come i registratori di cassa, le interazioni sui social media, le recensioni online, i dati di navigazione sui siti, oltre a tutta quella mole di informazioni che vengono inviate dal numero sempre crescente di dispositivi IoT.
Questi dati, se raccolti e analizzati correttamente, possono fornire insight dettagliati sui comportamenti e sulle preferenze dei consumatori, aiutando le aziende a comprendere meglio il loro pubblico, ottimizzare le strategie di marketing e migliorare la gestione dell’inventario. Ma la vera sfida rimane nella capacità di gestire, elaborare e interpretare questi enormi volumi di dati in maniera efficace.
L’AI come motore dell’analisi dei Big Data
Nell’analisi dei Big Data, a svolgere un ruolo primario è l’intelligenza artificiale, grazie alla sua capacità di elaborare grandi volumi di informazioni e di identificare pattern complessi che sfuggono alla capacità di analisi umana. Le tecniche di machine learning, deep learning e analisi predittiva permettono di estrarre valore dai dati con un livello di precisione e velocità impensabile fino a pochi anni fa. Tra le funzioni di cui viene esaltata la potenzialità, vi sono la personalizzazione dell’esperienza d’acquisto, l’ottimizzazione della supply chain, la prevenzione delle frodi e l’analisi predittiva per il decision making.
AI e Big Data analisys sfruttate nel Retail per personalizzare l’esperienza d’acquisto
La personalizzazione è uno degli aspetti più interessanti dell’utilizzo dell’AI nel Retail, perché permette di creare esperienze d’acquisto su misura per ogni cliente. Normalmente, il mercato di riferimento veniva segmentato in maniera abbastanza generica, con offerte di promozioni e prodotti basati sulle caratteristiche adatte per categorie piuttosto ampie di utenti. Ora, grazie all’integrazione dell’intelligenza artificiale e dei Big Data, è possibile analizzare in dettaglio i comportamenti di navigazione, le preferenze di acquisto e i dati demografici e altre caratteristiche di ogni singolo cliente, creando offerte altamente personalizzate.
In questo processo, un ruolo importante lo svolgono gli algoritmi di raccomandazione, i quali, tra collaborative filtering e deep learning, analizzano le interazioni passate dei clienti con il brand in questione per suggerire prodotti che hanno un’alta probabilità di interesse, in quanto affini o collaterali agli articoli regolarmente acquistati.
Inoltre, l’analisi predittiva consente di anticipare le aspettative e desideri dei clienti, prevedendo i loro acquisti futuri sulla base di comportamenti passati, contribuendo a migliorare l’esperienza del cliente, ma anche ad aumentare le vendite, consentendo ai retailer di proporre il prodotto giusto al momento giusto.
Ottimizzazione della supply chain e magazzini flessibili
L’intelligenza artificiale non solo personalizza l’esperienza d’acquisto, ma ottimizza anche la supply chain, un aspetto che per le organizzazioni Retail sta diventando sempre più importante da monitorare. La gestione tradizionale dell’inventario e della logistica si basava su previsioni manuali e processi spesso soggetti a errori umani, mentre ora, con l’introduzione dell’AI, i retailer possono gestire con grande precisione l’intera supply chain.
L’intelligenza artificiale, infatti, riesce ad analizzare dati storici e in tempo reale provenienti da un gran numero di fonti differenti, come le vendite passate, le condizioni meteorologiche, eventi stagionali e campagne di marketing, permettendo alle aziende di prevedere con maggiore accuratezza la domanda di alcuni prodotti e di ottimizzare la gestione delle scorte.
Per fare un esempio, in previsione di un’ondata di freddo, potrebbe suggerire di aumentare le scorte di abbigliamento invernale, evitando così sia l’eccesso di inventario che le rotture di stock. La possibilità di disporre di una flessibilità e una gestione dinamica dell’inventario permette di rispondere rapidamente ai cambiamenti della domanda, riducendo i costi di stoccaggio e migliorando la disponibilità dei prodotti. Un’ottimizzazione del magazzino che non solo riduce gli sprechi, ma migliora anche la soddisfazione del cliente, garantendo che i prodotti siano sempre disponibili quando richiesti.
L’AI “vede e segnala” comportamenti anomali per la prevenzione delle frodi negli shop online
Un ulteriore ambito dove l’AI può venire in aiuto è la prevenzione alle frodi, un problema che sta assumendo una crescente importanza con l’aumento delle transazioni online. Mentre i tradizionali sistemi di prevenzione delle frodi si basavano su regole piuttosto rigide che spesso portavano a falsi positivi o, al contrario, a mancate rilevazioni, oggi con l’intelligenza artificiale si possono effettuare delle analisi più mirate e affidabili nel rilevamento di anomalie che possano far sospettare azioni fraudolente con un minor margine di errore.
L’AI, infatti, utilizza tecniche di machine learning e di rilevamento delle anomalie per analizzare grandi quantità di transazioni in tempo reale, identificando pattern sospetti che potrebbero indicare una frode. L’AI, per esempio, può rilevare le anomalie nel comportamento di acquisto di un cliente, come la ripetizione in un breve periodo di tempo di acquisti di alto valore, oppure di transazioni effettuate da località geografiche insolite.
Questi sistemi di rilevamento sono in grado autoapprendere, di adattarsi e migliorare nel tempo, imparando dalle nuove minacce e aggiornando continuamente i loro modelli di analisi.
Le decisioni strategiche nel Retail prese sulla base dei dati reali
L’AI sta sempre più diventando uno strumento indispensabile per il decision making delle aziende Retail, le quali devono pensare a produzione e gestione degli stock sulla base di diverse variabili, a volte impreviste. L’analisi predittiva rappresenta infatti una delle applicazioni più potenti dell’AI consentendo ai retailer di prendere decisioni basate su dati concreti piuttosto che su ipotesi o intuizioni, riuscendo a elaborare enormi quantità di dati per identificare tendenze e pattern che altrimenti sarebbero difficili da rilevare. Giusto per dare un’idea, l’AI può prevedere quali prodotti sono destinati ad avere successo in futuro basandosi su dati storici, analisi delle tendenze sui social media e monitoraggio delle campagne di marketing. Previsioni che permettono ai retailer di pianificare le loro strategie di pricing, le promozioni e l’assortimento dei prodotti con livelli di precisione molto elevati, con minori sprechi e adeguati stoccaggi.
Oppure, consente di ottimizzare le strategie di marketing, con l’intervento dell’AI nell’analizzare i dati per determinare quali campagne possonoi essere più efficaci per diverse tipologie di clientela, permettendo ai retailer di allocare meglio le risorse e massimizzare il ritorno sugli investimenti.
Opportunità ma anche nuove problematiche da risolvere: l’importanza della qualità e tutela dei dati nel Retail
Tanti vantaggi, certamente, ma bisogna considerare anche il fatto che l’utilizzo dell’AI e dei Big Data nel settore Retail porta con sé alcune esigenze correlate e la necessità di prestare attenziopne a determinati temi. Uno di questi è la qualità dei dati, ossia la necessità di avere a che fare con dati che siano estremamente accurati, completi e rilevanti affinchè questi possano fornire degli insight che siano davvero affidabili. Dati inaccurati o incompleti possono infatti portare a decisioni sbagliate, compromettendo l’efficacia delle strategie di personalizzazione, gestione della supply chain e prevenzione delle frodi. Insomma, creando più danni che vantaggi.
Un altro problema riguarda la protezione della privacy dei consumatori. Con l’aumento della quantità di dati raccolti cresce infatti anche il rischio di violazioni della privacy, imponendo ai retailer di garantire che i dati siano raccolti, archiviati e utilizzati in stretta conformità con le normative vigenti, come il GDPR, che impone rigide regole sulla gestione dei dati personali. Ben sappiamo che il mancato rispetto di queste leggi non solo espone le aziende a multe salate, ma può avere forti ripercussioni sulla reputazione del brand.
L’etica nell’uso dei dati è un altro aspetto da tener conto, anche in visione di quanto richiede l’AI Act. Le aziende devono, infatti, assicurarsi che l’AI venga utilizzata in modo trasparente ed equo, evitando pratiche discriminatorie o ingannevoli.
Infine, l’integrazione di tutte queste tecnologie richiede competenze avanzate, e la mancanza di personale qualificato in ambito AI e data science può diventare un ostacolo alla fruizione delle loro potenzialità. Serve quindi che le aziende stesse investino nella formazione e nello sviluppo delle competenze interne per poter sfruttare pienamente il potenziale offerto da queste tecnologie basate sull’analisi e interpretazione dei dati.
Casi di studio: l’AI in azione nel retail
Diversi retailer di fama mondiale hanno integrato l’AI e l’analisi dei Big Data nelle loro strategie aziendali, ottenendo risultati significativi. Ecco alcuni esempi:
Carrefour con l’AI ottimizza le scorte, personalizza le offerte e risponde ai clienti con chatbot intelligenti
Carrefour, nome noto nella grande distribuzione organizzata, ha implementato diverse soluzioni basate sull’AI per ottimizzare le proprie operazioni e migliorare l’esperienza d’acquisto dei consumatori.
Innanzitutto, Carrefour ha pensato di utilizzare l’AI per ottimizzare la gestione delle scorte, attraverso l’analisi dei dati storci sulle vendite, delle tendenze stagionali e delle preferenze dei clienti, riuscendo a prevedere con maggiore precisione la domanda di ogni prodotto. In questo può evitare la carenza di prodotti sugli scaffali, riducendo gli sprechi e agevolando l’inventario. Inoltre, l’AI contribuisce nella gestione dinamica dei prezzi dei prodotti, adeguandoli in tempo reale basandosi sulla domanda e sulla concorrenza.
Un altro aspetto che Carrefour cura con l’intelligenza artificiale è la personalizzazione delle offerte, grazie all’uso di algoritmi di machine learning che permettono all’azienda di analizzare le abitudini d’acquisto di ogni singolo cliente, proponendo offerte e prodotti mirati ai suoi gusti. Un approccio personalizzato che non solo aumenta la probabilità di acquisto, ma contribuisce alla fidelizzazione dei clienti, i quali percepiscono un’attenzione particolare alle loro esigenze. Allo stesso tempo le campagne di marketing vengono ottimizzate grazie all’AI, permettendo a Carrefour di segmentare la propria clientela in modo più preciso e di indirizzare promozioni mirate e più efficaci.
L’intelligenza artificiale è ingaggiata anche nel migliorare l’esperienza d’acquisto online dei clienti Carrefour, con lo sviluppo di chatbot intelligenti, capaci di rispondere velocemente e in maniera efficace alle loro domande, offrendo assistenza personalizzata e risolvendo problemi comuni. A questo si aggiunge l’integrazione della ricerca vocale nel sito Web e nell’app di Carrefour, che facilita e rende intuitiva la ricerca dei prodotti. Inoltre, l’AI viene utilizzata per analizzare le immagini dei prodotti, suggerendo articoli simili o complementari e ispirando i clienti a scoprire nuovi prodotti che potrebbero non aver considerato.
In dettaglio, Maia è il nome dato all’assistente virtuale di Carrefour sviluppato in collaborazione con la startup Digitiamo. Maia consiste in un progettato per assistere i clienti nello shopping online, rispondendo a domande sui prodotti, sugli orari di apertura dei negozi e sulle promozioni in corso grazie alla sua capacità di comprendere il linguaggio naturale. Oltre a questo, suggerisce prodotti complementari o sostitutivi basati sulle preferenze del cliente, migliorando ulteriormente l’esperienza d’acquisto e incentivando la scoperta di nuovi articoli.
H&M ottimizza la gestione della catena di approvvigionamento, l’esperienza del cliente e la sostenibilità grazie all’AI
Il marchio d’abbigliamento svedese H&M sta sfruttando l’intelligenza artificiale e il machine learning, con l’obiettivo principale di ottimizzare le operazioni aziendali, migliorare l’esperienza dei clienti e promuovere la sostenibilità.
Al centro di questa iniziativa c’è lo sviluppo di una piattaforma dati globale, capace di integrare e analizzare informazioni provenienti da diverse fonti, come i negozi fisici, i fornitori e i canali di vendita online. Attraverso questa piattaforma, H&M riesce ad avere una visione d’insieme dell’intera catena del valore, dalla produzione alla vendita, facilitando decisioni più rapide e basate su dei dati concreti.
Sempre grazie all’AI, H&M può ottimizzare la gestione dell’inventario, prevedendo con più precisione la domanda dei prodotti da parte dei clienti riducendo gli sprechi. L’intelligenza artificiale analizza i dati per identificare le preferenze dei clienti in diverse aree geografiche, consentendo di adattare l’offerta in modo più mirato e garantendo che i prodotti giusti siano disponibili nei negozi al momento opportuno e secondo i trend di gusto e vendite della popolazione target.
L’AI viene inoltre impiegata per migliorare l’esperienza del cliente, personalizzando le raccomandazioni di prodotti e offerte sia sullo shop online che all’interno dei negozi fisici. In questo modo il brand riesce ad ottenere una maggiore fidelizzazione del cliente, a stimolare l’interazione personale e a coinvolgere il cliente per una migliore customer experience .
Ma il brand svedese ha ingaggiato l’intelligenza artificiale anche per aumentare e monitorare la propria cura per l’ambiente (https://hmgroup.com/sustainability). L’AI, infatti, aiuta l’azienda a prevedere l’impatto ambientale delle materie prime e a ottimizzare l’uso di tessuti riciclati, riducendo la propria impronta ecologica promuovendo pratiche sostenibili lungo tutta la catena di approvvigionamento.
