25 giugno 2024
Scopri come l'IA sta trasformando il settore retail, migliorando l'esperienza del cliente e l'efficienza operativa con approfondimenti basati sui dati e innovazioni continue.
L'Intelligenza Artificiale (IA) sta svolgendo un ruolo trasformativo nel settore della vendita al dettaglio, rimodellando le esperienze dei clienti e l'efficienza operativa con tecnologie innovative.
Nel 2024, i rivenditori stanno dando priorità agli investimenti in piattaforme di dati e analisi e alla modernizzazione del cloud. Questi investimenti si concentrano sul rafforzamento delle tecnologie fondamentali necessarie per sfruttare il potenziale trasformativo dell'IA nel settore retail.
Questa attenzione è ulteriormente evidenziata dal sondaggio annuale Gartner 2023 sui CIO e sui leader tecnologici, che ha rilevato che quasi il 50% degli intervistati nel settore della vendita al dettaglio ha dichiarato di utilizzare tecnologie di IA. Secondo la società di consulenza IT Avanade, un travolgente 88% ritiene che i propri clienti siano pronti per interazioni e processi basati sull'IA, superando la media intersettoriale dell'85%.
Questo blog esplora l'impatto dell'IA sulla vendita al dettaglio. Dalle esperienze di acquisto personalizzate alla gestione ottimizzata delle scorte e alle operazioni della supply chain, l'IA sta anche rimodellando il modo in cui i rivenditori interagiscono con i clienti e migliorano l'efficienza operativa.
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Le tendenze dell'IA nel settore retail sono attualmente incentrate sulla fornitura di esperienze di acquisto personalizzate e semplificate. Ciò comporta lo sfruttamento dell'IA per analizzare i dati dei clienti, fornire suggerimenti sui prodotti e creare campagne di marketing su misura. I modelli di computer vision come Ultralytics YOLOv8 stanno cambiando il settore retail utilizzando mappe di calore così come object detection, segmentazione e altre attività, per fornire informazioni dettagliate sul comportamento dei clienti, ottimizzando il layout dei negozi e migliorando le strategie di posizionamento dei prodotti.
Se un negozio utilizza le heatmap, ad esempio, i dati raccolti da queste possono essere utilizzati per un processo decisionale migliore. Una heatmap può essere utilizzata per analizzare il comportamento del cliente, che può essere successivamente utilizzato per raccomandazioni personalizzate e suggerimenti sui prodotti.
Ciò si traduce in migliori tattiche di merchandising che migliorano l'esperienza di acquisto complessiva, portando a un aumento delle vendite. Ad esempio, i negozi al dettaglio come Walmart e Superdry possono utilizzare le heatmap per analizzare il comportamento dei clienti, generare raccomandazioni e aumentare direttamente le vendite.
In risposta alla crescente domanda di shopping senza interruzioni, i rivenditori stanno adottando sempre più chatbot e assistenti virtuali per migliorare il servizio clienti. Questi strumenti basati sull'IA offrono risposte immediate e raccomandazioni personalizzate, migliorando l'esperienza di acquisto complessiva.
Automatizzando molte interazioni transazionali come l'effettuazione di un acquisto o lo scambio di articoli, i rivenditori stanno liberando i commessi per concentrarsi sull'assistenza ai clienti e sull'impegno in altre attività di alto valore.
Per rimanere competitivi, gli imprenditori devono rimanere agili nell'adattarsi alle richieste del mercato. Per i rivenditori moderni, questo significa offrire un'esperienza di acquisto fluida su tutti i canali contemporaneamente. Hanno bisogno di un approccio completo che integri la tecnologia senza problemi in ogni aspetto del percorso del cliente.
L'IA rappresenta una forza di trasformazione sia nella gestione delle scorte che nelle operazioni della supply chain, migliorando significativamente l'efficienza e la precisione rispetto ai metodi tradizionali. Storicamente, questi processi si basavano sul tracciamento e sulla previsione manuali, soggetti a errori umani e inefficienze.
Con l'introduzione da parte dell'AI di algoritmi avanzati in grado di analizzare i dati in tempo reale, le aziende beneficiano ora di capacità senza precedenti.
• Previsione precisa della domanda. L'IA può analizzare vasti set di dati comprendenti vendite storiche, tendenze di mercato, variazioni stagionali e fattori esterni come le condizioni meteorologiche e gli indicatori economici per generare previsioni della domanda altamente accurate. Ciò consente alle aziende di ottimizzare i livelli di inventario, ridurre al minimo le scorte eccessive e ridurre i casi di esaurimento delle scorte, migliorando così il turnover complessivo dell'inventario e la soddisfazione del cliente.
• Gestione ottimizzata dell'inventario. L'IA può essere utilizzata per monitorare e adeguare continuamente i livelli di inventario in tempo reale, garantendo un rifornimento tempestivo e riducendo i costi di mantenimento. Questo approccio dinamico potrebbe migliorare l'efficienza operativa e la reattività alle mutevoli esigenze del mercato. L'IA può monitorare e adeguare continuamente i livelli di inventario in tempo reale, garantendo un rifornimento tempestivo e riducendo i costi di mantenimento. L'integrazione di modelli come YOLOv8 per il conteggio degli oggetti e il tracking può aggiungere precisione a questi processi, ottimizzando l'efficienza operativa e adattandosi rapidamente alle dinamiche esigenze del mercato.
• Logistica efficiente e ottimizzazione dei percorsi. L'IA può migliorare le operazioni logistiche ottimizzando i percorsi di trasporto in base a fattori quali le condizioni del traffico, i costi del carburante e i programmi di consegna. Riducendo al minimo i tempi di transito e le spese operative, le aziende ottengono una maggiore efficienza nella logistica della loro supply chain.
• Gestione del rischio della supply chain. L'IA può anche identificare e mitigare i potenziali rischi all'interno della supply chain. L'object detection può contribuire a garantire la sicurezza dei dipendenti all'interno dei magazzini monitorando le scorte e rilevando potenziali incidenti sul lavoro. Questi rischi possono portare a carenze di approvvigionamento, aumento dei costi o modifiche normative. Fornendo avvisi tempestivi e strategie proattive, l'IA consente alle aziende di mantenere la continuità operativa e la resilienza.
• Apprendimento adattivo e ottimizzazione. I sistemi di intelligenza artificiale apprendono continuamente dagli input di dati e si adattano alle condizioni di mercato in evoluzione. Questa capacità di adattamento fornisce alle aziende preziose informazioni per il processo decisionale strategico e per il miglioramento continuo delle operazioni.
Quasi il 70% dei leader aziendali e IT nei principali rivenditori nordamericani considera l'IA fondamentale per migliorare l'esperienza del cliente, aumentare le entrate, migliorare la produttività e raggiungere varie efficienze operative. Ciò riflette il ruolo fondamentale dell'IA nel plasmare il futuro del retail.
Si prevede che la dimensione del mercato dell'IA nel settore retail raggiungerà i 40,5 miliardi di dollari entro il 2029, rispetto ai 9,9 miliardi di dollari del 2024, grazie alla crescente adozione dell'IA per personalizzare l'esperienza di acquisto e ottimizzare le operazioni.
Diamo un'occhiata ad alcuni dei vantaggi dell'IA in questo settore, nonché ai suoi svantaggi.
· Efficienza operativa attraverso processi ottimizzati e strategie di riduzione dei costi. Potenzia i team di vendita e marketing con campagne mirate che aumentano i tassi di conversione utilizzando informazioni precise sui consumatori.
· Comprensione più approfondita delle preferenze dei clienti e delle tendenze emergenti, consentendo strategie di prezzo dinamiche che si adattano in tempo reale per massimizzare la redditività.
· Ottimizzazione delle operazioni, garantendo un'efficace allocazione delle risorse per soddisfare la domanda e guidare la crescita.
· Elevati costi iniziali di investimento e implementazione per hardware, software e formazione, che possono essere proibitivi per i piccoli rivenditori.
· Preoccupazioni per la privacy e la sicurezza dei dati a causa della dipendenza da estesi dati dei consumatori, che richiedono la conformità a normative rigorose.
· Sfide nella gestione della raccolta dati, nella navigazione dei rapidi progressi dell'AI e nel superamento delle resistenze interne all'interno delle organizzazioni.
· Potenziali preoccupazioni per la perdita di posti di lavoro, poiché l'automazione sostituisce attività come il servizio clienti e la gestione dell'inventario.
Diversi casi di studio evidenziano l'impatto trasformativo dell'IA nel settore retail:
· EBay. Il marketplace online utilizza l'AI per offrire assistenza clienti e suggerimenti personalizzati, migliorando la velocità di spedizione e consegna, l'accuratezza dei prezzi e rafforzando la fiducia tra acquirenti e venditori. Inoltre, l'AI alimenta funzionalità come la ricerca di immagini di eBay e le traduzioni automatiche di pagine web. Nel 2019, il rivenditore online ha segnalato che l'AI ha contribuito a rilevare il 40% dei casi di frode con carte di credito online con un'eccezionale accuratezza.
· Watson di IBM. La piattaforma AI di IBM aiuta le aziende del settore retail a migliorare le esperienze di acquisto personalizzate attraverso dati in tempo reale che si allineano meglio con i comportamenti di acquisto attuali dei clienti. L'assicuratore Standard Life si affida all'analisi di IBM per aumentare la personalizzazione per i clienti del Regno Unito che risparmiano a lungo termine. Lo fa analizzando dati strutturati e non strutturati per tracciare accuratamente le interazioni dei clienti su vari schermi e dispositivi.
· Fellow AI. Questa azienda di soluzioni robotiche utilizza il riconoscimento delle immagini per il controllo istantaneo dell'inventario. Il suo modello di robot NAVii, dotato di telecamere per l'acquisizione di dati, naviga tra le corsie dei negozi per valutare la disponibilità degli articoli. Lowe's, un rivenditore di articoli per la casa, utilizza robot Fellow noti come "LoweBots" in negozi selezionati per assistere i clienti e mantenere il monitoraggio dell'inventario in tempo reale.
· Alibaba. Il gigante dell'e-commerce ha sviluppato un prodotto di copywriting AI già nel 2018, utilizzando modelli di deep learning ed elaborazione del linguaggio naturale. È in grado di generare fino a 20.000 righe di contenuto al secondo. Alibaba utilizza l'AI per molte delle sue applicazioni, dal riconoscimento facciale e dal rilevamento di oggetti alla ricerca di immagini e alla moderazione dei contenuti.
Il settore della vendita al dettaglio sta subendo una notevole trasformazione alimentata dalle tecnologie di intelligenza artificiale. Con un numero crescente di rivenditori che abbracciano soluzioni basate sull'intelligenza artificiale, si registra un chiaro passaggio al miglioramento dell'efficienza operativa e all'offerta di esperienze cliente personalizzate.
Dall'utilizzo dell'AI per la gestione dell'inventario e le operazioni della supply chain all'abilitazione di strategie di dynamic pricing, l'AI sta rimodellando il modo in cui i rivenditori interagiscono con i consumatori e gestiscono le loro attività.
I vantaggi sono evidenti: processi semplificati, maggiore coinvolgimento dei clienti e la capacità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti del mercato. Nonostante le sfide iniziali di implementazione, come i costi e i problemi di sicurezza dei dati, l'adozione dell'IA promette vantaggi sostanziali. I rivenditori sfruttano sempre più l'IA non solo per soddisfare le attuali aspettative dei consumatori, ma anche per anticipare le tendenze e le preferenze future.
Man mano che l'IA continua a evolversi, il suo impatto sulla vendita al dettaglio si approfondirà, offrendo nuove opportunità di crescita e innovazione. La strada da seguire consiste nell'integrare l'IA nei negozi al dettaglio e nelle operazioni di vendita al dettaglio senza problemi per rimanere competitivi e guidare il successo sostenuto in un mondo digitale.
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