In un mondo sempre più standardizzato e veloce, i brand sono alla costante ricerca di modi alternativi per comprendere i propri consumatori e creare con loro delle connessioni, attraverso esperienze e prodotti sempre più personalizzati e unici. Per questo motivo, nell’ambito del retail 4.0, l’intelligenza artificiale avrà un ruolo sempre più rilevante, qualificandosi come un affidabile strumento di produzione, gestione, assistenza predittiva e customer service, capace di aumentare notevolmente il volume delle vendite. Secondo le stime pubblicate dalla società di ricerca, Statista, infatti, le vendite al dettaglio globali ammonteranno a circa 32,8 trilioni di dollari entro il 2026, rispetto a circa 26,4 trilioni di dollari nel 2021, registrando così una crescita complessiva del +24%.
Ma quali sono gli ambiti di applicazione dell’intelligenza artificiale nel settore del retail 4.0?
Tra i numerosi utilizzi, Maria Laura Albini, Partner di ARAD Digital, boutique di consulenza specializzata nel fornire supporto alle aziende in momenti di trasformazione, grazie all’utilizzo avanzato del digitale, ha selezionato i sei principali modi in cui l’intelligenza artificiale può essere sfruttata all’interno di una strategia di vendita omnicanale, nel mondo del retail.
1) Analisi dei dati: tutte le organizzazioni hanno a disposizione un’enorme quantità di dati che possono utilizzare come punto di partenza per importanti decisioni di business. Tuttavia, in mancanza di un solido approccio data-driven e di competenze nell’elaborazione e nell’analisi delle informazioni, le aziende corrono il rischio di muoversi senza una chiara strategia. Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono setacciare velocemente enormi dataset, provenienti dai diversi canali del brand, con un livello di precisione e margine di errore difficile da raggiungere manualmente. Inoltre, l’AI riesce a individuare schemi, anomalie e tendenze necessari per aiutare le aziende a trovare gli insights per migliorare i propri sforzi di vendita e di marketing e le interazioni con i clienti. L’AI predittiva permette anche di generare previsioni e analizzare scenari potenziali: conoscere in anticipo le prestazioni dei prodotti e servizi offerti e le tendenze di mercato può aiutare a prevedere la domanda e ottimizzare la produzione. Tableau, Power Bi, SAP, Excel offrono strumenti di AI data analytics, rendendo l’analisi dei dati sempre più efficiente e user friendly.
2) Personalizzazione dell’esperienza del cliente: la mole di dati processata dall’intelligenza artificiale permette di conoscere in modo dettagliato e preciso i comportamenti e le preferenze di acquisto dei consumatori, oltre che di prevederle. Il risultato è un’esperienza personalizzata e su misura, ad esempio, grazie alla raccomandazione di prodotti mirati durante la navigazione di un sito web. Secondo il recente rapporto di Gartner, entro il 2026 un terzo di tutte le nuove applicazioni userà l’AI per creare interfacce utente customizzate che adattano dinamicamente i contenuti visualizzati in base ai dati di acquisto e ai comportamenti di navigazione attuali o precedenti di ogni singolo utente. L’adozione della personalizzazione basata sull’AI ha un impatto significativo sul coinvolgimento degli utenti e contribuisce a sviluppare rapporti solidi con i clienti, aumentando sia la fedeltà al marchio che i tassi di conversione. Ciò è dovuto al fatto che le raccomandazioni personalizzate rispecchiano più da vicino gli interessi dell’utente, aumentando la propensione all’acquisto. In aggiunta, con l’introduzione congiunta di AI e di tecnologie avanzate come la realtà aumentata e la realtà virtuale possono essere migliorate le esperienze di acquisto online e offline che diventano estremamente personalizzate e coinvolgenti.
3) Gestione dell’inventario e della catena di approvvigionamento: le enormi quantità di dati raccolti e processati dall’AI sono fondamentali per migliorare la bottom line e creare vantaggi competitivi all’interno della supply chain. Le principali applicazioni dell’AI in questo ambito riguardano l’analisi predittiva usata per la pianificazione dell’inventory al fine di ridurre i silos operativi, rispondere ai cambiamenti della domanda, mitigare i rischi e diminuire i downtime. Analizzando i dati di vendita, le tendenze del mercato e altri fattori rilevanti, gli algoritmi di AI sono in grado di migliorare l’accuratezza della previsione della domanda, che è cruciale per determinare i livelli di scorte ottimali, riducendo sia l’eccesso di approvvigionamenti sia gli stockout. L’ottimizzazione porta anche ad una riduzione dei costi di trasporto e ad una maggiore efficienza operativa, oltre che ad un positivo impatto ambientale. Il riordino automatico è un’altra applicazione chiave dell’AI nella gestione dell’inventario. I sistemi di intelligenza artificiale possono effettuare autonomamente gli ordini sulla base della domanda prevista e dei livelli delle scorte. Ciò non consente solamente di risparmiare tempo, ma riduce anche l’errore umano. L’AI estende la sua applicazione anche alla selezione dei fornitori e alla gestione delle relazioni. Analizzando i dati relativi alle loro prestazioni, infatti, può aiutare a scegliere i partner che meglio soddisfano i requisiti di qualità, consegna e costo dell’azienda.
4) Automazione dei processi e della logistica: l’AI può essere utilizzata per automatizzare diverse attività operative, come la gestione e la previsione dei prezzi, la pianificazione della distribuzione e il controllo delle promozioni. Inoltre, l’adozione di veicoli autonomi rappresenta una frontiera della logistica attualmente in espansione, che ha in sé il potenziale di migliorare notevolmente l’efficienza delle consegne, incidendo positivamente sull’affidabilità, l’abbattimento dei costi e la pianificazione delle spedizioni. Un segnale particolarmente significativo che corrobora tale tendenza è il recente acquisto da parte di Amazon di sistemi di guida automatizzata per camion per la lunga percorrenza dalla startup Plus.ai, specializzata nello sviluppo di tecnologie per i trasporti. Anche l’uso della robotica per eseguire operazioni di routine come consegna, trasporto, stoccaggio, prelievo, imballaggio e instradamento, rappresenterà uno dei maggiori trend del prossimo anno. La tecnologia computer vision avrà un ruolo fondamentale in questo contesto, poiché i sistemi collegati all’intelligenza artificiale consentono non solo di identificare e localizzare autonomamente articoli e pacchi nei magazzini, individuando e correggendo eventuali anomalie, ma anche di apprendere in modo automatico e migliorare autonomamente le prestazioni.
5) Assistenza clienti: l’implementazione di chatbot o assistenti virtuali permette di fornire supporto in tempo reale, su canali diversi, riducendo i costi e migliorando la soddisfazione dei consumatori. Infatti, l’utilizzo di queste tecnologie permette ai team del servizio clienti di fornire assistenza 24/7. Ciò significa che i clienti possono ottenere risposte a query, ricevere consigli sui prodotti o servizi e avanzare reclami in qualsiasi momento della giornata e ottenere assistenza in tempo reale, anche quando gli agenti di supporto sono offline. L’introduzione dell’AI nell’assistenza clienti permette di migliorare l’efficienza e la produttività degli agenti anche attraverso l’identificazione automatica dell’intento e del sentiment del cliente che consente agli operatori di comprendere in anticipo come approcciare l’interazione.
6) Phygital store: il mondo del retail ha iniziato ad adottare innovazioni tecnologiche da diversi anni, sebbene in modo relativamente limitato e disomogeneo, favorendo la transizione dal fisico al digitale piuttosto che il contrario. Per quanto riguarda le tecnologie di supporto ai clienti in negozio, il settore è ancora in una fase sperimentale. In questo contesto, il concetto di “phygital”, definito come la connessione dei domini fisico e digitale per fornire esperienze interattive più coinvolgenti, rappresenta un’enorme opportunità per il 2024. Infatti, le tecnologie digitali possono trasformare radicalmente ogni fase del percorso di acquisto e creare nuovo valore esperienziale. Il focus per il prossimo anno sarà su sistemi interattivi e multisensoriali sotto forma di installazioni phygital, supportate dall’AI e dall’IoT per offrire ai clienti un’esperienza coinvolgente nella consulenza di moda. Tra gli esempi ci sono uno specchio interattivo su cui gli acquirenti possono vedersi indossare abiti suggeriti dal sistema, l’uso di tecniche di motion capture per sovrapporre elementi virtuali come trucco o accessori sull’immagine reale di una persona e una tecnologia interattiva per la personalizzazione e la produzione in real time dei vestiti in negozio.
“L’AI avrà sempre di più un ruolo fondamentale e imprescindibile per migliorare l’esperienza del consumatore omnicanale e, allo stesso tempo, sarà un driver trainante per la crescita aziendale – conclude Maria Laura Albini – L’auspicio è che i brand introducano presto delle figure specifiche con competenze trasversali e interdisciplinari, capaci di dialogare con la tecnologia e i dati ma che, allo stesso tempo, abbiano una sensibilità anche su temi etici, capacità strategiche e di comunicazione verso i consumatori.”
