Il settore del Retail si trova di fronte a una nuova era di innovazione e opportunità senza precedenti grazie all’Intelligenza Artificiale (AI) e al Machine Learning (ML). In un mercato sempre più competitivo e in rapida evoluzione, le aziende retail stanno abbracciando queste tecnologie all’avanguardia per superare le sfide e offrire esperienze straordinarie ai propri clienti.
Con l’avvento dell’e-commerce, molte catene di negozi fisici hanno visto minacciata la loro stessa esistenza. Nonostante la feroce concorrenza, molti negozi offline sono riusciti a mantenersi a galla, in gran parte grazie al contributo fondamentale del Machine Learning (ML) nelle loro operazioni commerciali.
Cos’è il Machine Learning?
Il Machine Learning (ML) è un sottoinsieme dell’Intelligenza Artificiale (AI) che consente ai computer di apprendere automaticamente dai dati e dall’esperienza passata. Il termine “machine learning” è stato coniato nel 1959 da Arthur Samuel, considerato uno dei precursori dell’Intelligenza Artificiale.
Samuel ha definito il ML come “il campo di studio che conferisce ai computer la capacità di apprendere senza essere esplicitamente programmato“. Questo approccio implica l’utilizzo di algoritmi e modelli, con gli algoritmi di ML che operano sui dati di addestramento per identificare pattern e apprendere da essi.
L’importanza del Machine Learning nel Retail
Il Machine Learning avrà un ruolo fondamentale nel settore Retail, consentendo ai rivenditori di automatizzare e migliorare molteplici aspetti delle loro operazioni e dell’esperienza cliente. Integrando modelli di Machine Learning nei propri sistemi, i negozi possono prevedere con precisione la domanda di prodotti, gestire efficacemente gli stock e ottimizzare le strategie di prezzo in risposta alle dinamiche di mercato. Questo porta a un’esperienza cliente migliorata, costi ridotti e un aumento delle vendite, contribuendo infine alla crescita dei ricavi.
Secondo Mordor Intelligence, il Machine Learning è attualmente la tecnologia di Intelligenza Artificiale più diffusa nel settore Retail. Si prevede un notevole aumento del suo utilizzo, con un passaggio da 7,30 miliardi di dollari nel 2023 a 29,45 miliardi di dollari entro il 2028, con un tasso di crescita annuale composto del 32,17% nel periodo di previsione.
I casi d’uso del Machine Learning nel Retail
Prezzi dinamici
Molte aziende si rivolgono ai prezzi dinamici per ridurre gli sprechi vendendo prodotti in scadenza, con conseguenti risparmi significativi sui costi. La determinazione dei prezzi dinamici costituisce uno strumento efficace per creare offerte di marketing specifiche per il consumatore, come sconti, voucher e coupon. Nel complesso, una strategia di prezzo dinamica consente ai rivenditori di rimanere competitivi sul mercato, aumentare le vendite degli articoli invenduti e aumentare la fedeltà dei clienti.
Gestione delle scorte e previsione della domanda
Per garantire il successo e raggiungere gli obiettivi aziendali, le aziende di vendita al dettaglio si affidano a soluzioni ML per organizzare, archiviare e gestire il proprio inventario. Questo approccio basato sul ML aiuta nella valutazione in tempo reale delle esigenze di inventario, mantenendo livelli di scorte ottimali per prevenire inventario in eccesso e scorte eccessive. Inoltre, il machine learning consente alle aziende di sfruttare l’analisi predittiva utilizzando dati storici per previsioni accurate della futura domanda di prodotti, un processo denominato previsione della domanda.
Gestione del servizio clienti
Un’altra preziosa applicazione dell’AI nel retail è la gestione del servizio clienti con i chatbot. I chatbot simulano conversazioni umane con gli acquirenti, offrendo assistenza nei consigli sui prodotti, nella risoluzione dei problemi e nella risposta alle domande più frequenti. Questi assistenti possiedono una caratteristica notevole: se non sono in grado di fornire aiuto, possono reindirizzare la richiesta a un operatore umano per la risoluzione. Inoltre, al termine dell’interazione con l’acquirente, il chatbot sollecita un feedback, che aiuta a misurare la soddisfazione del cliente e migliora ulteriormente le prestazioni del programma.
Segmentazione della clientela
La segmentazione della clientela aiuta sia le imprese B2B che quelle B2C a classificare i propri clienti in base a parametri specifici. Le aziende B2B comunemente segmentano i clienti per settore, numero di dipendenti e posizione, mentre le aziende B2C si concentrano sui dati demografici, comprendendo età, sesso, posizione, stato civile, modelli di acquisto, valori e altro ancora. Sfruttando i modelli ML per la segmentazione dei clienti, le aziende acquisiscono la capacità di prendere decisioni ben informate riguardo al lancio di campagne di marketing e pubblicitarie, consentendo loro di rivolgersi a un pubblico specifico, attirare più acquirenti e trattenere in modo efficace quelli esistenti.
Riduzione del tasso di abbandono
Secondo Forbes, mantenere i clienti esistenti è fondamentale per ogni azienda poiché acquisirne di nuovi può essere cinque volte più costoso. Per ridurre il tasso di abbandono, le aziende utilizzano algoritmi ML per analizzare i dati storici e identificare modelli che potrebbero indicare la probabilità di un acquirente di interrompere i propri acquisti dal negozio. Concentrandosi su funzionalità come la cronologia e la frequenza di acquisto, le aziende possono individuare le strategie più efficaci per fidelizzare i clienti, riducendo di conseguenza i costi associati all’acquisizione di nuovi clienti.
Previsione del cross-sell
In termini semplici, il cross-selling offre prodotti complementari ai clienti ai loro acquisti primari. Ad esempio, se un acquirente acquista una bicicletta, gli potrebbe essere offerto un casco o ginocchiere e gomitiere. Il machine learning può identificare automaticamente i clienti ideali e le opportunità di cross-selling, portando in definitiva a un aumento dei profitti aziendali.
Conclusione
In conclusione, l’integrazione del machine learning nel settore retail trasformerà radicalmente il modo in cui le aziende operano, facilitando l’automazione di processi complessi, migliorando l’esperienza del cliente e guidando decisioni strategiche più informate.
L’utilizzo dell’IA da parte di treebyte per il coding e la generazione di immagini prodotto è un chiaro esempio di come il machine learning stia rivoluzionando il settore retail, anticipando una significativa trasformazione nelle pratiche commerciali e decisionali. Inoltre, per le prossime soluzioni Cloud, treebyte prevede di impiegare l’IA per ottimizzare operazioni cruciali come l’inserimento dati, le ricerche e le analisi statistiche, proiettando così il retail verso un futuro all’insegna dell’efficienza e dell’intelligenza.
