SOLUZIONI AI PER IL RETAIL

L'Intelligenza Artificiale permette ai retailer di prevedere con largo anticipo l'evoluzione dei processi e di automatizzarli per trarre il massimo profitto e ridurre i costi di gestione.

Numerosi sono gli impieghi di soluzioni AI nei punti vendita e nelle piattaforme e-commerce. Mostriamo di seguito 5 scenari che danno un'idea di come l'utilizzo di soluzioni AI stia rivoluzionando il mondo del Retail.

1. Tagging automatico e raccomandazione predittiva dei prodotti

Suggerire i prodotti giusti a ciascun cliente è un'attività chiave per incrementare gli acquisti e favorire il cross-selling. Ma come facciamo a conoscere le esigenze dei clienti e capire quale siano i prodotti giusti da proporre?

La risposta è semplice. Collezionando i dati provenienti da vari canali (es. storico di acquisti, recensioni dei prodotti, social media, trascrizione delle telefonate ai call center, tracciamento del traffico sul sito web, utilizzo delle app mobile), possiamo individuare le esigenze dei clienti e prevedere il loro comportamento d'acquisto futuro con algoritmi di Intelligenza Artificiale e Machine Learning. Saranno gli stessi algoritmi a dirci con largo anticipo quali prodotti suggerire a ciascun cliente. I feedback dei clienti consentiranno all'Intelligenza Artificiale di migliorare progressivamente i propri suggerimenti, profilando continuativamente i clienti e prevedendo i cambiamenti nel loro comportamento d'acquisto.

Sicuramente vi starete chiedendo "E se il mio e-commerce è nuovo? Come faccio a scoprire a chi interesserà un nuovo prodotto?" La domanda è lecita e la risposta ancora una volta è nell'Intelligenza Artificiale. Gli algoritmi di AI taggano automaticamente i prodotti consentendo a ciascun cliente di visualizzare solo ciò che sta cercando e profilando il cliente al tempo stesso. I clienti troveranno sin da subito articoli in linea coi propri interessi, mentre il sistema imparerà dal loro comportamento e progressivamente fornirà suggerimenti sempre più precisi e in linea con i loro profili e i profili di clienti simili.

Amazon è un ottimo esempio di piattaforma che traccia con successo il comportamento di acquisto dei clienti, suggerisce articoli in linea con le esigenze e raccomanda prodotti simili o correlati a quelli cercati.

2. Previsione della domanda e restock automatico

La gestione non ottimale delle forniture di prodotti costa ogni anno ai retailer nel mondo circa 1,1 bilioni di dollari. Le rimanenze vengono frequentemente svalutate portando a ingenti perdite di fatturato, mentre l'esaurimento dei prodotti causa una mancata vendita e porta con sé l'insoddisfazione del cliente che si rivolgerà alla concorrenza per acquistare il prodotto che stava cercando.

La previsione della domanda è un'attività per nulla banale poiché è influenzata da numerosi fattori, tra i quali lo storico di acquisti, le condizioni meteo, le promozioni, le mode, la posizione geografica del punto vendita, la presenza di competitor nel mercato. Ciascuno di questi aspetti può modificare sostanzialmente l'andamento delle vendite e di conseguenza le politiche di restock. L'Intelligenza Artificiale è in grado di analizzare tali fattori in tempo reale e di ottimizzare gli indicatori di performance (KPI) di processo, permettendo ai retailer di:

• identificare i prodotti che hanno un rendimento inferiore a quello atteso
• individuare i clienti inclini all'acquisto
• ridurre i tempi di consegna
• ridurre i resi
• ridurre i buchi a scaffale nei punti vendita

H&M usa l'Intelligenza Artificiale analizzando gli acquisti, i resi e le carte fedeltà dei clienti per prevedere la domanda di abbigliamento e gestire efficacemente l'inventario.

3. AI-driven marketing e invio personalizzato di promozioni

Il successo di un e-commerce o di un negozio fisico si può riassumere in 3 punti: fidelizzazione dei clienti, acquisizione di nuovi clienti e incremento delle vendite. Per raggiungere questi obiettivi servono strategie di marketing efficaci e perché una strategia marketing sia realmente efficace è necessario conoscere il cliente. Se conoscete gli interessi e le esigenze dei vostri clienti significa che finora avete fatto un buon lavoro, ma non dovete dimenticare che il loro comportamento cambia rapidamente nel tempo per mode, nuovi player sul mercato, nuovi prodotti, nuovi interessi, nuove esigenze. Per non perdere clienti, acquisire nuovi clienti e incrementare le vendite dovete essere sempre un passo avanti, prevedere il loro comportamento. Come?

Fino a poco tempo fa ci si basava su analisi statistiche e Business Intelligence, che analizzavano la situazione attuale ma avevano il limite di non anticipare l'evoluzione futura. Oggi grazie all'Intelligenza Artificiale abbiamo la risposta alla nostra esigenza: si chiama AI-driven Marketing. Il comportamento dei clienti viene tracciato in tempo reale grazie ad algoritmi di Machine Learning che analizzano i dati provenienti da social network, carte fedeltà, recensioni, previsioni meteo, per profilare dinamicamente la clientela e consentire la pianificazione di azioni di marketing personalizzate. I clienti potranno ricevere promozioni personalizzate tramite il canale che prediligono (es. app mobile, sito web, mail, ecc.) nel momento più appropriato (es. mattina/pomeriggio/sera, giorno festivo/feriale, ecc.). L'AI-driven Marketing è la base per l'incremento del Customer Lifetime Value e del Net Promoter Score.

Oltre a migliorare l'efficacia delle azioni di marketing, eBay, Amazon e Kroger utilizzano l'Intelligenza Artificiale per individuare dinamicamente il miglior prezzo per ciascun prodotto e scegliere gli articoli da promuovere, riuscendo a fidelizzare i clienti, acquisire nuovi clienti e incrementare le vendite.

4. Ricerca personalizzata dei prodotti

Al giorno d'oggi il mondo è caratterizzato da uno stile di vita frenetico. No, non è pura filosofia, bensì un aspetto di cui tenere conto con molta cura nelle nostre valutazioni. Sì, perché il cliente che è alla ricerca di un prodotto non ha tempo da perdere: o siamo in grado di fornirgli in breve tempo ciò che sta cercando o passerà alla concorrenza. La ricerca vocale e la ricerca visiva riducono il tempo impiegato dal cliente per trovare il prodotto che sta cercando. Questo piccolo aspetto è di per sé il fattore chiave del loro successo.

La ricerca visiva consente al cliente di caricare immagini e trovare prodotti simili per colore, forma, tipologia, pattern. Conoscendo il comportamento del cliente, è possibile suggerire prodotti da abbinare a quelli richiesti (es. un cliente che sta cercando una camicia potrebbe voler acquistare anche una giacca e gli stessi colori dei vestiti potrebbero essere suggeriti in base ai suoi gusti).

La ricerca vocale permette al cliente di cercare direttamente un prodotto o consultare lo stato di avanzamento di un ordine tramite un dispositivo (es. smartphone). Per comprendere le potenzialità di tale modalità di ricerca, che va ad aggiungersi a quella testuale, basti pensare che si prevede che il 50% delle ricerche su Internet nel 2020 saranno ricerche vocali, mentre a metà 2018 erano solamente il 27%.

A rendere possibili la ricerca visiva e la ricerca vocale, utilizzate tra gli altri da brand illustri come Tesco e Walmart, come avrete immaginato è sempre l'Intelligenza Artificiale: in particolare la Computer Vision e l'Audio Analysis.

5. Sentiment analysis e individuazione di recensioni fake

Quando si parla di recensioni, il primo inevitabile pensiero di ciascuno di noi è il punteggio che i consumatori assegnano ai prodotti. Tutti ben sappiamo quanto sia importante l'opinione dei clienti e quanto possa influenzare il futuro acquisto dei vari prodotti, ma spesso il business si sofferma sul punteggio delle recensioni ignorando le ragioni che portano il cliente a esprimere tale opinione.

Prendiamo ad esempio il caso di un ottimo personal computer con qualche piccolo problema alla scheda video. Analizzando il punteggio medio di 4 stelle su 5 capiremmo solamente che il prodotto è buono, ma non ottimo, senza sapere il perché di tale valutazione. Grazie all'Intelligenza Artificiale e alla Sentiment Analysis. scoprendo che i clienti sono soddisfatti di ogni componente del prodotto tranne della scheda video, possiamo sostituire la scheda video, rendere perfetto il nostro prodotto e soddisfare i nostri clienti.

La Sentiment Analysis individua i punti di forza e le criticità dei prodotti. Bastano pochi attimi di riflessione per rendersi conto che il "piccolo" contributo della Sentiment Analysis ci consente di:

• pubblicizzare i punti di forza dei prodotti riconosciuti dai clienti
• migliorare i prodotti eliminando i loro problemi
• comunicare i miglioramenti ai clienti, trasformandoli da detrattori in promotori
• incrementare le vendite
• incrementare il Customer Lifetime Value

Oltre a individuare punti di forza e criticità, l'Intelligenza Artificiale è in grado di neutralizzare una delle piaghe più grandi del commercio elettronico: le recensioni false (fake). Le recensioni fake influenzano il comportamento d'acquisto dei clienti e non permettono al business di conoscere la reale opinione dei clienti. Le soluzioni AI basate su Natural Language Processing identificano ed eliminano le recensioni fake, lasciando che il comportamento dei clienti sia guidato solamente da recensioni reali. Amazon è tra gli esempi di piattaforme e-commerce che combattono con successo le recensioni false.