Raggiungere l'efficienza della vendita al dettaglio con l'intelligenza artificiale

L'intelligenza artificiale (AI) 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 retailer daranno priorità agli investimenti in piattaforme di dati e analisi e alla modernizzazione del cloud. Questi investimenti si concentrano sul rafforzamento delle tecnologie di base necessarie per sfruttare il potenziale di trasformazione dell'IA nella vendita al dettaglio.

Questa attenzione è ulteriormente evidenziata dal sondaggio annuale 2023 di Gartner sui CIO e sui leader tecnologici, che ha rilevato che quasi il 50% degli intervistati nel settore della vendita al dettaglio ha riferito di utilizzare tecnologie di intelligenza artificiale. Secondo la società di consulenza IT Avanade, uno schiacciante 88% ritiene che i propri clienti siano pronti per le interazioni e i processi basati sull'intelligenza artificiale, 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 delle operazioni della supply chain, l'intelligenza artificiale sta anche rimodellando il modo in cui i rivenditori interagiscono con i clienti e migliorano l'efficienza operativa.

Unisciti a noi mentre approfondiamo le innovazioni e le strategie che spingono il settore della vendita al dettaglio verso un futuro alimentato dall'intelligenza artificiale, in cui le informazioni basate sui dati e le esperienze dei clienti senza soluzione di continuità ridefiniscono il successo. 

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L'intelligenza artificiale nel settore della vendita al dettaglio: lo shopping personalizzato

Le tendenze dell'intelligenza artificiale nella vendita al dettaglio sono attualmente incentrate sulla fornitura di esperienze di acquisto personalizzate e semplificate . Ciò comporta l'utilizzo dell'intelligenza artificiale per analizzare i dati dei clienti, fornire suggerimenti sui prodotti e creare campagne di marketing su misura.  Modelli di visione artificiale come Ultralytics YOLOv8 stanno cambiando il settore della vendita al dettaglio utilizzando mappe di calore , rilevamento di oggetti, segmentazione e altre attività, per fornire informazioni dettagliate sul comportamento dei clienti, ottimizzare i layout dei negozi e migliorare le strategie di posizionamento dei prodotti.

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Se un negozio utilizza mappe di calore, ad esempio, i dati raccolti da queste possono essere utilizzati per un migliore processo decisionale. Una mappa di calore può essere utilizzata per analizzare il comportamento del cliente, che può essere successivamente utilizzata per consigli personalizzati 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 mappe di calore per analizzare il comportamento dei clienti, generare raccomandazioni e aumentare direttamente le vendite.

In risposta alla crescente domanda di acquisti senza soluzione di continuità, i rivenditori stanno adottando sempre più chatbot e assistenti virtuali per migliorare il servizio clienti. Questi strumenti basati sull'intelligenza artificiale offrono risposte istantanee e consigli personalizzati, migliorando l'esperienza di acquisto complessiva. 

Automatizzando molte interazioni transazionali, come l'acquisto o lo scambio di articoli, i rivenditori consentono ai commessi di concentrarsi sull'assistenza ai clienti e su altre attività di alto valore.

Per rimanere competitivi, gli imprenditori devono rimanere agili nell'adattarsi alle richieste del mercato. Per i retailer moderni, questo significa offrire un'esperienza di acquisto fluida su tutti i canali contemporaneamente. Hanno bisogno di un approccio completo che integri perfettamente la tecnologia in ogni aspetto del percorso del cliente.

Progressi dell'intelligenza artificiale nella gestione delle scorte e nella catena di approvvigionamento 

L'intelligenza artificiale rappresenta una forza trasformativa sia nella gestione delle scorte che nelle operazioni della catena di approvvigionamento, migliorando significativamente l'efficienza e la precisione rispetto ai metodi tradizionali. Storicamente, questi processi si basavano sul monitoraggio e sulla previsione manuali, soggetti a errori umani e inefficienze.

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Con l'introduzione da parte dell'IA di algoritmi avanzati in grado di analizzare i dati in tempo reale, le aziende beneficiano ora di funzionalità senza precedenti. 

• Previsione precisa della domanda. L'intelligenza artificiale è in grado di analizzare ampi set di dati che comprendono vendite storiche, tendenze di mercato, variazioni stagionali e fattori esterni come indicatori meteorologici ed economici per generare previsioni della domanda altamente accurate. Cio consente alle aziende di ottimizzare i livelli di inventario, ridurre al minimo l'eccesso di scorte e ridurre i casi di rotture di stock, migliorando cosi il fatturato complessivo dell'inventario e la soddisfazione dei clienti.

• Gestione ottimizzata dell'inventario. L'intelligenza artificiale può essere utilizzata per monitorare e regolare continuamente i livelli di inventario in tempo reale, garantendo un rifornimento tempestivo e riducendo i costi di trasporto. Questo approccio dinamico potrebbe migliorare l'efficienza operativa e la reattività alle mutevoli richieste del mercato. L'intelligenza artificiale può monitorare e regolare continuamente i livelli di inventario in tempo reale, garantendo un rifornimento tempestivo e riducendo i costi di trasporto. Incorporare modelli come YOLOv8 Il conteggio e il tracciamento degli oggetti possono aggiungere precisione a questi processi, ottimizzando l'efficienza operativa e adattandosi rapidamente alle richieste dinamiche del mercato.

• Logistica efficiente e ottimizzazione dei percorsi. L'intelligenza artificiale 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 supply chain.

• Gestione del rischio della catena di approvvigionamento. L'intelligenza artificiale può anche identificare e mitigare i potenziali rischi all'interno della catena di approvvigionamento. Il rilevamento degli oggetti può aiutare 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 allarmi tempestivi e strategie proattive, l'IA consente alle aziende di sostenere la continuità operativa e la resilienza.

• Apprendimento adattivo e ottimizzazione. I sistemi di IA imparano continuamente dagli input di dati e si adattano alle condizioni di mercato in continua evoluzione. Questa capacità adattiva fornisce alle aziende informazioni preziose per il processo decisionale strategico e i continui miglioramenti operativi.

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Pro e contro dell'intelligenza artificiale nella vendita al dettaglio

Quasi il 70% dei leader aziendali e IT dei principali rivenditori nordamericani considera l'IA fondamentale per migliorare l'esperienza del cliente, aumentare i ricavi, migliorare la produttività e raggiungere varie efficienze operative. Ciò riflette il ruolo fondamentale dell'IA nel plasmare il futuro della vendita al dettaglio.

Si prevede che l'IA nelle dimensioni del mercato al dettaglio raggiungerà i 40,5 miliardi di dollari entro il 2029 dai 9,9 miliardi di dollari del 2024, derivanti dalla crescente adozione dell'IA per personalizzare l'esperienza di acquisto e ottimizzare le operazioni.

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Diamo un'occhiata ad alcuni dei vantaggi dell'IA in questo settore, nonché ai suoi svantaggi.

Benefici  

· Efficienza operativa attraverso processi semplificati e strategie di riduzione dei costi. Offre ai team di vendita e marketing campagne mirate che aumentano i tassi di conversione utilizzando informazioni precise sui consumatori.

· Comprensione più approfondita delle preferenze dei clienti e delle tendenze emergenti, che consente strategie di prezzo dinamiche che si adattano in tempo reale per massimizzare la redditività.

· Ottimizzazione delle operazioni, garantendo un'allocazione efficace delle risorse per soddisfare la domanda e guidare la crescita.

Svantaggi 

· Elevati costi di investimento iniziale e di implementazione per hardware, software e formazione, che possono essere proibitivi per i piccoli rivenditori.

· Preoccupazioni per la privacy e la sicurezza dei dati dovute alla dipendenza da ampi dati dei consumatori, che richiedono la conformità a normative rigorose.

· Sfide nella gestione della raccolta dei dati, nella navigazione nei rapidi progressi dell'IA e nel superamento delle resistenze interne all'interno delle organizzazioni.

· Potenziali problemi di spostamento del lavoro poiché l'automazione sostituisce attività come il servizio clienti e la gestione dell'inventario.

Alcuni casi d'uso dell'IA nella vendita al dettaglio

Diversi casi di studio evidenziano l'impatto trasformativo dell'IA nella vendita al dettaglio:

· E' vero. Il mercato online utilizza l'intelligenza artificiale per offrire indicazioni ai 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'intelligenza artificiale alimenta funzionalità come la ricerca di immagini di eBay e le traduzioni automatiche delle pagine web. Nel 2019, il rivenditore online ha riferito che l'intelligenza artificiale ha contribuito a rilevare il 40% dei casi di frode con carta di credito online con una precisione eccezionale.

· Watson di IBM. La piattaforma AI di IBM aiuta le aziende retail a migliorare le esperienze di acquisto personalizzate attraverso dati in tempo reale che si allineano meglio con gli attuali comportamenti di acquisto dei clienti. L'assicuratore Standard Life si affida all'analytics IBM per migliorare la personalizzazione per i clienti del Regno Unito che risparmiano a lungo termine. Lo fa analizzando dati strutturati e non strutturati per tracciare con precisione le interazioni dei clienti su vari schermi e dispositivi.

· Collega IA. 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 dei dati, naviga nei corridoi dei negozi per valutare la disponibilità degli articoli. Lowe's, un rivenditore di articoli per la casa, distribuisce robot Fellow noti come "LoweBots" in negozi selezionati per aiutare 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 contenuti al secondo. Alibaba utilizza l'intelligenza artificiale per molte delle sue applicazioni, dal riconoscimento facciale e il rilevamento di oggetti alla ricerca di immagini e alla moderazione dei contenuti.

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Abbracciare il futuro dell'IA nella vendita al dettaglio

Il settore della vendita al dettaglio sta subendo una trasformazione degna di nota alimentata dalle tecnologie di intelligenza artificiale. Con un numero crescente di rivenditori che adottano soluzioni basate sull'intelligenza artificiale, c'è un chiaro spostamento verso il miglioramento dell'efficienza operativa e l'offerta di esperienze personalizzate per i clienti.

Dall'utilizzo dell'intelligenza artificiale per la gestione dell'inventario e le operazioni della catena di approvvigionamento all'abilitazione di strategie di prezzo dinamiche, l'intelligenza artificiale 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 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 retailer sfruttano sempre di più l'intelligenza artificiale 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 non potrà che approfondirsi, offrendo nuove opportunità di crescita e innovazione. La strada da seguire consiste nell'integrare l'intelligenza artificiale nei negozi al dettaglio e nelle operazioni di vendita al dettaglio senza soluzione di continuità per rimanere competitivi e ottenere un successo duraturo in un mondo digitale.

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