L'intelligenza artificiale per una gestione più intelligente dell'inventario del commercio al dettaglio

Mantenere gli scaffali pieni di prodotti interessanti è fondamentale per il successo di un'attività di vendita al dettaglio. L'esaurimento delle scorte può danneggiare le finanze, con conseguenti mancati introiti e consumatori insoddisfatti. D'altro canto, un eccesso di scorte comporta uno spreco di denaro e di spazio. 

L'intelligenza artificiale può rendere più intelligente la gestione dell'inventario nel settore retail. L'intelligenza artificiale può aiutare le aziende del settore retail ad analizzare grandi quantità di dati, a fare previsioni accurate e a ottimizzare gli inventari in modo più efficiente. Dai un'occhiata a come l'intelligenza artificiale ottimizza questi processi.

AI e gestione dell'inventario nel retail: Qual è il problema?

L'intelligenza artificiale aiuta i rivenditori a monitorare i livelli delle scorte, a prevedere la domanda dei clienti e a mantenere livelli di inventario ottimali in tempo reale. Si tratta di una buona notizia perché i negozi possono risparmiare, mantenere in magazzino i prodotti più richiesti e aumentare le vendite.

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Ad esempio, le aziende possono utilizzare l'intelligenza artificiale per identificare i prodotti che non si vendono bene. Analizzando i dati di vendita, l'intelligenza artificiale è in grado di identificare rapidamente quali articoli sono fermi sugli scaffali. I rivenditori possono quindi creare spazio per articoli più popolari rimuovendo questi prodotti che non vendono bene. In questo modo si sfrutta al meglio lo spazio sugli scaffali e si garantisce che gli acquirenti trovino più spesso ciò che cercano, il che li rende felici e li fa tornare.

Gli esperti prevedono che il mercato globale dell'intelligenza artificiale nella vendita al dettaglio aumenterà fino a oltre 45,74 miliardi di dollari entro il 2032, rispetto agli 8,41 miliardi di dollari del 2022. I rivenditori alimentano questa crescita grazie alla crescente necessità di migliorare l'efficienza operativa e la soddisfazione dei clienti. Le soluzioni di gestione dell'inventario retail basate sull'intelligenza artificiale possono aiutare i rivenditori a raggiungere questi obiettivi.

I vantaggi dell'intelligenza artificiale nella gestione dell'inventario del commercio al dettaglio

L'intelligenza artificiale nella vendita al dettaglio sta ridefinendo il modo in cui i rivenditori gestiscono l'inventario. Non si tratta solo di automatizzare le attività, ma di utilizzare i dati per migliorare la gestione dell'inventario. Con l'intelligenza artificiale, i rivenditori ottengono un partner che lavora instancabilmente per perfezionare le loro pratiche di inventario, garantendo livelli di scorte efficienti, riducendo al minimo gli stockout e massimizzando la redditività.

Ecco alcuni dei principali vantaggi che l'intelligenza artificiale apporta alla gestione dell'inventario dei rivenditori:

• Inventario ottimizzato: Le analisi predittive prevengono l'eccesso di scorte e le giacenze di magazzino.
• Previsioni accurate: L'analisi dei dati garantisce una previsione precisa della domanda, favorendo la pianificazione.
• Riduzione degli sprechi: L'identificazione degli articoli che si muovono lentamente riduce al minimo gli sprechi e le scorte in eccesso.
• Operazioni efficienti: L'automazione di attività come il riordino fa risparmiare tempo e risorse.
• Approfondimenti in tempo reale: La visibilità immediata dei livelli di inventario aiuta a prendere decisioni rapide.

In che modo le aziende stanno applicando l'intelligenza artificiale alla gestione dell'inventario nel settore della vendita al dettaglio?

Abbiamo parlato dell'ondata di AI e dei vantaggi che offre nella gestione dell'inventario al dettaglio. Ora esaminiamo come diverse applicazioni stanno implementando l'IA.

Analisi del traffico dei clienti

Capire come i clienti si muovono all'interno di un negozio al dettaglio è essenziale per gestire l'inventario in modo efficace. I retailer possono utilizzare i dati sul traffico pedonale per migliorare le operazioni di vendita e far funzionare meglio i loro negozi.

Possono decidere la quantità di scorte da avere, il numero di dipendenti da assumere e la disposizione del negozio. Questo li aiuta a servire i clienti in modo più efficace. Un modo in cui i rivenditori ottengono questo risultato è l'utilizzo della computer vision per tracciare e analizzare i movimenti dei clienti.

Ad esempio, i rivenditori possono distribuire telecamere in tutti i loro negozi che utilizzano algoritmi di visione computerizzata come Ultralytics YOLOv8 per l'alimentazione. Queste telecamere monitorano i punti di ingresso e di uscita dei clienti in tempo reale, fornendo preziose informazioni sui modelli di traffico. 

Studiando i dati, i negozi possono scoprire quali sono gli orari di maggiore affluenza, le aree più popolari e i punti in cui i clienti si fermano più a lungo. Armati di queste informazioni, i negozianti possono prendere decisioni informate sulla gestione dell'inventario. Durante i periodi di maggiore affluenza, si assicurano che gli articoli più richiesti siano in stock. Inoltre, evitano l'eccesso di scorte nelle aree meno frequentate del negozio. Previsione della domanda e analisi predittiva

L'intelligenza artificiale sta cambiando completamente il modo in cui i rivenditori prevedono la domanda dei clienti. L'apprendimento automatico delle previsioni utilizza i dati delle vendite passate, le tendenze attuali, il meteo e i social media per fare previsioni. Sulla base di queste analisi, i rivenditori possono prevedere le vendite e le tempistiche dei prodotti in modo più accurato rispetto ai metodi tradizionali.

Giganti del commercio al dettaglio come Zara stanno utilizzando le previsioni dell'intelligenza artificiale per perfezionare le loro strategie. Gestendo ogni aspetto, dalla progettazione alla spedizione, Zara può raccogliere dati preziosi durante tutto il processo. Analizziamo poi questi dati per individuare le inefficienze, identificare le aree di successo e generare previsioni precise.

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I modelli ML possono continuare ad apprendere da nuovi dati, aiutando le previsioni a soddisfare le mutevoli preferenze dei clienti. Questo è un vantaggio dell'utilizzo dei modelli ML. Questo approccio guidato dall'intelligenza artificiale consente a Zara di raggiungere il delicato equilibrio di avere a disposizione i prodotti giusti al momento giusto.

Migliorare i processi di magazzino

Utilizzando le tecnologie AI, i rivenditori possono ottimizzare i processi di magazzino. Ad esempio, Amazon sta utilizzando l'intelligenza artificiale nei suoi magazzini per ispezionare gli articoli alla ricerca di eventuali danni. L'obiettivo è quello di ridurre il numero di articoli danneggiati spediti.

Amazon spedisce 8 miliardi di pacchi ogni anno. Ridurre gli articoli danneggiati, anche di poco, può fare una differenza significativa.

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Amazon sta utilizzando la visione computerizzata per aiutare gli ordini di prelievo e imballaggio. Gli operai mettono gli articoli nei contenitori che passano davanti a una telecamera.

In questo caso, l'intelligenza artificiale valuta se gli articoli presentano segni di danneggiamento confrontando le immagini degli articoli non danneggiati e di quelli danneggiati. Un addetto controlla il cestino se ci sono danni. In caso contrario, l'ordine viene imballato e inviato al cliente.

Amazon stima che il suo sistema di intelligenza artificiale sia tre volte più efficace nell'identificare i danni rispetto ai magazzinieri umani. Questa tecnologia migliora la qualità delle spedizioni in uscita e snellisce il flusso di lavoro, consentendo un'elaborazione più rapida degli ordini e migliorando l'esperienza complessiva del cliente.

Analisi delle tendenze stagionali

Capire le tendenze stagionali è essenziale per ottimizzare i livelli di scorte e soddisfare la domanda dei clienti. Durante le festività, i sistemi di intelligenza artificiale non analizzano solo le tendenze di acquisto.

Osservano anche le tendenze della popolarità di film e programmi televisivi. Questo approccio aiuta ad anticipare la domanda di giocattoli e prodotti correlati. Anticipando le tendenze, i rivenditori possono soddisfare le aspettative dei clienti e massimizzare le opportunità di vendita.

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I leader del settore del commercio al dettaglio come Walmart utilizzano sistemi basati sull'intelligenza artificiale per analizzare i dati storici e prevedere le tendenze stagionali. I motori AI di Walmart analizzano i dati di vendita, le ricerche online, le pagine viste e i fattori esterni. Utilizzano queste informazioni per prevedere la domanda e i potenziali problemi. I fattori esterni includono le tendenze economiche e i dati demografici.

Inoltre, i sistemi di intelligenza artificiale di Walmart possono adattarsi a eventi imprevisti e anomalie. Questo li aiuta a gestire situazioni difficili come il maltempo o i cambiamenti improvvisi nelle preferenze dei clienti. Inoltre, assicurano che i clienti abbiano a disposizione un numero sufficiente di prodotti da acquistare.

Il futuro dell'intelligenza artificiale nella gestione dell'inventario del commercio al dettaglio

L'intelligenza artificiale nella gestione dell'inventario retail ha un futuro promettente grazie a innovazioni come il rifornimento intelligente, i prezzi dinamici e la manutenzione predittiva. Con il rifornimento intelligente, i rivenditori possono mantenere senza problemi livelli di scorte ottimali per gli articoli più richiesti.

Gli algoritmi di intelligenza artificiale analizzano i dati di vendita e i livelli di inventario in tempo reale. In questo modo gli scaffali sono sempre riforniti e soddisfano la domanda dei clienti. Inoltre, riduce le scorte. Le aziende non devono dipendere da un lavoratore umano per effettuare altri ordini di rifornimento.

Gli algoritmi di pricing dinamico aiutano i negozi a modificare rapidamente i prezzi in base alla domanda e alla concorrenza, aiutandoli ad adattarsi ai cambiamenti del mercato. Questa ottimizzazione in tempo reale delle strategie di prezzo consente ai rivenditori di massimizzare i ricavi e di mitigare l'impatto degli stockout.

Inoltre, l'integrazione di sensori abilitati all'intelligenza artificiale e di analisi predittive consente ai rivenditori di affrontare i potenziali guasti alle apparecchiature prima che interrompano le operazioni di inventario. Sfruttando gli interventi di manutenzione predittiva, i rivenditori possono ridurre al minimo i tempi di inattività, ottimizzare l'allocazione delle risorse e garantire un flusso ininterrotto dell'inventario. L'integrazione delle tecnologie AI promette di migliorare le pratiche di gestione dell'inventario al dettaglio, aprendo la strada a processi di vendita al dettaglio più agili, reattivi e redditizi.

Un passo nel futuro!

L'intelligenza artificiale sta trasformando la vendita al dettaglio e sta aprendo un mondo di nuove possibilità per le aziende. Dalla razionalizzazione delle scorte all'individuazione delle preferenze dei clienti, l'AI offre soluzioni un tempo inimmaginabili. Abbiamo solo iniziato a scalfire la superficie di ciò che l'intelligenza artificiale può fare per la gestione dell'inventario nel retail. 

Puoi assicurarti che la tua attività di vendita al dettaglio sia fiorente anticipando la curva e integrando l'IA nella tua attività. L'intelligenza artificiale può aiutarti a migliorare la tua attività o ad avviarne una nuova. Ha il potere di guidare il tuo successo, sia che tu stia ottimizzando la tua attività attuale sia che tu stia iniziando una nuova attività.

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