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24 Apr 2024 - 16:06 0 576

L’intelligenza artificiale generativa non rivoluzionerà il retail (per adesso)

Dalla personalizzazione dei prodotti all’automazione logistica, l’Ia apre una nuova era del retail, con più efficienza e coinvolgimento. Ma le sfide dell’implementazione e i dubbi sull’utilizzo pratico pongono ancora interrogativi sull’effettivo impatto nel mondo dei consumatori, come spiega anche Adyen

L’intelligenza artificiale generativa ha senza dubbio il potenziale per trasformare l’ambito retail, migliorando l’esperienza dei clienti, ottimizzando le operazioni aziendali e stimolando la crescita economica. Oltre alla personalizzazione dei prodotti, dei contenuti e delle pubblicità, utilizzando gli algoritmi di Ia le aziende possono analizzare i dati dei clienti per comprendere le loro preferenze e i comportamenti di acquisto, rendendo la customer experience (fisica e digitale) una pratica interattiva, dinamica e coinvolgente. E ancora, l’ottimizzazione dei prezzi, la fidelizzazione dei clienti, la riduzione degli sprechi e la massimizzazione dei profitti diventano sfide molto più semplici da affrontare. Tuttavia, nonostante le prospettive entusiasmanti, permangono ancora dubbi su come sarà implementata dagli addetti ai lavori, e quali benefici porterà ai consumatori finali, come sottolinea tra gli altri anche la piattaforma di pagamento olandese Adyen. Ma andiamo con ordine.

Attualmente ci troviamo in una fase in cui l’approccio culturale fa ancora la differenza, con interrogativi irrisolti riguardo a come implementare i dati in maniera efficace e ai reali vantaggi per i consumatori. La raccolta, l’integrazione e la sintesi delle informazioni rappresentano le sfide principali per i retailer, essenziali per personalizzare l’esperienza di acquisto: questo richiede una comprensione approfondita dei customer journey e dei vari canali di interazione con il marchio. Le aziende che hanno accesso a grandi quantità di dati possono godere di un certo vantaggio competitivo nell’utilizzo dell’Ia, in quanto la maggiore quantità di dati si traduce in modelli predittivi più efficaci e con un maggiore grado di personalizzazione.

L’Ia guida la logistica e la pianificazione

L’intelligenza artificiale è già ampiamente utilizzata nell’ambito retail per automatizzare la pianificazione, la distribuzione e il controllo dei processi di vendita. Questo si concretizza in una gestione più efficiente dell’inventario, nell’ottimizzazione dei prezzi e nella riduzione degli sprechi, determinando anche un impatto positivo sulla sostenibilità ambientale. Del resto, i sistemi di consegna (anche grazie all’adozione di veicoli autonomi) possono essere più rapidi, puntuali e meno dispendiosi, in termini di risorse e di personale.

In parallelo, la robotica sta emergendo come uno dei principali trend nell’ambito della logistica, con un focus crescente sull’automazione delle operazioni di routine, come consegna, trasporto, stoccaggio, prelievo, imballaggio e instradamento. La tecnologia della computer vision svolgerà un ruolo fondamentale, poiché i sistemi connessi all’intelligenza artificiale consentono non solo di identificare e localizzare autonomamente gli articoli e i pacchi nei magazzini, ma anche di individuare e correggere eventuali anomalie. I sistemi basati sull’intelligenza artificiale imparano in modo automatico e migliorano continuamente le loro prestazioni, consentendo una maggiore efficienza e precisione nelle operazioni quotidiane. E questa capacità di apprendimento autonomo rende i processi logistici più adattabili e reattivi alle variazioni dell’ambiente e alle esigenze dei clienti.

Verso un modello retail personalizzato

Se molti esperti nell’ambito retail si concentrano sull’Ia generativa, la sua implementazione pratica rimane un territorio inesplorato e forse non così funzionale al miglioramento della client experience. Mentre si tengono conferenze e eventi dedicati al retail 4.0 e alle scelte strategiche per efficientare i processi aziendali, ci si continua a chiedere – ha detto a Wired Roelant Prins, chief operations officer di Adyen – come utilizzare queste tecnologie per determinare un beneficio concreto per i consumatori. Insomma, gli stakeholder del settore devono dimostrare che l’Ia generativa non si limita ad automatizzare il lavoro dei dipendenti, ma permette anche di fidelizzare nuovi clienti e di ottenere un vantaggio competitivo.

In questo senso, un aspetto cruciale è l’utilizzo dell’Ia per seguire e comprendere meglio i clienti attraverso i vari canali di vendita digitali: secondo McKinsey, più di due terzi dei retailer ritiene che la più grande sfida relativa alla personalizzazione sia la raccolta, l’integrazione e la sintesi dei dati dei clienti, con i retailer che devono padroneggiare i touchpoint dei compratori prima di sfruttare a pieno le capacità dell’Ia. Anche dimensioni dei dati giocano un ruolo critico: avere più informazioni disponibili significa beneficiare di modelli predittivi migliori, così che i grandi distributori e i marchi globali beneficiano di un vantaggio competitivo non trascurabile. Insomma, sebbene l’Ia generativa prometta rivoluzioni nel retail, la sua implementazione efficace richiede anzitutto una comprensione approfondita dei dati, combinata ad azioni mirate come l’invio di offerte su misura e la raccomandazione di prodotti basata sul comportamento d’acquisto precedente.

Questo approccio non solo aumenta la fedeltà dei clienti, ma contribuisce anche a migliorare la percezione del marchio e a generare valore a lungo termine. In un mercato sempre più competitivo, la capacità di offrire un’esperienza su misura diventa cruciale per differenziarsi. La personalizzazione consente alle aziende di costruire relazioni più profonde e significative con i propri clienti, aumentando la probabilità di ritorno e di raccomandazioni positive. Inoltre, la personalizzazione aiuta le aziende a ottimizzare le strategie di marketing, fornendo un maggiore ritorno sull’investimento e migliorando la redditività complessiva del business. E allo stesso tempo adattandosi rapidamente ai cambiamenti delle preferenze e dei comportamenti dei clienti, rimanendo agili e reattivi di fronte alle mutevoli dinamiche di mercato.

Fonte: Wired.it

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