Revolutionizzare il settore del commercio al dettaglio L’impatto dell’IA sull’esperienza del cliente, la gestione dell’inventario e il marketing

La rivoluzione nel settore del commercio al dettaglio L'impatto dell'Intelligenza Artificiale sull'esperienza del cliente, la gestione dell'inventario e il marketing

L’industria al dettaglio, pietra angolare dell’economia globale, si è costantemente evoluta per soddisfare le mutevoli esigenze dei consumatori. È impossibile sopravvalutare l’importanza del settore al dettaglio in quest’era di sconvolgimenti digitali, e la sua sopravvivenza dipende dall’innovazione e dall’adattamento. L’intelligenza artificiale (AI) è la forza trainante di questa rivoluzione, una forza disruptiva che sta completamente cambiando l’industria al dettaglio. L’AI sta avendo un enorme impatto sul settore al dettaglio, trasformando il marketing, il controllo delle scorte e l’esperienza dei consumatori. L’AI sta portando il settore al dettaglio in una nuova era di efficienza e orientamento al cliente, dalle raccomandazioni di acquisto personalizzate che deliziano i clienti alla gestione predittiva delle scorte che riduce al minimo gli sprechi.

Questo articolo inizia una approfondita indagine sui modi in cui l’intelligenza artificiale sta trasformando il settore al dettaglio. Esploriamo gli effetti profondi che l’AI ha nel migliorare le esperienze dei consumatori, razionalizzando il controllo delle scorte e trasformando le tattiche di marketing, offrendo una visione completa del futuro del settore al dettaglio.

Indice

• Risorgere dell’AI nel settore al dettaglio
• Migliorare l’esperienza del cliente
• Gestione delle scorte e catena di approvvigionamento
• Decisioni basate sui dati
• AI nel marketing
• Tendenze future
• Conclusione

Risorgere dell’AI nel settore al dettaglio

Lo scopo dell’AI, un ramo multidisciplinare dell’informatica, è quello di costruire robot intelligenti capaci di simulare processi cognitivi come l’apprendimento, la risoluzione dei problemi, il ragionamento e la presa di decisioni. Il settore al dettaglio è un settore dinamico che svolge una funzione critica tra produttori e consumatori. Nel contesto dell’industria al dettaglio, l’AI comprende una serie di tecnologie come l’apprendimento automatico, l’elaborazione del linguaggio naturale e la visione artificiale, tutte orientate al miglioramento di vari aspetti delle operazioni al dettaglio.

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Diverse importanti considerazioni, come il desiderio di migliorare l’esperienza del cliente, le intuizioni basate sui dati, l’efficienza operativa, e un vantaggio competitivo in un mercato che cambia rapidamente, stanno spingendo l’adozione dell’AI nell’industria al dettaglio. Le tecnologie AI sono una soluzione convincente per i rivenditori per rimanere pertinenti e prosperare nell’era digitale del commercio. Consentono ai rivenditori di realizzare campagne di marketing mirate, automatizzare attività ripetitive, razionalizzare la gestione delle scorte e ottenere una comprensione più approfondita del comportamento dei consumatori.

Ecco alcuni dati degni di nota sull’aumento dell’intelligenza artificiale nel settore al dettaglio:

• In un sondaggio di Gartner, il 63% dei marketer al dettaglio ha dichiarato di aver aumentato i budget di analisi di marketing nel 2020 per ottenere approfondite intuizioni sui clienti grazie all’AI.
• Un sondaggio di Salesforce nel 2021 ha rilevato che il 58% dei consumatori pensavano che l’AI avesse un impatto significativo sulle loro aspettative delle aziende in termini di personalizzazione.
• I rivenditori hanno anche riscontrato che l’utilizzo di chatbot basati su AI e assistenti virtuali ha visto un aumento del 35% nella soddisfazione dei clienti.
• Secondo un’analisi di GM Insights, il mercato dell’intelligenza artificiale nel settore al dettaglio ha superato i 6 miliardi di dollari nel 2022 e si prevede che crescerà a un tasso di circa il 30% tra il 2023 e il 2032. Questa crescita sarà alimentata dalla diffusa implementazione di tecnologie di visione artificiale e identificazione di prodotti nei magazzini al dettaglio.

Migliorare l’esperienza del cliente

L’Intelligenza Artificiale sta svolgendo un ruolo di trasformazione nell’ottimizzazione dell’esperienza del cliente in diversi settori, tra cui il commercio al dettaglio. In primo luogo, utilizzando raccomandazioni personalizzate per i consumatori. Per effettuare raccomandazioni di prodotti personalizzate, i sistemi di Intelligenza Artificiale esaminano i dati dei consumatori come la cronologia di navigazione, gli acquisti passati e le preferenze. Ciò aiuta non solo i clienti a scoprire i prodotti che potrebbero interessarli, ma aumenta anche le vendite per i rivenditori.

I chatbot e gli assistenti virtuali guidati dall’IA sono pronti ad assistere i clienti in qualsiasi momento. Possono fornire aiuto, guidare i clienti attraverso il processo di acquisto e rispondere alle domande frequenti, velocizzando i tempi di risposta e aumentando la soddisfazione del cliente. L’intelligenza artificiale attivata dalla voce consente agli utenti di connettersi con i dispositivi e effettuare acquisti tramite comandi vocali. Esempi di queste IA sono Siri di Apple e Alexa di Amazon. Questo metodo senza mani aumenta la comodità e semplifica l’esperienza di shopping. L’IA può prevedere quando un cliente incontra problemi con un prodotto o servizio, consentendo alle aziende di risolvere proattivamente i problemi prima che si aggravi. Di conseguenza, i clienti sono meno irritati e più fiduciosi.

La ricerca visiva alimentata dall’IA consente ai clienti di cercare prodotti utilizzando immagini, facilitando la ricerca di articoli che piacciono. Ad esempio, i clienti possono scattare una foto di un outfit che hanno visto per strada e trovare abbigliamento simile online, come Amazon.com, un rivenditore online che offre questa opzione.

Inventario e Catena di Approvvigionamento

Nell’industria del commercio al dettaglio, l’analisi predittiva è particolarmente importante per la gestione della catena di approvvigionamento e l’inventario. I rivenditori possono utilizzarla per prendere decisioni basate sui dati, ottimizzare i propri processi e garantire che i prodotti corretti siano disponibili quando necessario. Ecco alcuni dei principali utilizzi dell’analisi predittiva nel mondo del commercio al dettaglio:

• Previsione della domanda – I modelli di analisi predittiva analizzano dati storici sulle vendite, la stagionalità, le tendenze di mercato e vari altri fattori per prevedere la domanda futura dei prodotti. I rivenditori possono utilizzare queste previsioni per regolare i livelli di inventario, riducendo così il rischio di sovraffollamento o di sottostocking di articoli.
• Ottimizzazione della catena di approvvigionamento – La pianificazione dei percorsi, l’archiviazione e la distribuzione sono solo alcune delle operazioni della catena di approvvigionamento che l’analisi predittiva può ottimizzare. Ciò riduce i tempi di consegna, abbassa i costi di spedizione e migliora l’efficienza complessiva.
• Gestione del rischio – I rivenditori possono rilevare possibili interruzioni della catena di approvvigionamento dovute a problemi legati al tempo, scioperi dei lavoratori o eventi geopolitici utilizzando l’analisi predittiva. I rivenditori possono ridurre questi rischi creando strategie di backup.

L’ottimizzazione degli inventari utilizzando l’IA nel commercio al dettaglio è una strategia fondamentale che sfrutta l’intelligenza artificiale per migliorare la gestione dei livelli di inventario, ridurre i costi e migliorare l’efficienza operativa complessiva. Un uso incredibile è la raccomandazione di AI per il momento giusto e il livello di sconto per i prodotti a movimento lento o stagionali. I rivenditori possono sbarazzarsi di inventari in eccesso e migliorare il flusso di cassa senza eccessive riduzioni dei prezzi.

L’IA semplifica la catena di approvvigionamento in diversi modi, tra cui la distribuzione, l’archiviazione e il trasporto. I rivenditori possono garantire che i prodotti raggiungano i clienti più rapidamente riducendo i tempi di consegna e i costi operativi.

Decisioni basate sui dati

I big data si riferiscono a set di dati estremamente grandi e complessi che sono al di là delle capacità degli strumenti tradizionali di elaborazione e gestione dei dati per gestirli in modo efficiente. I big data e le decisioni basate sui dati nel commercio al dettaglio stanno rivoluzionando il settore, consentendo ai commercianti di prendere decisioni informate basate su un’analisi approfondita e in tempo reale dei dati. I big data includono una grande quantità sia di dati organizzati che non strutturati, con diversi benefici per le organizzazioni nel settore del commercio al dettaglio quando utilizzati in modo intelligente.

Nel settore del commercio al dettaglio, le scelte basate sui dati hanno portato a diverse esperienze di maggior redditività, soddisfazione del cliente e operazioni efficienti. Ecco alcuni esempi concreti di decisioni prese nel settore del commercio al dettaglio utilizzando i dati:

• Target ha utilizzato l’analisi dei dati per [determinare quali dei loro clienti erano incinte](http://(https://www.driveresearch.com/market-research-company-blog/how-target-used-data-analytics-to-predict-pregnancies/#:~:text=It%20also%20explains%20how%20the,of%20those%20who%20were%20expecting.) osservando le loro abitudini di acquisto. Successivamente, hanno inviato marketing personalizzato, il che ha aumentato le vendite. Questo caso dimostra ulteriormente l’importanza della privacy dei dati ed etica nella presa di decisioni basate sui dati nel settore del commercio al dettaglio.
• Macy’s personalizza il suo programma fedeltà utilizzando l’analisi dei dati. Possono aumentare la fedeltà al marchio offrendo offerte e premi personalizzati ai loro clienti più devoti attraverso l’analisi dei dati dei clienti.
• Walmart utilizza l’analisi dei big data per ottimizzare i livelli di inventario. Analizzando i dati sulle vendite, i modelli meteorologici e le tendenze stagionali, possono prevedere la domanda in modo più accurato. Questo riduce gli eccessi di magazzino, riduce le scorte esaurite e alla fine permette di risparmiare costi.
• Per massimizzare la quantità di farmaci con prescrizione nel loro inventario, CVS Health prende decisioni basate sui dati. Si assicurano che nelle farmacie ci siano i farmaci appropriati quando i pazienti ne hanno bisogno, esaminando i dati delle prescrizioni e le tendenze nel settore sanitario.

AI nel marketing

L’IA viene utilizzata nelle campagne pubblicitarie mirate attraverso metodi come la segmentazione dei clienti. Con l’IA che analizza vasti insiemi di dati dei clienti per categorizzare le persone in segmenti distinti in base a caratteristiche come demografia, storia degli acquisti, comportamento online e preferenze. Questa segmentazione aiuta i rivenditori a capire i propri clienti e a creare campagne meglio mirate per ogni gruppo.

Un esempio di utilizzo dell’IA per generare pubblicità personalizzate è l’uso di pubblicità dinamiche nell’industria del commercio al dettaglio. L’IA può creare annunci dinamici che cambiano in base alle interazioni dei clienti. Ad esempio, un cliente che ha visualizzato un determinato prodotto potrebbe vedere un annuncio con quel prodotto la prossima volta che visita un sito web o una piattaforma di social media. Ecco alcuni esempi concreti di questa metodologia utilizzata da reali aziende di vendita al dettaglio.

• Best Buy – Mostra annunci per prodotti elettronici che i clienti hanno già visualizzato.
• Madewell – Madewell riindirizza i clienti con annunci dinamici in base alle loro preferenze. Inoltre, si sono associati a thredUP per offrire “Madewell Forever”, un servizio di rivendita di denim del marchio. L’obiettivo di questo progetto è mantenere la sostenibilità del prodotto e prolungarne la durata invece di aumentare i ricavi.
• Mott & Bow: Mott & Bow riindirizza i clienti con annunci dinamici basati sui social media.

Le aziende che utilizzano l’IA ottengono spesso un ritorno sull’investimento positivo. La pianificazione e la presa di decisioni (66%), le operazioni IT e l’infrastruttura (69%), e il servizio clienti ed esperienza (74%), sono le principali aree di ritorno. Tuttavia, in base al livello di esperienza di un’organizzazione, il ritorno sull’investimento (ROI) per i progetti di IA varia ampiamente. Il ritorno sull’investimento medio per i progetti intrapresi dai leader era del 4,3%, mentre quello delle startup era solo dello 0,2%.

Tendenze future

L’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel marketing al dettaglio sta continuamente evolvendo, e diverse tendenze future stanno plasmando il panorama come l’iper-personalizzazione. In futuro, l’IA potrebbe avere la capacità di consentire ai rivenditori di offrire esperienze di marketing ancora più personalizzate. I dati dei clienti, compresi la cronologia degli acquisti, il comportamento di navigazione e le interazioni sui social media, verranno utilizzati per creare offerte e raccomandazioni altamente individualizzate.

Oltre alle tecnologie emergenti nel settore del commercio al dettaglio, come la ricerca visiva. Queste tecnologie erediteranno le capacità per diventare sempre più sofisticate. I clienti potranno scattare foto dei prodotti che desiderano e utilizzare l’IA per trovare articoli simili nel magazzino di un rivenditore.

Possiamo anche vedere sempre più esempi di ottimizzazione tramite IA che avvengono nei negozi. Ad esempio, i sistemi basati su IA ottimizzeranno in tempo reale i livelli di inventario. I rivenditori saranno in grado di ridurre situazioni di eccesso di stock o mancanza di prodotti, garantendo che i prodotti siano disponibili quando i clienti ne hanno bisogno. Oppure la navigazione in negozio, dove le app mobili alimentate da IA e i sistemi di navigazione in negozio guideranno i clienti verso i prodotti desiderati, migliorando la convenienza e riducendo i tempi di ricerca.

Conclusione

Per riassumere, il settore del commercio al dettaglio, che è un elemento vitale dell’economia mondiale, sta per entrare in una fase rivoluzionaria. La capacità del commercio al dettaglio di innovare e adattarsi è fondamentale per la sua sopravvivenza nel panorama digitale odierno. L’intelligenza artificiale (IA) è la forza disruptiva dietro questa rivoluzione, agendo come catalizzatore per trasformare gli aspetti fondamentali del commercio al dettaglio, inclusi il marketing, la gestione dell’inventario e l’esperienza del cliente. L’IA ci sta portando a un’era di efficienza senza precedenti e centrata sul cliente, dal controllo predittivo dell’inventario alle raccomandazioni personalizzate dei prodotti che soddisfano i clienti.