Sfruttare le innovazioni dell'intelligenza artificiale nel settore Retail richiede una data-strategy efficace

I vantaggi delle tecnologie basate su modelli di AI si stanno concretizzando in tutti i settori. Dalle auto a guida autonoma ai robot nella produzione, l'AI sta lentamente conquistando quote di mercato.

La vendita al dettaglio è uno dei settori maggiormente impattati da questa tecnologia e si prevede che entro il 2027 il mercato dell'IA nella vendita al dettaglio raggiungerà l'incredibile cifra di 23,2 miliardi di dollari.

Ogni azienda che adotta strumenti di IA deve essere consapevole delle diverse innovazioni basate sui dati all'interno del proprio settore e dei tipi di dati necessari per rafforzare l'efficienza e il processo decisionale. Di seguito sono riportati alcuni esempi chiave di innovazioni guidate dall'IA nel settore della vendita al dettaglio e le misure che vanno adottate per implementare una data-strategy efficace.

Computer vision

Oggi i retailer sono in grado di classificare automaticamente le scorte in base a colore, forma, tipo e una serie di altre categorie soggettive, per poi permettere ai clienti di filtrare i prodotti in base alle loro esigenze.

Ad esempio, se state cercando un particolare stile di sedia in blu, potete cercare risultati simili e l'algoritmo di intelligenza artificiale sarà automaticamente in grado di trovarli per voi.

Una strategia di dati per implementare i sistemi di computer vision richiede un gran numero di immagini e video.

Per fare un esempio intuitivo, se stiamo costruendo un sistema per riconoscere i volti, dobbiamo considerare una moltitudine di fattori: Qual è l'illuminazione? Hanno occhiali da sole o cappelli? Sono invecchiati? Hanno un'acconciatura diversa? Ci sono due persone nella foto? Si tratta di un video della persona e non della persona reale?

Di conseguenza, è importante disporre di una grande quantità di dati annotati per tenere conto di tutte le variazioni e avere una mappatura chiara delle informazioni.

A volte, però, non disponiamo di dati sufficienti. Una tecnica spesso utilizzata nel deep learning consiste nell'addestrarsi su un altro set di dati leggermente simile e poi, come ultimo passo, addestrarlo sul nostro set di dati.

In questo modo, l'algoritmo di apprendimento automatico ottiene un "vantaggio" utilizzando un set di dati più ampio per identificare tratti comuni, come l'aspetto di un essere umano o le forme che lo compongono. Si tratta del cosiddetto apprendimento per trasferimento.

Sistemi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

I sistemi NLP elaborano il linguaggio umano per consentire alle macchine di comprendere le conversazioni naturali. Un esempio intuitivo è rappresentato dalle interazioni uomo-macchina attraverso i chatbot e i sistemi di dialogo.

Nel corso degli anni, i chatbot sono diventati un punto di riferimento nel settore della vendita al dettaglio, soprattutto nei ruoli di assistenza ai clienti. Sono in grado di rispondere alle domande dei clienti, riducendo così il carico di lavoro umano e l'errore umano.

I chatbot possono anche essere una grande risorsa per capire le domande dei clienti. Queste risposte possono essere utilizzate per elaborare una strategia di vendita agile, basata sulla domanda attuale, o per integrare altri processi decisionali in azienda.

Poiché la maggior parte dei dati online è basata sul testo, esistono molti altri casi di utilizzo dell'NLP, come la sentiment analysis.

Poiché i sistemi NLP devono gestire anche dati non strutturati, come quelli provenienti dai ticket dei call center, dai moduli di feedback dei clienti, dalle e-mail e dalle telefonate, le aziende del settore retail devono trovare meccanismi per elaborare e categorizzare questi insiemi di dati per trarre spunti di riflessione utili.

Dall'elaborazione dei dati audio delle interazioni con i clienti all'estrazione di informazioni dal parlato e dalla cronologia degli acquisti transazionali, le aziende possono ottenere un vantaggio sulla concorrenza solo se sono attrezzate per elaborare vasti bacini di dati non strutturati e trovare modelli ripetibili a un certo livello, che la macchina sarà in grado di apprendere.

Personalizzazione e sistemi predittivi

Quando i consumatori ricevono suggerimenti che si allineano automaticamente alle loro preferenze, è più probabile che siano maggiormente coinvolte nel processo di acquisto.

Gli strumenti di personalizzazione basati sull'intelligenza artificiale sono la chiave per capire quali prodotti un cliente può essere facilmente persuaso ad acquistare, il che significa essenzialmente il potere di colmare il divario tra desiderio e necessità.

In effetti, oltre il 35% degli acquisti dei consumatori di Amazon è attribuito al suo motore di raccomandazione, che è stato una parte fondamentale del suo successo.

I sistemi predittivi sono ampiamente utilizzati anche per la previsione delle vendite, per la previsione dei prezzi e della domanda e per l'ottimizzazione delle scorte e della supply chain. Allo stesso modo, gli algoritmi di apprendimento automatico (ML) possono essere di grande aiuto nella previsione delle prestazioni e della domanda di prodotti, sulla base di una serie di fattori. Lo storico degli acquisti, l'ubicazione dei clienti, le festività imminenti e gli acquisti stagionali sono alcuni dei fattori che possono essere presi in considerazione dagli algoritmi.

Inoltre, grazie ai dati disponibili sulle vendite, sui dati demografici dei clienti e sulla distanza dai punti vendita della concorrenza, le applicazioni di IA possono anche prevedere le posizioni ottimali per i punti vendita. I dati e l'IA consentono anche di far convergere le strategie di vendita digitali e in negozio.

Per sfruttare al meglio i sistemi predittivi, le aziende del settore retail devono eliminare i silos di dati interni e creare un migliore accesso a questi set di dati. Allo stesso modo, dovrebbero combinare le informazioni provenienti da dati strutturati e non strutturati per creare un archivio di informazioni il più ampio possibile, in modo da poter scegliere i dati da inserire negli algoritmi di ML.

Le aziende dovrebbero combinare i dati strutturati, come i dati di vendita provenienti da varie fonti, con i dati audio e di testo delle chiamate dei clienti e i dati video dei negozi, tutti in un unico luogo. In questo modo si possono ottenere informazioni combinate estremamente potenti su prodotti, vendite e domanda, che consentiranno di creare modelli di ML ancora più potenti.