26 Apr Intelligenza artificiale nel commercio al dettaglio: 6 casi d’uso ed esempi

L’intelligenza artificiale nel commercio al dettaglio sta iniettando una nuova dose di energia nel settore, aiutando i retailers ad ottimizzare le proprie operazioni, esplorare nuovi modi per interagire con i clienti e portare la CX a un livello superiore.

Sappiamo tutti che la nuova frontiera del successo nel commercio al dettaglio è la personalizzazione, ma ci troviamo di fronte ad acquirenti esperti di digitale con preferenze in costante cambiamento che si aspettano esperienze di acquisto su misura, istantanee e semplici. L’intelligenza artificiale è lo strumento definitivo per soddisfare queste aspettative, con la sua capacità di comprendere in modo intuitivo i desideri dei clienti e creare servizi personalizzati.

L’intelligenza artificiale nel commercio al dettaglio: un partner strategico in un periodo tumultuoso

Ma rimanere redditizi significa molto più che creare esperienze che accrescono la fidelizzazione. I retailers devono affrontare sfide enormi: disordini geopolitici, volatilità economica e crisi climatica, solo per citarne alcune. Mentre le tattiche tradizionali potrebbero perdere terreno, l’intelligenza artificiale offre una lente strategica, offrendo analisi e previsioni all’avanguardia per aiutare i retailers ad adattarsi rapidamente ai colpi di scena del mercato.

Infatti, secondo Analytics Insight, entro il 2025, l’80% dei dirigenti del commercio al dettaglio prevede che le proprie aziende utilizzeranno tecnologie di automazione intelligente e il 40% ne utilizza già una qualche forma.

Tuttavia, i retailers non possono semplicemente collegare l’intelligenza artificiale e aspettarsi che risolva magicamente le cose. Devono adottare un approccio pratico che si concentri sulle aree della loro attività in cui l’intelligenza artificiale può avere il maggiore impatto.

La guida presenta sei casi d’uso ed esempi su cui i retailers possono concentrarsi per ottenere risultati ottimali:

1. Gestione delle scorte: mantenere scorte sufficienti è una sfida costante. Combinando i dati di acquisto dei clienti con l’analisi della catena di fornitura, l’intelligenza artificiale prevede le tendenze di acquisto future, allinea le scorte e aiuta a individuare ed eliminare le inefficienze che drenano i profitti. Ciò riduce gli sprechi, ottimizza lo spazio, migliora la soddisfazione del cliente e rafforza la redditività.

2. Previsione della domanda: per battere la concorrenza è necessario sapere come sarà la domanda prima che si verifichi, ma la previsione è incredibilmente complessa con molteplici variabili. I sistemi di intelligenza artificiale esaminano i dati di vendita passati, le attuali condizioni di mercato e le tendenze emergenti per generare previsioni accurate della domanda. Questo tipo di precisione limita la sovrapproduzione, minimizza gli sprechi e aumenta gli sforzi di sostenibilità.

3. Pianificazione del percorso: la logistica di consegna gioca un ruolo enorme nei profitti di un retailers. Utilizzando algoritmi complessi e dati in tempo reale, l’intelligenza artificiale può rivedere i percorsi di consegna per limitare i tempi di transito, ridurre il consumo di carburante e migliorare la soddisfazione dei clienti. La pianificazione del percorso basata sull’intelligenza artificiale aiuta le aziende a gestire le mutevoli condizioni ed evitare interruzioni del servizio.

4. Ottimizzazione dei prezzi: i retailers devono adattare costantemente le loro strategie di prezzo per avere successo. I sistemi di intelligenza artificiale analizzano le tendenze generali del mercato, il comportamento degli acquirenti, i prezzi della concorrenza, i flussi di domanda e i costi interni per adattare rapidamente i prezzi, gestire le promozioni e mantenere la redditività.

5. Pianificazione dell’assortimento: le strategie tradizionali di assortimento e i metodi di pianificazione della vendita al dettaglio faticano a tenere il passo con i comportamenti dinamici dei clienti. L’intelligenza artificiale scava nei dati dei clienti, identificando modelli e variabili rilevanti che generalmente sarebbero impossibili da individuare altrimenti. Ciò crea un mix di prodotti più personalizzato, regionale o incentrato sull’individuo. Secondo Gartner, tutti i rivenditori di moda multicanale globali utilizzeranno l’intelligenza artificiale e l’automazione entro il 2025 per assortimenti mirati.

6. Personalizzazione: fornire un’esperienza di acquisto memorabile deriva da una profonda comprensione dei comportamenti e delle preferenze dei clienti. L’intelligenza artificiale analizza dati come le abitudini di navigazione degli acquirenti e la cronologia degli acquisti per aiutare i retailers a creare esperienze di acquisto personalizzate che promuovono la fidelizzazione. Il posizionamento e le promozioni ottimizzati dei prodotti garantiscono il miglior coinvolgimento e conversione.

Utilizzo dell’intelligenza artificiale nel commercio al dettaglio

Per i retailers che mirano a raggiungere l’emblema della sofisticazione dell’intelligenza artificiale, in cui la tecnologia passa dalle previsioni al processo decisionale autonomo, investire in infrastrutture come RFID e IoT e promuovere un ecosistema di dati unificato è vitale. Rafforzare le capacità di intelligenza artificiale della tua organizzazione con le competenze necessarie e le pratiche di gestione del cambiamento contribuirà a promuovere l’efficacia dell’intelligenza artificiale.

Ci sono indicazioni che l’intelligenza artificiale stia già aiutando i rivenditori ad aumentare le vendite e i profitti: un’analisi di Statista ha rilevato che i rivenditori che utilizzano l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico hanno prestazioni migliori di quelli che non lo fanno.

Utilizzando l’intelligenza artificiale per perfezionare le proprie operazioni e i modelli di coinvolgimento, i retailers possono posizionarsi per prosperare in un ambiente commerciale incentrato sul digitale.

La vendita al dettaglio è eccezionale con la potenza dell’intelligenza artificiale.

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