I retailer devono sfruttare l’intelligenza artificiale al massimo del suo potenziale – dal magazzino allo store – per offrire ogni volta una customer experience uniforme

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L’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale (AI) nel mondo retail è indubbiamente cresciuto, non solo per i retailer leader di mercato, ma anche per quelli di tutte le forme e dimensioni in settori differenti. Eppure, nonostante i progressi compiuti, alcuni di essi non riconoscono ancora il grande potenziale dell’Intelligenza Artificiale.

Per Manhattan Associates, sono questi retailer che devono chiedersi: Cosa vogliamo ottenere con la AI? Che cosa può realmente fornire e che cosa significherà per i nostri clienti? I retailer devono sfruttarla al massimo del suo potenziale – dal magazzino allo store – per offrire ogni volta una customer experience uniforme.

Aggiungere valore grazie all’Intelligenza Artificiale

Online, nello store, nel magazzino, le opportunità di sfruttare l’AI e il machine learning (ML) per migliorare le operazioni di vendita al dettaglio sono convincenti – non c’è da stupirsi che la ricerca preveda che i retailer spenderanno 15,3 miliardi di dollari in AI entro il 2025, 8 miliardi in più di quanto inizialmente previsto entro la fine del 2022. Tuttavia, prima che l’AI possa essere veramente efficace nel settore, occorre prima affrontare le sfide qualitative e quantitative dei dati.

I dati sono essenziali sia per l’AI che per il ML, ma spesso nella fretta di abbracciare l’innovazione, è facile trascurare le “data challenge” e finire con qualcosa che non migliora né il ROI né la customer experience. Anche con i volumi dati attualmente acquisiti da molti retailer, spesso hanno ancora difficoltà ad elaborare dati di qualità sufficiente, per sfruttare appieno i vantaggi che l’AI può offrire.

Prendiamo, ad esempio, una sorprendente soluzione AI in-store che raccoglie informazioni su un cliente – colore/tipo di capelli, skin tone, taglia e stile – per consigliare prodotti, dall’acconciatura al make-up, dalla moda agli accessori.

Questo potrebbe essere un vero e proprio fattore di differenziazione per i clienti, soprattutto nella nuova era contactless e di distanziamento sociale. Ma, a meno che ogni consiglio proposto non sia disponibile per l’acquisto in negozio in quel preciso momento, o in caso contrario, facilmente reperibile e consegnato dal cliente, l’utilizzo dell’AI in questo modo non fornisce una customer experience davvero coinvolgente, soddisfacente e duratura, e che offra risultati replicabili sui profitti.

Al giorno d’oggi, in un retail altamente competitivo, con il futuro ancora incerto di molti store di alto livello, è più importante che mai offrire la giusta customer experience ogni volta. Nel retail post-Coronavirus, è fondamentale che i brand di tutte le dimensioni comprendano tutti i vantaggi che le applicazioni AI possono portare.

Con una tale concorrenza per la spesa online, i clienti passano senza problemi da un brand all’altro in un mercato omnichannel in sovraccarico se i prodotti possono essere consegnati più rapidamente o a basso costo altrove, rendendo quindi la customer experience di fondamentale importanza.

In pratica, questo significa assicurarsi che lo stock sia disponibile al momento giusto e consegnare un’efficiente gestione del magazzino e del centro di distribuzione in grado di evadere gli ordini sia verso uno store che a casa di un cliente, mantenendo il distanziamento sociale in ogni fase del percorso.

Reagire al cambiamento

I retailer che hanno abbracciato l’AI nel magazzino stanno già notando miglioramenti tangibili in termini di efficienza e precisione. Combinando i dati della cronologia degli ordini con AI e ML per comprendere meglio le caratteristiche i trend degli ordini (compresi quelli diretti all’e-commerce), i retailer possono snellire i processi di picking, packing e shipping.

Questi insight degli ordini e-commerce di un determinato giorno, settimana o mese offrono anche una migliore visibilità sui prodotti o sulle quantità ordinate, il che è estremamente utile quando si gestisce o si prevede un improvviso afflusso di ordini.

Inoltre, l’utilizzo dell’AI nel magazzino consente di riorganizzare i programmi dei dipendenti (per rispettare il distanziamento sociale) e di integrare e ridistribuire le risorse (uomo e macchina), consentendo al tempo stesso di dare priorità agli ordini senza interruzioni e di lanciare nuove opzioni di delivery.

L’industria retail è solida e pragmatica. Ha dimostrato più volte la sua capacità di abbracciare l’innovazione, di elevarsi per affrontare sfide e usare nuove tecnologie. Proprio come alla fine degli anni ’80 e all’inizio degli anni ’90, quando alcune aziende consideravano gli investimenti in computer come parte dei loro piani di crescita e sviluppo futuri, i retailer che possono razionalizzare il valore attraverso investimenti specifici di AI in aree come la customer experience o la supply chain, si troveranno ad essere in vantaggio rispetto alla concorrenza.

Proprio come la crescita di internet negli ultimi 30 anni e l’inevitabilità della digitalizzazione in quest’ultimo decennio, l’AI è ormai una questione di quando verrà implementata per i retailer e l’intera comunità imprenditoriale. In fin dei conti, si riduce a una semplice domanda: potete permettervi di non investire in AI?