AI 4 Retail: l’Intelligenza Artificiale per la customer experience digitale
AI 4 Retail: l’Intelligenza Artificiale per la customer experience digitale

AI 4 Retail: l’Intelligenza Artificiale per la customer experience digitale

Autore: Daniele Grandini

La trasformazione digitale del settore retail è un percorso che molti brand hanno intrapreso ormai da diversi anni, ed attualmente sta iniziando ad assumere connotati sempre più maturi. Le aziende che hanno affrontato con successo la sfida del digitale stanno guadagnando una concreta competitività sui mercati, grazie ad una maggior efficienza dei loro processi - ottimizzati e resi più potenti e flessibili a livello produttivo da tecnologie come l’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning.

L’analisi dei dati di mercato e del comportamento dei consumatori hanno reso i big data analytics sempre più cruciali, soprattutto grazie alle capacità predittive dell’Intelligenza Artificiale. Oggi la AI generativa rimette nuovamente tutto in discussione ed appare destinata ad avere un impatto sempre più dirompente nella customer experience digitale.

Una sintesi di varie analisi di mercato ci consente di affermare che i retailer, oggi, guardano con attenzione sempre maggiore alla AI in tutte le sue forme, sia per una maggior consapevolezza nelle sue potenzialità, che per il timore di accusare un ritardo incolmabile rispetto ai propri competitor.

Per evidenziare come il retail sia stato un settore particolare sensibile all’impatto della AI nei propri processi, è utile sottolineare come già nel 2020, anno della pandemia Covid-19, l’85% dei brand impegnati nella vendita al dettaglio avesse già intrapreso almeno un progetto pilota basato su questa tecnologia emergente.

Vediamo come l’Intelligenza Artificiale sia in grado di generare valore aggiunto nel business dei retailer, oltre ad abilitare quella customer experience che viene definita come "next gen".

Applicazioni e vantaggi della AI nella trasformazione digitale del settore retail

Oggi la AI nel retail coinvolge una grande varietà di tecniche, che spaziano dal machine learning impiegato per le analisi predittive, fino al riconoscimento del linguaggio naturale (NLP) e i large language models della AI generativa, alla base del funzionamento dei chatbot di ultima generazione.

Implementando la AI nei propri processi, i retailer possono implementare le loro strategie omnichannel con una serie di innovazioni e benefici fondamentali.

1. Coinvolgimento dei consumatori

Conoscere meglio i clienti aiuta i brand a migliorare la loro relazione digitale con i clienti, creando esperienze in grado di coinvolgerli in maniera efficace, ottimizzando l’interazione con i prodotti.

Grazie alla AI e alle tecnologie 3D interattive ed immersive (grafica 3D, realtà virtuale e realtà aumentata), i brand possono inoltre esplorare le applicazioni del metaverso, sperimentando le nuove opportunità di business offerte dai mondi virtuali, in quella che lo stesso Mark Zuckerberg ha definito l’era del post web.

Le aziende possono utilizzare i dati acquisiti dai touchpoint fisici e dai canali di comunicazione online per generare insight in grado di informare e rendere più consapevoli le decisioni di business, soprattutto quando si tratta di anticipare la domanda con soluzioni capaci di intercettare le esigenze dei clienti che costituiscono il proprio target di mercato.

2. Analisi e decisioni migliori

La collezione di dati da molteplici fonti di interazione con i clienti consente ai retailer di effettuare analisi sempre più accurate riguardo vari argomenti, con il comune obiettivo di rispondere in maniera sempre più soddisfacente alle esigenze del consumatore finale ed incrementare le vendite e soprattutto a renderle più profittevoli. L’analisi predittiva consente di valorizzare al meglio i dati per ottimizzare i processi vigenti e al tempo stesso di ricercare nuove soluzioni di business.

3. Strategie omnichannel

La AI può aiutare a sincronizzare e rendere più efficaci le strategie omnichannel, utilizzando i dati per creare una maggior soluzione di continuità tra i canali fisici e quelli online, tradizionalmente impostati secondo criteri e soluzioni piuttosto differenti a livello logico e operativo. Gli strumenti per il digital marketing di moderna generazione dispongono di funzioni AI capaci di implementare strategie online to offline davvero funzionali alle esigenze dei consumatori.

Raccomandazioni per gli acquisti

Una delle funzioni più efficaci delle piattaforme e-commerce è data dai sistemi di raccomandazione. Gli algoritmi di machine learning analizzano i dati comportamentali degli utenti per individuare con certezza i loro desideri, ai fini di suggerire opzioni utili a facilitare l’esperienza di acquisto.

I sistemi di raccomandazione hanno creato la strada per un customer journey sempre più coinvolgente, grazie alla simultanea integrazione dei dati di interazione nei sistemi CRM e nelle piattaforme di marketing. La AI agevola questa continuità digitale con vari tool, consentendo ai brand di essere attivi nei confronti dei clienti, per consigliarli al momento giusto e facilitare le conversioni.

Conversazione più naturale con i clienti

Le tecnologie AI cognitive consentono di migliorare l’interfaccia con il cliente e renderla sotto vari aspetti più naturale e credibile, generando un sentimento di maggior fiducia, favorevole all’esito positivo delle conversioni.

Chatbot e assistenti virtuali si avvalgono, inoltre, del machine learning per creare i contenuti per le conversazioni con gli utenti attraverso i canali digitali - sia nelle risposte che nelle domande da porre per acquisire informazioni più dettagliate - identificando al meglio ciò che il consumatore di aspetta di trovare nella propria esperienza di acquisto. Come vedremo l’AI generativa potenzierà ancor più queste funzionalità, proiettando l’interazione con i clienti ad un nuovo livello ancora più vicino all’interazione tra umani.

Altre tecniche AI possono contribuire attivamente in questo contesto. La computer vision consente ad esempio di riconoscere e interpretare le espressioni facciali per definire le emozioni dei clienti e adattare in tempo reale la propria conversazione, migliorando in maniera naturale e credibile il livello di coinvolgimento.

Chatbot intelligenti e customer care

Le tecniche utilizzate per assistere il cliente prima della vendita si rivelano fondamentali anche nelle fasi post vendita. I chatbot intelligenti si avvalgono del machine learning e delle tecnologie cognitive per stabilire una relazione con il cliente, interpretando le sue richieste per cercare di soddisfarle nel miglior modo possibile.

I dati acquisti dai chatbot consentono di migliorare l’efficacia del sistema di apprendimento automatico, migliorando le conversazioni successive, oltre ad offrire feedback fondamentali a tutte le linee di business, a cominciare dai progettisti, per ottimizzare i prodotti sul mercato e concepirne altri in linea con le aspettative e desideri dei clienti del brand.

Ottimizzazione supply chain

Le analisi predittive, nel contesto di prevedere l’andamento della domanda, forniscono dati utili per gestire l’intera filiera di approvvigionamento. Tale aspetto risulta cruciale in settori quali la grande distribuzione, dove rifornire gli scaffali in funzione di quelli che si stimano essere gli effettivi acquisti consente di ottimizzare i costi della logistica, oltre a evitare sia gli sprechi che di esaurire anzitempo i prodotti, con i rischi di abbandono del cliente (churn rate) che ne derivano.

L’impatto della AI generativa nel retail

Oltre alle opportunità generate dal machine learning e dalle tecniche di Intelligenza Artificiale che potremmo definire “tradizionali”, la AI generativa viene vista dal mondo retail con estremo interesse per via del suo potenziale dirompente, soprattutto in un ambito di business che basa nelle relazioni con i clienti gran parte dei propri successi commerciali.

Secondo un’indagine recentemente svolta da Google, l’82% delle aziende crede che l’implementazione della AI generativa potrà cambiare radicalmente il business in cui operano. Secondo le stime di McKinsey, il 75% del volume d’affari legato alla AI generativa sarà costituito dalle applicazioni di marketing / vendite / customer care, software engineering, ricerca e sviluppo.

Al di là della grande aspettativa mediatica che si è formata attorno a questa tecnologia emergente, la AI generativa appare già in grado di offrire evidenti vantaggi nel risolvere i cosiddetti "problemi di tutti i giorni", a chiunque sappia porre correttamente una domanda.

Attraverso un semplice prompt, gli utenti possono utilizzare il linguaggio naturale per formulare richieste più o meno complesse a chatbot AI - come ChatGPT o similari - che stanno trovando un livello di adozione sempre più elevato in applicazioni capaci di rispondere testualmente, creare contenuti multimediali, realizzare immagini concettuali, diagrammi visuali, oltre a riepilogare documenti e automatizzare una ampia gamma di processi.

La AI di Microsoft Cloud for Retail, Dynamics 365 e l’esperienza di 4wardPRO

Le applicazioni Microsoft Cloud for Retail implementano numerose funzioni di Intelligenza Artificiale per valorizzare al meglio i dati delle aziende retail, con l’obiettivo di ottenere informazioni più dettagliate sui clienti, unificando le fonti di dati lungo tutto il customer journey, per creare una visione olistica del cliente stesso.

Attraverso le soluzioni di Microsoft Cloud for Retail e Dynamics 365 è possibile supportare l’intera filiera operativa di marketing, vendite e customer care dei retailer, attraverso una serie di feature chiave. Ad esempio:

  • Profili utente unificati: Dynamics 365 Customer Insight consente di ottenere una visibilità molto dettagliata sui singoli clienti, attraverso le loro interazioni con i canali aziendali. Ciò consente di creare campagne di marketing personalizzate e prevenire in maniera efficace il churn rate.
  • Analisi delle vendite e delle operazioni: applicazioni come Azure Synapse Analytics consentono di ottenere insight in tempo reale sugli andamenti delle vendite e di tutte le operazioni ad esse connesse. Soluzioni come Microsoft Clarity consentono di effettuare un’analisi comportamentale dettagliata sulle abitudini del cliente, ai fini di consentire di soddisfare al meglio i suoi desideri di acquisto.
  • Prevenzione delle frodi: Dynamics 365 Fraud Protection è una soluzione nativamente pensata e implementata per riconoscere i pattern anomali e potenzialmente fraudolenti lungo la supply chain dei retailer.
  • Marketing automation: soluzioni come Microsoft PromotelQ sono una vera e propria retail media solution, concepita per aiutare i retailer online a scalare i programmi di marketing dei loro fornitori, generando ricavi ad alto margine, grazie a tool di marketing automation ottimizzati per l’e-commerce.

Per orientare la grande varietà tecnologica che oggi l’Intelligenza Artificiale offre in ambito retail è opportuno ricerca competenze certificate e una comprovabile esperienza sul campo, qualità che rendono 4wardPRO un partner qualificato per avviare un percorso pilota nell’AI Journey o migliorare l’efficienza dei servizi già presenti nel workflow aziendale.

Per comprendere in maniera pratica come le tecnologie Microsoft per il retail possono innovare i processi legati alle vendite attraverso i canali fisici e online puoi consultarci per una dimostrazione sul campo e nella valutazione di uno studio di fattibilità.