Prima che il coronavirus colpisse, le aspettative dei consumatori stavano già cambiando e creando sfide nel settore della vendita al dettaglio. E i CIO, che storicamente avevano poco a che fare con lo sviluppo di nuove esperienze per i clienti, avevano sempre più il compito di promuovere l’innovazione. Per offrire prodotti e servizi simili a quelli di Amazon qui e ora e fidelizzare il marchio, i CIO si stanno rivolgendo all’intelligenza artificiale (IA) per migliorare l’esperienza di acquisto dei consumatori sia nei negozi, sia online.

Naturalmente, l’IA da sola non trasformerà il retail, ma ci sono diverse tecnologie chiave che, se sposate con l’IA, possono portare innovazione in questo settore. Una è l’analisi dei video, che trasforma i negozi regolari in negozi smart che possono imparare a capire il comportamento dei consumatori per offrire loro un merchandising ottimizzato. I rivenditori possono sfruttare l’analisi video per scoprire, ad esempio, dove i consumatori trascorrono più tempo nel negozio. Questo è il tipo di conoscenza che molti rivenditori al momento non hanno oggi.

I negozi smart richiedono inoltre un assortimento di applicazioni per vari casi d’uso. Utilizzando software di analisi video, i rivenditori possono creare un’infrastruttura per distribuire più app sullo stesso server in ogni negozio. L’analisi video può anche essere implementata per la protezione delle risorse presso i chioschi per il checkout automatico e per monitorare il furto dei dipendenti. Per un rivenditore medio il restringimento o la perdita di inventario rappresenta circa l’1,5-2% delle entrate, un costo che può essere ridotto e aggiunto ai profitti con l’aiuto dell’IA.

Quindi, come appare tutto ciò in un vero negozio? Prendete un grande rivenditore che ha implementato una soluzione di protezione delle risorse basata sull’intelligenza artificiale nei chioschi self-checkout. Quando qualcuno cerca di scansionare una bottiglia di vino con un sacchetto di patatine sotto, l’app può riconoscere la forma del prodotto, bloccare lo scanner e avvisare i collaboratori del negozio. Tali soluzioni sono state implementate da più rivenditori e hanno avuto un impatto significativo.

Ecco come alcuni rivenditori stanno utilizzando l’IA nei loro negozi.

Carrefour diventa autonomo

Lo shopping autonomo è sinonimo di negozi smart, in modo simile a quello che Amazon fa già con i suoi negozi Go negli USA. Consente ai consumatori di utilizzare l’app mobile di un rivenditore all’interno di un negozio per pagare la merce sul proprio dispositivo, aggirando la tradizionale procedura di pagamento. La catena di supermercati francese Carrefour sta utilizzando la piattaforma Autonomous Store di AiFi in alcune delle sue sedi, dove i consumatori possono utilizzare un’app di fidelizzazione mobile (legata naturalmente alla loro carta di credito) per acquistare oggetti e uscire dai punti vendita senza fare code alle casse.

Toughbook FZ-T1

Walmart migliora le previsioni

Walmart sta utilizzando una piattaforma di previsione della domanda basata sull’intelligenza artificiale sviluppata in collaborazione con Nvidia, in modo da creare algoritmi che aiutino il rivenditore multinazionale a rifornire rapidamente i suoi scaffali con i prodotti giusti. Walmart ora può eseguire previsioni in finestre di 12 ore rispetto a quelle settimanali come in passato. Oltre a migliorare la precisione delle previsioni, Walmart ha visto un aumento delle vendite dopo l’implementazione della piattaforma, che utilizza librerie open source RAPIDS per analisi accelerate tramite unità di elaborazione grafica (GPU).

La robotica e l’IA migliorano le operazioni di magazzino

Per altri retailer l’IA sta facilitando la logistica di magazzino con la robotica. Questi magazzini smart automatizzano l’intero processo, dallo scarico degli articoli all’interno dei camion fino al loro posizionamento sugli scaffali. Ad esempio, la divisione tecnologica del rivenditore di alimentari online britannico Ocado si affida alla robotica dell’automazione del magazzino e all’intelligenza artificiale per rendere la logistica più efficiente.

Ocado utilizza telecamere per la visione artificiale e robotica per imballare generi alimentari. La soluzione analizza i codici a barre, identifica i prodotti e rileva se un prodotto è danneggiato, impedendone l’imballaggio. La soluzione non solo assicura che gli ordini vengano eseguiti correttamente, ma accelera anche il processo di prelievo e imballaggio. Dopo aver distribuito con successo la soluzione nei suoi negozi, Ocado l’ha venduta ad altri rivenditori come Kroger.

Stitch Fix estrae le foto con il riconoscimento delle immagini

Infine, l’IA sta abilitando raccomandazioni personalizzate, ricerca visiva e realtà aumentata (AR)/realtà virtuale (VR) nell’e-commerce. Stitch Fix è un famoso rivenditore online che fornisce consigli di abbigliamento su misura per i consumatori. Con oltre 150 milioni di utenti attivi, Stitch Fix era sopraffatto dalle foto di Pinterest dei consumatori che cercavano di comunicare il loro stile personale. Gli stilisti non disponevano degli strumenti per eseguire ricerche in grandi quantità di dati per individuare l’inventario in più magazzini in tutto il Paese.

Stitch Fix ha implementato una piattaforma di deep learning per il riconoscimento delle immagini che utilizza insight sull’analisi dei dati per abbinare le schede Pinterest che i consumatori condividono con gli stilisti. Ora Stitch Fix può offrire consigli di stile e abbinarli alle preferenze di un consumatore. Questi sono solo alcuni esempi.

Sempre più rivenditori stanno scoprendo il valore dell’IA e continueranno a semplificare la logistica e le operazioni dei negozi e migliorare il modo in cui i consumatori acquistano. Non è mai stato così importante per i CIO abbracciare l’IA e renderla parte dei loro obiettivi di trasformazione digitale. Quelli che non lo faranno resteranno rapidamente indietro e rischiano di diventare irrilevanti.