Intelligenza artificiale generativa nel commercio al dettaglio: i 5 principali casi d'uso da considerare

Se stai pensando a quali settori trarranno maggiori benefici dall’adozione di soluzioni di intelligenza artificiale generativa (AI), la vendita al dettaglio potrebbe non essere il primo settore a venirti in mente.

Tuttavia, un nuovo rapporto di Salesforce afferma che il 17% degli acquirenti ha già utilizzato l’intelligenza artificiale generativa per trovare ispirazione per lo shopping. Nello specifico, gli utenti si rivolgono a modelli linguistici altamente sviluppati (LLM) come ChatGPT per ricercare idee per gadget, trarre ispirazione dalla moda e sviluppare piani nutrizionali personali – e sono passati solo nove mesi da quando l'intelligenza artificiale generativa è diventata mainstream!

In questo articolo esploreremo i modi in cui i rivenditori fisici possono sfruttare questa tecnologia emergente per automatizzare le attività, potenziare l'esperienza del cliente e migliorare i margini di profitto ottimizzando le catene di fornitura ed eliminando le frodi.

Esplorare il potenziale trasformativo dell’intelligenza artificiale generativa nel commercio al dettaglio

L’intelligenza artificiale generativa è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale che ha la capacità di creare contenuti nuovi e unici, come testo, immagini, audio e video, utilizzando le informazioni che è stato addestrato a utilizzare.

A differenza della maggior parte delle soluzioni basate sull'intelligenza artificiale progettate per attività specifiche (ad esempio il riconoscimento di caratteri in immagini e file PDF o il rilevamento di transazioni di pagamento anomale), i modelli di intelligenza artificiale generativa possono eseguire più attività e produrre vari output, purché siano simili a quelli di addestramento. set di dati.

Tuttavia, le notevoli differenze tra i due tipi di IA non significano che non possano coesistere. Al contrario, le tecnologie aiutano a colmare le rispettive carenze, consentendo ai marchi di vendita al dettaglio di prendere decisioni aziendali più informate e di rinnovare le proprie strategie digitali.

Su larga scala, l’uso dell’intelligenza artificiale generativa può essere classificato come segue.

Generazione di dati sintetici

I sistemi di intelligenza artificiale tradizionali fanno molto affidamento su set di dati di grandi dimensioni per l’addestramento. Tuttavia, la raccolta di questi dati può essere un processo lungo e costoso che solleva anche problemi di privacy. Ed è qui che l'intelligenza artificiale generativa torna utile. Grazie alla sua versatilità nella generazione di diversi tipi di dati, questa nuova tecnologia può aiutare a sintetizzare le informazioni per l’addestramento del modello di intelligenza artificiale tradizionale. Inoltre, affronta gli ostacoli legati alla privacy e alla sicurezza dei dati, consentendo ai rivenditori di ottimizzare le prestazioni del modello di intelligenza artificiale in modo privo di rischi.

Analisi avanzata

I tradizionali sistemi di business intelligence (BI) sono adatti all'elaborazione e all'analisi di dati strutturati, presentando approfondimenti in formati leggibili. I sistemi BI basati sull’intelligenza artificiale vantano la capacità di analizzare dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati provenienti da vari sistemi IT interni ed esterni. Le soluzioni di intelligenza artificiale generativa per la vendita al dettaglio imitano la funzionalità degli strumenti di analisi dei dati basati sull'intelligenza artificiale. Queste soluzioni forniscono un'interfaccia intuitiva per i dipendenti senza competenze tecniche, nonché l'accesso a diversi tipi di dati provenienti da varie fonti, come recensioni dei clienti e menzioni sui social media. Inoltre, possono produrre dati simili alle informazioni di cui già disponi per amplificare i tuoi sforzi di analisi e simulare scenari realistici che riflettono le attuali tendenze del mercato e i cambiamenti nel comportamento dei clienti.

Creazione di contenuti più intelligente

La capacità dell'intelligenza artificiale generativa di creare contenuti non ha eguali. Ecco perché le principali aziende di e-commerce a livello mondiale si rivolgono all'intelligenza artificiale generativa per scrivere post di blog, pagine di destinazione e descrizioni di prodotti SEO-friendly. Nella vendita al dettaglio fisica, le applicazioni relative ai contenuti dell’intelligenza artificiale generativa potrebbero non avere un impatto così trasformativo. Tuttavia, i negozi fisici possono ancora sfruttare la tecnologia per creare contenuti contestualmente rilevanti, da volantini e messaggi di marketing personalizzati nelle app per lo shopping ai video dei prodotti visualizzati su display interattivi.

Vediamo come queste funzionalità si allineano a casi d'uso specifici.

I 5 principali casi d'uso dell'intelligenza artificiale generativa nella vendita al dettaglio

Fornire ai clienti una guida all'acquisto personalizzata

Per personalizzare l'esperienza del cliente nei negozi fisici, le aziende possono utilizzare modelli di intelligenza artificiale di base per creare assistenti allo shopping digitale formati sui propri dati aziendali. Vivendo all'interno dell'app del tuo marchio, tali assistenti possono aiutare gli acquirenti a trovare prodotti in un negozio, organizzare i prodotti correlati in pacchetti, creare liste della spesa e offrire sconti in base agli acquisti passati e ai dati di navigazione. Puoi anche sfruttare la tecnologia AI generativa per la vendita al dettaglio per sviluppare contenuti dinamici e adattivi per la segnaletica digitale e i chioschi.

Alcuni dei primi esempi di marchi di vendita al dettaglio che sfruttano la personalizzazione generativa basata sull’intelligenza artificiale includono Carrefour, una catena multinazionale di vendita al dettaglio e all’ingrosso che gestisce quasi 14.000 negozi in 30 paesi. All'inizio di quest'anno, la società ha lanciato Hopla, un chatbot basato su ChatGPT che fornisce consigli di acquisto personalizzati e persino ricette ai clienti Carrefour tenendo conto del loro budget, degli acquisti passati e delle restrizioni dietetiche. Tali chatbot possono essere una gradita aggiunta alle soluzioni di acquisto senza cassa, offrendo assistenza continua ai clienti esperti di tecnologia.

Migliorare il design del display nei negozi fisici

Con i modelli di intelligenza artificiale generativa, i rivenditori possono progettare layout di negozio ed esposizioni di prodotti più accattivanti, efficienti ed efficaci, migliorando l’esperienza del cliente e le vendite. Come accennato nella sezione precedente, l'intelligenza artificiale aiuta a ridurre i vari dati dei clienti a informazioni significative, stabilendo correlazioni tra la disposizione dei negozi e il comportamento degli acquirenti. Un esempio di ciò potrebbero essere le mappe termiche che evidenziano le aree ad alto traffico nel tuo negozio, che potrebbero essere utilizzate per il posizionamento ottimale del prodotto.

I rivenditori lungimiranti possono anche utilizzare l’intelligenza artificiale per creare display che si rivolgono a specifici segmenti di clienti o preferenze individuali e stimolare le interazioni dei clienti con i progetti utilizzando schermi interattivi, app di realtà aumentata (AR) e soluzioni di marketing di prossimità basate sulla tecnologia Bluetooth. Anche se a prima vista alcune di queste idee potrebbero sembrare un concetto fantascientifico, a volte i consigli dell’intelligenza artificiale generativa nel commercio al dettaglio possono essere semplici come allestire un espositore per il punto vendita (POP), che da solo potrebbe aumentare le vendite fino al 32%. %.

Assistenza nella gestione dell'inventario e della catena di fornitura

Da quando è scoppiata la pandemia di COVID-19, il settore della vendita al dettaglio ha dovuto affrontare sfide scoraggianti nella catena di fornitura. Questi includono la chiusura dei confini e i conseguenti ritardi nelle spedizioni, l’interruzione della produzione causata da rigide regole di blocco in paesi come la Cina e persistenti eccedenze ed esaurimenti derivanti dai massicci cambiamenti nel comportamento degli acquirenti.

Aziende esperte di tecnologia come H&M e Zara hanno da tempo attinto ai servizi di sviluppo software al dettaglio per risolvere questi problemi con l’aiuto di ecosistemi di dati integrati intrisi di funzionalità di intelligenza artificiale. Zara, ad esempio, tiene traccia di tutti gli acquisti utilizzando i numeri delle unità di magazzino (SKU), analizza le tendenze di vendita per ciascuno dei suoi negozi fisici e adegua i volumi di produzione in base alla domanda effettiva. Allo stesso modo, H&M utilizza l’intelligenza artificiale per monitorare le vendite in tutte le sue 4.700 sedi, anticipare i volumi di vendita e rifornire tempestivamente gli articoli.

Utilizzando l’intelligenza artificiale generativa nelle catene di fornitura al dettaglio, è anche possibile prevedere la domanda, mantenere livelli di inventario ottimali e ottimizzare le operazioni logistiche. La domanda è: come si confronta l’intelligenza artificiale generativa con l’intelligenza artificiale tradizionale e quali vantaggi apporta? A differenza delle tradizionali soluzioni di intelligenza artificiale per la vendita al dettaglio, che si basano su dati storici per rilevare modelli nelle nuove informazioni e fornire raccomandazioni intelligenti, i sistemi di vendita al dettaglio di intelligenza artificiale generativa possono produrre dati di formazione sintetici. Utilizzando questi dati, algoritmi intelligenti simulano condizioni e scenari di mercato e sottopongono a stress test i modelli di catena di fornitura. Tali funzionalità rendono l’intelligenza artificiale generativa un’opzione praticabile per i rivenditori che non dispongono di quantità sostanziali di dati di vendita e logistica, consentendo alle aziende di adottare un approccio più granulare alla pianificazione delle scorte e di ottimizzare le operazioni della catena di fornitura con variabili complesse.

Sviluppo di strategie di prezzo competitive

I rivenditori fisici possono utilizzare l’intelligenza artificiale generativa per sviluppare strategie di prezzo dinamiche. Come primo passo, devono raccogliere dati sui dati demografici, sul comportamento e sulla cronologia degli acquisti dei clienti. Successivamente, è fondamentale raccogliere informazioni aggiornate sui prezzi dei concorrenti per specifiche categorie di prodotti. Puoi migliorare i tuoi set di dati con informazioni provenienti da fonti esterne come i report di mercato. Inoltre, è importante considerare altri fattori che possono influenzare i modelli di acquisto dei clienti, come stagioni, festività ed eventi ricorrenti come il Black Friday. I sistemi di intelligenza artificiale generativa al dettaglio assorbiranno questi dati e acquisiranno le competenze necessarie per interpretare le informazioni in tempo reale e prendere decisioni immediate sui prezzi basate sulla domanda effettiva. Gli algoritmi intelligenti possono anche aiutare a sviluppare strategie di prezzo personalizzate guidate dalla cronologia degli acquisti di un cliente.

Eliminazione delle frodi

L’intelligenza artificiale generativa può essere determinante nel rilevare e prevenire comportamenti fraudolenti nei negozi al dettaglio fisici attraverso vari mezzi. Ad esempio, puoi incaricare l’intelligenza artificiale generativa di creare dati sintetici realistici per addestrare modelli di machine learning quando i dati reali sono scarsi o sensibili. Questi dati possono essere utilizzati per insegnare ai sistemi di sicurezza basati sulla visione artificiale a individuare eventi di taccheggio e adescamento. Per ulteriori informazioni su queste applicazioni di intelligenza artificiale nella vendita al dettaglio, consulta il nostro recente post sul blog sui supermercati del futuro.

L’intelligenza artificiale generativa può anche creare dati di transazioni autentici che aiutano a rilevare attività fraudolente, come resi e acquisti fasulli. Ciò non solo aumenta la fiducia dei clienti, ma migliora anche le prestazioni finanziarie complessive. Esiste anche un’opzione per combinare contratti intelligenti basati su blockchain con soluzioni di vendita al dettaglio di intelligenza artificiale generativa per rilevare venditori non autorizzati e prodotti contraffatti nelle tradizionali catene di fornitura al dettaglio.

La tua azienda potrebbe utilizzare contratti intelligenti blockchain che vengono eseguiti automaticamente quando vengono soddisfatte determinate condizioni, mentre l’intelligenza artificiale generativa analizzerà i dati blockchain in tempo reale, identificando modelli e tendenze che gli operatori umani potrebbero non notare. Alcuni casi d’uso pratici per questa combinazione includono la verifica dei prodotti utilizzando codici QR o numeri di serie univoci e quindi l’utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa per prevedere modelli fraudolenti associati alla generazione di questi codici. Inoltre, è tecnicamente possibile implementare algoritmi di intelligenza artificiale per analizzare le informazioni e le transazioni dei venditori sulla tecnologia blockchain per identificare venditori non autorizzati o falsi.

Sebbene l’intelligenza artificiale generativa per la vendita al dettaglio sia ancora nelle sue fasi iniziali, in qualità di leader visionario, dovresti considerare di aggiungere la tecnologia alla tua cassetta degli attrezzi digitale il prima possibile. Dato che i clienti fanno sempre più affidamento sui loro smartphone e sulle loro app mentre fanno acquisti nei negozi fisici, potresti sfruttare l’intelligenza artificiale generativa per personalizzare il tuo messaggio, mettere a punto le tue strategie di upselling e cross-selling e ottenere informazioni più approfondite sul comportamento dei consumatori.

Tuttavia, ci sono alcuni ostacoli che la tua organizzazione potrebbe dover superare quando implementa qualsiasi tipo di intelligenza artificiale nel mondo degli affari. Per aiutarti ad affrontare il tuo progetto pilota di intelligenza artificiale, il team ITRex ha scritto diverse guide pratiche.

• Una spiegazione di cos'è un proof of concept (POC) basato sull'intelligenza artificiale e perché è essenziale per il successo del tuo progetto
• Una carrellata delle sfide legate all’implementazione dell’IA
• Il manuale sull'intelligenza artificiale in azienda che fornisce istruzioni dettagliate per l'implementazione dell'intelligenza artificiale nella tua organizzazione
• Un riepilogo dei fattori che influiscono sui costi di sviluppo dell'IA (con stime approssimative dei progetti AI del nostro portafoglio)

E se hai bisogno di assistenza per l'implementazione dell'intelligenza artificiale tradizionale o generativa nella vendita al dettaglio, contatta ITRex! Ci avvaliamo della nostra vasta esperienza nella scienza dei dati, nel cloud computing, nel DevOps e nell'ingegneria del software personalizzato per ottimizzare i modelli esistenti e creare soluzioni IA personalizzate da zero.

Questo articolo è stato originariamente pubblicato sul sito itrex.