La sfida per il Retail

Per il retail la sfida è stata doppia poiché la gestione contemporanea di canali fisici e virtuali ha portato, inizialmente, i marchi ad affiancare i due modelli di business, talvolta ponendoli in concorrenza tra di loro.

Oggi, tendenze e casi studio mostrano nuove soluzioni evolute, fortunatamente, in grado di integrare l’offerta di servizi, quindi di massimizzare l’efficienza della catena distributiva e, al contempo, il valore prodotto e percepito dal cliente.

Ad esempio, un recente studio di McKinsey ha messo in luce che negli Stati Uniti: “Le operazioni di supply chain delle aziende che hanno adottato approcci data-driven hanno visto un aumento del margine operativo del 19% negli ultimi cinque anni".

Lo stesso studio ha anche rilevato che, attualmente, la sfida più grande per il retail è semplicemente la mancanza di sufficienti dati condivisi in azienda e di relative competenze di data analysis.

Dove Retail e Machine Learning si incontrano

Ma quali sono gli esempi concreti di applicazione del Machine Learning in ambito retail? È presto detto:

  • Personalizzazione di prodotti e servizi su misura per il cliente, sulla base di dati demografici e comportamentali, ottimizzando le fasi di vendita e post vendita in maniera uniforme,  sia online che offline;
  • Strategie dei prezzi dinamici, con ottimizzazione delle variabili chiave della composizione del prezzo in tempo reale;
  • Manutenzione predittiva, automatizzazione dei processi di fornitura e della logistica sulla base delle caratteristiche dei beni e dei dati territoriali e ambientali;

Il machine learning consente, in pratica, di prevedere con maggiore efficacia il profilo informativo necessario al processo decisionale, superando i metodi di auto-identificazione caratterizzati da una più o meno determinante componente di soggettività.

Ciò consente di combinare i dati dei clienti con le tendenze del mercato per offrire ai rivenditori un piano di azione olistico per indirizzare meglio sia i clienti che i rivenditori, ora messi in grado di ottimizzare i prezzi e prevedere il comportamento di acquisto con un maggiore grado di precisione e senza gli ingenti investimenti.

Casi studio di Machine Learning nel retail

Ed è sulla base di questo assunto che si sono sviluppate diverse esperienze di machine learning nell’ambito retail che possono essere assunti a possibile chiave di lettura per il proprio business.

Target, “one-stop shop” americano, ha voluto analizzare i comportamenti di acquisto in corrispondenza di eventi della vita significativi (laurea, matrimonio, lavoro, ecc.). Grazie al machine learning ha profilato gli utenti in stato di gravidanza fino al livello di trimestre del periodo di gestazione, riuscendo così a personalizzare l’offerta su un segmento di target specifico ed in evoluzione.

Walmart ha sviluppato un software di riconoscimento facciale che ha la capacità di riconoscere il livello di frustrazione dei clienti alla cassa ed attivare l’addetto al servizio clienti più adatto alla gestione di quella tipologia di profilo critico. Ciò al fine di ottimizzare i benefici del servizio e specializzare le competenze interne.

North Face ha utilizzato l’AI e il ML per offrire agli utenti del sito un'esperienza di acquisto altamente personalizzata, denominata "shop with IBM Watson", un'app che accompagna il cliente nel processo di acquisto nei negozi.

Il colosso cinese dell’e-commerce, Alibaba, punta ad integrare store online e offline, fornendo ai rivenditori servizi di analisi predittiva e supporto al processo di acquisto in grado di rafforzare l’ecosistema di vendita e la penetrazione commerciale dei propri prodotti.

L’algoritmo di Machine Learning di Amazon è già famoso: il 55% delle vendite sul portale sono indotte proprio dal processo automatico. Ma, al tempo stesso, supportano la gestione dell’inventario e le strategie di approvvigionamento.

Sono solo pochi dei molti esempi che si potrebbero citare per dimostrare un percorso segnato di evoluzione del settore retail e dell’indotto a esso strettamente legato. Dati, e competenze sui dati, di cui il mercato necessita per pianificare l’esperienza d’acquisto del futuro.

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