Quattro modi in cui il Machine Learning può aiutare i retailer italiani

Sentiamo spesso parlare di Machine Learning, sappiamo che è importante e quali sono le sue potenzialità. Ma talvolta viene considerato troppo complesso da capire e ancora di più da applicare.

In realtà utilizziamo già il Machine Learning quotidianamente: ci suggerisce il percorso più veloce sulle mappe, filtra lo spam dalle email, crea una playlist musicale personalizzata, ci aiuta a tradurre istantaneamente da un’immagine e molto altro.

Con l’esponenziale crescita dello shopping online che stiamo vedendo in questi mesi, il Machine Learning può essere un potente alleato anche per le aziende.

Cosa può fare l’Intelligenza Artificiale per le imprese italiane del settore retail

Abbiamo replicato la ricerca sugli impatti delle tecnologie nelle imprese italiane svolta insieme alla School of Management del Politecnico di Milano concentrandoci sul settore retail. Si tratta di un settore già fortemente innovativo e mediamente avanzato nel campo dell’AI (Artificial Intelligence), ma ci sono ancora tante opportunità offerte dal Machine Learning che possono essere colte per semplificare i processi, rendere le informazioni più veloci e il supporto alle persone più concreto. Ecco quattro esempi di soluzioni di intelligenza artificiale applicabili online e negli store fisici.

1. Suggerire prodotti sulla base degli acquisti precedenti
   I motori di raccomandazione basati su predictive analysis e image recognition possono suggerire all’utente un’attività in base all’analisi delle attività precedenti. È possibile ad esempio, suggerire un prodotto sulla base degli acquisti passati, o per il mondo della Grande Distribuzione, segnalare al cliente via app la posizione dei prodotti che ha precedentemente segnato nella lista della spesa.
2. Fornire supporto attraverso i chatbot
   Gli assistenti virtuali simulano il comportamento umano per interagire con l’utente e fornirgli supporto nella raccolta di informazioni e nell’esecuzione di un’azione. Sono assistenti virtuali i chatbot, ovvero le chat virtuali che forniscono supporto all’utente rispondendo a domande ricevute in linguaggio naturale e identificano una risposta da un insieme di informazioni disponibili.
   L’integrazione con il Machine Learning consente ai chatbot di affinare con il tempo le risposte sulla base degli esiti delle conversazioni precedenti e delle reazioni degli utenti. I bot possono, ad esempio, indicare ai clienti dove si trovano i prodotti che stanno cercando o fornire supporto per il customer service.
3. Offrire un’esperienza aumentata con gli smart mirror
   Gli oggetti intelligenti sono oggetti della vita quotidiana potenziati dalle tecnologie di predictive analytics, image recognition e voice e sound recognition. A questa categoria appartengono, ad esempio, gli smart mirror, ovvero specchi intelligenti che consentono di modificare lo sfondo dello schermo del camerino di prova per vedere l’effetto del vestito che si indossa in diversi contesti. Questi oggetti possono riconoscere i capi tramite RFID (Radio Frequency Identification) e suggerire complementi, altre versioni disponibili e disponibilità di altre taglie.
4. Supportare la logistica con i robot autonomi
   I robot autonomi sono in grado eseguire diverse azioni senza intervento umano, traendo informazioni dall’ambiente e adattandosi ad eventi non previsti, affinando i propri movimenti grazie ad un apprendimento continuo.
   Ad esempio, i trans-pallet autonomi possono supportare la logistica in entrata e uscita prelevando e trasportando colli nel magazzino o sui camion. Il robot non solo può eseguire percorsi programmati, ma grazie a tecnologie di image recognition può identificare autonomamente dove si trovi il collo che sta cercando e riconoscere ostacoli, anche dinamici, che possano intralciare i movimenti.

Come 3 aziende hanno usato il Machine Learning nelle loro strategie di marketing

L’AI può aiutare, quindi, ad ottimizzare le strategie di marketing, permettendo di veicolare un messaggio più efficace e personalizzato agli utenti e l’implementazione di strategie di pricing dinamiche. Questa tecnologia impatta anche la produttività e l’ottimizzazione dei costi grazie ad una migliore gestione della logistica.

Il noto brand di abbigliamento femminile Motivi ha implementato un modello di AI per gestire al meglio i saldi, in modo da comprendere quanto un prodotto reagisca velocemente ad una variazione di sconto, e soprattutto a migliorare la varianza di sell-through tra i diversi negozi per ottimizzarne le forniture.

Anche ibs.it, lo storico e-commerce di prodotti per l’intrattenimento culturale e il tempo libero, si è affidato al Machine Learning per ottimizzare i costi di marketing, indirizzandoli solo sui clienti veramente interessati all’acquisto. Identificando segmenti di consumatori con maggior propensione all’acquisto e incrementando velocemente il processo di conversione è possibile investire in pubblicità mirata su un gruppo ristretto di clienti.

Cortilia, il primo e-commerce italiano di prodotti alimentari freschi e a filiera corta, utilizza i dati e l’AI per fornire ai clienti suggerimenti personalizzati e prevedere con molta precisione i loro acquisti. La stessa tecnologia è d’aiuto anche lato offerta, permettendo agli agricoltori di conoscere in anticipo i consumi più frequenti e, allo stesso tempo, di comunicare a Cortilia i prodotti stagionali di cui hanno più disponibilità, in modo da incrociare domanda e offerta e ridurre sensibilmente gli sprechi.

Come sbloccare il potenziale del Machine Learning per la tua azienda

Hai trovato ispirazione da come queste aziende italiane hanno utilizzato con successo le applicazioni di Machine Learning e vuoi scoprire come utilizzarle anche per il tuo business? Comincia utilizzando il Machine Learning Checkup, lo strumento gratuito che permette alle aziende di valutare, settore per settore, la propria maturità per l’adozione dell’intelligenza artificiale e di capire come sfruttare al meglio le soluzioni offerte da questa tecnologia.

L’analisi viene effettuata attraverso un veloce questionario online sul settore di riferimento, le attività di interesse, gli obiettivi da raggiungere e una valutazione sul livello tecnologico raggiunto fino ad ora.

Con il completamento del questionario si riceve un rapporto personalizzato che illustra i potenziali benefici e le migliori applicazioni di intelligenza artificiale per la propria attività. Saranno indicati i servizi di consulenza gratuita presso le Camere di commercio locali, gli incentivi a sostegno dell’innovazione per le imprese del Ministero dello Sviluppo Economico e proposta una consulenza con un esperto di Google Cloud.

Vincenzo Riili
Country Marketing Director, Italy Google

fonte: Think with Google

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