• 14 July 2024
E-commerce e AI nella vendita al dettaglio

Indice

L’AI promette di trasformare la vendita al dettaglio e l’e-commerce aiutando a personalizzare il percorso del cliente, creare esperienze coinvolgenti e semplificare le funzioni principali come la gestione dell’inventario.

Tuttavia, l’implementazione efficace dell’AI non è priva di sfide per i brand. Possiamo elencare alcuni dei principali ostacoli:

  1. Dati errati o insufficienti
  2. Rischi per la sicurezza e preoccupazioni etiche
  3. Mancanza di fiducia dei clienti
  4. Integrazione con sistemi esistenti
  5. Mancanza di competenze sull’intelligenza artificiale

Ma se esaminiamo a fondo questi temi, vedremo come queste sfide possono essere talvolta superate più o meno facilmente.

I dati scadenti ostacolano l’AI

L’intelligenza artificiale dipende da dati accessibili e dalla loro alta qualità. Buoni dati garantiscono l’efficacia dell’AI nei sistemi di vendita al dettaglio che vanno dall’analisi dei clienti, ai servizi di magazzino, all’evasione degli ordini e alla loro consegna: l’AI è la pietra angolare per approfondimenti e previsioni precise.

Uno dei principali casi d’uso dell’AI nel retail sta dando forma a un ambiente personalizzato. Si parla sempre più spesso di percorsi dei clienti omnicanale. Analizzando il comportamento e le preferenze dei clienti su diversi canali, sia online che offline, l’intelligenza artificiale può fornire un’esperienza senza soluzione di continuità e personalizzata per ciascun cliente.

L’intelligenza artificiale è anche un potente strumento per la ricerca della concorrenza. L’utilizzo dell’intelligenza artificiale per analizzare le strategie di prezzo della concorrenza, le offerte di prodotti e le tattiche di marketing fornisce una comprensione più completa del mercato e identifica le aree di differenziazione e vantaggio.

Tuttavia, l’efficacia di questi sistemi di intelligenza artificiale è intrinsecamente legata alla qualità e alla disponibilità dei dati di cui si nutrono. Se i dati sono scarsi, imprecisi o scarsi, le intuizioni dell’AI saranno imperfette o incomplete.

Il caso Amazon

Il gigante online Amazon sfrutta con successo la potenza dei dati di alta qualità per guidare i propri motori di raccomandazione, offrendo suggerimenti personalizzati sui prodotti per aumentare la soddisfazione dei clienti e aumentare le vendite.

Per mantenere un flusso coerente di dati affidabili per le applicazioni di intelligenza artificiale, le aziende dovrebbero investire in una solida infrastruttura di dati, dare priorità all’implementazione di rigorose politiche di governance dei dati e implementare strumenti di pulizia dei dati.

Questi passaggi aiutano a garantire che i dati raccolti non siano solo di alta qualità, ma anche prontamente disponibili per i processi basati sull’AI.

Rischi per la sicurezza e considerazioni etiche

L’implementazione dell’AI comporta vari problemi di sicurezza e considerazioni etiche. I rischi più comuni sono:

Rischio di conformità: il mancato rispetto delle normative sulla privacy dei dati potrebbe comportare sanzioni legali e danneggiare la reputazione di un’azienda.

Rischio di violazione dei dati: esiste la possibilità di perdite di informazioni sensibili sui clienti, che potrebbero portare a perdite finanziarie e danneggiare gravemente la fiducia dei clienti.

Processo decisionale distorto: l’AI può perpetuare la discriminazione se è addestrata su dati distorti, portando a risultati ingiusti e potenziali problemi legali.

Mancanza di trasparenza: i sistemi di intelligenza artificiale opachi possono rendere difficile la comprensione dei processi decisionali, erodendo la fiducia dei clienti e degli stakeholder.

Preoccupazioni etiche: le questioni relative alla privacy, al consenso e alle azioni guidate dall’intelligenza artificiale possono creare una disconnessione tra un’azienda e i suoi clienti o dipendenti.

Affrontare questi problemi richiede alle aziende di adottare misure attive, ognuna con i suoi benefici corrispondenti:

  • Revisioni periodiche delle pratiche relative ai dati e investimenti in software di conformità alla privacy possono aiutare le aziende a evitare problemi legali e creare fiducia con i clienti.
  • Solide misure di sicurezza dei dati non solo proteggono i clienti, ma proteggono anche le aziende da danni finanziari e reputazionali.
  • Garantire la diversità nei set di dati e implementare tecniche di rilevamento dei pregiudizi può portare a risultati più equi e migliorare l’esperienza del cliente.
  • Fornire informazioni su come l’AI prende decisioni può fornire trasparenza per creare fiducia e rendere più facile correggere gli errori.
  • Audit etici regolari e la definizione di linee guida etiche possono allineare le operazioni di intelligenza artificiale con i valori dell’azienda, migliorando la reputazione del marchio.

Superare i problemi di accettazione e fiducia dei clienti: l’esempio Stitch Fix

I rivenditori potrebbero essere desiderosi di utilizzare l’intelligenza artificiale, ma ciò non significa che tutti i clienti la accolgano con favore. Alcuni sono sospettosi. Altri potrebbero non essere entusiasti della prospettiva di avere a che fare con i robot tutto il tempo. 

Stitch Fix, un servizio di personal styling online, offre un esempio di come ottenere l’intelligenza artificiale giusta e conquistare la fiducia dei clienti. L’azienda comunica apertamente come utilizza l’intelligenza artificiale e i dati dei clienti per guidare il servizio personalizzato. Stitch Fix è anche ottimo per camminare sulla linea delicata tra l’utilizzo dei dati per suggerire prodotti e la protezione delle informazioni dei clienti, il che aumenta ulteriormente la fiducia.

Per promuovere la fiducia e l’accettazione dei clienti, le aziende potrebbero prendere in considerazione alcuni passaggi:

Migliorare la trasparenza nelle operazioni di intelligenza artificiale informando i clienti su come funzionano le applicazioni di intelligenza artificiale e su come vengono utilizzati i loro dati. 

Garantire la privacy dei dati dei clienti implementando sistemi di archiviazione dei dati sicuri e una solida crittografia dei dati.

Costruire sistemi e soluzioni di intelligenza artificiale affidabili; test e aggiornamenti regolari del sistema possono garantire che le applicazioni AI funzionino in modo coerente e accurato.

Informare regolarmente i clienti sui progressi dell’AI e sui vantaggi derivati dall’impiego della stessa.

Cercare il feedback dei clienti sui sistemi di intelligenza artificiale e apportare le modifiche necessarie in base alle loro risposte.

Far funzionare l’AI con sistemi e processi esistenti: Amazon

L’integrazione dei sistemi di intelligenza artificiale con l’infrastruttura esistente può essere complessa e impegnativa. Il successo dell’integrazione AI di Amazon nelle sue operazioni di magazzino funge da caso di studio completo.

Le massicce operazioni di magazzino di Amazon richiedono alti livelli di efficienza e precisione. Il gigante della vendita al dettaglio utilizza robot basati sull’intelligenza artificiale per lo smistamento e la gestione dei pacchi, mentre gli algoritmi di intelligenza artificiale prevedono la domanda di scorte, ottimizzando il loro sistema di gestione dell’inventario. L’intelligenza artificiale alimenta anche i negozi Amazon Go, dove le tecnologie di visione artificiale e deep learning tengono traccia di ciò che i clienti scelgono dagli scaffali e di ciò che acquistano.

Una delle principali sfide che Amazon ha dovuto affrontare è stata la necessità di un’ampia formazione del personale per interagire con robot e sistemi basati sull’intelligenza artificiale. L’azienda aveva anche bisogno di aggiornare i protocolli di sicurezza per prevenire incidenti che coinvolgono esseri umani e robot. Amazon ha affrontato questi problemi attraverso la formazione e incorporando funzionalità di sicurezza nei propri robot, come i sistemi di prevenzione degli ostacoli.

Dopo l’integrazione dell’AI, Amazon ha visto una maggiore efficienza nelle loro operazioni di magazzino, portando a risparmi sui costi e una maggiore soddisfazione del cliente grazie a tempi di consegna più rapidi.

Colmare il divario di talenti dell’AI

La crescente domanda di competenze AI supera l’offerta, creando un divario di talenti nel settore. Tuttavia, ci sono modi in cui le aziende possono affrontare questo problema.

  • Riqualificazione. Se dotati di competenze di intelligenza artificiale, gli attuali membri del team che hanno già familiarità con le operazioni e la cultura aziendale possono rivelarsi preziosi.
  • La collaborazione con le istituzioni accademiche può produrre un nuovo afflusso di talenti dell’AI. Sponsorizzando laboratori, offrendo stage o creando borse di studio, le aziende possono attrarre laureati promettenti da programmi di intelligenza artificiale e data science.
  • Coltivare una cultura del lavoro inclusiva, flessibile e innovativa è la chiave per attrarre e trattenere i professionisti dell’AI.
  • Abbracciare il lavoro a distanza può anche ampliare significativamente il pool di talenti, consentendo alle aziende di attingere alle competenze globali di intelligenza artificiale, promuovendo la diversità e l’innovazione.

Il futuro dell’AI e del retail

Nonostante le sfide nell’implementazione dell’AI nel settore dell’e-commerce e della vendita al dettaglio, i vantaggi sono considerevoli.

Le aziende che affrontano con successo queste sfide sono alla ricerca di un’efficienza senza precedenti. Saranno anche in grado di fornire esperienze altamente personalizzate ai clienti. La continua esplorazione e adozione dell’AI sarà la chiave per mantenere un vantaggio competitivo in questo settore in rapida evoluzione.