L’APPLICAZIONE DELL’ INTELLIGENZA ARTIFICIALE NELLA GDO
Rappresenta un’opportunità significativa per migliorare l’efficienza delle sue operazioni e offrire un’esperienza migliore ai clienti.
Tanti i vantaggi offerti: automazione dei processi decisionali, previsione delle vendite, analisi dei sentimenti dei clienti, ottimizzazione dei prezzi. Vi diciamo come applicarla
L’intelligenza artificiale sta diventando sempre più comune nella Grande Distribuzione, poiché le aziende cercano di utilizzare questa tecnologia per migliorare l’efficienza delle loro operazioni e fornire un’esperienza migliore ai clienti. L’intelligenza artificiale (AI) sta rivoluzionando il settore della business consentendo alle aziende di estrarre informazioni significative dai dati e di prendere decisioni informate.
In particolare, le tendenze emergenti nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel settore Business Intelligence, come l’automazione dei processi decisionali, la previsione delle vendite, l’analisi dei sentimenti dei clienti, l’ottimizzazione dei prezzi e l’analisi avanzata dei Big Data, offrono alle aziende nuove opportunità per migliorare la loro capacità di analisi dei dati, prendere decisioni informate e anticipare le esigenze del mercato.
È essenziale che le aziende adottino queste tecnologie per rimanere competitive e prosperare nell’era dell’intelligenza artificiale e della business intelligence.
Automazzione dei processi decisionali
L’automazione dei processi decisionali è una delle tendenze emergenti nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel settore della business intelligence. Grazie all’AI, le aziende possono automatizzare il processo decisionale, consentendo di gestire una vasta quantità di dati in modo rapido ed efficiente. I modelli di intelligenza artificiale possono analizzare dati storici, condizioni di mercato e altri fattori per prendere decisioni basate su algoritmi predittivi. Ciò consente alle aziende di ottimizzare le operazioni, ridurre gli errori umani e migliorare l’efficienza complessiva.
Previsione delle vendite
Un’altra tendenza emergente nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale nella business intelligence è la previsione delle vendite. L’AI può analizzare dati storici di vendita, fattori di mercato, tendenze dei consumatori e altre variabili per creare modelli predittivi accurati. Questi modelli possono aiutare le aziende a prevedere la domanda futura, identificare i periodi di picco delle vendite e ottimizzare le strategie di approvvigionamento e produzione. La previsione
delle vendite basata sull’intelligenza artificiale consente alle aziende di ridurre gli sprechi, ottimizzare l’inventario e massimizzare i profitti.
Analisi dei sentimenti dei clienti
L’analisi dei sentimenti dei clienti è un’altra tendenza in crescita nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel settore della business intelligence. L’AI può analizzare grandi quantità di dati provenienti da diversi canali, come i social media, le recensioni online e i sondaggi dei clienti, per comprendere il sentiment dei consumatori. Questa analisi permette alle aziende di valutare la soddisfazione del cliente, identificare i problemi ricorrenti e prendere provvedimenti tempestivi per migliorare l’esperienza complessiva del cliente.
L’intelligenza artificiale consente di analizzare testo, immagini e persino video per rilevare emozioni e opinioni dei clienti, fornendo informazioni preziose per l’ottimizzazione delle strategie di marketing e servizio clienti.
Ottimizazzione dei prezzi
L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando l’ottimizzazione dei prezzi nel settore della business intelligence. Grazie ai modelli di machine learning, le aziende possono analizzare dati storici sui prezzi, dati di concorrenza, domanda dei consumatori e altre variabili per determinare il prezzo ideale dei prodotti o servizi.
L’intelligenza artificiale nella grande distribuzzione
Che l’Intelligenza Artificiale ed il Big Data siano il motore dell’innovazione è ormai assodato. Dai primi studi e ricerche fatte sulla A.I. negli anni sessata ad oggi sono stati fatti enormi passi in avanti. Quello che c’è da dire è che nel corso degli ultimi anni abbiamo avuto un’accelerazione davvero importante. Da sistemi che sembravano uscire da qualche film di Steven Spielberg oggi a oggetti comuni presenti in tutte le nostre case.
Solo per fare qualche esempio conosciuto:
• Gli assistenti virtuali (Siri, Google Now, Cortana ecc.);
• I Video Giochi di ultima generazione;
• L’assistenza clienti (es chatbot);
• I Sistemi anticrimine attraverso videosorveglianza;
• Il software utilizzato dalle piattaforme e-commerce per l’aiuto alla scelta dei prodotti;
• Gli algoritmi utilizzate dalle banche sull’antifrode sui conti correnti;
• I Generatori di contenuti (Testi, Video, Musicali).
Anche i punti vendita tradizionali Iniziano a adottare sistemi Intelligenti
Anche il commercio tradizionale inizia a adottare sistemi che sfruttano questa tecnologia. Tra gli esempi più interessanti possiamo citare alcune catene che hanno sviluppato dei progetti di questo tipo. Tanto per fare qualche esempio concreto la catena di supermercati francese Carrefour sta utilizzando la piattaforma Autonomous Store di AiFi in alcuni negozi in cui i consumatori possono utilizzare una app per acquistare oggetti e uscire dai punti vendita senza fare code alle casse. Mentre Walmart sta invece utilizzando una piattaforma di previsione della domanda basata sull’intelligenza artificiale sviluppata in collaborazione con Nvidia ha sviluppato un sistema che riesce a capire:
• Chi sei;
• Come e cosa acquisti;
• Perché acquisti;
• Con chi ti confronti e relazioni;
• Cosa acquisterai;
• Come posso mettermi in contatto con te.
Per sfruttare al massimo l’inteliggenza artificiale dobbiamo definire la customer Journey
Diventa quindi fondamentale, per sfruttarne a pieno le potenzialità, ricostruire il percorso di acquisto e di interazione dei clienti con il brand e definire in modo corretto quali sono i touchpoint importanti tra il Cliente e l’Azienda. Saper immaginare e quindi disegnare un percorso di acquisto intelligente significa raccogliere in modo corretto, etico e non invasivo, solo quelle informazioni che servono realmente per migliorare la customer experience del Cliente. Per farlo è necessario coinvolgere non solo il marketing ma anche tutte quelle figure che in qualche modo hanno un contatto diretto o indiretto con il Cliente finale.
Il nuovo marketing é solo data driven ?
Come abbiamo detto, i sistemi di intelligenza artificiale sono molto utili per sviluppare nuovo valore. Tuttavia, credo il marketing, seppur supportato dalla tecnologia, sia una disciplina che va maneggiata con cura. Infatti, chi fa marketing deve essere in grado di avere una visione allargata affiche prenda delle decisioni anche “fuori dal coro”. Questo significa che ad oggi i sistemi, seppur evoluti e molto utili nella presa di decisione, non devono sostituirsi alla ricchezza della creatività umana. Il ruolo del marketing infatti non è solo quello di gestire in modo corretto la relazione con il cliente ma anche quello di far vivere una esperienza unica al cliente, quella che in gergo viene definita “effetto wow”.
L’intelligenza artificiale come punto di partenza per le strategie di marketign nella gdo
L’IA è una tecnologia che consente ai computer di imparare e migliorare dalle esperienze, in modo simile a come lo fanno gli esseri umani
Ciò significa che l’IA può essere utilizzata per migliorare le attività e le funzioni della GDO, come l’analisi dei dati, la gestione della supply chain e la personalizzazione dell’esperienza dei clienti.
Analisi dei dati: il punto di partenza
L’analisi dei dati è il punto di partenza ideale per l’utilizzo dell’IA nelle strategie di marketing nella GDO. L’IA può aiutare le aziende a analizzare grandi quantità di dati sui clienti, come i loro acquisti, i loro comportamenti e le loro preferenze. Questo può aiutare a sviluppare strategie di marketing più efficaci e personalizzate.
Personalizzazione dell’esperienza dei clienti
L’IA può essere utilizzata per personalizzare l’esperienza dei clienti nella GDO, ad esempio suggerendo prodotti correlati o offrendo promozioni personalizzate in base alle loro preferenze. Ciò può aumentare la soddisfazione del cliente e la fidelizzazione.
Gestione della supply chain
L’IA può anche aiutare a ottimizzare la gestione della supply chain nella GDO, prevedendo la domanda dei prodotti e pianificando la logistica delle consegne. Ciò può migliorare l’efficienza dell’intera catena di approvvigionamento e ridurre i costi associati.
Automazione dei processi
L’IA può anche essere utilizzata per automatizzare processi come la gestione delle scorte, la verifica dei prezzi e la gestione degli ordini, riducendo il tempo e i costi associati a queste attività. Ciò può liberare il personale della GDO per concentrarsi su attività più strategiche, come l’interazione con i clienti.
Considerazioni etiche e legali
L’utilizzo dell’IA nella GDO solleva alcune preoccupazioni etiche e legali. Ad esempio, la privacy dei dati dei clienti deve essere protetta, e le aziende devono garantire che i dati raccolti siano utilizzati solo per scopi leciti.
Inoltre, i lavoratori umani potrebbero essere sostituiti dall’automazione, il che potrebbe avere un impatto negativo sulla forza lavoro.
L’IA rappresenta un’opportunità significativa per la GDO per migliorare l’efficienza delle sue operazioni e offrire un’esperienza migliore ai clienti. L’analisi dei dati rappresenta il punto di partenza ideale per l’utilizzo dell’IA nelle strategie di marketing nella GDO, poiché può aiutare a personalizzare l’esperienza dei clienti e migliorare la gestione della supply chain.
L’automazione dei processi può anche aiutare a ridurre i costi e liberare il personale per attività più strategiche.
Tuttavia, le aziende devono essere attente alle considerazioni etiche e legali associate all’utilizzo dell’IA nella GDO, come la protezione della privacy dei dati dei clienti e il sostegno dei lavoratori umani. È importante utilizzare l’IA in modo responsabile e trasparente, garantendo che i dati dei clienti siano protetti e che i lavoratori umani siano supportati e formati per gestire le nuove tecnologie.
