Opinioni L'IA nel retail: i casi d'uso per il successo del business
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15/05/2024

Matteo Cremaschi, Head of SAP Customer Experience Sales di SAP Italia, illustra i casi d'uso dell'IA nel settore retail.

L'IA nel retail: i casi d'uso per il successo del business

L'intelligenza artificiale sta rivoluzionando molti settori, tra i quali anche quello del retail: i rivenditori riescono a ottimizzare le proprie operazioni e a evolvere la customer experience modernizzando le interazioni coi clienti. 

Matteo Cremaschi, Head of SAP Customer Experience Sales di SAP Italia, spiega che di fronte alle esigenze di personalizzazione dei consumatori è fondamentale affidarsi all'intelligenza artificiale: con questa tecnologia è possibile soddisfare le aspettative degli utenti, comprendendo in modo intuitivo i loro desideri.

In un mercato altamente competitivo e complesso come quello moderno, gli approcci moderni non sono più sufficienti per mantenere la propria posizione e adattarsi ai rapidi cambiamenti. 

"L'intelligenza artificiale fornisce una lente strategica, offrendo analytics avanzati e capacità predittive che aiutano le imprese ad adattarsi rapidamente ai cambiamenti" afferma Cremaschi.

Prima di adottare l'IA, però, i retailer devono adottare un approccio pratico per identificare le aree del business in cui questa tecnologia può avere i maggiori impatti positivi. 

SAP Italia
Matteo Cremaschi, Head of SAP Customer Experience Sales, SAP Italia
Matteo Cremaschi, Head of SAP Customer Experience Sales, SAP Italia

I casi d'uso dell'IA per un business vincente

Ci sono diverse aree di business nelle quali i rivenditori possono usare l'intelligenza artificiale per migliorare l'efficienza operativa, ridurre i costi e migliorare l'esperienza cliente; tra queste, Cremaschi segnala la gestione dell'inventario per mantenere scorte costanti e ridurre gli sprechi.

Grazie all'IA è possibile analizzare la supply chain e prevedere tendenze d'acquisto future per allineare il magazzino ed eliminare le inefficienze, ottimizzando gli spazi e aumentando di conseguenza la soddisfazione del cliente e la redditività.

L'IA è un aiuto indispensabile anche per prevedere con precisione i flussi di domanda, tenendo conto di tutte le variabili coinvolte. Analizzando i dati di vendita passati, le condizioni di mercato attuali e le tendenze emergenti è possibile generare previsioni accurate che limitano la sovrapproduzione e gli sprechi.

Un altro caso d'uso dell'IA nel retail è la pianificazione delle consegne: usando algoritmi e dati in tempo reale, questa tecnologia può rielaborare i percorsi di consegna per limitare i tempi di transito, ridurre il consumo di carburante e aumentare la soddisfazione dei consumatori. 

L'IA può inoltre analizzare i dati di mercato per adattare i prezzi alle esigenze dei clienti e gestire le promozioni; oltre a ciò, questa tecnologia è in grado anche di pianificare l'assortimento dei prodotti della vendita al dettaglio, creando un'offerta più incentrata sul consumatore.

Infine, l'ultimo caso d'uso riguarda la personalizzazione dell'esperienza d'acquisto: analizzando le abitudini di navigazione degli acquirenti, la cronologia degli acquisti e le loro preferenze, l'intelligenza artificiale può creare esperienze personalizzate che promuovono la fidelizzazione e la conversione. 

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Per trarre il massimo vantaggio dall'IA, Cremaschi consiglia di investire in infrastrutture come RFID e IoT e promuovere un ecosistema di dati unificato. 

"Rafforzare le capacità di intelligenza artificiale della propria organizzazione con le competenze necessarie e le pratiche di gestione del cambiamento aiuterà a promuovere l’efficacia dell'intelligenza artificiale" conclude Cremaschi.

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