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19 August 2020

L'Intelligenza Artificiale può migliorare l'esperienza nei negozi fisici?

I retailer hanno bisogno di un modo efficiente per adattarsi al cambiamento dei comportamenti d'acquisto online e offline e offrire prodotti e servizi che diano valore e autenticità ai clienti nel punto vendita, facendo attenzione al livello di personalizzazione richiesto. Machine Learning, Intelligenza Artificiale e dispositivi per il Self-Scanning possono contribuire sensibilmente ad ottenere questi risultati.

Con l'evoluzione del settore della vendita al dettaglio e le aspettative dei clienti che sono plasmate dalle capacità del mondo online di oggi, i rivenditori nei negozi fisici devono saper offrire un'esperienza d'acquisto che sia in sintonia con le esigenze e le aspettative digitali degli acquirenti. Con i contenuti e i servizi personalizzati, ormai una caratteristica fondamentale dei social media, dell'intrattenimento e delle piattaforme di e-commerce, i consumatori si aspettano lo stesso livello di personalizzazione nel mondo offline. Secondo The Harris Poll, oltre il 37% delle persone smetterà di fare affari con un brand che non offre un'esperienza personalizzata.

Per offrire un'esperienza personalizzata, i rivenditori devono comprendere a fondo i loro clienti, i prodotti e i negozi, nonché il loro rapporto e il loro contesto. Tuttavia, non è sempre facile identificare e analizzare le differenze comportamentali degli acquirenti o le preferenze individuali di consumo utilizzando osservazioni di superficie. Infatti, solo il 57% degli acquirenti ha riferito di sentirsi soddisfatto delle proprie recenti esperienze all'interno del punto vendita nello Shopper Study 2020 di Zebra (che si è concluso prima dell'epidemia di COVID-19).

Quindi, il motivo per cui l'intelligenza artificiale (IA) e, nello specifico, le tecnologie di machine learning meritano una maggiore attenzione in questo momento.

Il COVID-19 ha spinto molti clienti ad iniziare a richiedere un'esperienza d'acquisto completamente senza contatto, ma comunque personalizzata. Sono sempre più spesso alla ricerca di soluzioni di personal shopping (PSS) - dispositivi mobili forniti nel negozio dai rivenditori - per trovare, prendere e pagare rapidamente gli articoli di cui hanno bisogno. Vogliono poter entrare e uscire senza attriti e senza doversi avvicinare troppo alle altre persone o a quella cassa che fa fare molte pause.

In altre parole, i rivenditori hanno bisogno di un modo per adattarsi al cambiamento dei comportamenti d'acquisto online e offline e offrire prodotti e servizi che offrano valore e autenticità ai clienti nel punto vendita (POS). Il coinvolgimento dei clienti guidato dall’AI mira a guidare i clienti nel loro percorso di acquisto e li aiuta a trovare la perfetta corrispondenza del prodotto per assistere, risparmiare tempo e ispirare.

Trasformare i dati grezzi in informazioni attuabili in tempo reale

Ogni volta che un dispositivo mobile viene utilizzato per il servizio clienti, la gestione dell'inventario, l'adempimento e le attività del punto vendita, esso cattura attivamente le intuizioni che potrebbero aiutare i rivenditori a migliorare l'efficienza operativa e a guidare le vendite. Ciò include informazioni sulle differenze comportamentali dei clienti, sulle preferenze di consumo individuali e su come l'ambiente all'interno del punto vendita è attualmente in grado di soddisfare entrambe le esigenze.

Allo stesso tempo, questi dispositivi stanno distribuendo dati agli utenti per aiutare a informare le decisioni e guidare le azioni. Infatti, i dispositivi mobili come lo Zebra PS20 Personal Shopping possono essere l'unico canale di comunicazione diretta tra il rivenditore e gli acquirenti nel negozio. Pertanto, la sinergia dell'esperienza fisica (in-store) e digitale (dati derivati) ha un impatto cruciale sulle decisioni e le azioni in tempo reale degli acquirenti scan-and-go.

Fortunatamente, i modelli di machine learning sono in grado di analizzare in modo unico il sempre crescente pool di dati derivati tramite dispositivi mobili nel negozio per aiutarvi a comprendere le circostanze attuali, anticipare le tendenze future e successivamente agire per influenzare i risultati desiderati.

Gli algoritmi di machine learning utilizzati nel servizio Impact CX (Customer Experience) di Re-Vision possono, ad esempio, innescare promozioni di prodotti altamente personalizzate e suggerimenti di prodotti su dispositivi mobili portatili di autoscansione utilizzati dagli acquirenti durante la loro permanenza in negozio. Progettato per un ambiente offline, Impact CX utilizza dati comportamentali in tempo reale e fattori quali la demografia, il meteo, la posizione del negozio, l'ora del giorno, il giorno della settimana e altro ancora per mostrare i prodotti giusti al cliente giusto al momento giusto. Ciò contribuisce a migliorare la rilevanza per il cliente e può portare a un aumento del 5-10% della spesa.

Inoltre, le capacità di autoapprendimento dei modelli di machine learning migliorano continuamente le raccomandazioni sui prodotti in base al feedback comportamentale degli utenti e ai modelli di acquisto. Questo porta ad una soluzione dinamica che risponde alle nuove tendenze dei consumatori e allo sviluppo delle stesse, con raccomandazioni sempre più accurate, per creare valore e fidelizzare i clienti.

Oltre a fornire un'esperienza di shopping connessa e piacevole in negozio, le tecnologie di machine learning offrono una varietà di altre opportunità per generare valore nei negozi al dettaglio.

La sicurezza e la perdita sono sempre state un punto di preoccupazione nell'introduzione di soluzioni self-service, ed è per questo che abbiamo sviluppato il servizio Re-Vision Impact CTRL (Control). I rivenditori hanno bisogno di un modo per facilitare un processo intelligente di prevenzione dei furti per le soluzioni self-service. Invece di configurare manualmente regole e processi per identificare i furti e gli errori nei viaggi di acquisto in autoscansione, Impact CTRL utilizza modelli di machine learning per prevedere in tempo reale la probabilità di furto o di errori degli acquirenti in autoscansione. Le probabilità di furto individuali sono assegnate a ogni utente scan-and-go che, a sua volta, migliora la precisione della scansione e l'efficienza operativa riducendo i controlli non necessari, i tempi di cassa e le perdite dovute ai furti dei clienti. Questo rafforza ulteriormente la proposta di valore delle soluzioni di autoscansione, soprattutto perché l'utilizzo dei dispositivi PSS da parte dei clienti continuerà ad aumentare nei prossimi mesi e anni.

Conclusioni

I retailer che sopravvivono e prosperano nonostante il clima difficile di oggi sono quelli che hanno una strategia omnicanale - non solo dal punto di vista del marketing, ma anche dal punto di vista del coinvolgimento dei clienti.

Grazie alla potente sinergia di dispositivi di self-scanning e machine learning/AI, ora è possibile offrire ai clienti un'esperienza altamente personalizzata in tempo reale che finora era disponibile solo per i player online. La relazione complementare tra i dispositivi di scansione automatica e la piattaforma di impatto basata sull'apprendimento automatico aiuta a innovare l'esperienza all'interno del punto vendita in modo da offrire vantaggi sia a voi che ai vostri clienti, indipendentemente dalla velocità con cui si muovono nei corridoi e dalla scarsa interazione con i collaboratori del punto vendita o con i display.

di Frances van Alphen, International Account Executive for Re-Vision, a Zebra Premier Integrated Software Vendor (ISV).

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