I consumatori cercano sempre più esperienze di acquisto specificamente adattate alle loro preferenze e necessità uniche. Secondo lo studio del 2024 "The State of Customer Service and CX" condotto da Shep Hyken, l'81% dei clienti preferisce le aziende che offrono un'esperienza personalizzata. La società di intelligence sui consumatori NielsenIQ ha anche scoperto che i consumatori richiedono esperienze online più ricche, più informative e più personalizzate.

Per soddisfare queste richieste di esperienze di acquisto iper-personalizzate che siano sia comode che coinvolgenti, le aziende si stanno sempre più rivolgendo a soluzioni tecnologiche basate sull'intelligenza artificiale (IA). L'ultimo sondaggio annuale Omnichannel del MIT, che ha esplorato come le aziende utilizzano l'IA nel commercio al dettaglio omnicanale, evidenzia questa tendenza. Secondo la ricerca, l'IA sta diventando un abilitatore di importanza critica per gli sforzi dei rivenditori di personalizzare lo shopping omnicanale e migliorare le capacità chiave correlate a questi sforzi, come la gestione dell'inventario.

Il crescente impatto dell'intelligenza artificiale

L'indagine del 2024 ha rilevato che l'uso più comune dell'IA nel commercio al dettaglio omnicanale era per le raccomandazioni personalizzate sui prodotti. Il 71 percento degli intervistati sta già utilizzando o sta pianificando di utilizzare applicazioni di IA in questo modo. Ad esempio, nell'ottobre 2024, Walmart.com ha lanciato una nuova piattaforma che sfrutta la tecnologia dell'IA per ottenere informazioni più approfondite sul comportamento dei clienti. La piattaforma include uno strumento basato sull'IA generativa che prevede i tipi di contenuti con cui i clienti hanno maggiori probabilità di interagire. Questa innovazione consente a Walmart di creare home page personalizzate per ogni acquirente, migliorando l'esperienza di acquisto online.

Secondo il sondaggio, l'intelligenza artificiale viene applicata anche in campagne di marketing personalizzate (41%) e nella segmentazione dei clienti (38%). Starbucks e Nike esemplificano queste due tendenze di personalizzazione. Starbucks utilizza informazioni basate sull'intelligenza artificiale dal suo programma fedeltà per segmentare i clienti in base alla frequenza delle visite, al comportamento di acquisto e alle preferenze. Ciò consente la fornitura di offerte e premi personalizzati, favorendo la fidelizzazione dei clienti. Allo stesso modo, Nike sfrutta l'analisi dell'intelligenza artificiale all'interno del suo ecosistema di app per analizzare i dati dei clienti, inclusi modelli di navigazione, preferenze di prodotto e attività di fitness. Ciò consente a Nike di identificare i segmenti di clienti in modo più preciso e progettare strategie di marketing mirate, migliorando i tassi di conversione delle vendite e rafforzando la fidelizzazione dei clienti.

Un altro modo sempre più popolare di usare l'intelligenza artificiale per personalizzare l'esperienza del cliente è tramite le "app try-on" che consentono agli acquirenti di provare virtualmente i prodotti di un rivenditore. Secondo il sondaggio, il 54% delle attività di vendita al dettaglio, tra cui aziende come Nike e Zara, sta già utilizzando o pianificando di implementare l'intelligenza artificiale per questo scopo. Queste app forniscono una rappresentazione digitale di come appariranno o come vestono gli articoli, aiutando i clienti a prendere decisioni di acquisto informate senza dover visitare un negozio fisico. L'intelligenza artificiale migliora la funzionalità e l'efficacia di queste app sfruttando i dati degli utenti, le preferenze e gli acquisti precedenti per consigliare prodotti che corrispondono al loro stile, taglia e vestibilità. Inoltre, i modelli di apprendimento automatico analizzano i modelli nei feedback degli utenti, nei resi e nelle tabelle delle taglie per suggerire i prodotti più adatti, riducendo errori di taglia, resi e cambi.

Implicazioni della catena di fornitura

Poiché le applicazioni basate sull'intelligenza artificiale stanno rivoluzionando il commercio al dettaglio omnicanale, la loro influenza si estende oltre il percorso di acquisto. Queste innovazioni stanno anche influenzando la supply chain. Secondo lo studio, la personalizzazione basata sull'intelligenza artificiale sta guidando la necessità di miglioramenti nelle informazioni in tempo reale sulla disponibilità dei prodotti (55% degli intervistati) e sull'accuratezza dell'inventario (47% degli intervistati) per supportare meglio la supply chain.

Le aziende stavano già rendendo progressi come questi una parte fondamentale delle loro strategie omnicanale, poiché miravano a offrire un'esperienza cliente fluida su più piattaforme. Tuttavia, la crescente personalizzazione, ovvero garantire che il prodotto giusto sia disponibile al momento giusto tramite il canale preferito, ha introdotto una maggiore complessità nelle operazioni di back-end della supply chain. Inoltre, un livello più elevato di personalizzazione può aumentare i costi della supply chain aumentando la frequenza di riassortimento e il numero di unità di stock-keeping (SKU) per ordine. Sul lato positivo, i risultati del sondaggio mostrano che il 21% degli intervistati segnala una riduzione dei resi dovuta al maggiore utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale, come le app di prova.

Strumenti e strategie tecnologiche

Le aziende stanno utilizzando diverse tecnologie della supply chain per superare le nuove sfide di evasione degli ordini. La più comune, secondo il sondaggio, è quella delle soluzioni di gestione dell'inventario in tempo reale, con il 75% degli intervistati che ritiene queste opzioni un modo altamente rilevante per aumentare la visibilità dell'inventario. Questa attenzione alle tecnologie di gestione dell'inventario ha senso poiché l'allocazione dell'inventario è stata identificata come un punto dolente chiave per l'evasione degli ordini omnicanale, nei sondaggi degli anni precedenti. L'attenzione al miglioramento della visibilità e della gestione dell'inventario è una chiara risposta alla crescente complessità delle operazioni omnicanale.

Le aziende stanno seguendo diverse strategie per gestire l'implementazione delle tecnologie per affrontare l'evasione degli ordini omnicanale. Il settanta percento dei partecipanti al sondaggio ha dichiarato di collaborare con aziende tecnologiche e il 60% ha affermato di sviluppare strumenti interni per questo scopo. In molti casi, queste due strategie vengono seguite parallelamente. Ad esempio, a febbraio 2024, Kroger ha stretto una partnership con Intelligence Node, un'azienda di analisi AI per la vendita al dettaglio, per migliorare la sua esperienza di acquisto online. Allo stesso tempo, l'azienda alimentare ha anche sviluppato le proprie soluzioni AI, come Kroger Precision Marketing, che utilizza l'apprendimento automatico per offrire promozioni personalizzate e ottimizzare la gestione dell'inventario. Allo stesso modo, ad aprile 2024, The Coca-Cola Company ha annunciato una partnership strategica quinquennale con Microsoft per potenziare le sue capacità cloud e AI generativa, integrando questi progressi nel marketing e nella gestione della supply chain per guidare l'efficienza e l'innovazione. Oltre a collaborare con Microsoft, Coca-Cola continua anche a sviluppare i propri sistemi di intelligenza artificiale interni, tra cui analisi predittive basate sull'intelligenza artificiale per l'ottimizzazione della supply chain e personalizzazione basata sull'intelligenza artificiale per i propri canali digitali, garantendo esperienze più personalizzate ai clienti nell'offerta di prodotti e nel marketing.

L'avanzata dell'intelligenza artificiale continua

Mentre le aziende cercano di aumentare la loro competitività nel commercio al dettaglio omnicanale, si prevede che si rivolgeranno sempre di più alla tecnologia, in particolare alle applicazioni AI, per personalizzare le esperienze dei clienti. Questa tendenza verso una maggiore personalizzazione avrà un impatto significativo sulla supply chain, determinando una maggiore necessità di visibilità e accuratezza dell'inventario. Mentre la personalizzazione può causare una maggiore complessità in termini di gestione e evasione degli inventari, raccomandazioni più personalizzate possono portare a una maggiore soddisfazione del cliente. Ciò potrebbe, a sua volta, avere un effetto positivo sulla riduzione dei resi.

Per operare efficacemente in un ambiente di vendita al dettaglio altamente personalizzato, le catene di fornitura dovranno implementare una tecnologia che consenta la visibilità dell'inventario in tempo reale e pratiche di evasione degli ordini efficienti. Per raggiungere questo obiettivo, molte aziende leader stanno collaborando con aziende tecnologiche esterne, sviluppando al contempo i propri strumenti interni.

Informazioni su questo studio

L'edizione 2024 dello studio annuale "Come sta l'omnicanalità trasformando le catene di fornitura dei rivenditori?" è stata condotta dalla dott.ssa Eva Ponce e Laura Allego dell'Omnichannel Supply Chain Lab presso il Massachusetts Institute of Technology (MIT) Center for Transportation & Logistics . Il sondaggio di quest'anno ha chiesto alle aziende in che modo le innovazioni legate alla tecnologia come l'intelligenza artificiale le hanno aiutate a rimodellare le loro strategie di evasione degli ordini omnicanale negli ultimi 12 mesi. Condotto a novembre 2024, lo studio ha intervistato 238 professionisti della logistica, dell'immagazzinamento e della supply chain di vari settori industriali.

I rivenditori (circa il 30%) e i produttori (25%) sono stati i tipi di attività più rappresentati nel sondaggio. Il settore dei trasporti e dell'immagazzinamento è stato il settore industriale più rappresentato (35%), seguito da cibo e bevande (27%) e moda (20%). La maggior parte delle aziende dello studio (47%) erano grandi imprese con più di 5.000 dipendenti.