Nella realtà quotidiana, incontriamo e interagiamo ormai in maniera continua e naturale con l’Intelligenza Artificiale, a volte senza neppure accorgercene. Tuttavia, quando si tratta di decidere quali applicazioni sviluppare nelle organizzazioni, emergono dubbi e scetticismi, nonostante la crescente accettazione e integrazione dell’AI nel Retail.
Secondo recenti studi dell’Osservatorio Artificial Intelligence della School of Management del Politecnico di Milano, il mercato dell’Intelligenza Artificiale in Italia mostra una crescita significativa, con un aumento del 52% nel 2023, raggiungendo un valore di 760 milioni di euro, dopo aver registrato un +32% nel 2022 rispetto all’anno precedente. Inoltre, l’articolo “How AI Is Changing Sales” di Harvard Business Review evidenzia come l’IA possa automatizzare fino al 30% delle attività di vendita al dettaglio, migliorando l’esperienza di acquisto del cliente e l’efficienza operativa.
In questo contesto, lo Smart Retail emerge come una risposta efficace ai bisogni di consumatori sempre più sofisticati ed esigenti, che ricercano esperienze memorabili più che prodotti o servizi da acquistare. Queste applicazioni, che ormai incontriamo tutti i giorni, stanno trasformando il modo in cui interagiamo con prodotti, servizi e piattaforme, cambiando il senso e la nostra percezione della realtà, in particolare nelle esperienze di consumo online e in store, ora sostanzialmente influenzate da algoritmi avanzati e sensorizzazione.
Netflix e l’iper-personalizzazione della raccomandazione
Parlando di AI e dei benefici per il business, non si può non partire da Netflix. Netflix ha un catalogo sterminato di contenuti digitali in cui non è facile orientarsi: la personalizzazione della proposta diventa fondamentale per non abbandonare l’utente in un mare di proposte in cui naufragare alla ricerca del contenuto perfetto.
Le diverse locandine di Stranger Things estratte e proposte alle diverse tipologie di utenti
Sapendo sia quanto importante agli occhi del cliente la frequenza di utilizzo nella giustificazione dell’abbonamento mensile pagato, Netflix investe moltissimo nel miglioramento dell’esperienza e, in particolare, della ricerca di prodotti apprezzati – in grado di creare un forte ingaggio e una costanza nella visione.
Proprio per questo motivo, è molto rilevante nel modello di business l’investimento in soluzioni basate sull’Artificial Intelligence e, in particolare, sui motori di raccomandazione in grado di suggerire all’utente il contenuto per lui più rilevante.
Un pilastro fondamentale del servizio Netflix è abilitato dalla raccolta dei dati comportamentali e socio-demografici di dettaglio, che permette di costruire profili di fruizione individualizzati, a cui proporre attraverso il Recommendation Engine i contenuti più adatti.
Netflix si spinge oltre arrivando a costruire le pagine, viste come tabelle di righe e colonne, in cui ogni locandina proposta ha un posto non casuale ma un ordinamento basato sulla probabilità di click per il singolo profilo. Nel tempo, Netflix ha condiviso anche tecnologie e approcci utilizzati, pertanto in rete si trovano diversi articoli che analizzano nel dettaglio il modo in cui le pagine sono costruite e in cui funzionano le raccomandazioni.
Come visto, la personalizzazione viene applicata sia alla proposizione dei contenuti che alla veste grafica, arrivando a organizzare le pagine, con un approccio dinamico e data-driven alla proposizione dell’intero catalogo.
Ma c’è di più: anche la singola immagina di preview, la locandina, la thumbnail è personalizzata, a seconda del profilo. Come si vede nell’immagine sopra riportata della serie Stranger Things, utenti diversi possono vedere diverse locandine a seconda che il loro profilo sia associato a una preferenza per la commedia romantica, la spy story, il film di fantascienza, la serie brillante. Tutto finalizzato a massimizzare il tasso di click.
Smart Retail: la Visual Search di Asos Style Match e la Generative AI-powered search di Walmart
Quando è nato Shazam, sembrava finalmente arrivata la soluzione a uno dei problemi principali dell’appassionato di musica: rintracciare brani ascoltati per caso in radio o su qualche supporto e poterseli riascoltare, oppure riconoscere brani noti ma di cui si è scordato titolo e autore.
Qualcosa di simile a quello che fa Shazam con la musica lo fa lo strumento di ricerca visiva Asos Style Match che permette all’utente di caricare tramite l’app la foto di un look che ci piace e ricevere in cambio una selezione di outfit simili provenienti dal catalogo. Anche in questo caso, si trovano descrizioni più dettagliate degli algoritmi di Deep Learning utilizzati da Asos, in cui la tecnologia costituisce un valido supporto dell’esperienza di ricerca.
Un esempio di ricerca visiva con l’app di Asos: caricando una foto si arriva a selezioni di outfit simili a quello desiderato
L’evoluzione della ricerca nel settore dell’e-commerce, come mostrato dal caso di Asos, trova un ulteriore sviluppo in Walmart, che ha introdotto una funzione di ricerca avanzata basata sull’Intelligenza Artificiale Generativa. Questa nuova funzionalità, disponibile su piattaforme diverse come iOS, Android e il sito web di Walmart, è specificamente progettata per interpretare il contesto delle richieste dei clienti e fornire risposte personalizzate. Questo permette un’esperienza di shopping più diretta e su misura, evidenziando come l’AI possa trasformare l’interazione tra consumatori e piattaforme di e-commerce, rendendo la ricerca di prodotti non solo più intuitiva ma anche più contestualmente rilevante.
Video Recognition e comprensione delle emozioni
Le sperimentazioni vanno anche molto oltre. Sono ormai in uso soluzioni che vanno anche molto oltre e applicazioni che possono anche spaventare per gli impatti sulla privacy e sulla sicurezza delle persone.
Un altro caso di Smart Retail è costituito dalle applicazioni degli algoritmi di Image e Video Recognition che permettono di catturare immagini fisse o in movimento, analizzandone e comprendendone il contenuto. Si va dagli strumenti con cui sblocchiamo gli smartphone o computer, attraverso l’autenticazione biometrica, fino ad applicazioni che permettono di ipotizzare le emozioni e le sensazioni dell’utente.
Esempi di applicazione di video-recognition per il riconoscimento delle emozioni
Ad esempio, Affectiva Media Analytics, realizzato da Affectiva, uno spinoff del MIT Media Lab, è una soluzione di emotion-detection che cattura, misura e analizza le espressioni facciali dei consumatori a video, annunci pubblicitari, film e programmi TV.
Utilizza la tecnologia Emotion AI, che si basa su Computer Vision e Deep Learning, per analizzare movimenti facciali e stati cognitivi complessi, fornendo insights unici che possono essere applicati per migliorare l’esperienza col brand e la comunicazione.
Arricchire automaticamente i tag di prodotto
Attraverso algoritmi di Visual AI si possono arricchire le immagini di prodotto di tag e metadati, selezionando, grazie al Natural Language Processing quali termini i clienti associano più facilmente a un prodotto o un servizio, analizzando grandi quantità di ricerche, commenti o condivisioni.
Le soluzioni di tagging automatico, realizzate attraverso strumenti di labelling, permettono di rendere più comprensibili e rispetto a molteplici dimensioni le descrizioni dei prodotti: una declinazione dell’ipotetico web semantico in cui ogni oggetto è classificato e inserito in ontologie e descritto attraverso tag che ne migliorano l’identificazione e il riconoscimento da parte dei motori di ricerca.
Sephora costituisce un caso di successo nell’applicazione del geofencing applicato al punto vendita
Geofencing e Marketing di prossimità
Il geofencing e il Marketing di prossimità rappresentano un altro ambito nel quale l’AI sta apportando cambiamenti significativi nel settore del Retail.
Il geofencing, utilizzando la localizzazione GPS o RFID, permette ai rivenditori di inviare messaggi personalizzati ai clienti quando entrano in una specifica area geografica. Questo strumento si sta dimostrando particolarmente efficace nel Marketing di prossimità, consentendo ai marchi di interagire con i clienti in tempo reale, offrendo promozioni e informazioni rilevanti quando si trovano nelle vicinanze di un negozio.
L’adozione di questa tecnologia testimonia un’evoluzione verso strategie di Marketing più dirette e personalizzate, che capitalizzano sulla posizione immediata del cliente per migliorare l’esperienza di acquisto e incrementare l’engagement.
È evidente che l’Intelligenza Artificiale stia trasformando radicalmente il settore del Retail. Questa trasformazione va ben oltre le applicazioni discusse in questo articolo; esistono numerose altre opportunità offerte dall’AI che continuano a emergere.
L’integrazione dell’AI in strategie di Marketing, operazioni di vendita e interazioni cliente, ha effettivamente trasformato il tradizionale retail in “smart”. Il futuro del Retail sarà caratterizzato da una continua evoluzione – con l’AI al centro di questa trasformazione – rendendo il settore sempre più dinamico, reattivo e, soprattutto, intelligente.
Articolo originariamente pubblicato il 25 Nov 2022
