I rivenditori utilizzano l’intelligenza artificiale da diversi decenni, ma la sua adozione diffusa e il significativo impatto sul settore sono stati più evidenti negli ultimi anni.
L’uso dell’intelligenza artificiale nel commercio al dettaglio ha iniziato a guadagnare slancio all’inizio degli anni 2000, con lo sviluppo di algoritmi di apprendimento automatico più avanzati e la disponibilità di grandi quantità di dati.
Inizialmente, i rivenditori utilizzavano l’intelligenza artificiale per attività di base, tra cui la gestione dell’inventario e la previsione della domanda. Tuttavia, con i progressi compiuti, è diventato più diffuso in altri aspetti della vendita al dettaglio, come il marketing personalizzato, il servizio clienti, l’ottimizzazione dei prezzi e la gestione della catena di fornitura. Con l’ascesa dell’e-commerce e la crescente importanza del processo decisionale basato sui dati, l’adozione dell’intelligenza artificiale nel commercio al dettaglio ha subito un’accelerazione. I rivenditori ora si affidano all’intelligenza artificiale per migliorare l’esperienza di acquisto, ottimizzare le operazioni aziendali e ottenere un vantaggio competitivo complessivo.
L’intelligenza artificiale generativa ha un potenziale nel servizio clienti
Da quando OpenAI ha lanciato ChatGPT nel novembre 2022, si è parlato molto di come l’intelligenza artificiale generativa sarà rivoluzionaria in tutti i settori. Nei settori della vendita al dettaglio e dell’abbigliamento, il suo impatto principale riguarderà gli assistenti allo shopping virtuali. Chatbot generativi e assistenti virtuali basati sull'intelligenza artificiale possono gestire le richieste dei clienti 24 ore su 7, XNUMX giorni su XNUMX. Possono rispondere immediatamente alle domande più frequenti sulla disponibilità dei prodotti, sullo stato degli ordini o sulle politiche di restituzione. Rispondere alle domande di routine e fornire consigli personalizzati sugli acquisti consente agli agenti umani di concentrarsi su questioni più complesse.
I sistemi basati sull’intelligenza artificiale possono anche analizzare i reclami dei clienti e generare risposte o soluzioni adeguate, garantendo la gestione coerente e tempestiva dei problemi dei clienti.
L’intelligenza artificiale viene utilizzata dai rivenditori al dettaglio per affrontare i fattori ESG, l’inflazione e l’interruzione della catena di fornitura
L’intelligenza artificiale può contribuire agli obiettivi ESG dei rivenditori migliorando lo shopping personalizzato, la gestione dell’inventario e la logistica. Gli strumenti di Salesforce e Dynamic Yield possono aiutare i rivenditori a personalizzare promozioni, consigli sui prodotti e offerte per i clienti. Analizzando i dati dei clienti, i rivenditori possono ridurre gli sprechi offrendo prodotti pertinenti ai clienti, aumentando le vendite e la soddisfazione del cliente. L'Order Management System (OMS) di IBM può anche aiutare i rivenditori a migliorare l'accuratezza degli ordini, riducendo la necessità di resi e cambi e minimizzando gli sprechi.
L’intelligenza artificiale può aiutare i rivenditori a ottimizzare le loro catene di fornitura analizzando i dati e identificando opportunità di risparmio sui costi per gestire meglio le pressioni causate dall’inflazione. Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono aiutare a ottimizzare i percorsi di trasporto, a semplificare i processi di approvvigionamento e a identificare fornitori alternativi o opzioni di approvvigionamento per mitigare l’impatto dell’inflazione sui costi della catena di approvvigionamento.
La previsione della domanda e la gestione delle scorte sono altri modi in cui i rivenditori possono utilizzare l’intelligenza artificiale per gestire costose catene di approvvigionamento. I modelli di previsione della domanda basati sull’intelligenza artificiale possono aiutare i rivenditori ad anticipare i cambiamenti nella domanda dei consumatori dovuti all’inflazione. Prevedendo accuratamente la domanda futura, i rivenditori possono adeguare i livelli di inventario, garantire la disponibilità dei prodotti più richiesti ed evitare scorte eccessive o insufficienti. Ciò aiuta a ottimizzare il capitale circolante e a ridurre il rischio di obsolescenza delle scorte o di esaurimento delle scorte, che possono essere costosi in un contesto inflazionistico.
Fonte da Retail-insight-network.com
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