L’intelligenza artificiale nel retail serve anche ai negozi fisici

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L'intelligenza artificiale sta chiaramente facendo la sua parte sul marketing del commercio al dettaglio, e sta avendo il maggiore impatto nel mondo digitale a causa della natura intrinsecamente tracciabile e quantificabile delle attività sui siti web, negli acquisti digitali e all'interno degli account degli utenti.

Il volume e la pulizia dei dati di e-commerce ne fanno un ambiente perfetto per sfruttare l’Intelligenza artificiale. Ecco perché non c'è da stupirsi che Amazon sia una delle potenze Ia più importanti al mondo. Il volume di dati generati dagli account utente collegati sul loro sito web, come ad esempio informazioni sugli acquisti, clic e ricerche, è enorme e permette di personalizzare e personalizzare le loro offerte e far crescere il business.

Le difficoltà del retail classico

I negozi fisici non hanno gli stessi vantaggi. I dati disponibili non sono facilmente accessibili, registrabili e analizzabili. Mentre l'apprendimento automatico è già, o quasi, praticabile in alcuni aspetti del settore della vendita al dettaglio, le attuali soluzioni di marketing basate sull'intelligenza artificiale per il commercio sono spesso estremamente costose e hanno uno scarso ritorno sugli investimenti nella loro forma attuale.

Tuttavia, ciò non significa che i rivenditori fisici saranno completamente esclusi dal gioco dell'intelligenza artificiale per sempre. Ci vorrà forse ancora qualche anno, ma il retail fisico inizierà ad adottare le stesse strategie che i player dell'e-commerce sono in grado di sfruttare ora nello spazio digitale. Lo farà spostando la stessa tracciabilità e quantificabilità nello spazio fisico.

In futuro, più negozi saranno in grado di avere relazioni con i clienti incoraggiandoli a creare un qualche tipo di account utente. Ci sono molti vantaggi di avere un account utente, come si può vedere con Amazon. Quando si dispone di un account con Amazon, si ottengono migliori consigli sui prodotti. È inoltre possibile ottenere l'acquisto con un solo clic.

Il rivenditore incoraggia gli utenti a registrare un account in modo da poter accedere a tutti questi vantaggi e risparmiare tempo. Ma Amazon ne beneficia anche, naturalmente, perché un account utente è una ricca fonte di informazioni. Sanno chi sei, e possono monitorare il tuo comportamento e l'attività di acquisto nel tempo. Essi utilizzano queste informazioni per mettere i prodotti giusti di fronte a voi, che aiuta a generare più vendite. Ottimizzano ogni transazione in base al valore della vita utile del cliente.

Alla fine i negozi fisici faranno la stessa cosa, e alcuni lo stanno già facendo offrendo ritiri dai negozi o consegne locali. Prendiamo un negozio di alimentari, per esempio. Se sei un normale acquirente in un negozio di alimentari particolare, e si dispone di un account utente, il negozio avrà accesso ad alcune delle stesse informazioni che Amazon ottiene da un account utente.

Grazie a una app, il negozio Ia saprà quando il cliente entra nel punto vendita e sarà in grado di monitorare la frequenza delle visite e dei prodotti acquistati. Da queste informazioni, il negozio può migliorare l'esperienza dei clienti in negozio in diversi modi.

Il negozio potrebbe utilizzare l'intelligenza artificiale per analizzare tutti i dati dl cliente e fornire offerte speciali, coupon, sconti e pacchetti per i prodotti che normalmente si acquistano. Invece di ricevere un pacchetto di coupon con la ricevuta alla cassa, si potrebbero ricevere coupon non appena la propria app indica che si è sul posto. Sarà possibile offrire sconti e offerte speciali per i prodotti specifici o offrire altre marche da considerare per le categorie di prodotti abituali.

Personalizzare l'esperienza utente

Il negozio può anche offrire una sorta di programma di fatturazione ricorrente. Potrebbero fatturare ogni settimana un pacchetto di generi alimentari pronto per il cliente quando si presenta con l'elenco generato dall’intelligenza artificiale e approvato dall'utente in anticipo.

In alternativa, il negozio può avvisare un dipendente di iniziare a raccogliere i prodotti che solitamente si acquistano quando si entra nel negozio e portarli al banco. Se l'applicazione ha un qualche tipo di account di configurazione del commerciante, si può anche essere in grado di fare il pagamento con un solo clic, utilizzando una carta di credito o di debito. In pochi minuti si entra e si esce dal negozio di alimentari.

Personalizzare l'esperienza dell'utente permetterebbe inoltre al negozio di effettuare alcune upselling, offrendo ai clienti prodotti rilevanti con margini di profitto più elevati rispetto ai loro marchi abituali.

Ad esempio, un cliente che acquista in genere una marca generica di uova potrebbe ottenere uova di allevamento sostenibile con un piccolo sconto. Le uova sarebbero ancora più costosi rispetto a quelli generici, ma lo sconto può potenzialmente facilitare qualcuno ad acquistarli comunque, il che significa margini di profitto leggermente più elevati. E, supponendo che il prodotto ne valga la pena, che il cliente possa scegliere il prodotto più costoso la prossima volta.

In alternativa, il negozio di alimentari potrebbe spostare alcune persone ad acquistare prodotti più deperibili o in eccesso di scorte, effettuando adeguamenti di prezzo in base al loro comportamento d'acquisto. Ad esempio, se sanno che siete abituati ad acquistare ingredienti per insalate, il negozio potrebbe offrirvi grandi sconti su peperoni rossi e cetrioli.

Le strategie di marketing di Ia possono anche aiutare i retailer a raggiungere i clienti quando sono fuori dal negozio. Sempre utilizzando le informazioni dell'account utente, un programma di marketing abilitato all’intelligenza artificiale è in grado di determinare il modo migliore per ottenere i dati sull persone e i loro comportamenti di acquisto e modelli di nuovo nel negozio e massimizzare il loro valore carrello.

Grazie a questi sistemi di raccomandazione, i rivenditori possono fornire materiale di marketing pertinente per convincere i clienti a recarsi in negozio. Ad esempio, il negozio può chiamare, inviare un Sms o consegnare una e-mail che annuncia nuovi prodotti, offerte speciali o sconti unici solo per il cliente.

Un'altra strategia è quella di offrire alcuni prodotti che è possibile acquistare online. Alcuni grandi supermercati offrono già questo servizio all'interno dell'azienda.

Aziende come Instacart e Amazon Fresh offrono alle aziende locali la possibilità di offrire la consegna di determinati prodotti ai loro clienti abituali. Può essere possibile per i negozi di alimentari andare in partnership con questi servizi di consegna a domicilio.

La possibilità dei test

I test sono un'altra area in cui le aziende online hanno un vantaggio significativo quando si tratta di impiegare l’Ia nel marketing. Si tratta di provare due cose con clienti simili e capire quale dà risultati migliori.

Mentre questo è abbastanza semplice da fare per il commercio online, è un po 'più impegnativo per i negozi offline. Ad esempio, se Amazon vuole testare una versione della sua home page, può presentare 500 versioni della home page contro 500 segmenti di visitatori di Amazon.com. Può quindi testare piccole regolazioni - alla pagina di cassa, ai pulsanti, al testo, alle immagini, a qualsiasi cosa pensino possa essere utile - in tempo reale per vedere cosa succede.

Con un negozio fisico, il test è molto più impegnativo. Da un lato, è una operazione importante cambiare il layout di un negozio fisico in modo significativo. Ma con l'aiuto dell'intelligenza artificiale, può, infatti, essere possibile determinare il tipo di persona influenzata e influenzata da cambiamenti deliberati nell'ambiente fisico. Potreste essere in grado di variare il layout di un negozio in modi più piccoli per ottimizzare le vendite sulla base dei risultati dei test di divisione all'interno del negozio.

Prendendo lo scenario negozio di alimentari ancora una volta, si supponga di avere un certo numero di persone nel negozio che si inseriscono in diverse categorie in base alle loro informazioni sull'account utente. Si potrebbe usare Ia per esaminare queste informazioni e prendere in considerazione la possibilità di modificare il layout di alcune sezioni del negozio, come ad esempio i prodotti lattiero-caseari o i prodotti da forno.

Si può provare il layout 1 per questa settimana e il layout 2 per la settimana successiva. È possibile alternare questi due layout in settimane alternate per uno o due mesi e osservare come i cambiamenti influenzano il comportamento del cliente.

È anche possibile sperimentare con piccoli cambiamenti nella presentazione, come la variazione della formulazione delle offerte speciali e le vendite per vedere quali versioni portano le persone a comprare più di un prodotto. Ad esempio, è possibile passare da "50% di sconto" a "Acquista un prodotto per ottenerne uno libero" (che è sostanzialmente la stessa cosa) per vedere quale presentazione funziona meglio per alcuni prodotti.

Un altro modo per poter utilizzare l'intelligenza artificiale nel marketing in futuro è attraverso la machine vision. Questa tecnologia utilizza le telecamere per identificare i clienti in negozio e collegarli con i loro profili di account per rilevare i modelli. Con il beneficio di un sacco di dati e di apprendimento automatico, si fanno previsioni sui tipi di strategie di marketing che funzioneranno per alcuni clienti e automatizzare il processo.

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