3 Passi per i Rivenditori per Generare e Catturare Valore dagli Investimenti in Intelligenza Artificiale

Il settore retail è in crescita e sempre più competitivo, poiché le aziende competono per l’attenzione e le tasche dei consumatori. Secondo la National Retail Federation, le vendite core sono aumentate del 3,2% rispetto all’anno precedente nel primo semestre del 2024, e le vendite totali sono previste superare quelle del 2023 di tra il 2,5% e il 3,5%. In un mercato competitivo, i rivenditori stanno cercando un vantaggio competitivo, e molti stanno rivolgendosi all’intelligenza artificiale (AI).

L’AI è stata presentata come una capacità disruptiva che può ripensare le offerte, ampliare la scelta e guidare nuovi modelli di business. I rivenditori hanno fatto investimenti significativi in AI, ma devono capire meglio come utilizzare la tecnologia per creare valore per i clienti e catturare valore per se stessi.

Sebbene la tecnologia esista in qualche forma da anni, gli algoritmi sono migliorati e più veloci, le capacità di calcolo sono migliorate e i prezzi sono diventati più accessibili. Le unità di elaborazione grafica (GPU) di NVIDIA possono trasformare ciò che una volta era un calcolo di sette giorni in un calcolo di sette minuti, e Snowflake ha aggiunto flessibilità alla sua struttura dei costi di AI addebitando anche per calcolo. Questi fattori hanno sbloccato più casi d’uso di AI per i rivenditori e hanno reso la tecnologia più adatta ai budget IT.

Tuttavia, molti rivenditori stanno ancora lottando per vedere ritorni tangibili sui loro investimenti in AI. Stanno sperimentando nel giro di mesi, non anni, e non possono permettersi di adottare un approccio “spray-and-pray” con quelle prove. I rivenditori devono affrontare l’AI in modo strategico in modo da poter raggiungere i loro obiettivi di ROI, soprattutto poiché l’industria affronta comportamenti dei consumatori in cambiamento.

Esaminiamo i tre passi per sbloccare la creazione di valore e la cattura di valore.

Maturare i dati in un asset strategico

Per utilizzare con successo l’AI, i rivenditori devono prima assicurarsi che i loro dati siano maturi, puliti e armonizzati. Senza dati di alta qualità, anche gli algoritmi di AI più sofisticati non funzioneranno, portando all’adagio “spazzatura dentro, spazzatura fuori.”

Nel retail, i dati provengono da varie fonti: sistemi di punto di vendita, piattaforme di e-commerce, sistemi di gestione dell’inventario, strumenti di gestione della relazione con il cliente (CRM) e persino fonti esterne come social media e previsioni del tempo. Per creare un asset strategico, i rivenditori devono integrare i dati da tutte queste fonti, pulirli e standardizzarli, assicurarsi della loro accuratezza e completezza e implementare pratiche di governance dei dati robuste.

Un’area in cui i dati di alta qualità possono avere un impatto significativo sia sulla creazione di valore che sulla cattura di valore è la pianificazione delle previsioni. La previsione accurata è cruciale per i rivenditori per ottimizzare i livelli di inventario, ridurre gli sprechi e soddisfare la domanda dei clienti. Consideriamo l’industria della moda, dove i cicli di pianificazione possono estendersi fino a 18-24 mesi. I rivenditori devono prevedere le tendenze, le preferenze dei consumatori e i livelli di domanda con largo anticipo, spesso con dati limitati.

Sfruttando l’AI con una solida base di dati, i rivenditori possono incorporare un numero senza precedenti di variabili nei loro modelli di previsione, come cifre di vendita storiche, informazioni demografiche, modelli meteorologici, indicatori economici e tendenze dei social media.

Incouraggiare una cultura di sperimentazione

Questo approccio è essenziale per la creazione di valore, poiché consente ai rivenditori di testare e perfezionare le iniziative guidate da AI che beneficiano direttamente i clienti. Eseguendo esperimenti mirati, i rivenditori possono identificare quali applicazioni di AI risuonano realmente con i loro clienti e guidano la fedeltà senza impegnarsi in implementazioni su larga scala in modo prematuro.

Un aspetto critico nel guidare una cultura di sperimentazione è la creazione di casi d’uso concisi e la derivazione di misurazioni dei KPI per determinare il suo successo finale. La collaborazione tra stakeholder aziendali e tecnologici, che include ingegneri, analisti e scienziati dei dati, è necessaria poiché l’esperimento evolve dalla concezione alla realtà. Altrettanto imperativo è la mentalità per ritirare un esperimento quando il valore realizzato non soddisfa le aspettative.

Questa cultura incoraggia l’innovazione e aiuta i rivenditori a rimanere agili poiché le condizioni di mercato cambiano. Consente loro di testare nuove idee rapidamente e in modo efficiente in termini di costo, riducendo il rischio associato alle implementazioni di AI su larga scala.

Costruire l’ecosistema

Mentre i passi precedenti si concentrano principalmente sulla creazione di valore per i clienti, questo passo è cruciale per la cattura di valore – assicurandosi che i rivenditori possano effettivamente monetizzare le loro iniziative di AI.

L’ecosistema di un rivenditore può includere fornitori di tecnologia, marche, influencer, creatori di contenuti e persino altri rivenditori. Costruendo un tale ecosistema, i rivenditori possono creare nuove fonti di entrate, migliorare le loro offerte e rafforzare la loro posizione sul mercato.

Ad esempio, un rivenditore potrebbe collaborare con un’azienda di visione computerizzata per creare uno strumento di ricerca visiva guidato da AI, che consente ai clienti di trovare prodotti caricando immagini. Ciò migliora l’esperienza di shopping e apre opportunità per pubblicità mirata e raccomandazioni di prodotti.

Il marketing degli influencer è un’altra area in cui l’AI e la costruzione dell’ecosistema si intersecano. I rivenditori possono utilizzare l’AI per identificare e analizzare gli influencer più efficaci per il loro marchio in base a fattori come demografia del pubblico, tassi di coinvolgimento e rilevanza del contenuto. Integrando gli influencer nelle loro strategie di marketing guidate da AI, i rivenditori possono estendere la loro portata e creare connessioni più autentiche con potenziali clienti.

I rivenditori devono navigare con attenzione questioni di privacy dei dati, dinamiche competitive e allineamento del marchio. Tuttavia, quando eseguito con successo, può creare un ciclo in cui il valore creato per i clienti attraverso le iniziative di AI viene efficacemente catturato e monetizzato dal rivenditore e dai suoi partner dell’ecosistema.

Questo approccio strategico all’implementazione di AI consente ai rivenditori di andare oltre l’iperiall’ hype e verso applicazioni pratiche e guidate dai risultati. Man mano che l’AI continua a evolversi, coloro che padroneggiano questi passi saranno ben posizionati per prosperare nel panorama del retail. Bilanciare con abilità la creazione di valore e la cattura di valore nelle iniziative di AI trasforma il potenziale tecnologico in un vantaggio competitivo.