Per gli ultimi anni, l’industria dei generi alimentari è stata al centro di una tempesta tecnologica che ha cambiato il modo in cui i dettaglianti operano e interagiscono con i clienti. Le app mobili collegano gli acquirenti con programmi di fedeltà, ordinazione online, ispirazione per ricette e altro ancora. La tecnologia in-store rende l’esperienza del cliente più fluida e efficiente. In molti modi, l’industria non assomiglia più a quella di 20 anni fa.

L’intelligenza artificiale ha un ruolo da svolgere, e i consumatori sono entusiasti al riguardo. I casi d’uso emergenti hanno il potenziale di trasformare il modo in cui si fa la spesa. Se gli acquirenti scattano una foto di una ricetta che desiderano preparare, l’intelligenza artificiale può generare un elenco di acquisti digitale per loro. La ricerca di Lobyco del 2024 ha scoperto che il 70% degli acquirenti era interessato all’utilizzo dell’intelligenza artificiale in questo modo.

Se l’interesse dei consumatori è un indicatore, ci aspettiamo di vedere un aumento dell’integrazione dell’intelligenza artificiale nella tecnologia dei generi alimentari nei prossimi anni. Ma questo non è tutto ciò che la tecnologia può fare. Per i dettaglianti di generi alimentari, l’applicazione più potente dell’intelligenza artificiale risiede nel guidare l’engagement personalizzato con i clienti. Tuttavia, questo caso d’uso non è ancora la norma in Nord America.

La personalizzazione basata sull’intelligenza artificiale è ancora un lavoro in corso per il Nord America.

In tutto il mondo, i dettaglianti di generi alimentari hanno completamente abbracciato l’intelligenza artificiale come partner chiave nelle loro strategie di engagement. I negozi inviano ai consumatori offerte e promozioni personalizzate in base ai loro profili di acquisto personali. Se, ad esempio, un acquirente acquista sempre una Diet Coke con la sua spesa settimanale, potrebbe ricevere un coupon per una Diet Coke gratuita durante la sua prossima visita. Gli acquirenti apprezzano e si aspettano questo livello di personalizzazione, sia nelle loro promozioni digitali settimanali che come premi da giochi mini in-app. Si sentono come se il loro negozio locale li conoscesse realmente e anticipasse le loro esigenze di acquisto individuali.

Per molti consumatori nordamericani, questa realtà potrebbe essere un lavoro in corso. Ciò è dovuto al fatto che molti dettaglianti di generi alimentari nordamericani non hanno adottato l’intelligenza artificiale in questo modo. Non offrono promozioni personalizzate come i loro omologhi in tutto il mondo. Invece, emettono coupon di massa – a volte in inserti di giornali stampati o in mailing, altre volte in formati digitali – e sperano che alcuni di essi risuonino con gli acquirenti che li ricevono e li esaminano.

Perché l’industria è così in Nord America?

La tecnologia è un ostacolo, ma non l’unico.

Una parte importante del puzzle della personalizzazione è, naturalmente, l’impresa logistica richiesta. Mentre molti dettaglianti di generi alimentari nordamericani hanno già una grande quantità di dati dei clienti anonimi in-house (ad esempio, registri di acquisto aggregati), potrebbero non applicare quei dati in un modo che faciliti l’analisi dell’intelligenza artificiale.

Attualmente, questi team di generi alimentari utilizzano processi manuali e inefficienti per creare, aggiornare e condividere fogli di calcolo tra loro. Potrebbero avere strumenti digitali a loro disposizione per aiutare nell’analisi dei dati, ma non in modo significativo – non su larga scala.

Andare avanti con la personalizzazione guidata dall’intelligenza artificiale significa creare e abbracciare una singola fonte di verità; una che vive nel cloud e si aggiorna in tempo reale. Da lì, si tratta di valutare e implementare soluzioni di intelligenza artificiale e machine learning che possano setacciare i dati, identificare modelli e creare nicchie di clienti in base ai profili di acquisto. Ad esempio, potrebbe essere creata una sezione per i clienti che acquistano esclusivamente articoli biologici.

Con la segmentazione dei clienti in corso, i team di generi alimentari devono poi collaborare con l’intelligenza artificiale e il machine learning per sviluppare campagne di promozioni continue che risuonino con ogni sezione. Ciò diventa una scienza; un gioco di precisione. A differenza del modello di couponing tradizionale nordamericano, la personalizzazione basata sull’intelligenza artificiale è questione di qualità, non di quantità. I dettaglianti potrebbero offrire solo cinque promozioni per cliente alla settimana, ma, grazie all’intelligenza artificiale, quelle promozioni sono tutte vincenti. Per molti acquirenti, ciò sarebbe un grande cambiamento, poiché potrebbero regolarmente esaminare dozzine di offerte prima di trovare una che si allinei con le loro preferenze.

Passare dal “prima” al “dopo” della personalizzazione basata sull’intelligenza artificiale è un’impresa importante. I team devono imparare nuovi strumenti, i leader devono creare nuovi flussi di lavoro e i team di marketing devono sviluppare messaggi rivolti ai clienti che comunichino in modo trasparente come i dati vengono utilizzati.

Ottenere la tecnologia giusta sarà un’operazione di grandi dimensioni per i dettaglianti di generi alimentari nordamericani. Ma questo non è tutto ciò che è richiesto per andare avanti con la personalizzazione. Ciò che segue cambierà fondamentalmente il modo in cui i dettaglianti collaborano con i loro fornitori.

I dettaglianti devono modificare anche le loro partnership commerciali.

Per implementare l’intelligenza artificiale come principale motore di promozioni per i clienti, i dettaglianti devono anche smontare la loro strategia di promozioni esistente.

Non è insolito che i dettaglianti di generi alimentari collaborino con i loro fornitori per le promozioni dei clienti. I fornitori hanno chiaramente un grande interesse in gioco; i loro prodotti vengono offerti a prezzi scontati o addirittura gratuitamente. Ciò che è insolito, tuttavia, è che molti fornitori nordamericani siano in controllo di quali articoli vengono promossi e quando.

Tradizionalmente, quando i negozi di generi alimentari emettono coupon, lo fanno in base alle strategie di marketing e alle iniziative dei fornitori. I prodotti potrebbero essere selezionati per allinearsi con una campagna di marketing stagionale, il lancio di un nuovo sapore o un KPI che deve essere raggiunto. Gli acquirenti potrebbero apprezzare i coupon che ricevono, ma le loro preferenze non sono la priorità assoluta.

Questo è ciò che deve cambiare perché la personalizzazione basata sull’intelligenza artificiale funzioni; con la nuova tecnologia arrivano nuovi modi di pensare. Le stesse capacità che guidano la segmentazione dei clienti (riconoscimento di modelli e analisi dei dati) possono essere applicate in modo trasparente per guidare le strategie di promozioni. I dettaglianti possono facilmente apprendere quali prodotti sono più apprezzati e quando, in base a fattori interni ed esterni come il meteo, le prossime festività, l’elasticità dei prezzi e altro ancora. Queste informazioni possono supportare direttamente le strategie di promozioni, mettendo i consumatori saldamente al volante.

Anche se i fornitori non dirigeranno più le promozioni, vinceranno comunque. Riorganizzare le strategie di promozioni comporta un utilizzo più efficiente e rissonante delle risorse. Gli acquirenti saranno offerti solo promozioni che è probabile che ritirino. Saranno ancora incoraggiati a provare nuove varietà, sapori e prodotti, ma in un modo che è supportato dai dati e probabile che abbia successo. I fornitori esperiranno tutti i benefici della fedeltà al marchio e del marketing, ma senza sprechi di risorse.

La tecnologia è già qui. È solo questione di applicarla.

Andare avanti con la personalizzazione basata sull’intelligenza artificiale aiuterà anche i grandi supermercati a instillare un senso di comunità locale nel loro engagement con i clienti. Facendo sentire i clienti più valorizzati a livello individuale, i dettaglianti di generi alimentari nordamericani possono fare meraviglie per la fedeltà al negozio.

Questo approccio è stato utilizzato in tutto il mondo per anni, con enorme successo. Ora si tratta dei ritardatari. I dettaglianti che adotteranno la personalizzazione basata sull’intelligenza artificiale supereranno rapidamente quelli che non lo faranno. È solo questione di iniziare.