Retail Trend: l’intelligenza artificiale (AI) a supporto del Fashion

L’Intelligenza Artificiale (AI) permette ai retailer di poter disporre di uno strumento molto efficace poiché consente di identificare rapidamente i trend e personalizzare i servizi offerti ai consumatori.

Oggi si parla moltissimo di Intelligenza Artificiale, ma non è certo un argomento nuovo in relazione al retail. Già nel 2017 in un articolo pubblicato su PYMNTS.com, dal titolo “Could Amazon’s Bots Be the Next Hot Fashion Designers?”, si ipotizzava il seguente scenario: i bots, analizzando i feedback sui social media, assegnano un punteggio agli utenti che postano immagini di un particolare prodotto presente in Europa, ma non ancora in USA.

L’AI di Amazon identifica questo trend monitorando diversi siti oltre ad alcuni dei principali social media, come Facebook, Instagram e Pinterest e realizza un nuovo design da lanciare online. Grazie alla potenza di calcolo degli algoritmi di AI il lancio viene pianificato identificando il mese, il giorno e l’ora migliori per il debutto, e il prodotto diventa immediatamente il più richiesto del momento.

Quanto ipotizzato nell’articolo sottolinea la possibilità di compiere analisi predittive accurate grazie all’AI, prevedendo bisogni e desideri dei target di riferimento per un posizionamento ottimale del brand.

Ma cos’è l’AI?

Molti sono i miti e le definizioni che ruotano intorno all’Intelligenza Artificiale, ma cos’è e cosa permette di fare?

I primi prototipi di AI erano basati sulle reti neurali, ovvero modelli matematici/informatici in grado di riprodurre le funzioni dei neuroni umani e quindi di compiere ragionamenti e risolvere problemi replicando le capacità della mente umana.

Oggi, grazie ad una tecnologia molto più matura è possibile utilizzare hardware di piccole dimensioni, ma con una capacità computazionale elevatissima. I nuovi sistemi riescono infatti ad analizzare un’enorme mole di dati provenienti da fonti eterogenee, fornendo risposte in tempo reale, e questo ha cambiato il modo di lavorare delle aziende in diversi settori.

Quando si discute di Intelligenza Artificiale, inevitabilmente si parla anche di Cognitive Computer, che comprende diverse piattaforme basate su discipline dell’AI, come Machine Learning, Deep Learning e Signal Processing che consiste nella capacità di elaborare i segnali.

Il Machine Learning si basa su un’idea di apprendimento costante da parte delle macchine, che continuando ad accumulare dati e a compiere ragionamenti, arrivano ad un grado di autonomia decisionale che richiede un ridotto intervento da parte dell’uomo.

Il Deep Learning struttura gli algoritmi ricreando delle reti neurali artificiali e prendendo decisioni in autonomia. In entrambi i casi, al di là delle differenze, il compito di questi sistemi è quello di risolvere problemi complessi e automatizzare, rendendole più agili, diverse operazioni.

Ma come viene applicata l’AI nel retail?

Come utilizzano oggi i retailer l’AI e come la useranno in futuro?

Secondo uno studio condotto da Accenture, l’impiego dell’AI può aiutare le aziende del settore del Retail ad aumentare la produttività di oltre il 40%; ma come viene utilizzata dai retailer e quali vantaggi possono ricavarne per le loro attività?

Prima di tutto, l’Intelligenza Artificiale viene usata nei negozi per rendere più fluidi i processi di vendita ed attrarre più persone in-store garantendo loro un’esperienza d’acquisto personalizzata. Infatti, grazie all’impiego di retail software avanzati, costruiti sui meccanismi di AI, è possibile compiere diverse azioni come visualizzare o implementare in tempo reale i dati dei clienti, tenere sotto controllo gli stock in magazzino, gestire in modo efficace diversi servizi omnichannel e molto altro.

The North Face e l’AI per customer experience su misura

Grazie all’AI, i retailer possono offrire una customer experience più coinvolgente sia online che offline. I siti eCommerce, ad esempio, sfruttano gli algoritmi di AI per analizzare i comportamenti degli utenti e suggeriscono prodotti che potrebbero incontrare le loro preferenze sulla base di ricerche e acquisti pregressi. Ma si può fare di più. Molti retailer si stanno affidando ad assistenti virtuali per guidare il consumatore nel suo percorso d’acquisto. A tal proposito, un esempio rappresentativo di impiego dell’AI nel fashion riguarda il brand The North Face che ha utilizzato l’assistente Watson per aiutare i clienti a selezionare i loro prodotti preferiti, attraverso una serie di domande mirate, per poi raccomandare l’articolo più adeguato alle loro esigenze.

In questo modo si riesce ad offrire una customer experience davvero su misura e ad aumentare la soddisfazione dei clienti e di conseguenza la loro fedeltà al brand.

Nike usa l’AI per aiutare gli utenti a trovare le scarpe perfette

Una recente funzionalità dell’app Nike Fit consente agli utenti di trovare la loro taglia perfetta di scarpe utilizzando un mix di intelligenza artificiale e realtà aumentata per scansionare digitalmente il loro piede.

Per conoscere il proprio numero di scarpe in meno di un minuto e comodamente da casa è sufficiente che gli utenti puntino la fotocamera dello smartphone verso i propri piedi.

La taglia viene poi salvata nell’app, in modo che se l’utente si reca in negozio per fare un acquisto, al commesso basterà scansionare un codice QR nell’app per recuperare il numero di scarpa del potenziale cliente e proporgli la scarpa perfetta.

Grazie all’AI Adidas aiuta i suoi clienti a scegliere l’outfit perfetto

Grazie alla collaborazione con la piattaforma di intelligenza artificiale Findme, Adidas ha ridotto il tempo necessario per mostrare prodotti consigliati agli utenti che fanno acquisti online.

Prima di utilizzare la soluzione Findmine, gli operatori commerciali di Adidas componevano manualmente gli outfit per la funzionalità di suggerimento online “completa il look” di Adidas.

Adidas ha anche scoperto di aver generato un importo materialmente maggiore per ordine quando ai clienti è stato mostrato un suggerimento che presentava un outfit completo invece di un solo prodotto come una t-shirt, rendendo questa attività un trampolino di lancio per il miglioramento dei processi.

Prima di mettere in campo la soluzione AI di Findmine Adidas ha condotto un test di un paio di mesi, scoprendo che né i clienti né i rivenditori erano in grado di distinguere tra gli outfit consigliati dall’AI e quelli consigliati dai commessi di Adidas.

Questa soluzione ha portato non solo ad una riduzione di lavoro manuale, ma ha anche aiutato l’azienda a garantire che i nuovi prodotti avessero un cross-selling già dal primo contatto del potenziale cliente con il brand, migliorando così la conversione, il valore medio dell’ordine e la soddisfazione del cliente meglio di qualsiasi altra soluzione provata prima.

L’intelligenza artificiale nel Retail: alcuni casi di eCommerce

Un altro esempio di impiego dell’AI, sempre lato eCommerce, riguarda la collaborazione tra Zalando e Google che nel 2017 hanno annunciato il lancio di un chatbot guida per i regali sull’Assistente Google. Gift Finder è un’app creata per offrire una shopping experience divertente e personalizzata e anche in questo caso il chatbot elabora una serie di dati a partire dalle risposte dell’utente ad alcune domande, aiutandolo poi ad individuare il regalo più in linea con le sue richieste e facilitando l’accesso ad informazioni sul prodotto e sui passaggi necessari alla finalizzazione dell’acquisto.

Altre applicazioni dell’AI potrebbero includere un maggiore uso dei social media come motori di ricerca e quindi dare la possibilità al consumatore di cercare l’outfit indossato da un influencer postando, semplicemente, una foto di quest’ultimo. In ogni caso, i social media costituiscono una fonte di dati preziosissima e grazie all’integrazione delle informazioni raccolte dai profili degli utenti con quelle pervenute da altre attività online e offline è possibile tracciare i loro comportamenti, scoprirne le preferenze e migliorare la strategia di marketing realizzando campagne pubblicitarie più rilevanti e pertinenti.

L’Intelligenza Artificiale viene, inoltre, utilizzata dai retailer per monitorare i dati ricavati dalle attività in-store in modo da comprendere meglio come si muovono i clienti all’interno del punto vendita e adattare i servizi per soddisfare pienamente le loro aspettative. Spesso queste applicazioni vengono impiegate per compiere delle analisi predittive e formulare delle ipotesi riducendo al minimo il margine di errore. Ad esempio, si può prevedere quanti visitatori si recheranno in negozio durante un particolare weekend, fornendo in anticipo raccomandazioni allo staff di vendita.

L’AI come parte integrante di un approccio omnicanale

In conclusione, l’AI diventa parte integrante di un approccio omnicanale e di una trasformazione del retail che va sempre di più verso il commercio unificato.

Questo significa uniformare il più possibile prodotti e servizi eliminando le barriere tra fisico e digitale per assicurare customer experience coerenti, coinvolgenti e personalizzate su tutti i touchpoint del brand in ogni parte del mondo. Per raggiungere tale obiettivo i dati restano un punto di partenza imprescindibile, così come è fondamentale avvalersi di retail software e soluzioni POS integrate e facili da usare.

L’accesso ai dati in tempo reale può consentire allo staff del negozio di avere tutte le informazioni su un cliente del brand che però non è mai entrato in quello specifico store. In questo modo, egli può ricevere comunque un servizio su misura, in linea con il cerimoniale di vendita stabilito dal brand, aspetto che specialmente nel luxury retail assume un’importanza cruciale.

Man mano che le tecnologie di AI diventeranno più sofisticate e i consumatori inizieranno a presidiare nuovi canali identificati nei mondi virtuali e nel Metaverso, si aggiungeranno ulteriori opportunità d’uso, sia all’interno del negozio fisico che sui siti eCommerce.

Contattaci per avere maggiori informazioni sulle tendenze del futuro relative all’Intelligenza Artificiale e su come potresti sfruttarle per aumentare la produttività della tua rete di negozi.