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3 modi in cui le integrazioni AI stanno definendo il futuro del retail
Scopri tre modi in cui l’AI può aiutare i retailer a migliorare la customer experience.
Da Lilia Krauser, Staff Writer
Ultimo aggiornamento 29 agosto 2023
Le aziende che offrono un’esperienza retail più persuasiva registrano fino al 7% in più di vendite rispetto alla media e fino al 10% in più di rendimento azionario. In un mercato retail che diventa ogni giorno più competitivo, questo è un vantaggio molto appetibile.
Tuttavia, data la volatilità del mercato e le aspettative sempre più elevate dei consumatori, offrire un’esperienza retail eccellente può essere tutt’altro che semplice. Occorre stare al passo con le nuove tendenze, che sembrano cambiare più rapidamente di quanto non si riesca a lanciare una nuova campagna o a riassortire il magazzino.
È qui che entra in gioco l’intelligenza artificiale (AI). L’AI può aiutare i retailer a prevedere le esigenze dei clienti e a rispondere per tempo a imminenti cambiamenti di domanda e offerta. È anche capace di sostenere le aziende nella gestione di risorse limitate, come gli orari del personale e il livello di magazzino; e può persino contribuire a creare relazioni più solide con i clienti, attraverso interazioni conversazionali
Quindi, con l’avvicinarsi di un nuovo periodo di festività per i retailer, è giunto il momento di considerare seriamente l’AI per andare incontro alle esigenze dei clienti, utilizzare al meglio le risorse disponibili e offrire ai clienti una customer experience che vada oltre le loro stesse aspettative.
Ecco tre modi per cogliere i vantaggi dell’AI…
Migliora il percorso del cliente
Per un marketer, non c’è forse nulla di più frustrante di gestire una serie di brillanti campagne di acquisizione di clienti, per poi vedere che i lead generati si perdono lungo la pipeline di vendita. L’AI può contribuire a risolvere questo problema analizzando il percorso del cliente per capire dove avvengono queste perdite.
Ad esempio, nonostante un aumento di visite al tuo store online e/o un maggior afflusso nel tuo negozio, i clienti non si decidono a fare acquisti. Grazie all’AI puoi riuscire a capire se questo dipende da aspettative non soddisfatte, da un’esperienza di checkout poco chiara o forse dall’assenza di un particolare metodo di pagamento. E, una volta individuati gli ostacoli, puoi intervenire per rimuoverli.
L’AI può essere utile anche in questi casi, come abbiamo visto recentemente in occasione dell’apertura di un nuovo store a Madrid del brand di moda Zara. Lo store presenta molte funzionalità automatizzate, tutte progettate per migliorare e accelerare il percorso del cliente. Ad esempio, sono stati introdotti punti di ritiro automatizzati e il pagamento “Scan & Go” tramite dispositivo mobile che evita di dover fare la fila alla cassa. Queste funzionalità, poi, sono collegate a un backend basato sull’AI che analizza le interazioni delle persone e consente di migliorare costantemente la customer experience.
Un altro esempio è quello di Selective Marketplace, che possiede i brand di abbigliamento da donna Wrap London e Poetry. L’azienda utilizza soluzioni basate sull’AI per indirizzare le telefonate direttamente ai team e agli agenti giusti in modo da ridurre al minimo i ritardi e le code. Inoltre, i team del contact centerl ricevono informazioni sul cliente e insight immediati. E i clienti ringraziano, assegnando punteggi di soddisfazione che arrivano al 97%.Migliora l’efficienza con la capacità di prevedere la domanda
L’AI può aiutarti a prevedere la domanda e quindi a stare al passo con un mercato in continua evoluzione. Anche nei momenti migliori è difficile fare previsioni accurate, soprattutto per prodotti nuovi per i quali non esistono ancora dati storici. In un periodo di recessione, poi, è ancora più difficile prevedere l’impatto sulla domanda e l’effetto reciproco di più variabili (come inflazione, disoccupazione, pagamento delle liquidazioni e sentiment dei clienti).
Con la sua rapidità di elaborazione dei dati e capacità di individuare correlazioni e trend anche in dataset molto estesi e complessi, l’AI contribuisce a risolvere questo problema. Utilizzando i dati che già possiedi, eventualmente combinati con dataset esterni, l’AI è in grado di rilevare gli schemi comportamentali dei clienti. Potrai quindi prendere decisioni ben informate in termini di riassortimento, personale e altri importanti aspetti per affrontare al meglio i periodi di picco, flessione e fluttuazione della domanda.
Secondo uno studio recente di McKinsey, l’utilizzo di previsioni basate sull’AI può migliorare significativamente la gestione della catena logistica, tanto da ridurre gli errori fino al 50% – e questo può offrire un vantaggio competitivo potenzialmente enorme. Dallo stesso sondaggio emerge anche che si possono ridurre i costi di magazzino fino al 10% e quelli amministrativi fino al 40%. In alcuni settori, l’AI riesce anche ad automatizzare il 50% delle attività di gestione del personale, riducendo i costi fino al 15%.
Inoltre, le previsioni basate sull’AI contribuiscono a ridurre gli sprechi e i costi di magazzino e a un migliore utilizzo degli asset. Il tutto porta a un migliore ritorno sull’investimento (ROI) e maggiore efficienza nella gestione del personale, il che a sua volta si traduce in maggiore convenienza – un enorme vantaggio nel marketplace competitivo di oggi.Offri ai clienti un servizio migliore
L’AI può essere applicata anche direttamente al servizio clienti, in particolare attraverso i chatbot. In questo caso, la piattaforma della customer experience viene programmata in modo da attivare un chatbot qualora nel percorso del cliente si verifichi un’interruzione, che potrebbe segnalare un imminente abbandono.
Il 65% dei clienti afferma di preferire acquistare da retailer che offrono questo tipo di esperienza semplice e automatizzata. E la tecnologia che consente tutto questo diventa sempre di più sofisticata.
Collegando la piattaforma di customer experience (CX) ai sistemi di gestione delle relazioni con i clienti (CRM), è possibile anche dare priorità alle comunicazioni dei clienti di maggior valore, indirizzandole subito al team più appropriato. Con Zendesk Intelligent Triage, ad esempio, l’AI esamina i contenuti di un ticket per capire le esigenze del cliente, quindi lo indirizza automaticamente al team appropriato offrendo così al cliente una risoluzione più rapida e un’esperienza migliore.
Inoltre, le piattaforme di AI possono guidare automaticamente gli agenti del servizio clienti al fine di individuare la migliore soluzione per ogni domanda, velocizzandone la risoluzione e migliorando l’esperienza del cliente. Ad esempio, quando l’agente riceve un ticket, Zendesk Smart Assist utilizza l’analisi del testo eseguita da Intelligent Triage per fornire all’agente le tre soluzioni migliori per risolvere il ticket.