Lo strumento, ora declinato per 7 settori merceologici, verrà esportato in 11 paesi europei. Una ricerca del Politecnico di Milano ha individuato 35 casi d’applicazione e i vantaggi dell’implementazione di strumenti di machine learning per le aziende della gdo, moda ed elettronica
Per il retail l’omnicanalità è un concetto ormai superato, bypassato da quello di ‘everywhere commerce’ dove non ha più senso parlare di ecommerce perché le transazioni e dinamiche digitali sono ovunque: certamente online, sui social media, nei punti vendita fisici e popup.
Lo dice Roberto Liscia, presidente di Netcomm, in apertura dell’evento “L’economia dell’intelligenza. Machine learning: il futuro del retail” organizzato da Netcomm, il Consorzio del Commercio Digitale Italiano. «Questo sarà l’anno del cambiamento. Assistiamo a un fermento unico nel mondo delle startup che si ingegnano di migliorare la relazione tra domanda e offerta e la personalizzazione. E anche nel retail fisico l’ecommerce ha creato un’urgenza inedita, con Walmart che si propone come antitesi ad Amazon nella gestione del commercio di prossimità. In questo scenario l’AI è la tecnologia chiave per la competitività delle aziende che intendono soddisfare le richieste imposte dal nuovo mercato e dal nuovo consumatore».
Al centro dell’incontro, la presentazione della versione per il retail dello strumento gratuito Machine Learning Checkup di Google, nato in Italia un anno fa, lanciato lo scorso settembre per sei settori merceologici (agroalimentare vegetale e animale, tessile, arredo, metalsiderurgico e metalmeccanico) e che verrà esteso nei prossimi mesi ad altri 11 paesi europei.
L’intento è invitare l’azienda a valutare la propria maturità per l’adozione di soluzioni di intelligenza artificiale e comprendere come sfruttarne al meglio le applicazioni. Oltre a ottenere un report personalizzato, con 1 milione di combinazioni possibili, vengono suggerite le migliori applicazioni in base al settore di riferimento dell’azienda e al suo posto nella filiera.
«I dati non sono più merce rara e, insieme all’aumentata potenza computazionale e alla disponibilità di buoni modelli di machine learning, anche le PMI ne possono beneficiare. Machine Learning Checkup è nato proprio con in mente le PMI per trasmettere come l’AI possa sostenere la crescita» spiega Diego Ciulli, Public Policy Manager di Google Italia.
Machine Learning Checkup nasce in collaborazione con la School of Management del Politecnico di Milano che ieri ha presentato uno studio focalizzato proprio sul settore retail e su come l’intelligenza artificiale possa aiutare le aziende. Analizzando tre comparti (gdo/abbigliamento/elettronica di consumo) e tre funzioni principali (acquisti e logistica / marketing / vendite e customer service) lo studio ha individuato 35 casi di applicazione e quantificato i miglioramenti che l’AI porta alle imprese.
Nella distribuzione organizzata si possono ridurre del 50% le commissioni sui pagamenti POS e del 30% i costi di fornitura nonché aumentare del 10% le vendite grazie a cross-selling e up-selling. Nel settore moda si può ridurre del 40% il tempo di attesa del customer service liberando il personale dai compiti che può svolgere la AI e aumentare del 60% il CTR del direct email marketing; nell’elettronica di consumo invece è stato valutato un aumento del 44% della produttività commerciale e il dimezzamento dei tempi di gestione del ciclo dell’ordine. Le tre soluzioni di IA più versatili si confermano l’analisi predittiva, il riconoscimento delle immagini e il riconoscimento dei suoni.
«Il retail genera il 17% del PIL e dà lavoro a due milioni di persone – spiega Vincenzo Riili, chief marketing officer di Google Italia – . Ora questo settore fondamentale si aggiunge alla piattaforma leconomiadellintelligenza.it, dove si potranno consultare le storie delle aziende che hanno lavorato con noi». Tra queste hanno partecipato all’evento Cortilia, che utilizza il machine learning per il forecasting dei consumi, le raccomandazioni e la personalizzazione delle comunicazioni; IBS.it che se ne è avvantaggiata nel marketing digitale, personalizzando la creatività a seconda del profilo del lettore, riducendo i costi e lo spreco di click; Motivi, il brand fast fashion di Miroglio che riassortisce l’offerta dei punti vendita ogni 15 giorni, per portare i capi giusti nei negozi e nelle zone geografiche dove hanno più possibilità di essere acquistati.
