Generative AI per il retail: 4 casi d'uso concreti

Tra le varie industry, il retail è sempre stato molto ricettivo nei confronti dell’innovazione. Da un lato, questo dipende dal contesto competitivo molto dinamico in cui operano i rivenditori, ma anche dall’evoluzione continua delle esigenze dei consumatori. Concetti chiave come l’omnicanalità e la personalizzazione dell’esperienza vengono adottati proprio per differenziarsi e per adattarsi alla complessità del comportamento del consumatore moderno.

La Generative AI rientra quindi in un ampio percorso di trasformazione digitale che molti retailer hanno intrapreso da più di un decennio e che ha già modificato alle fondamenta l’esperienza di acquisto, rendendola più fluida, connessa e personalizzata. Con l’intelligenza artificiale generativa, i retailer fanno un ulteriore passo avanti in questa direzione, potenziando da un lato la CX e dall’altro l’efficienza dei processi.

Il rapporto con il cliente, durante e dopo le attività di vendita, è un elemento chiave della customer experience, che a sua volta ha un impatto determinante sull’acquisizione e la fidelizzazione.

Assistenti virtuali 2.0

Il pensiero va immediatamente agli assistenti virtuali, che i retailer utilizzano da anni in ottica di assistenza self e che possono essere potenziati con l’impiego della Generative AI. Oggi, un chatbot può diventare un vero e proprio aiuto virtuale alla vendita, con capacità di dare suggerimenti, di fornire assistenza multilingua nativa ed eseguire task specifici come l’avvio e la gestione di pratiche di reso. Tutto ciò conduce alla personalizzazione dell’esperienza di acquisto, altro fattore chiave per il successo di un retailer.

Le sfide da affrontare

Utilizzare la Generative AI nella relazione con il cliente apre però una serie di sfide specifiche, legate per esempio all’affidabilità della risposta, all’esigenza di attingere a fonti di conoscenza interne e di plasmare il tone of voice in funzione di ogni azienda. I retailer, consapevoli della sfida, hanno tutte le armi (tecniche) necessarie per vincerla. Possono, ad esempio, creare dei modelli specializzati con attività di fine-tuning, oppure estendere la conoscenza dei modelli generalisti mediante la tecnica RAG (Retrieval-Augmented Generation).

L’impatto sull’efficienza

La Generative AI non agisce solo sulla customer experience, ma anche sull’efficienza. Oltre a fungere da primo livello di contatto con il cliente, e quindi a sollevare gli operatori da molte richieste di base, l’intelligenza artificiale generativa può aiutare i professionisti a sintetizzare documenti e conversazioni, a creare email personalizzate di risposta alle richieste dei clienti, fino a casistiche più evolute in cui l’AI, attraverso una correlazione di dati diversi (anche quelli delle conversazioni su più canali) suggerisce all’agente la mossa migliore per elevare il sentiment dell’interlocutore. Un sistema analogo potrebbe essere fornito al personale del punto vendita per rendere ancor più personalizzata ed efficace la relazione.

Sfruttando le capacità dell’AI generativa, i team marketing e sales dei retailer possono produrre contenuti personalizzati a supporto delle campagne, delle attività di vendita (online e in-store) e della gestione dei cataloghi prodotti.

Attingendo ai dati e alle informazioni delle applicazioni di marketing, le potenzialità dell’intelligenza artificiale generativa possono essere impiegate per creare immagini, video e copy personalizzati e rilevanti per i clienti. Questo può inoltre supportare e velocizzare il social media marketing, permettendo ai rivenditori di aumentare l'engagement dei clienti, ma anche di ottimizzare i processi di produzione di contenuti, riducendo i tempi e i costi associati alla creazione manuale.

Applicazioni basate su Generative AI possono acquisire informazioni da dataset disparati (interni, ma anche esterni all’azienda) e generare insight di alto valore accessibili attraverso semplici richieste in linguaggio naturale. Così facendo, i retailer ottengono informazioni attendibili circa le preferenze dei consumatori e i trend di mercato, accelerando lo sviluppo e l’innovazione di prodotto. Inoltre, Generative AI può creare nuovi e innovativi concept e design degli articoli, associandoli automaticamente a claim e copy altamente efficaci.

L’impiego della Generative AI per ottimizzare i processi operativi e gestire al meglio la supply chain non è ancora del tutto esplorato, ma ha certamente un alto potenziale. L’AI può monitorare costantemente i livelli delle scorte di magazzino, non solo per prevenire situazioni critiche come gli eccessi e le rotture di stock, ma anche per fornire suggerimenti volti alla loro ottimizzazione, con contestuale riduzione dei tempi di gestione dei processi. L’intelligenza artificiale generativa ha la capacità di ottimizzare i flussi di lavoro all'interno dei punti vendita, creando automaticamente programmi di lavoro per il personale in base alla domanda prevista e alle competenze dei dipendenti.