Le tecnologie basate sull’AI stanno portando a una trasformazione radicale nel modo in cui le aziende della GDO interpretano i dati, interagiscono con i clienti e gestiscono la catena di approvvigionamento. Come emerge dal recentissimo studio di Largo Consumo condotto su 45 manager e decision-leader della GDO italiana, l’analisi predittiva e l’esplorazione dei dati emergono come due dei temi più promettenti:

• La predictive analysis, in particolare, permette alle aziende di prevedere la domanda con un grado di precisione senza precedenti, minimizzando gli sprechi e garantendo che i prodotti più desiderati siano sempre disponibili per i consumatori
• La data discovery permette di individuare tempestivamente trend e valori anomali: questo non solo migliora l’efficienza operativa ma contribuisce significativamente anche alla soddisfazione del cliente.

Che cosa frena i player della GDO

Nonostante il vasto potenziale offerto dall’AI, i player della GDO e, più in generale, del Retail, non sono esenti da perplessità e criticità, sia di tipo operativo che culturale. Una delle principali preoccupazioni riguarda la sicurezza e la privacy dei dati: con l’aumento dell’uso dell’AI, cresce anche il rischio di violazioni che potrebbero esporre le info sensibili dei consumatori ( Info Tech Research Group ). Dal punto di vista culturale, esiste poi all’interno delle organizzazioni una certa resistenza al cambiamento. La trasformazione digitale spinta dall’AI richiede un cambiamento nei modelli operativi tradizionali e non tutti i collaboratori sono pronti ad accogliere questa evoluzione. Nonostante le evidenze suggeriscano che l’AI tenda più a creare nuove opportunità di lavoro che a eliminarle ( World Economic Forum ), la paura che l’AI possa sostituire il lavoro umano è un’altra questione critica; infine, non dimentichiamo la preoccupazione relativa alla possibilità dell’AI di commettere errori.

Queste sfide richiedono un approccio olistico all’adozione dell’AI, che comprenda politiche di governance dei dati robuste, formazione continua per i dipendenti e una chiara comunicazione dei benefici dell’AI per superare le resistenze interne.

Benefici per la GDO, applicazioni e sviluppi futuri

Tra le applicazioni più innovative, spiccano la personalizzazione dell’esperienza del cliente e l’ottimizzazione della gestione dell’inventario. L’AI permette di analizzare comportamenti e preferenze di acquisto, offrendo raccomandazioni personalizzate che migliorano significativamente l’esperienza di acquisto, sia online che offline (fonte: Boston Consulting Group “Exploring the Evolution of AI in Personalized Marketing). Inoltre, l'automazione dei processi logistici e dell’inventario tramite AI portano a una riduzione dei costi e a un’efficienza operativa migliorata, con sistemi che possono prevedere in modo autonomo i livelli di stock ideali e gestire in tempo reale gli ordini di ri-approvvigionamento.

Ma veniamo a noi, anzi, a te, Iacopo. In breve, di che cosa si occupa Thinkin?
Iacopo: Thinkin, utilizzando tecnologie IoT all’avanguardia e dati di posizione, digitalizza il tuo ambiente fisico, assicurandoti il monitoraggio dei processi in tempo reale e offrendo analisi avanzate. Ad oggi con ThinkIn siamo presenti in più di 10 Paesi tra clienti e partner, in molti e diversi settori, ma con un particolare focus in ambito Sanità, Industria 4.0 e Retail.

Proprio nel mondo Retail, della GDO soprattutto, la digitalizzazione degli ambienti fisici ha un impatto enorme. Se pensiamo infatti al percorso di acquisto di un Cliente, ciò che compra è il risultato di molte decisioni che vengono prese in negozio. Essere in grado di misurare ed analizzare ciò che il consumatore fa nel punto vendita risulta quindi fondamentale per poter al meglio sfruttare lo spazio fisico del punto vendita ed offrire una gamma di prodotti su misura del consumatore.

Secondo te Iacopo, quali sono le principali sfide che vivono i clienti del mondo retail e GDO e li portano a rivolgersi a ThinkIn?

Legato a campagne sui prodotti e strategie territoriali, la GDO è un settore storicamente restio all’innovazione tecnologica. In questi ultimi anni abbiamo però visto entrare in maniera dirompente molti cambiamenti, con la quale la GDO si deve confrontare, chei riguardano innanzitutto le abitudini dei consumatori: con i Millenials e la generazione Z gli acquisti diventano molto più consapevoli, soprattutto in tema di salute, benessere e sostenibilità, ma soprattutto la tecnologia diventa uno strumento di utilizzo abituale. Anche le modalità di fare la spesa stanno cambiando: a partire dal COVID, anche la GDO vede e-commerce con crescita a doppie cifre e senza segni di rallentare. Infine, la tecnologia stessa ha subito un’accelerazione importante, soprattutto per quanto riguarda il punto vendita e la possibilità di efficientare l’operatività e soprattutto la supply chain.

Ma la sfida più grande è che questi cambiamenti comportano un modo completamente nuovo di gestire le catene di supermercati, con competenze e skills molto diversi. Tutto questo passa da un cambiamento culturale che sta avvenendo, ma sicuramente con un passo più lento di quello necessario. Avere a disposizione tecnologie e strumenti di AI, non vuol dire poterli utilizzare, anzi. E’ necessario lavorare con un approccio basato sui dati e avere la capacità di prendere decisioni ed agire in tempi rapidi sulla base degli insights che ne derivano.

In modo super sintetico, dicci i principali vantaggi garantiti da ThinkIN.

I principali vantaggi della tecnologia Thinkin sono due.

• Il primo è la capacità di seguire e analizzare il percorso completo del Cliente da quando entra in negozio sino a quando arriva alla barriera casse. Questo per noi rappresenta un presupposto importante per poter analizzare in modo approfondito l’esperienza di acquisto e poter identificare aree di miglioramento.
• Il secondo, la possibilità di interagire in modo estremamente personalizzato col Cliente sul punto di decisione (in maniera quindi fortemente contestualizzata), riuscendo ad essere chirurgici nelle interazioni e iper efficaci.

Ci puoi fornire un esempio concreto di come le analitiche avanzate di ThinkIN abbiano migliorato l’efficienza operativa di un cliente nel settore GDO?

La nostra tecnologia permette di migliorare diversi aspetti legati alla gestione del punto vendita. Faccio alcuni esempi concreti.

Un nostro Cliente ha avuto la necessità di ottimizzare la barriera casse, permettendo una gestione operativa più snella e commisurata al flusso di Clienti in ingresso al punto vendita. Dalla combinazione del flusso dei Clienti in ingresso e il numero in tempo reale di Clienti in coda, è stato possibile prevedere (e di conseguenza prevenire) picchi di persone in coda, riducendo il numero medio di Clienti nelle ore di punta del 30%: questo ha favorito sia una migliore esperienza di acquisto dei Clienti sia un migliore utilizzo del personale di negozio, che poteva essere assegnato alle casse solo nei momenti di reale bisogno e non secondo una pianificazione statica.

Un altro esempio ha riguardato la scelta di un nuovo modello di carrelli, scelta che avrebbe dovuto riflettersi potenzialmente sull’intera catena. La domanda era se un carrello più leggero a maneggevole, ma anche più costoso, avrebbe dato dei riscontri sulle vendite e sullo scontrino medio. A fronte di un’analisi di dettaglio, si è ottenuta una risposta negativa e si è deciso di non introdurre questo nuovo carrello con importanti risparmi nel breve termine.

Ancora, uno dei nostri casi di maggior successo è stato il lavoro svolto con una (forse la più) grossa catena di supermercati in Nord America che aveva l’obiettivo di implementare offline un modello tipico dell’online, il così detto A/B testing. Nel mondo online questo significa mostrare, nello stesso momento, “stimoli” digitali diversi a utenti diversi, per individuare la via più efficace e di conseguenza adattare il servizio; ovviamente questo risulta molto più complicato in un negozio fisico, dove i cambiamenti sono più difficili da implementare. Questo Cliente ha però deciso di implementare un approccio simile, utilizzando la nostra tecnologia in più negozi, dove uno veniva utilizzato per implementare delle modifiche (ad esempio di layout, piuttosto che della tipologia di carrello), mentre l’altro veniva utilizzato come base di confronto. Il risultato è stato quello di poter sperimentare nel mondo fisico, ottenendo rapidamente insight da estendere poi alla catena con importanti ricadute in termini economici e di impatto.

Il filo conduttore rimane quasi sempre lo stesso: supportare la GDO nelle decisioni strategiche con evidenze basate sui dati e non sulla semplice intuizione che, per quanto spesso frutto di anni di esperienza, non è sufficientemente supportata.

Quale consiglio daresti a un player della GDO che sta considerando di implementare soluzioni IoT e AI based per la prima volta??

Il consiglio principale è quello di far entrare questi temi nella propria pianificazione strategica, farli propri, prevedendo una struttura o un team interno che se ne occupino: lavorare sui dati è qualcosa che va fatto sì con il supporto di professionisti, ma è in primis un’attività interna.

Il secondo consiglio è di sperimentare, senza aver paura di sbagliare, prendendo anche decisioni visionarie a lungo termine: se un progetto non porta ai risultati desiderati nel breve, sicuramente permetterà di acquisire nuove conoscenze fondamentali per sviluppi futuri. Un po’ come Amazon Go.

In conclusione:

Grazie all’analisi predittiva e all’esplorazione dei dati, le aziende possono anticipare meglio le esigenze dei clienti, personalizzare le esperienze di acquisto e ottimizzare le catene di approvvigionamento, posizionandosi strategicamente nel mercato. Nonostante quindi le sfide operative e culturali, I’AI rappresenta la strada da intraprendere verso l’innovazione e la crescita sostenibile nel settore della GDO. Navigare con successo queste acque, superando tensioni culturali e difficoltà organizzativa, è possibile. Per farlo è importante affidarsi a professionisti che ti sappiano guidare nell’intero processo e ti sappiano garantire il raggiungimento dei tuoi obiettivi. Noi di U-Hopper siamo qui per questo.