AI, universo retail e marketing: da dove cominciare?

Peccheremmo di ingenuità a iniziare un articolo con una frase del tipo “l’intelligenza artificiale sta cambiando il mondo, vediamo se ci riguarda”, perché – al netto di non aver vissuto sulla proverbiale isola deserta per l’ultimo paio d’anni – il tema è parte ormai del dibattito quotidiano.

E non c’è ambito nella quale l’intelligenza artificiale non stia mettendo piede, promettendo (ma in molti casi offrendo già) cambi di paradigma, applicazioni, soluzioni e accelerazioni fino a poco tempo fa impossibili anche solo da immaginare.

Le reazioni sono le più disparate, tra fanatici dell’innovazione a ogni costo e catastrofisti, ma una cosa resta evidente: al boom della discussione fa da contrappunto l’aumento degli investimenti nella ricerca sul tema AI. Giusto per dare il perimetro del discorso: il 66% delle startup “di frontiera” (quelle che si occupano di nuove tecnologie legate al digitale) si occupa di AI, mentre in media queste ricevono all’incirca un quinto in più di investimenti rispetto alle startup che non si occupano del tema.

(Fonte: Osservatorio Politecnico di Milano: “Innovazione Digitale nel Retail: la mappatura delle startup innovative nel Retail in Italia e nel mondo”, ottobre 2023)

Dato che sarebbe impreciso fare un unico discorso di tutte le forme che l’AI sta assumendo, scendiamo di un livello di dettaglio verso quella che ci interessa maggiormente: l’AI predittiva, cioè

la capacità dell’AI di guidare decisioni aziendali basandosi su informazioni rilevate, organizzate e analizzate in modo da anticipare con una certa probabilità un andamento sulla base di correlazioni non note.

E quanto l’AI è tema quotidiano, tanto più essa si sta attestando in un dominio ugualmente quotidiano: il mondo del retail e, più specificatamente, quello del marketing ad esso dedicato.

L’idea di effettuare previsioni, nell’ambito del marketing, non è nuova. Tuttavia, alcuni elementi permettono di dire con una buona certezza che l’ingresso dell’intelligenza artificiale nel retail marketing è classificabile come game changer.

I punti che differenziano dalle tecniche di previsione tradizionali le possibilità dell’AI predittiva applicata, in particolar modo, al marketing nel retail (dove la disponibilità di un’enorme mole di dati è la norma) sono:

• la quantità di dati che possono essere analizzati,
• la capacità del machine learning di identificare pattern invisibili all’analisi umana (anche in virtù del punto precedente),
• l’eliminazione dell’errore umano e dei bias di interpretazione.

E nel retail? Gli studi concordano nel riassumere così la questione:

le aspettative relative all’applicazione commerciale dell’AI nel business, e in particolar modo nel retail, sono significative.

(Fonte: Oosthuizen, K. – Artificial intelligence in retail: the AI-enabled value chain, 2021)

Nell’ambito retail, questo macro vantaggio si “apre” in una serie di vantaggi più specifici:

• aumentano accuratezza ed efficienza delle previsioni,
• le previsioni potranno avvicinarsi all’orizzonte temporale del real time,
• sarà possibile ragionare sempre di più in termini di ottimizzazione e personalizzazione.

Citiamo ancora il lavoro di cui sopra: “l’AI prospetta ai retailer varie opportunità per evolvere e innovare la value chain tramite la digitalizzazione dell’esperienza in store, l’offerta di servizi e prodotti personalizzati, il potenziamento della customer experience, […]”, ma anche “la possibilità di fornire un customer service 24/7 e di automatizzare diversi compiti manuali.”

Riassumendo, l’AI predittiva contribuirà in modo sensibile a ottimizzare il retail, da una parte riducendo i costi e aumentando i fatturati (vantaggi per i venditori), dall’altra promuovendo sempre più la possibilità di offrire ai customer esperienze d’acquisto sempre migliori (vantaggi per i clienti).

Certo, non è tutto oro quello che luccica – o meglio: con molta probabilità lo sarà, ma questi vantaggi non saranno disponibili a costo zero, e richiederanno alle aziende di ragionare in termini di investimento, almeno su questi punti:

• accesso a dati di qualità,
• accesso alla possibilità di monitorare nel tempo i dati,
• accesso a supporti software performanti.

Ci fermiamo qui, senza toccare il tema della formazione – cioè della nuova cultura che sarà richiesta ai responsabili marketing – e quello delle nuove figure che si renderanno necessarie nelle aziende più strutturate.

Se ti interessa approfondire il tema del rovescio della medagli dell’AI, puoi leggere questo articolo dedicato al sentiment dei retailer.

Prendiamo ad esempio una delle metriche chiave, da sempre, per il retail: la loyalty, il livello di fedeltà del cliente. Le metodologie “classiche” prevedono di misurarlo combinando frequency e recency, ma il valore che si ottiene è “poco”. Poco completo, poco preciso, poco affidabile.

Frequency e recency infatti sono parametri base, utili soltanto ad una prima valutazione della fedeltà di un cliente. Esistono logiche più sofisticate ed efficaci, ma il punto vero è che misurare la fedeltà serve a poco se la misurazione si effettua quando il rapporto cliente/retailer si è già incrinato. In altri termini, occorre imparare a prevedere l’evoluzione della fedeltà di ciascun cliente, individuando i “segnali di allontanamento” che lasciano presagire una potenziale crisi di fedeltà, per poter intervenire in modo precoce.

Qui l’AI predittiva mette in gioco una parte importante del suo potenziale.

Koncentro dispone di un modulo Analytics che comprende al suo interno algoritmi di determinazione della fedeltà del cliente con capacità predittive, per individuare i customer che – pur non mostrando segni apparenti di abbandono – seguono pattern comuni ai clienti che nei periodi precedenti hanno ridotto il livello di fedeltà.

Koncentro consente quindi di prevedere i clienti a rischio abbandono molto precocemente, e permette quindi ai marketing manager di intervenire convertendo direttamente gli insight analytics in campagne marketing operative.

Tiriamo le somme… o almeno, iniziamo a farlo

Mentre incorporiamo nuovi algoritmi nei nostri prodotti, non possiamo non augurarci che l’AI riesca a liberare questa disciplina dai tanti orpelli che negli ultimi anni (complice anche la mole di strumenti digitali non ancora davvero digeriti) l’hanno appesantita, e che la rivestano di una nuova gamma di strategie, tattiche e, perché no, efficacia centrata – sembrerebbe un paradosso – proprio sull’essere umano.

Interessato? Contattaci: saremo lieti di raccontarti le nostre soluzioni!