IA generativa nel retail: 7 casi d'uso ed esempi

Le aziende del retail cercano di migliorare l'esperienza e la fidelizzazione dei clienti. Ciò richiede la produzione di contenuti attraenti in vari formati, attività di marketing efficaci e un servizio clienti eccezionale.

Con l'IA generativa, i retailer possono affrontare la maggior parte di questi problemi tramite l'automazione, in particolare migliorando la capacità di analizzare i dati dei clienti per offrire esperienze più personalizzate.

Scopri gli esempi e i benefici dell'IA generativa nel retail:

7 casi d'uso dell'IA generativa nel retail

1- Progettazione di prodotti e display

L'IA generativa può creare nuovi design di prodotto basati sull'analisi delle tendenze di mercato attuali, delle interazioni con i clienti, delle preferenze dei consumatori e dei dati storici sulle vendite. Il modello di IA può generare molteplici varianti, consentendo alle aziende di selezionare le opzioni più interessanti. La creazione di design per abbigliamento, mobili o elettronica può essere un'opzione.

Figura 1: La progettazione del prodotto può essere il principale caso d'uso dell'IA generativa nel retail.

Personalizzare le opzioni di visualizzazione in base alla scelta del cliente è un'altra opzione. Il video qui sotto mostra un esempio di modelli 3D generati dall'IA che possono essere integrati nei display dei prodotti.

Per ulteriori informazioni, consulta l'IA generativa nella moda.

2- Generazione automatica dei contenuti

L'IA generativa produce contenuti di marketing su larga scala, tra cui descrizioni dei prodotti, campagne email, post sui social media e testi pubblicitari. Questa automazione consente ai retailer di mantenere una voce del brand coerente personalizzando i messaggi per diversi segmenti di clientela e canali.

Figura 2: La creazione di contenuti con ChatGPT è un esempio di utilizzo dell'IA generativa nel retail.

3- Marketing personalizzato

L'IA può generare esperienze cliente personalizzate attraverso i contenuti di marketing per i singoli clienti, come email o annunci. Questi vengono prodotti sulla base dei dati dei clienti, inclusi comportamenti di acquisto passati e preferenze.

L'IA può prevedere quale tipo di contenuto promozionale attirerà maggiormente ogni cliente, aumentando l'efficacia delle campagne di marketing.

4- Consigli sui prodotti

Utilizzando modelli generativi, l'IA può suggerire ai clienti prodotti nuovi o alternativi che potrebbero interessarli, in base alla cronologia degli acquisti e alle preferenze. Può anche anticipare le esigenze e le preferenze future, migliorando così l'esperienza di acquisto.

5- Gestione dell'inventario e ottimizzazione della supply chain

L'IA generativa può aiutare a prevedere la domanda di prodotto, generando previsioni basate su dati storici di vendita, tendenze, stagionalità e altri fattori. Ciò può migliorare la gestione dell'inventario, riducendo i casi di eccesso di scorte o esaurimento.

L'IA generativa può essere una tecnologia essenziale su cui investire per molte operazioni della supply chain, tra cui:

• Previsione della domanda
• Valutazione del rischio dei fornitori
• Anomaly rilevamento
• Ottimizzazione del trasporto e dei percorsi

6- Ricerca visiva e prova virtuale

La ricerca visiva basata sull'IA consente ai clienti di trovare prodotti caricando immagini, mentre la tecnologia di prova virtuale permette loro di vedere come staranno i prodotti prima dell'acquisto. Queste tecnologie riducono l'incertezza nello shopping online e migliorano la fiducia dei clienti.

L'IA generativa può anche alimentare assistenti virtuali conversazionali che assistono i clienti durante tutto il loro percorso di acquisto, generando risposte alle loro domande e guidandoli nel processo di acquisto.

7- Automazione del servizio clienti

I chatbot basati sull'IA e gli assistenti virtuali gestiscono le richieste dei clienti, forniscono informazioni sui prodotti e guidano i clienti nel processo di acquisto. I sistemi avanzati possono comprendere il contesto e fornire risposte simili a quelle umane, inoltrando le questioni complesse agli operatori umani.

I moderni sistemi di servizio clienti basati sull'IA mantengono il contesto della conversazione, comprendono l'intento del cliente e forniscono consigli sui prodotti pertinenti durante le interazioni di assistenza.

Esempi reali di IA generativa nel retail

1- ChatGPT per lo shopping

ChatGPT Shopping Research è un assistente allo shopping basato sull'IA che pone domande, cerca informazioni sui prodotti online e confronta le opzioni:

• Guide all'acquisto personalizzate: Crea guide personalizzate che aiutano gli utenti a esplorare, confrontare e scoprire i prodotti.
• Ricerca prodotti conversazionale: Gli utenti possono descrivere ciò che cercano in linguaggio naturale e il sistema pone domande di approfondimento su preferenze, budget o caratteristiche per perfezionare i consigli.
• Confronto automatico delle opzioni: Raccoglie informazioni da più fonti e presenta le differenze principali, i pro e i contro e i compromessi tra i prodotti.
• Dati sui prodotti in tempo reale: Cerca online dettagli aggiornati come prezzi, disponibilità, specifiche, immagini e recensioni mentre crea i consigli.
• Perfezionamento interattivo dei risultati: Gli utenti possono fornire un feedback (ad esempio "non interessato" o "mostra articoli simili"), consentendo al sistema di regolare dinamicamente i consigli durante il processo di ricerca.¹

2- Agente per lo shopping IA di eBay

L'Agente per lo shopping IA di eBay è un assistente IA conversazionale che aiuta gli utenti a trovare prodotti rispondendo alle domande e fornendo indicazioni durante il processo di acquisto. Ecco come funziona:

• Consigli iper-personalizzati: Analizza le preferenze e il comportamento degli utenti per suggerire prodotti pertinenti in tempo reale.
• Assistenza predittiva durante la navigazione: L'IA compare lungo tutto il percorso di acquisto, rispondendo alle domande o proponendo suggerimenti in modo proattivo mentre gli utenti esplorano il sito.
• Migliore scoperta dei prodotti: Aiuta gli acquirenti a trovare articoli nel vasto inventario di eBay e fornisce suggerimenti curati come regali o outfit.
• Piattaforma di commercio agentica: Collega dati, infrastruttura e modelli di IA di eBay per supportare esperienze di acquisto personalizzate e integrarsi con agenti IA esterni.
• Framework di IA responsabile: Tutte le funzionalità di IA sono sviluppate con una supervisione focalizzata su sicurezza, equità, trasparenza e responsabilità.

eBay utilizza inoltre l'IA per semplificare gli annunci dei prodotti. I venditori possono iniziare gli annunci con foto e titoli, mentre l'IA compila i dettagli e le descrizioni dei prodotti.

Figura 3: Interfaccia utente della chat dell'agente IA di eBay.²

3- Shopify Magic

Shopify Magic è una suite integrata di strumenti di IA che aiuta i commercianti a creare contenuti, progettare negozi, analizzare i clienti e gestire le operazioni in modo più efficiente.

• Generazione di testi con l'IA: Genera automaticamente contenuti come descrizioni dei prodotti, post di blog, testi di pagina, intestazioni e oggetti delle email utilizzando le informazioni fornite dal commerciante.
• Assistente IA Sidekick: Un assistente commerciale basato sull'IA che comprende le funzionalità di Shopify e i dati del negozio per fornire aiuto e suggerimenti personalizzati per la gestione del negozio e il completamento delle attività.
• Strumenti di generazione di media: Crea o modifica contenuti visivi utilizzati in un negozio online, aiutando i commercianti a produrre immagini o banner più facilmente.
• Generazione di temi e blocchi tema: Genera elementi di design del negozio, come temi e blocchi, per semplificare la creazione o la personalizzazione del layout di un negozio.
• Riepiloghi delle recensioni delle app: Riassume le recensioni delle app per aiutare i commercianti a comprendere il feedback e valutare le app di Shopify.
• Analisi e segmentazione dei clienti: Analizza i dati dei clienti, crea segmenti di clientela e proietta metriche come la spesa prevista per cliente per supportare le decisioni di marketing.

Figura 4: Esempio di generazione di risposte di Shopify.³

4- Stitch Fix: Consigli di stile personalizzati

Stitch Fix utilizza l'IA generativa per creare profili di stile personalizzati per ogni cliente. L'IA analizza il feedback dei clienti, la cronologia degli acquisti, le preferenze di stile e persino l'attività sui social media per consigliare abbigliamento e accessori. Il sistema genera profili di stile dettagliati che aiutano gli stilisti umani a fare selezioni migliori, con conseguente maggiore soddisfazione del cliente e tassi di reso inferiori.

5- The North Face: Assistente allo shopping interattivo

The North Face utilizza l'IA basata su Watson di IBM per offrire un assistente allo shopping conversazionale sul proprio sito web. L'assistente IA pone ai clienti una serie di domande sulle loro preferenze, sulle attività pianificate e sull'uso previsto dell'attrezzatura outdoor, quindi genera consigli sui prodotti in base alle risposte. Sfruttando l'IA generativa, The North Face migliora l'esperienza di acquisto online, rendendola più interattiva e su misura per le esigenze individuali.

Figura 5: Esempio di assistente conversazionale IA di North Face.

6- Sephora Virtual Artist

L'app Virtual Artist di Sephora utilizza il riconoscimento facciale e la tecnologia AR per consentire ai clienti di provare virtualmente il trucco. L'IA analizza i tratti del viso, il tono della pelle e le condizioni di illuminazione per fornire anteprime realistiche di come appariranno i diversi prodotti. I clienti possono sperimentare varie combinazioni prima di effettuare gli acquisti.

7- Peter Sheppard Footwear

Questo rivenditore di lusso ha implementato chatbot basati sull'IA sul proprio sito Shopify per eguagliare il livello di servizio personalizzato offerto nei negozi fisici. Il sistema di IA include consigli sui prodotti, indicazioni sulle taglie e istruzioni per la cura, mantenendo al contempo gli elevati standard di servizio del brand.

Vantaggi dell'IA generativa per il settore retail

1. Efficienza e riduzione dei costi: L'IA generativa nel retail può automatizzare varie attività, come la creazione di contenuti, il servizio clienti e la gestione dell'inventario. Ciò consente di risparmiare tempo, riduce i costi del lavoro e permette alle aziende di concentrarsi maggiormente sul processo decisionale strategico e su altre attività chiave.
2. Maggiore personalizzazione: L'IA generativa può creare contenuti e consigli altamente personalizzati per i singoli clienti. Ciò può migliorare l'esperienza del cliente, aumentare la fedeltà dei clienti e portare a vendite superiori.
3. Migliore servizio clienti: Utilizzando l'IA generativa nel retail, le aziende possono offrire assistenza clienti 24/7. I chatbot basati sull'IA possono rispondere alle richieste dei clienti in tempo reale, risolvere i problemi e fornire informazioni. Ciò contribuisce a migliorare la soddisfazione del cliente.
4. Innovazione e sviluppo prodotto: L'IA generativa può fornire nuovi design di prodotto o varianti basate sulle tendenze di mercato e sulle preferenze dei clienti, favorendo l'innovazione e portando potenzialmente a prodotti di maggior successo.

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Registro delle modifiche

3 aggiornamenti

202620252024

1. 11 mar

   Aggiunto ChatGPT per lo shopping alla sezione Esempi reali di IA generativa nel settore della vendita al dettaglio.

Collegamenti di riferimento

1.

Introducing shopping research in ChatGPT | OpenAI

2.

eBay Uses Agentic AI to Supercharge Personalized Ecommerce

3.

Shopify Magic and Sidekick: AI for Commerce - Shopify

Cem Dilmegani

Analista principale

Segui

Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017.

Il lavoro di Cem presso AIMultiple è stato citato da importanti testate internazionali tra cui Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, da aziende globali come Deloitte e HPE, da ONG come il World Economic Forum e da organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea. [1], [2], [3], [4], [5]

Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente tecnologico e imprenditore tecnologico. Ha consigliato le aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per più di un decennio. Ha inoltre pubblicato un report McKinsey sulla digitalizzazione.

Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto ricavi ricorrenti annuali a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato ripreso da importanti testate tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.

Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato come ingegnere informatico presso l'Università di Bogazici e possiede un MBA della Columbia Business School.

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Ricercato da

Sıla Ermut

Analista di settore

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Sıla Ermut è un'analista di settore presso AIMultiple e si occupa di modelli di IA, infrastrutture di IA, governance dell'IA e applicazioni aziendali dell'IA. La sua ricerca si concentra principalmente sull'uso dell'IA nel marketing, nella sanità, nelle catene di approvvigionamento e nella sostenibilità.
In precedenza ha lavorato come reclutatrice in società di project management e consulenza. Sıla ha conseguito un Master of Science in Psicologia Sociale e un Bachelor of Arts in Relazioni Internazionali.

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