AI nel retail: impatto economico ed effetto sui consumatori

Le nuove tendenze nel settore retail stanno ridefinendo radicalmente l’esperienza di acquisto, verso un futuro in cui tecnologia, sostenibilità e inclusività si fonderanno per creare esperienze di acquisto personalizzate e immersive.

Questi cambiamenti rispondono non solo alle aspettative dei consumatori, ma anche a dinamiche demografiche e sociali che stanno trasformando la popolazione. Tra le tecnologie più impattanti, l’AI generativa sta emergendo come uno strumento chiave per trasformare sia l’esperienza di acquisto online che quella fisica.

L’impatto economico dell’AI nel retail

L’adozione dell’AI nel retail non è solo una questione di miglioramento dell’esperienza del cliente, ma rappresenta anche un’opportunità economica significativa. Le stime di McKinsey suggeriscono che l’impatto potenziale dell’AI generativa nel settore retail e dei beni di consumo potrebbe oscillare tra i 400 e i 660 miliardi di dollari all’anno.

Numeri che riflettono le molteplici applicazioni dell’AI in tutto il ciclo di vita del retail: dalla gestione dell’inventario all’ottimizzazione della supply chain, dalla personalizzazione del marketing alla previsione delle tendenze di mercato. L’AI sta dunque dimostrando di essere un moltiplicatore di valore, capace di generare efficienze operative e nuove opportunità di ricavo.

L’adozione dell’AI generativa nel retail

Un dato significativo emerge dalle recenti tendenze di mercato: circa un consumatore su cinque ha già sperimentato l’utilizzo dell’AI generativa per effettuare acquisti. È un fenomeno che non si limita alla semplice curiosità, ma si traduce in azioni concrete. Più della metà degli utenti che hanno interagito con strumenti di AI generativa, come ChatGPT, hanno seguito le raccomandazioni di prodotto fornite da questi sistemi intelligenti. Questa tendenza sottolinea non solo l’accettazione crescente dell’AI da parte dei consumatori, ma anche la fiducia che stanno sviluppando nei confronti di questi sistemi per guidare le loro decisioni di acquisto.

Le implicazioni per i retailer sono profonde: l’integrazione dell’AI generativa nelle strategie di marketing e vendita non è più un’opzione, ma una necessità per rimanere competitivi. Le opportunità sono molte, brand come ASOS stanno  sperimentando l’uso di chatbot basati su AI anche per negoziare i prezzi con i clienti, rendendo l’esperienza d’acquisto interattiva e divertente.

Personalizzazione e fidelizzazione

L’AI predittiva sta permettendo ai retailer di portare la personalizzazione a un livello superiore. Analizzando vasti set di dati dei clienti, le aziende possono ora offrire non solo raccomandazioni di prodotto altamente mirate, ma anche adattare l’intero percorso del cliente in base alle preferenze individuali.

L’analisi del sentiment basata sull’AI sta inoltre aiutando i brand a comprendere meglio le emozioni e le opinioni dei loro clienti, permettendo di affinare le strategie di fidelizzazione. Questo approccio data-driven alla gestione delle relazioni con i clienti è un potente strumento per aumentare la fedeltà al brand e il valore del cliente nel lungo termine.

Nel contesto del mobile retail, l’AI è uno strumento indispensabile per creare esperienze di shopping personalizzate e contestuali. L’utilizzo di algoritmi intelligenti per personalizzare notifiche e offerte basate sulle preferenze dei clienti e sulla loro posizione sta rendendo lo shopping mobile più rilevante e coinvolgente che mai.

La capacità di raggiungere i clienti con il messaggio giusto al momento giusto non solo aumenta le probabilità di conversione, ma migliora anche la percezione del brand, posizionandolo come attento e responsive alle esigenze individuali dei consumatori.

Omnichannel evoluto per tutte le età

La strategia omnichannel continua a evolvere, integrando sempre di più l’esperienza fisica e digitale. Realtà aumentata, realtà virtuale e ologrammi stanno diventando strumenti essenziali per creare esperienze di shopping immersive e accessibili da qualsiasi luogo.
I consumatori possono, ad esempio, provare virtualmente un capo d’abbigliamento o visualizzare un arredamento direttamente nella propria casa grazie alla realtà aumentata.

Questo livello di integrazione omnicanale risponde alle nuove aspettative dei consumatori italiani, sempre più esigenti e alla ricerca di soluzioni innovative. Secondo una recente indagine, il 68% dei consumatori italiani si considera più esigente rispetto a cinque anni fa e nove su dieci ritiene fondamentale che un brand offra esperienze fluide tra online e offline .

L’evoluzione dell’omnicanalità coinvolge anche i consumatori senior. In Giappone, ad esempio, Aeon ha progettato negozi accessibili per gli anziani, integrando soluzioni digitali e fisiche come carrelli della spesa con sedili integrati e assistenza per gli acquisti online.  JD.com in Cina sta introducendo centri di assistenza per aiutare gli anziani a familiarizzare con gli acquisti online, riducendo il divario digitale. Allo stesso modo, in Svizzera, Migros offre corsi di tecnologia per anziani, facilitando l’accesso a servizi sul web ed Esselunga, in Italia, oggi propone agli over 70 anche di fare la spesa online con l’assistenza di un operatore.

I report utilizzati per questo articolo: 
What matters to today’s consumer: 2024 consumer behavior tracker for the consumer product and retail industries, Capegemini – The Economic Potential of Generative AI, 2023 McKinsey – Retail Evolution, 2024 Osservatorio di BVA Doxa e Salesforce

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