Research

AI for Retailers

Scopri il punto di vista di Reply e le sue esperienze nel supportare i retailer a orientarsi nello sviluppo guidato dall’AI, caratterizzato da intelligence in tempo reale e innovazione customer-centric.

Intelligenza Artificiale: da implementazione tecnica opzionale a necessità strutturale per il settore Retail

Questa ricerca di Reply mostra come i retailer stiano attualmente andando oltre piccoli cambiamenti incrementali dei propri portafogli, scegliendo invece di trasformarsi digitalmente attraverso un’automazione connessa e AI-driven. Questo passaggio rappresenta la transizione da un servizio reattivo a una “connective intelligence” proattiva, che colma il divario tra efficienza digitale e presenza fisica.

I retailer si orientano sempre più verso sistemi tecnologici unificati che integrano piattaforme legacy tradizionalmente disgiunte. L’AI favorisce un flusso continuo di dati e logiche che abilita decisioni in tempo reale, garantendo che ogni touchpoint — dal magazzino alla vetrina — sia intelligente e coerentemente allineato. I framework di AI sono progettati per integrarsi con complessi ambienti brownfield, permettendo ai retailer di potenziare le proprie capacità senza dover sostituire l’intera infrastruttura esistente.

L’Agentic AI sta abilitando il decision-making autonomo nel retail

L’Agentic AI sta abilitando il decision-making autonomo nel retail

L’Agentic AI sblocca un livello di maturità superiore, consentendo ai sistemi di ragionare, definire obiettivi ed eseguire attività con una supervisione umana limitata. Questi sistemi offrono un modello di adattamento continuo che l’automazione standard non è in grado di garantire.

  • Autonomous Replenishment
    Gli agenti di AI possono analizzare in autonomia le condizioni sugli scaffali, comunicare con i fornitori e ordinare il reintegro delle scorte.

  • Exception Management
    I sistemi rilevano e risolvono automaticamente anomalie di inventario o discrepanze nei dati di vendita, spesso invisibili all’occhio umano.

  • Multi-Agent Orchestration
    Agenti specializzati collaborano per gestire logiche di business distinte — ad esempio riconciliazione dell’inventario, creazione degli ordini e gestione dei resi — tramite un’interfaccia conversazionale unificata.

  • Decision Support
    Delegando agli agenti le attività di ragionamento ripetitive, i retailer garantiscono che le operazioni di back-end siano gestite con precisione, mentre la forza vendita può concentrarsi sulle relazioni con i clienti.

Generative AI come motore di marketing e ingaggio

La Generative AI funziona come un motore creativo che abbatte la storica barriera tra commercio di massa e servizio personalizzato. Consente ai retailer di comunicare in modo “su misura”, mantenendo al contempo la velocità di esecuzione necessaria per operare su scala globale.

I retailer stanno sfruttando questi modelli per produrre descrizioni di prodotto e immagini promozionali di alta qualità su larga scala, senza sacrificare l’autenticità del brand.

La Generative AI alimenta interfacce conversazionali che offrono agli shopper indicazioni immediate e contestuali, oltre a raccomandazioni di prodotto personalizzate in base allo storico d’acquisto.

Questo cambiamento facilita un servizio in stile concierge, capace di anticipare i bisogni del cliente prima ancora che vengano espressi esplicitamente, fino ad agire come assistente virtuale che aggiunge articoli al carrello in base allo stile personale.

I retailer stanno trasformando attività manuali in workflow intelligenti, in cui l’AI analizza le vendite storiche e i dati di magazzino per consigliare prezzi e prodotti da inserire nei flyer. Questo si estende alla creazione di assistenti digitali interattivi che permettono ai clienti di “dialogare” con il flyer e ricevere suggerimenti in base alle proprie esigenze specifiche.

Man mano che i consumatori passano dai motori di ricerca tradizionali a sistemi conversazionali basati su LLM, i retailer stanno spostando il focus dalla SEO alla GEO, strutturando i contenuti digitali in modo che siano “machine-readable”, così che gli AI answer engines selezionino e mettano in evidenza i loro prodotti nelle query a risposta singola.

Come vengono riprogettati i percorsi omnicanale?

Il redesign dei percorsi omnicanale sposta i rivenditori oltre i sistemi monolitici e verso il commercio componibile, dove i singoli componenti operano come servizi indipendenti potenziati dall'IA.

  • Conversational Commerce
    I progressi nel natural language processing consentono ai sistemi di AI basati su Large Language Models di apprendere esigenze e stile specifici del cliente, gestendo query complesse con grande precisione.

  • Vector-Based Search
    I sistemi passano dalla corrispondenza esatta delle keyword alla comprensione dell’intento sottostante, migliorando in modo significativo la scoperta dei prodotti e riducendo le ricerche fallite.

  • Mobile-First Engagement
    Applicazioni potenziate dall’AI abilitano meccanismi di Scan and Shop, in cui l’image recognition classifica gli articoli e facilita il self-checkout tramite sensori di prossimità quando l’utente esce dal negozio.

  • Unified Workspace
    Il personale di store può utilizzare framework di unified workspace alimentati da Agentic AI per gestire vendite, attività operative e visual merchandising all’interno di un unico ambiente interattivo.

Alcuni esempi di innovazioni In-Store

  • Digital Concierges & Virtual Experts
    Chioschi interattivi vicino agli scaffali integrano esperti virtuali che guidano i clienti nelle scelte d’acquisto più complesse con un linguaggio semplice e non tecnico.

  • Computer Vision & Loss Prevention
    Telecamere potenziate dall’AI identificano i prodotti sfusi sulle bilance e monitorano le casse self-service per individuare gli articoli spostati senza essere scansionati, riducendo in modo significativo le perdite di stock.

  • Automated Auditing & Compliance
    La piattaforma AI Store Check consente ai dipendenti di scattare foto agli scaffali, che il sistema confronta con i planogrammi per evidenziare in tempo reale errori nei cartellini prezzo o anomalie di layout.

  • Interactive Trial & Customisation
    Specchi intelligenti nei camerini riconoscono i capi per suggerire articoli complementari, mentre umani digitali 3D offrono consigli di styling personalizzati, creando un’esperienza immersiva in una “emotional room”.

  • Shelf Digitalisation & Continuous Monitoring
    Sensori ottici avanzati trasformano le immagini degli scaffali in dati strutturati per monitorare i trend di prelievo e la velocità di rotazione, attivando il rifornimento prima che si verifichino rotture di stock.

Operations predittive e dati pienamente valorizzati lungo l’intera value chain

  • La supply chain si sta evolvendo in un ecosistema predittivo supportato da architetture multi-agent, motori di forecasting e robotica. Inoltre, l’AI fornisce gli strumenti essenziali per gestire, interpretare e attivare dati granulari spesso bloccati in sistemi separati e non strutturati.

  • Oggi i retailer impiegano modelli di predictive replenishment che correlano i dati di vendita interni con variabili esterne, come pattern meteo ed eventi locali, per migliorare l’accuratezza delle previsioni e attivare automaticamente i riordini.

  • Questo è supportato da droni autonomi nei magazzini che scansionano i barcode per determinare le quantità e identificare le date di scadenza in base ai numeri di batch, segnalando in anticipo i colli di bottiglia logistici.

  • Inoltre, dashboard basate su AI permettono ai manager di porre domande in linguaggio naturale e ricevere report visuali generati dinamicamente, garantendo decisioni data-driven direttamente nel punto vendita.

  • I retailer possono sfruttare modelli di AI per prevedere le vendite future dei singoli clienti, abilitando decisioni data-driven sui costi di acquisizione e sul lifetime value. Tecniche di clustering segmentano i clienti in base alle abitudini di acquisto, consentendo marketing altamente personalizzato e una maggiore loyalty.

  • La Generative AI viene utilizzata per creare profili consumer sintetici basati su campioni di dati reali, così da simulare i processi decisionali e consentire test virtuali di nuovi prodotti e strategie. Gli algoritmi ottimizzano inoltre in modo continuo i modelli di pricing, assicurando competitività e al tempo stesso tutelando i margini di profitto.

Reply come un partner per colmare il divario tra la visione aziendale dei retailer e l'adattabilità quotidiana

Il modello a network di Reply mette a disposizione aziende specializzate che combinano competenze tecnologiche con consulenza manageriale mirata e creatività, per accelerare un’adozione dell’AI sicura ed efficace. Gli esperti Reply supportano retailer globali e locali nello sfruttare l’AI lungo tutti i processi, dalla previsione accurata delle preferenze fino all’offerta di esperienze di acquisto altamente personalizzate.