Le 5 principali sfide dell'intelligenza artificiale nell'e-commerce e nella vendita al dettaglio

L’intelligenza artificiale promette di trasformare la vendita al dettaglio e l’e-commerce aiutando a personalizzare il percorso del cliente, creare esperienze coinvolgenti e semplificare le funzioni principali come la gestione dell’inventario.

Tuttavia, l’implementazione efficace dell’intelligenza artificiale non è priva di sfide per i marchi. Ecco alcuni dei principali ostacoli:

1. Dati errati o insufficienti
2. Rischi per la sicurezza e preoccupazioni etiche
3. Mancanza di fiducia del cliente
4. Integrazione con sistemi esistenti
5. Mancanza di competenze di intelligenza artificiale

Esaminiamo queste sfide e i modi in cui i rivenditori possono superarle.

Non così intelligente: i dati scarsi ostacolano l’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale dipende da dati accessibili e di alta qualità. Dati validi garantiscono l'efficacia dell'intelligenza artificiale nei sistemi di vendita al dettaglio che vanno dall'analisi dei clienti, ai servizi di magazzino, all'evasione degli ordini e alla consegna: sono la pietra angolare per approfondimenti e previsioni precise.

Uno dei principali casi d'uso dell'intelligenza artificiale nella vendita al dettaglio è la creazione di percorsi cliente omnicanale personalizzati. Analizzando il comportamento e le preferenze dei clienti su diversi canali, sia online che offline, l'intelligenza artificiale può fornire un'esperienza fluida e su misura per ciascun cliente.

L’intelligenza artificiale è anche un potente strumento per la ricerca sulla concorrenza. L’utilizzo dell’intelligenza artificiale per analizzare le strategie di prezzo, le offerte di prodotti e le tattiche di marketing della concorrenza fornisce una comprensione più completa del mercato e identifica aree di differenziazione e vantaggio.

Tuttavia, l’efficacia di questi sistemi di IA è intrinsecamente legata alla qualità e alla disponibilità dei dati di cui si nutrono. Se i dati sono scarsi, imprecisi o scarsi, le informazioni dell’intelligenza artificiale saranno imperfette o incomplete.

Il gigante online Amazon sfrutta con successo la potenza dei dati di alta qualità per guidare i propri motori di raccomandazione, fornendo suggerimenti personalizzati sui prodotti per aumentare la soddisfazione del cliente e aumentare le vendite.

Per mantenere un flusso coerente di dati affidabili per le applicazioni di intelligenza artificiale, le aziende dovrebbero investire in una solida infrastruttura di dati, dare priorità all’implementazione di rigorose politiche di governance dei dati e implementare strumenti di pulizia dei dati.

Questi passaggi aiutano a garantire che i dati raccolti non siano solo di alta qualità, ma anche prontamente disponibili per i processi basati sull’intelligenza artificiale.

Rischi per la sicurezza e considerazioni etiche

L’implementazione dell’intelligenza artificiale comporta vari problemi di sicurezza e considerazioni etiche. Ecco i rischi più comuni:

1. Rischio di conformità: il mancato rispetto delle normative sulla privacy dei dati potrebbe portare a sanzioni legali e danneggiare la reputazione di un'azienda.
2. Rischio di violazione dei dati: esiste il rischio di fuga di informazioni sensibili sui clienti, che potrebbe portare a perdite finanziarie e danneggiare gravemente la fiducia dei clienti.
3. Processo decisionale distorto: l’intelligenza artificiale può perpetuare la discriminazione se viene addestrata su dati distorti, portando a risultati ingiusti e potenziali problemi legali.
4. Mancanza di trasparenza: i sistemi di intelligenza artificiale opachi possono rendere difficile la comprensione dei processi decisionali, erodendo la fiducia dei clienti e delle parti interessate.
5. Preoccupazioni etiche: le questioni relative alla privacy, al consenso e alle azioni guidate dall’intelligenza artificiale possono creare una disconnessione tra un’azienda e i suoi clienti o dipendenti.

Affrontare questi problemi richiede che le aziende adottino misure attive, ciascuna con il suo vantaggio corrispondente:

• Revisioni regolari delle pratiche relative ai dati e investimenti in software di conformità alla privacy possono aiutare le aziende a evitare problemi legali e a creare fiducia con i clienti.
• Robuste misure di sicurezza dei dati non solo proteggono i clienti, ma proteggono anche le aziende da danni finanziari e reputazionali.
• Garantire la diversità dei set di dati e implementare tecniche di rilevamento dei pregiudizi può portare a risultati più equi e migliorare l’esperienza del cliente.
• Fornire informazioni dettagliate su come l’intelligenza artificiale prende le decisioni può garantire trasparenza per creare fiducia e facilitare la correzione degli errori.
• Audit etici regolari e la definizione di linee guida etiche possono allineare le operazioni di intelligenza artificiale ai valori dell’azienda, migliorando la reputazione del marchio.

Superare i problemi di accettazione e fiducia dei clienti

I rivenditori potrebbero essere desiderosi di utilizzare l’intelligenza artificiale, ma ciò non significa che ogni cliente la accolga favorevolmente. Alcuni sono sospettosi, per una buona ragione (vedi sopra). Altri potrebbero non essere entusiasti della prospettiva di avere sempre a che fare con i robot.

Stitch Fix, un servizio di styling personale online, offre un esempio di come utilizzare l'intelligenza artificiale nel modo giusto e conquistare la fiducia dei clienti. L'azienda comunica apertamente come utilizza l'intelligenza artificiale e i dati dei clienti per fornire un servizio personalizzato.

Stitch Fix è ottimo anche nel percorrere il delicato confine tra l'utilizzo dei dati per suggerire prodotti e la protezione delle informazioni sui clienti, il che aumenta ulteriormente la fiducia.

Per favorire la fiducia e l’accettazione dei clienti, le aziende dovrebbero prendere in considerazione questi passaggi:

• Migliora la trasparenza nelle operazioni di intelligenza artificiale informando i clienti su come funzionano le applicazioni di intelligenza artificiale e su come vengono utilizzati i loro dati.
• Garantire la privacy dei dati dei clienti implementando sistemi di archiviazione dati sicuri e una solida crittografia dei dati,
• Costruire sistemi e soluzioni IA affidabili ; test e aggiornamenti regolari del sistema possono garantire che le applicazioni AI funzionino in modo coerente e accurato.
• Informa regolarmente i clienti sui progressi dell'intelligenza artificiale e sui relativi vantaggi.
• Chiedi feedback ai clienti sui sistemi di intelligenza artificiale e apporta le modifiche necessarie in base alle loro risposte.

Far sì che l’intelligenza artificiale funzioni con i sistemi e i processi esistenti

L’integrazione dei sistemi di intelligenza artificiale con le infrastrutture esistenti può essere complessa e impegnativa. La riuscita integrazione dell'intelligenza artificiale di Amazon nelle operazioni di magazzino funge da caso di studio completo.

Le massicce operazioni di magazzino di Amazon richiedono elevati livelli di efficienza e precisione. Il colosso della vendita al dettaglio utilizza robot basati sull’intelligenza artificiale per smistare e gestire i pacchi, mentre gli algoritmi di intelligenza artificiale prevedono la domanda di scorte, ottimizzando il sistema di gestione dell’inventario. L’intelligenza artificiale alimenta anche i negozi Amazon Go, dove le tecnologie di visione artificiale e deep learning tengono traccia di ciò che i clienti scelgono dagli scaffali e di ciò che acquistano.

Una delle principali sfide che Amazon ha dovuto affrontare è stata la necessità di una formazione approfondita del personale per interagire con robot e sistemi basati sull’intelligenza artificiale. L’azienda aveva inoltre bisogno di aggiornare i protocolli di sicurezza per prevenire incidenti che coinvolgessero esseri umani e robot. Amazon ha affrontato questi problemi attraverso la formazione e incorporando funzionalità di sicurezza nei propri robot, come i sistemi per evitare gli ostacoli.

Dopo l'integrazione dell'intelligenza artificiale, Amazon ha riscontrato una maggiore efficienza nelle operazioni di magazzino, con conseguenti risparmi sui costi e una maggiore soddisfazione dei clienti grazie a tempi di consegna più rapidi.

Colmare il divario di talenti nell’intelligenza artificiale

La crescente domanda di competenze legate all’intelligenza artificiale supera l’offerta, creando un divario di talenti nel settore. Tuttavia, ci sono modi in cui le aziende possono affrontare questo problema.

• Miglioramento delle competenze . Se dotati di competenze di intelligenza artificiale, gli attuali membri del team che hanno già familiarità con le operazioni e la cultura aziendale possono rivelarsi preziosi.
• La collaborazione con le istituzioni accademiche può generare un nuovo afflusso di talenti nel campo dell’intelligenza artificiale. Sponsorizzando laboratori, offrendo stage o creando borse di studio, le aziende possono attrarre laureati promettenti provenienti da programmi di intelligenza artificiale e scienza dei dati.
• Coltivare una cultura del lavoro inclusiva, flessibile e innovativa è fondamentale per attrarre e trattenere i professionisti dell’intelligenza artificiale.
• Abbracciare il lavoro a distanza può anche ampliare significativamente il pool di talenti, consentendo alle aziende di attingere alle competenze globali in materia di intelligenza artificiale, promuovendo la diversità e l’innovazione.

Il futuro dell’intelligenza artificiale e del commercio al dettaglio

Nonostante le sfide legate all’implementazione dell’intelligenza artificiale nel settore dell’e-commerce e della vendita al dettaglio, i vantaggi sono considerevoli.

Le aziende che affrontano con successo queste sfide puntano a un’efficienza senza precedenti; saranno anche in grado di fornire esperienze altamente personalizzate ai clienti. La continua esplorazione e adozione dell’intelligenza artificiale sarà fondamentale per mantenere un vantaggio competitivo in questo settore in rapida evoluzione.