Per molti retailer, l’AI resta un concetto vago che potrebbe essere di supporto in futuro. Ma è già una realtà e in questa fase economica incerta può aiutare i retailer nel prendere decisioni più mirate. Serge de Gosson de Varennes, l’esperto di AI di Pricer, elenca i punti critici del settore e offre una consulenza a quei retailer che sono pronti per fare un passo in avanti.
Nell’ambito della vendita al dettaglio, è sempre stato difficile prevedere gli andamenti futuri. Il motivo? I metodi sono basati esclusivamente sui dati storici delle vendite senza tenere in considerazione altri fattori altrettanto importanti. Tali metodi puntano sul cercare di individuare trend e schemi nei dati precedenti per poi sperare che si ripetano in futuro.
Fattori esterni mancanti
Purtroppo, questi modelli non sono precisi perché non danno il giusto peso a fattori esterni chiave come i cambiamenti demografici, l’inflazione o i prezzi dei concorrenti. Di fatto non è mai stato possibile sviluppare modelli più avanzati che potessero tenere in conto anche questi parametri per offrire un livello di accuratezza maggiore.
L’anno scorso è emersa in modo evidente l’elevata esposizione dei retailer a questi fattori esterni. Molti infatti si sono trovati in difficoltà nel gestire problemi che vanno dai cambiamenti nella catena della logistica alle fluttuazioni repentine nei prezzi delle materie prime.
L’immobilismo costa caro
I venditori devono quindi ricorrere sempre di più alle funzionalità avanzate offerte dall’intelligenza artificiale e dall’apprendimento automatico. A differenza dei metodi tradizionali, ora è possibile fare previsioni più precise a un costo adeguato.
I nuovi modelli di AI hanno pochissime limitazioni per quanto riguarda i fattori che possono essere presi in considerazione dai modelli. Sebbene questo offra ai venditori risultati molto più accurati, si deve prestare attenzione per evitare alcune criticità.
Cinque punti critici
- I modelli dell’AI necessitano di quantità di dati molto elevate per essere affidabili. Se il training del modello avviene con un numero insufficiente di dati, le previsioni non saranno attendibili. Ma oggigiorno questi set di dati di grandi dimensioni sono facilmente reperibili.
- I dati devono essere obiettivi, ad esempio, non possono rappresentare eccessivamente una sola categoria o una certa tipologia di consumatore. Questo infatti creerebbe una distorsione del modello.
- Evitare l’eccessivo adattamento che si determina quando vengono usati troppi dati per il training del modello, rendendo così difficile fare previsioni su dati nuovi.
- Disporre di specialisti competenti. È complicato creare modelli affidabili senza una conoscenza approfondita dei concetti statistici e matematici sui cui si basano.
- Definire le giuste aspettative. Spesso è complesso capire il motivo delle previsioni ottenute, persino quando sono corrette. Perciò si deve disporre di figure provviste delle competenze del settore per stabilire se tali risultati sono ragionevoli e per contribuire all’analisi dei fattori sottostanti.
Uno strumento per molti
In un certo senso l’accesso all’AI ora è più democratico: non sono più solo i giganti della vendita al dettaglio a poter investire in questa tecnologia. Molti degli strumenti si basano su tecnologie open source e gran parte delle competenze esistenti per l’archiviazione dei dati, o attività simili, può essere impiegata per l’AI.
Tuttavia, non bisogna dimenticare mai che un investimento in intelligenza artificiale deve essere visto come una scelta continuativa e non solo come un costo iniziale. Infatti i modelli necessitano di aggiornamenti e di ulteriori training con i dati.
Ma nonostante queste criticità, l’AI offre un enorme potenziale per il settore retail. Per troppo tempo i modelli di previsione sono diventati obsoleti prima ancora di essere utilizzati. È probabile che il 2023 sarà un anno ancora più critico dei precedenti a causa dei continui aumenti dei prezzi, delle zone di conflitto e delle interruzioni nelle catene della logistica. L’AI è quindi più necessaria che mai ed è tempo che i retailer agiscano..
Contenuto pubblicato su maggio 24, 2023
