Il futuro del Retail passa da User Experience, Analytics e Intelligenza Artificiale

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Le aspettative dei consumatori per servizi di qualità sempre più elevati e accessibili in modo semplice e veloce rappresentano la sfida più ardua per i retailer di oggi. Soprattutto se devono competere in un mercato globale dove realtà come Amazon, Alibaba, eBay, o Google – solo per citarne alcune – stanno scardinando, attraverso la tecnologia, modelli e logiche che sembravano solide e consolidate.

Il paradigma 4.0, caratterizzato da interconnessione estesa, automazione, accesso ai dati, intelligence, si riflette ormai anche nel Retail diventando l’ombrello sotto il quale far cadere anche il concetto di omnicanalità dove, paradossalmente, “omni” dovrebbe quasi significare unico. Come l’esperienza dell’utente, unica nella sua espressione di autenticità e personalizzazione, coerente nella sua accezione di connessa, integrata, “unica” indipendentemente dal tipo di canale e dalla sua natura fisica o digitale.

Retail 4.0 e user experience: non lasciamo che siano “parole al vento”

Secondo gli analisti di Bloomberg, in particolare della divisione Bloomberg Intelligence, i “digital-native retailer” continuano a rimanere i più competitivi rispetto ai commercianti di tipo tradizionale, anche di coloro che tutto sommato stanno investendo in  tecnologie digitali innovative. Tuttavia, c’è un aspetto importante che ritrovo nell’analisi di Bloomberg: a quanto pare, chi non investe in innovazione tecnologica continua a cedere market share ai concorrentimentre chi prova ad apportare qualche cambiamento (anche portando un piccolo servizio digitale nello store fisico, come il catalogo sfogliabile da un tablet) ha qualche chance in più di resistere alla forza competitiva dei grandi retailer digitali.

Eppure, secondo il report dell’Osservatorio Innovazione Digitale nel Retail del Politecnico di Milano, il processo di trasformazione del Retail italiano è ancora lento. Solo il 42% dei grandi retailer considera l’innovazione un fattore chiave per competere oggi. Un dato che mi lascia decisamente perplesso, ancor di più se guardo la percentuale di spesa: quella per l’innovazione digitale rappresenta solo il 20% degli investimenti complessivi di un retailer italiano.

Con questi numeri c’è il rischio che il divario tra i top player digitali ed i commercianti del nostro paese si amplifichi ancor di più. E quando la forbice sarà troppo ampia, le lamentele sull’aggressività dei vari Amazon e Google serviranno davvero a poco.

Il rovescio della medaglia, per fortuna lo si vede andando a guardare le tipologie di investimento. La maggior parte di chi investe in un percorso verso il Retail 4.0, seppur non ancora del tutto strutturato, lo fa in progetti di front-end che hanno come obiettivo il miglioramento della customer experience. Peccato solo che, ancora troppo spesso, siano focalizzati solo sul punto vendita, tralasciando quindi le logiche dell’omnicanalità e l’approccio Retail 4.0, i quali dovrebbero invece essere i veri motori di innovazione.

Intelligenza Artificiale ed intelligence sui dati (analytics avanzate) daranno una forte accelerata al Retail 4.0

Per capire cosa sta succedendo nel mondo Retail e su quali tecnologie si potrà puntare per innescare il nuovo paradigma 4.0 tocca volgere lo sguardo, ancora una volta, verso gli Stati Uniti d’America.

Walmart, una delle più grandi e famose catene di supermercati e negozi al dettaglio del pianeta, ha introdotto all’interno di 50 dei suoi negozi (il numero ridotto è legato al solo fatto che, per ora, il progetto è in fase di sperimentazione) alcuni “Shelf Scanning Robots”, robot che monitorano la situazione negli scaffali controllando scorte, esposizioni, comunicazione, prezzi richiamando l’attenzione dei commessi solo se strettamente necessario (la gestione delle scorte per esempio può essere totalmente automatizzata e gestita dagli stessi robot collegati direttamente con il magazzino).

AmazonGo, ormai lo sapete tutti, è l’esempio evidente della nuova frontiera del Digital Retail, un negozio che basa sulle tecnologie più innovative tutta l’esperienza di acquisto in-store, compreso il check-out che avviene senza bisogno di passare dalle casse per il pagamento. Le persone che entrano nel negozio vengono monitorate attraverso sistemi di riconoscimento delle immagini e sensori che registrano il comportamento di acquisto (ed i beni immessi nel carrello). In uscita i clienti non pagano, ricevono la ricevuta della transazione di pagamento direttamente sul proprio account Amazon.

In questo secondo caso, la customer experience è evidente, l’esperienza di acquisto è semplice, rapida, soddisfacente per l’utente. Nel primo caso, trattandosi di un progetto di efficienza operativa, il nesso con la customer experience è più “sottile” ma c’è: vi siete mai trovati in un negozio dove mancavano a scaffale dei prodotti e siete dovuti andare alla ricerca del personale di vendita per chiedere informazioni? Ecco, con i robot di Walmart questo non accade più.

Il mantra: user experience (ed engagement)

Quello che accomuna questi due esempi (sicuramente un po’ estremi ma che servono a far capire che “chi corre”, investe in tecnologia ed innova vince nella gara competitiva globale) sono le tecnologie adottate: Intelligenza Artificiale(computer vision, riconoscimento immagini, sensori di movimento, ecc.) e Analytics (sofisticati sistemi di analisi e gestione intelligente dei dati).

Due delle tecnologie che più di altre rivoluzioneranno, ancora, il mondo del Retail offrendo, in particolare, gli strumenti necessari alla data monetization, ossia alla valorizzazione (in termini di business) dei servizi digitali erogati e della user experience offerta alle persone. Ecco alcuni esempi di come questo potrà avvenire:

  1. personalizzazione degli storefront per ogni singolo cliente: l’Intelligenza Artificiale consente, attraverso il riconoscimento facciale, di identificare le persone che entrano in uno store fisico; l’analisi avanzata dei dati (per esempio lo storico degli acquisti o le conversazioni dell’utente circa uno specifico brand sui digital media) permetterà poi di adattare l’esperienza di acquisto della persona, per esempio con display che erogano contenuti ad hoc pensati per “quel” cliente, servizi e prezzi personalizzati, riconoscimento di premi o promozioni particolari, ecc.
  2. individuazione delle preferenze di acquisto: gli assistenti virtuali (come Alexa di Amazon), inseriti in un negozio, possono aiutare i clienti con le scelte di acquisto suggerendo servizi o prodotti in base alle loro preferenze e bisogni (anche se non direttamente espressi in quel momento ma analizzabili attraverso gli analytics)
  3. riconoscimento e comprensione delle emozioni: attraverso l’analisi delle espressioni facciali è possibile capire lo stato d’animo di una persona; da qui, il passo per poter rendere unica e personalizzata la sua esperienza di acquisto non dovrebbe essere complessa;
  4. analisi real-time delle informazioni: in questo caso gli analytics e l’Intelligenza Artificiale entrano in gioco “dietro le quinte” e poco importa se l’esperienza di acquisto stia avvenendo in uno store fisico oppure online. Quel che conta è che l’analisi in real-time dei dati e l’apprendimento automatico (machine learning) diventano gli strumenti opportuni per creare in modo proattivo una esperienza utente unica e personalizzata, disegnata a seconda dello specifico contesto (dove si trova l’utente, cosa sta facendo, che tipo di abitudini sta mostrando, che tipologia di servizi o prodotti sta consultando, ecc.).

A fare da fil rouge è sempre la user experience, anzi, volendo estendere il concetto ad un linguaggio di business, che renda bene l’idea della possibile monetizzazione di questa esperienza, dovremmo parlare di user engagement. Un principio che va ben oltre le buzzword marketing ma che si può concretizzare in un vero e proprio framework metodologico di riferimento per i Retailer.

Questi gli elementi dello user engagement framework (così come lo abbiamo sviluppato in Iquii):

  1. connect: comunicare, relazionarsi, connettersi con i propri utenti attraverso tutti i canali ed i device possibili;
  2. engage: far vivere a questi utenti un’esperienza “memorabile” (attraverso diversi strumenti e progetti) affinché gli rimanga un ricordo (del brand, del servizio, ecc.);
  3. analyze: analizzare i dati lungo tutta la filiera integrando i dati provenienti da tutti i canali che hanno consentito al brand/retailer di entrare in contatto, comunicare, stabilire un ingaggio/relazione con le persone per creare nuovi servizi, sviluppare campagne marketing ad hoc, fidelizzare i clienti, sviluppare nuove idee.

Quest’ultima fase è quella che porta alla monetizzazione vera e propria ma, senza le prime due, rischia di essere solo una grande scatola vuota.

Intelligenza Artificiale ed emozioni: il legame è nella user experience

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Di recente mi è capitato di scrivere un articolo per Bancaforte, magazine dedicato al settore bancario, parlando di “banca emozionale” e di come l’Intelligenza Artificiale (IA) possa rappresentare un grande volano di cambiamento per un business ormai piuttosto tradizionale.

Il riferimento alle emozioni non è casuale: quando ci sono di mezzo le persone è inevitabile che la componente emozionale abbia un peso ed un valore. Soprattutto oggi dove la soddisfazione per un bene acquistato o un servizio ricevuto si compone di molte variabili, molte delle quali soggettive ma il cui peso sull’esperienza (user experience) vissuta (anche quando si tratta di chiedere un prestito in banca) è sempre più rilevante e determinante nelle scelte delle persone.

E non sono casuali nemmeno i risultati del nuovo Osservatorio del Politecnico di Milano dedicato all’Intelligenza Artificiale che evidenziano come, in Italia (in linea con il resto del mondo), le applicazioni di IA più diffuse in questo momento siano quelle legate all’Intelligent Data Processing e ai Virtual Assistant (in questo momento prevalentemente Chatbot).

Le emozioni che possono “provocare” i dati

Nel primo caso si tratta di soluzioni che utilizzano algoritmi di Intelligenza Artificiale per recuperare informazioni e conoscenza utili ad avviare processi decisionali più rapidi, se non addirittura automatizzati. Mi rendo conto che sia difficile vederci qualcosa di emozionale in questo ma la componente emotiva non sta nella tecnologia in sé quanto nel risultato che può produrre.

Facciamo un esempio concreto: io sono un utente decisamente digitale ma, molto spesso, amo visitare alcuni store fisici, soprattutto per la scelta di abbigliamento ed accessori sportivi. Ci sono alcuni brand che preferisco rispetto ad altri e che seguo attraverso differenti canali, anche tramite blog e social media, non solo per sapere le ultime novità di prodotto ma per scoprire atleti, eventi, attività, ecc. Se questi brand riuscissero a tracciare queste mie attività ed interessi (con il mio consenso, ovviamente!) – sfruttando analisi avanzate di dati – riuscirebbero ad offrirmi servizi personalizzati che vanno ben oltre l’accoglienza in store salutandomi per nome o proponendomi uno sconto extra il giorno del mio compleanno. Servizi personalizzati che, sulla base di algoritmi auto-apprendenti di machine learning, possono addirittura auto-costruirsi in funzione di analisi predittive per essere perfettamente in linea con le mie specifiche esigenze in un dato momento ed in uno specifico contesto.

Mi spingo oltre: ipotizziamo che abbia pianificato di correre la maratona di New York a novembre e che in quei giorni sia previsto maltempo sulla città. Uno dei brand più lungimiranti nell’utilizzo dell’Intelligent Data Processing potrebbe inviarmi un messaggio tramite app o con un semplice servizio di messaggistica istantanea dicendomi che le loro persone sono orgogliose del mio impegno e che tutto il loro team mi sarà vicino. Per dimostrarmi questa vicinanza l’azienda mi offre uno sconto particolare sull’acquisto di un nuovo servizio o prodotto pensato apposta per i maratoneti per affrontare le intemperie, oppure mi farà recapitare nel giro di poche ore un pacco con una coperta termica per riscaldarmi dopo la corsa sotto la pioggia, o ancora mi consegnerà in albergo “la cena del campione” tramite una partnership con qualche ristornate o servizio di consegne di cibo…

Sono solo esempi, naturalmente, che mi servono per far capire il legame tra Intelligenza Artificiale ed emozioni: l’Intelligenza Artificiale aiuta ad incrociare grandissime quantità di dati e ad analizzarli in tempi rapidi formulando in modo automatico scenari possibili e suggerendo quindi ad un brand come “conquistare” Fabio Lalli; l’emozione è quella che vivo io grazie alla user experience personalizzata che il brand ha deciso di costruire attorno a me (suggeritagli dall’Intelligenza Artificiale che mi ha monitorato e analizzato incrociando i miei dati con “n” altre variabili).

Empatia anche con assistenti virtuali e chatbot

La componente emozionale risulta forse più evidente quando si parla di assistenti virtuali e chatbot, agenti software (oggi in realtà disponibili anche con dispositivi hardware, pensiamo ad Alexa) in grado di interagire con le persone (e perché no, anche con un altro robot) per eseguire un’azione o offrire un servizio.

In questo caso c’è un’altra componente dell’Intelligenza Artificiale ad entrare in gioco, quella legata al Natural Language Processing (NLP), cioè l’elaborazione, la comprensione e l’utilizzo del linguaggio naturale; quella “cosa” che ci permette oggi di entrare in empatia con Siri, Alexa o Pepper.

Oggi forse siamo ancora un po’ lontani dall’entrare in sintonia e stabilire una connessione emotiva con un robot umanoide, ma chi di noi non si è arrabbiato con Siri o ha ringraziato educatamente Alexa (o viceversa!) per l’assistenza ricevuta.

Al di là di queste considerazioni, da leggere più come “esercizio di stile” che non come scenario evolutivo tecnologico, ciò che sta avvenendo con chatbot e assistenti virtuali è sintomatico di un cambiamento sociale profondo: le persone preferiscono chiedere assistenza ad un software perché più rapido, più preciso ed efficace di una persona e, sempre più, persino più educato di un essere umano.

Sto lanciando delle provocazioni, sia ben inteso. Non è mia intenzione sostenere che l’Intelligenza Artificiale sia sostituibile all’uomo; tuttavia, in un mondo dove le persone necessitano di attenzione e cura, perché si sentono protagoniste o semplicemente perché vogliono essere “coccolate” o ricevere servizi personalizzati e puntuali, è proprio l’Intelligenza Artificiale (ed una buona user Experience ) che può aiutare i brand a dare delle risposte concrete in questa direzione.