Trasformare supermercati e negozi di alimentari con l'intelligenza artificiale
Aaron Ricadela | Content Strategist | 5 set 2023
I recenti cambiamenti nei negozi di alimentari e nei supermercati sono tra i più profondi del settore retail. Dall’inizio della pandemia, i lavoratori si sono spostati verso altri settori, gli acquirenti hanno effettuato online una quota maggiore dei loro acquisti alimentari e i retailer del settore grocery hanno dovuto ripensare i propri assortimenti merceologici e il tempo che gli acquirenti desiderano trascorrere nei loro punti vendita. Anche se i rivenditori di generi alimentari hanno spostato parte della loro attività sui propri siti web e app, hanno dovuto affrontare la concorrenza di discount ad alto volume, grandi catene di distribuzione e servizi specializzati di consegna online.
Il software di intelligenza artificiale può aiutare i retailer del settore alimentare ad affrontare queste sfide, nonché a ottimizzare prezzi, livelli di inventario e posizionamento dei prodotti sugli scaffali. A dire il vero, la misura in cui il settore utilizza l’AI è stata talvolta esagerata, così come le capacità della tecnologia, ma si sta iniziando a implementarla per applicazioni selezionate.
Che cos’è la tecnologia AI per il settore grocery?
Le catene di supermercati e i negozi alimentari regionali stanno introducendo la scansione automatizzata degli scaffali, i carrelli intelligenti, i sistemi di pagamento automatizzati e altre tecnologie basate sull’AI. I negozi di generi alimentari stanno testando app mobile in grado di personalizzare le liste della spesa in base alle preferenze alimentari o ai piatti che un cliente desidera cucinare quella settimana, oltre a software che consente ai responsabili dei punti vendita di capire come vengono venduti i prodotti in base alla loro collocazione nelle corsie. I sistemi di computer vision tengono traccia dell’inventario sugli scaffali, mentre altri sistemi di AI consentono ai consumatori di pagare automaticamente, senza passare dalla cassa, monitorando ciò che hanno nel carrello. Il software di AI aiuta inoltre i rivenditori alimentari a sperimentare variazioni di prezzo per massimizzare i profitti e osservare gli effetti delle modifiche dei prezzi sui prodotti acquistati frequentemente insieme, ad esempio se prezzi più bassi delle chips di mais aumenterebbero le vendite di salsa.
Per alimentare le decisioni basate sull'AI, i retailer del settore grocery raccolgono enormi quantità di dati, principalmente dai sistemi POS, dai siti di e-commerce, dai programmi fedeltà e dalle telecamere in-store, nonché informazioni su meteo, nutrizione e dati demografici da fonti esterne. Lo archiviano in un software di data warehouse per l'analisi statistica.
Gli elevati volumi di transazioni che coinvolgono un numero e una varietà elevati di prodotti fanno sì che i retailer del settore alimentare dispongano in genere di più dati per l’analisi basata sull’AI rispetto alla maggior parte degli altri retailer, consentendo alle catene di punti vendita più avvedute di prendere decisioni con affidabilità statistica.
Concetti chiave
- Il software di IA può analizzare enormi quantità di dati per mostrare ai retailer del settore alimentare metriche chiave del settore.
- Il software può aiutare i supermercati a individuare i segnali della domanda e ad allocare le scorte tra i loro punti vendita dove sono più necessarie. I supermercati possono inoltre utilizzare insight forniti dall'AI per acquisire dati su come gli acquirenti si muovono all'interno dei loro punti vendita.
- Le analisi basate sull'AI aiutano inoltre i supermercati a orientare le decisioni relative ai prezzi e al posizionamento sugli scaffali.
Spiegazione dell'AI nel settore alimentare
Il software di AI aiuta i retailer del settore alimentare a ricavare insight da enormi quantità di dati e a visualizzare decine di migliaia di metriche e indicatori chiave di performance personalizzati per il loro settore. Le applicazioni possono aiutare i retailer del settore alimentare a sperimentare i prezzi prima di un rollout più ampio, fornire report in tempo reale sulle scorte a scaffale, prelevare roboticamente i prodotti per gli ordini e-commerce presso “centri di micro-fulfillment” sul retro dei punti vendita ed eseguire molte altre attività. Il software aiuta inoltre i supermercati a cogliere i segnali della domanda e ad allocare l'inventario nei punti vendita in cui è più necessario, in base a dati demografici, condizioni meteorologiche, tendenze nutrizionali e altri fattori, aiutandoli a evitare sia esaurimenti delle scorte sia eccedenze di inventario.
A differenza dei prodotti di altre categorie retail, molti generi alimentari sono deperibili, dando priorità a decisioni di approvvigionamento just-in-time che gli algoritmi di IA possono contribuire a orientare. Il software di AI può anche aiutare i supermercati a prendere decisioni su prezzi e posizionamento sugli scaffali per i singoli prodotti e su dove collocare gli articoli spesso acquistati insieme o sostituiti l’uno all’altro. I retailer del settore alimentare utilizzano inoltre l'AI per creare "mappe di calore" delle aree dei punti vendita in cui i clienti tendono a passare e soffermarsi più spesso, orientando i planogrammi su come disporre scaffali, testate di gondola e altri display per facilitare la ricerca dei prodotti da parte dei clienti e aiutare i negozi a massimizzare i ricavi. Un’altra applicazione di AI aiuta i retailer a visualizzare gli “alberi decisionali” dei clienti: grafici che mostrano come i clienti effettuano le scelte di prodotto e l’ordine e l’importanza dei vari attributi dei prodotti. Un algoritmo valuta il modo in cui gli acquirenti esaminano gli assortimenti e prevede cosa potrebbero acquistare se il prodotto desiderato non è disponibile. Questa analisi aiuta i supermercati a ottimizzare la pianificazione e gli ordini, così i clienti non escono dal negozio a mani vuote.
Le catene di supermercati raccolgono dati per l’analisi con l’AI a livello di punto vendita, ma l’elaborazione dei dati avviene nei propri data center o in quelli dei provider di servizi cloud. L'utente del software basato sull'AI è spesso un analista delle scorte che esamina i dati aziendali nell'intera catena di negozi. L'IA recupera il più delle volte i dati da un sistema di merchandising centralizzato.
Le migliori applicazioni dell’AI nel retail grocery
I supermercati sfruttano in modi nuovi i dati relativi allo storico delle vendite, ai prezzi e agli attributi dei clienti tramite una varietà di software e sistemi basati sull'AI. Ecco sei delle principali applicazioni di questa tecnologia.
1. Customer experience
I sistemi di pagamento senza cassa, come quelli dei negozi Amazon Go o quelli forniti da Grabango e altri vendor, contribuiscono a ridurre la durata delle visite in negozio, migliorando la customer grocery experience. La startup israeliana Trigo ha lanciato un supermercato senza casse a Monaco di Baviera, in Germania, per la catena Rewe e Aldi Nord. Nel frattempo, i chatbot aiutano ad automatizzare gli ordini online. Ad esempio, l’unità di incubazione tecnologica di Walmart ha sviluppato un software per telefoni cellulari che consente ai consumatori a casa di indicare a voce o tramite messaggio gli articoli che desiderano inserire nei loro carrelli virtuali e di pianificare le consegne. Instacart, che consente ai consumatori di fare acquisti tra una varietà di marchi di negozi di alimentari, sta aggiungendo una tecnologia chatbot basata sull'AI per permettere agli acquirenti di chiedere idee per ricette o informazioni sugli ingredienti.
2. Controllo qualità
I rivenditori di prodotti alimentari utilizzano software di AI per l’ispezione della qualità degli alimenti. Ad esempio, scanner robotici che percorrono le corsie rilevano la rapidità con cui carne o verdure vengono vendute per valutarne la freschezza. Gli algoritmi di IA tengono conto del meteo, degli eventi locali e di altri dati esterni per guidare gli acquisti dei retailer alimentari. I sistemi di IA possono anche ispezionare i pallet di merci in entrata per rilevare eventuali danni.
3 Gestione del magazzino
I sistemi di AI possono aiutare i retailer a esaminare gli assortimenti di prodotti nei loro negozi, analizzare le vendite storiche e individuare segnali per prevenire le rotture di stock. Ad esempio, il robot Tally 3.0 di Simbe percorre le corsie alla ricerca di prodotti esauriti o fuori posto, oppure di assortimenti che non rispettano i piani dei negozi. Simbe e altri sistemi possono inoltre generare mappe di calore dei punti sugli scaffali che registrano le vendite più sostenute. Walmart sta dotando i propri punti vendita di videocamere, sensori, display interattivi e server per rilevare quando i prodotti deperibili e altri articoli stanno per esaurirsi sugli scaffali, attivando notifiche nelle applicazioni interne che avvisano gli addetti di effettuare il rifornimento. I retailer alimentari possono anche esaminare fattori come il meteo o le tendenze alimentari che influenzano la domanda nei punti vendita distribuiti su un’ampia area.
4. Personalizzazione
I retailer alimentari utilizzano software di AI per personalizzare le promozioni nei diversi canali di comunicazione dei clienti. Ad esempio, sapere che un cliente frequenta un determinato punto vendita ogni settimana, probabilmente ha un neonato in base agli acquisti e risponde positivamente a determinati coupon tramite SMS può aiutare i retailer a creare coupon elettronici efficaci. Le promozioni personalizzate sono considerate uno dei casi d’uso più promettenti nel settore grocery per le tecniche avanzate di analisi dei dati, che offrono nuove prospettive sull’effetto delle promozioni e sull’impatto che determinate promozioni hanno sulle vendite di altri prodotti. Secondo la società di consulenza McKinsey, se implementate con precisione, le promozioni possono incrementare le vendite dal 4% all'8% e aumentare l'utile operativo dal 2% al 3%.
5. Prezzi
Gli algoritmi di IA possono rilevare i cambiamenti nei modelli di acquisto degli shopper e suggerire prezzi per i prodotti che massimizzano le vendite. Tali analisi tengono conto dello storico dei prezzi, dei livelli di inventario, dei prezzi della concorrenza, dei costi dei fornitori e di altri dati. I retailer possono inoltre utilizzare l'IA per eseguire un'“analisi di affinità” che suggerisce i prezzi migliori per articoli complementari, come caffè e panna o patatine e salsa. Inoltre, le analisi AI possono rivelare il “trasferimento della domanda” dei beni sostitutivi.
6. Prevenzione di furti o “ammanchi”
Le applicazioni di visione artificiale basate sull'IA possono ridurre i furti identificando gli acquirenti che nascondono in tasca articoli prelevati dagli scaffali e i cassieri che non scansionano ogni articolo alla cassa. I negozi possono posizionare telecamere sopra le corsie di self-checkout per determinare se i clienti passano intenzionalmente i prodotti sopra il piano dello scanner senza registrarne i codici a barre.
AI per generi alimentari e spreco alimentare
Si stima che il 30% o più dell’approvvigionamento alimentare mondiale vada sprecato sia a livello di vendita al dettaglio sia da parte dei consumatori. Il software di IA può migliorare le previsioni, in modo che i negozi non ordinino quantità eccessive di alimenti deperibili che potrebbero poi andare sprecati. Invece di riordinare i prodotti alimentari in base all’intuito o a parametri storici, il software di AI consente ai dettaglianti alimentari di analizzare dati relativi alle previsioni meteo, agli eventi locali, alle tendenze nutrizionali e ad altre fonti per prevedere la domanda e rifornire i propri punti vendita con maggiore precisione.
Il software di machine learning della startup israeliana Wasteless consente ai supermercati di implementare prezzi dinamici, così gli articoli deperibili diventano più economici man mano che si avvicina la data di scadenza. Un progetto finanziato dal governo in Germania utilizza algoritmi di IA per aiutare i produttori alimentari a realizzare prodotti come carne macinata con date di scadenza più lunghe, riducendo al minimo l’energia utilizzata nel processo di miscelazione.
Acquisti alimentari basati sull’AI
I clienti che percorrono le corsie di un moderno negozio di alimentari si trovano oggi di fronte a più cambiamenti tecnologici che mai dalla diffusione degli scanner per codici a barre 40 anni fa. I robot potrebbero pattugliare i reparti, controllando le scorte sugli scaffali e segnalando agli addetti di rifornire i prodotti in esaurimento. Le etichette elettroniche dei prezzi cambiano durante la settimana, così il software può analizzare le prestazioni delle variazioni nell'intera catena.
Alcuni supermercati hanno inoltre realizzato magazzini automatizzati nel retro dei punti vendita che utilizzano computer vision e robotica per preparare i prodotti destinati agli ordini ecommerce. Il self-checkout sta superando gli scanner portatili per passare a sistemi che rilevano gli articoli inseriti dal cliente nel carrello e addebitano l’importo sul suo account quando lascia il negozio.
1. Prezzi dinamici
Il software di AI può analizzare milioni di variazioni di prezzo nei vari punti vendita in base a domanda, stagione, giorno della settimana, promozioni, fattori economici e altri cambiamenti, quindi consigliare i prezzi degli articoli per massimizzare i profitti. I supermercati, a loro volta, possono replicare i prezzi che funzionano in diverse città o regioni.
2. Promozioni personalizzate
I supermercati utilizzano l'AI per individuare modelli, come i cambiamenti nelle abitudini di acquisto che indicano stili di vita in evoluzione e il modo in cui una persona risponde alle offerte. Nel complesso, i negozi offrono promozioni personalizzate.
3. Checkout migliorato
I cosiddetti carrelli intelligenti utilizzano sensori, telecamere in-store e software di visione artificiale per tenere traccia degli articoli inseriti o rimossi dai carrelli, quindi addebitano automaticamente il costo ai clienti tramite i loro telefoni quando escono dal negozio.
4. Previsioni migliorate
Gli analisti utilizzano software basato sull'AI per adeguare i livelli delle scorte in base ad analisi dei dati storici, della stagionalità, delle promozioni e di altri fattori.
5. Migliore gestione del negozio
Robot che percorrono le corsie leggono i tag RFID sugli articoli per aiutare i retailer a rispettare i planogrammi dei negozi e a riempire gli spazi vuoti sugli scaffali, anche quando i dipendenti inizialmente posizionano i prodotti in modo errato. Gli addetti del punto vendita ricevono notifiche sui loro telefoni, complete di foto, degli articoli da spostare o rifornire.
6. Navigazione più intelligente nello store
I sistemi di IA aiutano i rivenditori alimentari a progettare planogrammi, disposizioni degli scaffali ed espositori da pavimento in base all'analisi dei percorsi precedenti dei clienti nei negozi.
Sfide dell'AI nel settore grocery
La vendita al dettaglio alimentare, un settore a lungo restio ad adottare tecnologie emergenti, è sotto pressione per rafforzare le proprie capacità IT di fronte alla crescente concorrenza di grandi superfici, discount e operatori specializzati online. Le seguenti sfide non rendono più facile la transizione del settore verso l’AI.
1. Costi
Il settore della vendita al dettaglio di prodotti alimentari è stato lento nell’adottare la tecnologia AI, in parte a causa dei costi. L’installazione di videocamere, sensori e server per la computer vision che alimenta le casse automatiche può costare oltre 1 milione di dollari per negozio. Anche senza arrivare a un’automazione così completa, i retailer alimentari hanno bisogno di accedere a notevoli risorse di cloud computing per addestrare e distribuire modelli di IA.
2. Formazione dei dipendenti
Formare gli addetti dei punti vendita a svolgere attività di maggior valore associate alle analisi basate sull’AI rappresenta una sfida considerevole. I sistemi di AI sono di per sé complessi e in rapida evoluzione, pertanto la formazione potrebbe dover essere continua.
3. Raccolta di dati personali
Le catene di generi alimentari devono bilanciare la raccolta di dati personali sui propri clienti e sulle loro abitudini di acquisto con le normative locali e nazionali che limitano ciò che le aziende possono raccogliere, oppure offrire ai consumatori modalità per rinunciare alla partecipazione. In alcuni mercati, i consumatori devono acconsentire esplicitamente alla ricezione di e-mail o altre promozioni elettroniche, limitando le possibilità d’azione dei rivenditori di generi alimentari. Secondo una ricerca di mercato di Deloitte e della catena di supermercati olandese Ahold Delhaize, il 70% dei consumatori dichiara di essere disposto a condividere informazioni personali con le catene di supermercati. Ma i ricercatori raccomandano ai retailer di non condividere ulteriormente tali dati senza un consenso esplicito.
L’AI è la nuova generazione della gestione dei supermercati
Oracle offre una gamma di strumenti software che possono aiutare i retailer del settore alimentare a definire i livelli di inventario, rafforzare le loro supply chain e mostrare ai consumatori le informazioni nutrizionali e gli ingredienti dei marchi private label.
L'intelligenza artificiale e gli analytics di Oracle Retail possono aiutare i retailer del settore grocery a ottimizzare i livelli di inventario, individuare opportunità di merchandising, implementare ribassi e progettare programmi di marketing basati su segmenti di clienti, dati demografici e performance delle promozioni passate. Oracle Fusion Cloud ERP e SCM possono aiutare i supermercati a prevedere e gestire i dati finanziari e a rafforzare le supply chain.
Le applicazioni Oracle per il settore alimentare includono strumenti per prendere decisioni sul rifornimento dell’inventario e garantire la disponibilità degli articoli, condividere con gli acquirenti informazioni sui prodotti a marchio del punto vendita e implementare iniziative di sostenibilità.
Domande frequenti sull’AI per il settore grocery
Come viene utilizzata l'intelligenza artificiale nei supermercati?
I supermercati utilizzano l’AI per migliorare l’accuratezza delle previsioni di vendita, ottenere prestazioni migliori da promozioni e posizionamenti dell’inventario, comprendere in che modo le vendite di determinati articoli influenzano quelle di altri, personalizzare gli assortimenti di prodotti in base ai mercati locali, sfruttare al meglio lo spazio nei punti vendita ed eseguire altre attività.
In che modo i retailer alimentari possono utilizzare i dati per prendere decisioni migliori con l’AI?
Le analisi dei dati basate sull'IA possono aiutare i retailer a evitare scorte eccessive, a distribuire i prodotti nei punti vendita dove i clienti li desiderano di più e a rifornirli quando iniziano a scarseggiare sugli scaffali, a indirizzare le promozioni in modo più preciso e a fissare i prezzi a livelli che massimizzano i profitti.
Quali sono i vantaggi dell'AI per il settore alimentare?
I retailer di generi alimentari traggono in definitiva vantaggio dall'AI grazie a vendite più elevate, margini di profitto più ampi e una maggiore soddisfazione dei clienti.
In che modo l'AI può contribuire a ridurre gli sprechi alimentari nei supermercati e nei negozi di alimentari?
Alcuni supermercati utilizzano software di IA per ridurre automaticamente il prezzo di prodotti ortofrutticoli, latticini e altri articoli prossimi alla data di scadenza o che non si vendono, contribuendo a ridurre gli sprechi. Usano inoltre la tecnologia per prevedere la domanda con maggiore precisione.