Scopri come l’intelligenza artificiale ha rivoluzionato la definizione degli assortimenti

La missione di ogni retailer è creare un'offerta unica e differenziante che fidelizzi i clienti. In questo contesto, l'assortimento svolge un ruolo cruciale. Tuttavia, definire assortimenti efficaci, adattandoli alle diverse zone geografiche, ai formati di vendita e ai vari tipi di clientela, rappresenta una sfida complessa. dunnhumby, da oltre trent'anni, supporta i retailer di tutto il mondo nell'affrontare e vincere questa sfida, offrendo soluzioni avanzate per ottimizzare gli assortimenti e garantire il successo.

La risposta a questa domanda risiede nelle soluzioni avanzate, in cui la data science gioca un ruolo chiave. Non solo aiuta a comprendere gli stati di bisogno dei clienti e a identificare i prodotti che li soddisfano meglio, ma permette anche ai retailer di farlo rapidamente e su larga scala. Con decenni di esperienza, gli strumenti e le tecniche sviluppate da dunnhumby consentono ora ai retailer di raggiungere questo obiettivo con un semplice click, senza necessità di input manuale.

In questo contesto, l'utilizzo dell'intelligenza artificiale è centrale. dunnhumby impiega da tempo tecniche di machine learning e deep learning, e i progressi realizzati nella gestione degli assortimenti sono notevoli. Grazie all'intelligenza artificiale, aspetti complessi della gestione degli assortimenti sono stati governati con maggiore efficacia.

Sempre desiderosi di aiutare i nostri clienti ad automatizzare e perfezionare i loro processi, stiamo ora utilizzando questi progressi per affrontare alcune delle loro maggiori sfide di assortimento. Esaminiamo alcuni casi d'uso specifici:

1. Assortimento localizzato
   L'assortimento localizzato non è una novità; da tempo sappiamo che alcuni prodotti performano meglio in determinati luoghi rispetto ad altri. Ad esempio, un negozio in un'area meno prospera potrebbe richiedere una gamma leggermente diversa rispetto a uno situato in una zona più benestante. I retailer hanno già da anni clusterizzato e segmentato le loro gamme con questa logica in mente.
   Il problema qui è che le assunzioni ampie possono essere riduttive, portando a risultati che si auto-avverano. Dopo tutto, se un marchio di fascia alta non è mai stato venduto in un'area meno prospera, possiamo dire con certezza che avrà scarso successo lì? Questo è il tipo di domanda a cui ogni retailer interessato a una vera localizzazione centrata sul cliente deve trovare risposta.
   Fortunatamente, i progressi dell'IA ci hanno fornito la capacità di trovare queste risposte in modi più intelligenti. Analizzando le relazioni tra prodotti e negozi, i sistemi avanzati di raccomandazione possono individuare relazioni ed evidenziare opportunità con un rischio di errore molto ridotto. Questo porta infine a decisioni migliori, e ad un'esperienza migliore per i clienti.
2. Pianificazione dello spazio sugli scaffali
   Ci starà? Creare una buona gamma non riguarda solo la selezione dei prodotti giusti; riguarda anche assicurarsi che essi si adattino allo scaffale. Questo può essere un processo arduo e lungo; cambiamenti nelle dimensioni delle confezioni, nuovi prodotti e nuovi accordi commerciali possono richiedere una ripianificazione del planogramma.
   Oltre a essere in grado di posizionare la giusta combinazione di prodotti, la disposizione degli scaffali deve anche avere senso per i clienti. È improbabile che i clienti reagiscano positivamente a uno scaffale con diverse varietà dello stesso prodotto sparse in modo casuale, o uno che ha grandi vasetti che traballano sul bordo superiore. Quindi i merchandiser devono tenere conto anche di come i clienti "leggono" lo scaffale.
   Il ruolo dell'IA qui è quello di fungere da intermediario. Imparando dai planogrammi esistenti e dal comportamento dei clienti, l'IA può aiutarci a selezionare gamme che ottimizzano il potenziale di vendita ottimizzando lo spazio sugli scaffali. Questo non solo risparmia tempo ai pianificatori, liberandoli da continue revisioni, ma garantisce anche che le disposizioni siano il più intuitive possibile per i clienti.
3. Previsioni
   Le previsioni accurate sono cruciali per qualsiasi retailer, ma molto difficili da ottenere correttamente. Sebbene possa sembrare semplicemente una questione di sommare le vendite previste per singoli prodotti, nulla potrebbe essere più lontano dalla verità. Un fattore chiave qui è il trasferimento della domanda. Quando una gamma introduce prodotti che sono eccessivamente simili a quelli già in stock, possono finire per cannibalizzare le vendite a vicenda.
   Con l'aiuto del machine learning, però, possiamo iniziare a comprendere la forza della relazione tra prodotti simili. I modelli predittivi mostrano cosa accadrà alla domanda dei clienti quando i prodotti vengono introdotti o rimossi da una gamma. Fondamentalmente, l'IA ci aiuta a creare previsioni migliori e più accurate.

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