Potremmo dire che molte, se non la maggior parte delle innovazioni tecnologiche nel mercato retail introdotte nel corso degli ultimi venti anni, hanno riguardato principalmente i prodotti. La catena di distribuzione si è concentrata nel costruire nuove possibilità di muovere velocemente ed efficacemente i prodotti, tagliare i prezzi ecc.

Tutto ciò ha aiutato i retailer a diventare maggiormente efficienti e ad aumentare i loro profitti nel servire i loro clienti. La raccolta e l’analisi dei dati è stata fondamentale per queste iniziative, e ciò è stato possibile grazie al fatto che i rivenditori hanno migrato dai vecchi sistemi di pianificazione ed esecuzione basati su carta a sistemi digitali più precisi ed efficienti. Ma tutto ciò era ancora concentrato sui prodotti. Negli ultimi anni però la vendita al dettaglio ha spostato l’attenzione alle persone, ai clienti stessi che dovrebbero comprare quei prodotti. Con questo nuovo focus sulle persone la data science ed il machine learning sono cruciali per aiutare la vendita al dettaglio a raggiungere nuovi livelli di efficienza, redditività e soddisfazione del cliente.

L’esperienza cliente 

Siamo oggi all’interno della nuova era del me-commerce. I clienti possono comprare ovunque e in ogni momento, in negozio, da casa tramite il proprio pc o in mobilità. I clienti hanno accesso istantaneamente a recensioni di prodotti, comparative di prezzo e possono facilmente trovare altri contenuti sui prodotti sui social media. Mai nella storia i clienti hanno avuto così tanto potere e sono stati così esigenti. Come soddisfare dunque questi clienti? Dandogli ciò che vogliono! Non soltanto i retailer devono dare ai clienti ciò che vogliono, lo devono fare in maniera per loro profittevole. Per dare ai clienti quello che vogliono in un modo che non vada ad aumentare i costi operativi, è necessario però conoscerli e conoscere il loro comportamento.

I big data aiutano a risolvere questi problemi. Per esempio esistono programmi che sfruttano i big data in grado di aiutare i retailer a capire i comportamenti d’acquisto. Questa attività necessita l’analisi di una vasta mole di dati strutturati e non. Soluzioni di questo tipo sono spesso molto intuitive perché sono progettate pensando al cliente. Con tali soluzioni i retailer possono dare al cliente ciò che vuole quando lo vuole riuscendo a mantenere un margine adeguato.

La nuova store experience

Ora che i retailer sono in grado di dare ai clienti ciò che vogliono quando lo vogliono i clienti possono considerarsi soddisfatti? Non ancora in realtà. Perché andando veramente nel profondo ciò che realmente i clienti moderni vogliono sono esperienze. Vogliono un’esperienza di shopping di qualità che li faccia sentire unici e questa esperienza deve esistere attraverso tutti i canali, digitali e non, in un’ottica di omnicanalità.

Per dare ai consumatori l’esperienza che richiedono, i negozi devono ottimizzare il lavoro e le attività in un contesto commerciale più complesso e consentire una serie di nuovi processi che memorizzano i comportamenti dei clienti.
L’ottimizzazione richiede anche buoni dati e visibilità in tutte le operazioni del negozio. Per questo motivo esistono programmi per aiutare a capire il migliore posizionamento dei prodotti all’interno del negozio. I dati di interesse verso i prodotti vengono raccolti quasi in tempo reale e possono aiutare il retailer ad offrire al suo cliente un’esperienza d’acquisto migliore.

I robot nei negozi

La robotica cognitiva può fare ancora di più. Questa è una delle tecnologie più avanzate per la vendita al dettaglio che esista attualmente. Questi collaboratori robotici potranno raccogliere e sintetizzare molti pezzi di informazioni su un consumatore in modi che un essere umano non è in grado di fare. Immaginiamo un cliente che sta cercando un paio di scarpe e non le riesce a trovare. Egli potrebbe chiedere al robot “sto cercando queste scarpe taglia 41, ma non riesco a trovarle”. Il robot potrebbe rispondere “Ha ragione, non abbiamo questo modello di scarpe taglia 41 in questo store, ma ne abbiamo 3 paia nello store a 500 metri da qui. O in alternativa posso ordinarle e spedirle direttamente presso il suo indirizzo. Abbiamo inoltre molte altre scarpe di quel numero, qui ne può vedere alcune.”

Imparano e ricordano

Sul lungo periodo, crediamo che la robotica cognitiva rappresenterà uno strumento di differenziazione molto potente per coloro che sceglieranno questa via. Il robot è inoltre in grado di registrare tutte queste domande e analizzare il sesso, l’umore, la fascia di età e altre informazioni circa la persona che ha posto la domanda ed è in grado di registrare tutte queste informazioni. Come un commesso in carne ed ossa il robot è in grado di imparare gradualmente dalle domande che gli vengono poste, ma a differenza del primo può memorizzare tutte le informazioni ricevute. 

Dopo un periodo di tempo di funzionamento non sarebbe quindi così assurdo che quando qualcuno si sta approcciando al robot esso conosca già quello che quella persona chiederà. Nel tempo imparerà quali sono i prodotti che più spesso sono mancanti, quali sono le persone che genericamente chiedono qualcosa e tutte queste informazioni non solo automatizzano i processi aziendali, ma ottimizzano e imparano da esso per fornire un servizio cliente migliore. Tutto ciò assume dunque una forma scientifica e non come adesso un’attività basata su sensazioni e intuizioni