Rilevazioni in-store e AI: digitalizzazione per un vantaggio competitivo

Oggi approfondiamo un tema per le aziende della Grande Distribuzione Organizzata (GDO): la rilevazione in-store dei prezzi, dei prodotti e dei competitor.

Nel mondo del retail, monitorare i prezzi, verificare il posizionamento dei prodotti e gestire il riassortimento sono attività fondamentali per mantenere una posizione competitiva. Tuttavia, queste operazioni presentano sfide significative: dalla variabilità dei prezzi alla raccolta manuale dei dati, spesso laboriosa e soggetta a errori.

Fortunatamente, le tecnologie avanzate come l’Intelligenza Artificiale (AI), l’OCR (Optical Character Recognition) e il riconoscimento delle immagini (IR) stanno rivoluzionando il modo in cui le aziende raccolgono ed elaborano i dati in-store. Secondo un report di MarketsandMarkets, il mercato dell’AI nel retail raggiungerà i 19,9 miliardidi dollari entro il 2027, con un tasso di crescita annuo del 30,5%.

In questo articolo, approfondiamo come queste tecnologie possono trasformare la rilevazione in-store in un processo efficiente, preciso e strategico, e come la tua azienda può trarne vantaggio. Pronti a scoprire il futuro del retail?

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Perché le rilevazioni in store sono importanti

Conoscere perfettamente il proprio canale distributivo, sapere come si muove la concorrenza, conoscere il posizionamento dei prezzi e il rispetto degli accordi commerciali in essere (es. promozioni, modalità di esposizione del prodotto) ed essere in grado di intercettare e gestire al meglio le anomalie riscontrate sono elementi imprescindibili della vendita moderna.

Ne abbiamo parlato in modo approfondito in questi 2 articoli, se non li hai letti, questo è il momento:

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Le sfide della rilevazione in-store

La rilevazione in-store è un’attività critica per le aziende della GDO, ma spesso si scontra con diverse difficoltà:

• Variabilità dei prezzi: I prezzi possono cambiare frequentemente, rendendo difficile mantenere informazioni aggiornate.
• Diversità dei punti vendita: Ogni negozio ha un assortimento e politiche di prezzo diverse, complicando il monitoraggio.
• Raccolta manuale dei dati: La raccolta manuale è lenta, soggetta a errori e richiede risorse preziose.

Queste sfide rendono evidente la necessità di soluzioni tecnologiche avanzate che possano automatizzare e ottimizzare il processo.

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Tecnologie avanzate per le rilevazioni in-store

Le tecnologie come l’AI generativa, l’OCR e il riconoscimento delle immagini stanno rivoluzionando il mondo del retail, offrendo soluzioni innovative per la raccolta e l’elaborazione dei dati. Vediamo come possono essere integrate in un progetto di rilevazione in-store:

OCR per automatizzare la raccolta dei dati

L’OCR consente di digitalizzare informazioni direttamente dalle etichette dei prezzi o dai cartellini promozionali. Gli operatori, utilizzando la fotocamera di uno smartphone o di un tablet, possono scattare una foto e lasciare che l’app:

• Estragga automaticamente i dati come prezzi, codici prodotto o sconti.
• Identifichi discrepanze rispetto ai database centrali in tempo reale.

Vantaggi:

• Riduzione degli errori manuali.
• Maggiore velocità nella raccolta dei dati.

IR - Riconoscimento delle immagini per l’identificazione dei prodotti

Il riconoscimento delle immagini può essere utilizzato per identificare i prodotti sugli scaffali, verificando automaticamente:

• La presenza o l’assenza di un prodotto.
• La corretta disposizione in base ai planogrammi.
• L’aderenza alle linee guida promozionali.

Come funziona?

L’app utilizza una combinazione di modelli di machine learning (es. YOLO o ResNet) e dati di addestramento per riconoscere packaging, colori e loghi dei prodotti, segnalando in tempo reale eventuali anomalie.

AI generativa per analisi avanzate e previsioni

L’AI generativa può entrare in gioco per:

• Elaborare e sintetizzare i dati raccolti, creando automaticamente report chiari e sintetici.
• Prevedere trend di mercato, identificando pattern nei prezzi dei competitor e suggerendo azioni strategiche, come sconti mirati o modifiche al posizionamento dei prodotti.
• Suggerire azioni correttive in tempo reale, basandosi sui dati raccolti.

Automazione dei feedback operativi

Gli operatori possono ricevere feedback automatici basati sui dati raccolti e analizzati dall’AI, ad esempio:

"Il prodotto X non è presente sullo scaffale: verifica con il magazzino."

"Il prezzo del competitor per l’articolo Y è inferiore del 10%: considera un aggiornamento promozionale."

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Integrazione con i sistemi esistenti

Le aziende sono strutturate con sistemi gestionali complessi (ERP, CRM, ecc.). Un aspetto cruciale è come l’AI e le nuove tecnologie possano integrarsi con questi sistemi per massimizzare l’efficienza.

Integrazione con ERP

I dati raccolti in-store possono fluire direttamente nei sistemi ERP, aggiornando in tempo reale:

• Inventari: Riducendo il rischio di esaurimento scorte e migliorando la gestione delle giacenze.
• Strategie di pricing: Permettendo di adeguare i prezzi in base ai dati dei competitor.

Sincronizzazione con CRM

I dati in-store possono arricchire i profili nel CRM, migliorando le campagne di marketing. Ad esempio:

• Personalizzazione delle promozioni: Offrire sconti mirati in base ai prodotti che il cliente ha visualizzato o acquistato.
• Analisi del comportamento: Identificare pattern di acquisto per migliorare l’offerta commerciale.

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I vantaggi per le aziende della GDO

L’integrazione di queste tecnologie offre numerosi vantaggi:

Efficienza: Automatizzare i processi riduce il tempo necessario per le rilevazioni in-store. Secondo McKinsey, l’automazione può ridurre i costi operativi fino al 30%.

Precisione: L’uso di AI e OCR minimizza gli errori manuali.

Strategia: Con dati più accurati e analisi predittive, le aziende possono prendere decisioni migliori e più rapide.

Miglioramento dell’esperienza cliente: Un riassortimento tempestivo e un posizionamento ottimale dei prodotti contribuiscono a un’esperienza di acquisto più soddisfacente. Un’indagine di PwC rivela che il 73% dei consumatori considera l’esperienza in-store un fattore chiave nelle decisioni di acquisto.

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Casi di successo nel retail

Ecco alcuni esempi di aziende che hanno adottato con successo l’AI per la rilevazione in-store:

Walmart: Utilizza l’AI per monitorare gli scaffali e gestire il riassortimento in tempo reale, riducendo i tempi di intervento del 50%.

Carrefour: Ha implementato sistemi di riconoscimento delle immagini per verificare il posizionamento dei prodotti, migliorando l’aderenza ai planogrammi del 20%.

Coca-Cola, Altroconsumo, Yakult: hanno sviluppato app di rilevazioni in-store con Moko.

1. Obiettivo: Semplificare e digitalizzare le rilevazioni di prezzi e assortimenti in-store.
2. Soluzione: Abbiamo progettato e implementato app custom che consentono agli operatori sul campo di:

• Effettuare rilevazioni rapide e precise tramite una semplice interfaccia.
• Analizzare i dati in tempo reale.
• Sincronizzarsi con i sistemi centrali per report automatizzati e personalizzati.

Risultato: I clienti hanno ottenuto un notevole miglioramento nell’efficienza delle operazioni di raccolta dati, riducendo i tempi di rilevazione e migliorando la qualità delle analisi strategiche.

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Engagement e incentivazione per I rilevatori (forza vendita, merchandiser, auditor)

Il lavoro di rilevazione risulta fondamentale per l'azienda, ma solo se le rilevazioni vengono fatte con impegno, correttamente e con costanza. E' fondamentale riconoscere, valorizzare costantemente e premiare il contributo degli utenti, vediamo alcuni suggerimenti:

Strumenti e tecnologie che facilitano il lavoro

• Fornisci strumenti digitali avanzati (come app intuitive o dispositivi portatili) che rendano le rilevazioni più semplici e veloci. Un’esperienza utente positiva aumenta la motivazione.
• Implementa e migliora gli strumenti costantemente e prevedi dei sistemi premianti e di gamification.

Programmi di riconoscimento e premi

• Creare un sistema a punti in cui i dipendenti guadagnano punti per ogni rilevazione completata correttamente e in tempo. I punti possono essere convertiti in premi come buoni regalo, gift card o giornate di smart working.
• Introdurre premi mensili o trimestrali per i dipendenti che si distinguono per qualità, velocità o quantità di rilevazioni effettuate.
• Premia i dipendenti che utilizzano in modo efficace le nuove tecnologie, ad esempio con riconoscimenti per "Innovatore dell’Anno".

Gamification

• Trasforma le rilevazioni in una sfida divertente. Ad esempio, crea classifiche (leaderboard) tra i dipendenti o tra team, con premi per chi raggiunge gli obiettivi migliori.
• Assegna badge o riconoscimenti virtuali per il completamento di attività specifiche, come "Miglior Rilevatore della Settimana".

Competizioni tra team

• Organizza competizioni tra team di merchandiser o auditor, con premi per il gruppo che completa più rilevazioni o raggiunge gli obiettivi con la maggiore accuratezza.
• Crea un senso di squadra e collaborazione, premiando non solo i singoli ma anche i team che lavorano bene insieme.

Formazione e crescita professionale

• Offri opportunità di formazione avanzata o corsi di aggiornamento come ricompensa per i dipendenti più impegnati. Questo non solo li motiva, ma migliora anche le loro competenze.
• Crea un percorso di carriera legato alle performance: i dipendenti che eccellono nelle rilevazioni possono essere considerati per promozioni o ruoli di maggiore responsabilità.

Feedback e riconoscimento pubblico

• Fornisci feedback regolari e costruttivi sulle rilevazioni effettuate, evidenziando i miglioramenti e i successi raggiunti.
• Celebra pubblicamente i risultati dei dipendenti più meritevoli, ad esempio attraverso newsletter aziendali, riunioni di team o post sui canali interni.

Benefit personalizzati

• Offri benefit personalizzati in base alle preferenze dei dipendenti, come giornate di riposo aggiuntive, flessibilità oraria o esperienze (ad esempio, biglietti per eventi sportivi o culturali).
• Crea un catalogo premi in cui i dipendenti possono scegliere la ricompensa che preferiscono in base ai punti accumulati.

Coinvolgimento nella strategia aziendale

• Invita i dipendenti più performanti a partecipare a riunioni strategiche o a condividere idee per migliorare i processi di rilevazione. Questo li fa sentire valorizzati e parte integrante del successo aziendale.
• Crea un programma di "ambasciatori" in cui i dipendenti più motivati diventano punti di riferimento per i nuovi assunti o per i colleghi meno esperti.

Bonus legati alla qualità dei dati

• Introduci un sistema di bonus legato non solo alla quantità di rilevazioni, ma anche alla loro qualità. Ad esempio, premi i dipendenti che forniscono dati completi, accurati e privi di errori.
• Organizza audit casuali per verificare la qualità delle rilevazioni e premia chi mantiene standard elevati.

Esperienze esclusive

• Offri esperienze esclusive come ricompensa, ad esempio cene con il management, partecipazione a eventi aziendali speciali o viaggi di incentivo.
• Crea un programma VIP per i dipendenti più meritevoli, con accesso a benefit riservati.

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Roadmap per l'implementazione

Ecco una guida pratica per implementare un progetto di rilevazione in-store:

Fase 1: Analisi dei bisogni – Identificare le esigenze specifiche dell’azienda.

Fase 2: Progettazione della soluzione – Scegliere le tecnologie più adatte (AI, OCR, IR).

Fase 3: Implementazione pilota – Testare la soluzione in un numero limitato di negozi/utenti.

Fase 4: Scalabilità – Estendere la soluzione a tutti i punti vendita/utenti.

Fase 5: Ottimizzazione continua – Utilizzare i dati raccolti per migliorare costantemente il sistema.

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Considerazioni etiche e sulla privacy

L’uso dell’AI e delle telecamere in-store solleva questioni etiche e di privacy. È fondamentale:

• Rispettare il GDPR: Garantire che i dati raccolti rispettino le normative sulla privacy.
• Bilanciare automazione e lavoro umano: Riqualificare il personale per ruoli più strategici, mantenendo un equilibrio tra tecnologia e occupazione.

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