L'Intelligenza Artificiale viene in aiuto ai negozi al dettaglio, attraverso uno strumento chiamato IVA (Intelligent Video Analytics), ossia l'elaborazione di immagini e segnali, forniti da telecamere e sensori dedicati, installati all'interno degli esercizi commerciali.

L'automazione fornita dalla AI sta provando sul campo la possibilita' di ridurre le perdite e aumentare i margini di profitto di ogni esercizio commerciale, e trovare anche nuove opportunita' data dalla capacita' di riconoscere i clienti in modo automatico.

Attualmente nel mercato sono presenti piu di 70 fornitori di software specializzate in soluzioni basate su intelligenza artificiale che utilizzano le tecniche IVA.

L'architettura richiede che un server, collegato alle telecamere e sensori, ed installato nel retro dell'esercizio commerciale, sia opportunamente configurato con un numero di schede grafiche che va da 2 a 6, in base al numero di software che devono analizzare tutti i segnali del negozio.

Le tre categorie nelle quali si possono raggruppare le diverse soluzioni basate su IVA sono:

1. Prevenzione perdite: Scambio di etichette, Scansione errata, Furto da parte dei dipendenti, Sicurezza;
2. Store Analytics: Heat maping, analisi demografica, tracciamento clienti, esaurimento scorte, customer engagement, price matching e pick-up;
3. Shopping automatizzato: la piu' rivoluzionaria comprende Autonomous Checkout, Nano Stores, Smart Cabinets.

1. Prevenzione perdite

Nel mondo si stima che il settore retail accusi perdite per 100 miliardi di dollari l'anno, di cui $50 miliardi di dollari l'anno solo nel nord america, ed il 23% dei dettaglianti accusa un incremento nelle perdite che va dal 1,4 al 2%.

Il monitoraggio all'interno del negozio attualmente e' fatto dai dipendenti, ma dati i costi elevati per il personale, si parla di un 65% dei dettaglianti che pensa di ridurre o mantenere al livello attuale il budget per la prevenzione perdite.

Le perdite di un negozio sono di vario tipo. Dalla banale distrazione da parte dei clienti, come la mancata lettura di un prodotto da parte della cassa, a intenti piu' malevoli come il furto o il vandalismo.

Le tecnologie IVA permettono di avvisare i responsabili in tempo-reale di comportamenti anomali nei seguenti casi:

• Double scanning:Scansione di un prodotto piu' volte;
• Switching tickets: Etichettatura errata dei prodotti;
• Mis-scanning:Errata o mancata scansione di un prodotto;
• Sweethearting:Furto da parte dei dipendenti alla cassa;
• Rapine: su piu' negozi perpetrati dagli stessi individui;
• Taccheggi;

2. Store Analytics

Data la grande concorrenza tra diversi brand e le potenzialita' di analisi dell'intelligenza artificiale circa il comportamento dei clienti all'interno dello store, si prevede che nei prossimi 3 anni circa il 50% dei retailers adottera sistemi basati su IVA.

Tra le diverse tecniche IVA piu' comuni citiamo:

• Heat Maping: ossia identificare attraverso le immagini e i segnali dei sensori quali sono le aree dello store piu' utilizzate.

• Demographics: acquisire ed analizzare i dati personali dei clienti e confrontarli tra diversi negozi di una catena al dettaglio.
• Stock out: la catena americana Walmart sta testando robot in grado di vedere gli scaffali per identificare eventuali articoli mancanti, scaffali da riassortite o cartellini dei prezzi da aggiornare.
• Gestione magazzino: H&M ha automatizzato l'analisi degli acquisti e dei resi nei punti vendita cosi' ogni singolo negozio e' in grado di sapere quali articoli promuovere o fare maggiori scorte in base ai dati delle stagioni precedenti.
• Customer Engagement: la catena Macy's ha sviluppato l'app Macy's On Call che fornisce indicazioni su un determinato articolo o controllare se qualcosa e' disponibile. Il bot della app e' programmato per rilevare la frustrazione durante la conversazione e avvisare un dipendente del negozio per aiutare direttamente il cliente.

3. Shopping automatizzato

Sistemi basati su AI consentono di automatizzare tutte quelle attivita' complesse che richiedano l'interpretazione di immagini, video, messaggi vocali e testi. Ridefinendo il modo in cui si fa acquisti negli esercizi commerciali e' possibile ridurre i costi e al contempo migliorare la customer experience.

L'impatto e' talmente disruptive che gli esperti del settore si attendono una ascesa nell'adozione di questi sistemi con un fattore 4x nei prossimi 3 anni. A seguire elenchiamo qualche esempio:

• Autonomous checkout: il cliente entra nel negozio passando tornelli speciali sul quale appoggiare lo smartphone, prende ciò che desidera ed esce senza fare la fila. Il costo della merce gli viene addebitato nel suo account. E' il caso di Amazon Go e Zippin Concept.
• Voice order: ordinare il caffe' direttamente sul cellulare con la app My Starbucks Barista e trovarsela pronta nel proprio locale preferito evitando file alla cassa.
• Smart cabinet: i distributori automatici nei quali rimangono incastrati i prodotti sono un lontano ricordo, l'azienda Malong ha sviluppato un sistema di supervisione in grado di riconoscere i prodotti prelevati direttamente dai clienti ed addebitarne l'importo.