Google Cloud svela nuovi strumenti di intelligenza artificiale per i retailer

In occasione di NRF 2023, l’importante evento del settore retail, Google Cloud ha presentato quattro tecnologie di intelligenza artificiale, tra nuove e aggiornate, ideate per aiutare i retailer a trasformare i loro processi di controllo degli scaffali in negozio e a migliorare i loro siti di ecommerce con esperienze di acquisto online più fluide e naturali per i clienti.

Una nuova soluzione AI per il controllo degli scaffali, basata su Vertex AI Vision di Google Cloud, utilizza il database di Google di dati relativi a persone, luoghi e cose, offrendo ai retailer la possibilità di riconoscere miliardi di prodotti per garantire che gli scaffali dei negozi siano ben forniti e adeguatamente dimensionati.

Inoltre, con un aggiornamento delle soluzioni Discovery AI, Google Cloud ha introdotto una nuova funzionalità di personalizzazione AI e una nuova funzione di navigazione alimentata dall’AI per aiutare i rivenditori a migliorare le loro vetrine digitali con esperienze di acquisto più dinamiche e intuitive.

Infine, la soluzione Recommendations AI di Google Cloud ha lanciato nuove funzionalità di apprendimento automatico che consentono ai rivenditori di ottimizzare in modo dinamico i pannelli di ordinazione e di raccomandazione dei prodotti sulle loro pagine di ecommerce e di fornire suggerimenti personalizzati per gli acquisti ripetuti.

L’AI aiuta i rivenditori a migliorare la disponibilità dei prodotti

Il problema delle scorte insufficienti o assenti sugli scaffali dei negozi è preoccupante per i retailer, sottolinea Google Cloud.

Secondo un’analisi di NielsenIQ sulla disponibilità a scaffale, gli scaffali vuoti sono costati ai rivenditori statunitensi 82 miliardi di dollari in mancate vendite solo nel 2021. Sebbene i retailer abbiano provato per anni diverse tecnologie di controllo degli scaffali, la loro efficacia è stata spesso limitata dalle risorse necessarie per creare modelli di intelligenza artificiale affidabili per individuare e differenziare i prodotti, dai diversi gusti di marmellata alle decine di tipi di spazzolini da denti.

Ora disponibile in anteprima a livello globale, la nuova soluzione di controllo degli scaffali alimentata dall’intelligenza artificiale di Google Cloud può aiutare i rivenditori a migliorare la disponibilità dei prodotti a scaffale, a fornire una migliore visibilità sull’aspetto effettivo degli scaffali e a capire dove è necessario rifornirsi.

Basata su Vertex AI Vision di Google Cloud e alimentata da due modelli di machine learning – un riconoscitore di prodotti e un riconoscitore di tag – l’intelligenza artificiale per il controllo degli scaffali consente ai retailer di risolvere un problema molto difficile: come identificare prodotti di tutti i tipi, su scala, basandosi esclusivamente sulle caratteristiche visive e testuali di un prodotto, per poi tradurre questi dati in informazioni utili.

I rivenditori non devono sprecare tempo, sforzi e investimenti nella raccolta dei dati e nell’addestramento dei propri modelli di intelligenza artificiale. Sfruttando il database di Google con miliardi di entità uniche, l’AI di Google Cloud per il controllo degli scaffali è in grado di identificare i prodotti da una varietà di tipi di immagini scattate da angolazioni e punti di vista diversi, un compito particolarmente difficile.

I retailer – afferma Google Cloud – avranno a disposizione un elevato grado di flessibilità nei tipi di immagini che possono fornire all’intelligenza artificiale per il controllo degli scaffali. Ad esempio, un rivenditore può utilizzare immagini provenienti da una telecamera montata sul soffitto, dal telefono cellulare di un collaboratore o da un robot che gira per il negozio per controllare gli scaffali.

Questa tecnologia, ora in anteprima, dovrebbe essere disponibile per tutti i rivenditori a livello globale nei prossimi mesi, ha annunciato Google Cloud, che ha anche sottolineato che le immagini e i dati del rivenditore rimangono di sua proprietà e che l’intelligenza artificiale può essere utilizzata solo per l’identificazione dei prodotti e dei cartellini dei prezzi.

Così Google Cloud trasforma la shopping experience
Non sempre le persone sanno cosa vogliono: per questo motivo, sottolinea Google Cloud, guardano le vetrine o sfogliano i siti web in cerca di ispirazione.

Per aiutare i rivenditori a rendere l’esperienza di navigazione e scoperta dei prodotti online più moderna, veloce, intuitiva e soddisfacente per gli acquirenti, Google Cloud ha presentato una nuova funzionalità di navigazione alimentata dall’intelligenza artificiale nelle sue soluzioni Discovery AI per i retailer.

Questa funzionalità utilizza l’apprendimento automatico per selezionare l’ordine ottimale dei prodotti sul sito di ecommerce di un rivenditore una volta che gli acquirenti scelgono una categoria, come “giacche da donna” o “utensili da cucina”.

Nel corso del tempo, l’intelligenza artificiale apprende l’ordine ideale dei prodotti per ogni pagina di un sito di ecommerce utilizzando i dati storici, ottimizzando come e quali prodotti vengono mostrati per accuratezza, pertinenza e probabilità di vendita. La funzione può essere utilizzata su una varietà di pagine di siti di ecommerce, dalle pagine di navigazione, di brand e di destinazione, alle pagine di navigazione e di raccolte.

Storicamente, i siti di ecommerce hanno ordinato i risultati dei prodotti in base agli elenchi dei bestseller di categoria o a regole scritte dalle persone, come la determinazione manuale dei capi di abbigliamento da mettere in evidenza in base alla stagionalità. Questa tecnologia di navigazione adotta un approccio completamente nuovo, autocurandosi, imparando dall’esperienza e non richiedendo alcun intervento manuale.

Oltre a migliorare in modo significativo i ricavi per visita, sostiene Google Cloud, questa tecnologia consente ai retailer di risparmiare il tempo e le spese necessarie per curare manualmente più pagine di ecommerce. Il nuovo strumento è ora disponibile per i rivenditori di tutto il mondo e supporta 72 lingue.

Risultati di ricerca personalizzati grazie al machine learning
Da una ricerca commissionata da Google Cloud è emerso che il 75% degli acquirenti preferisce le marche che personalizzano le interazioni e i contatti con loro e l’86% vuole un brand che comprenda i loro interessi e preferenze.

Per aiutare i retailer a creare esperienze di acquisto online più fluide e intuitive, Google Cloud ha presentato una nuova funzionalità di personalizzazione guidata dall’intelligenza artificiale che personalizza i risultati che i clienti ottengono quando cercano e navigano sul sito web di un rivenditore. Questa tecnologia potenzia le capacità della nuova offerta browse di Google Cloud e della soluzione Retail Search esistente.

L’intelligenza artificiale alla base della nuova funzionalità di personalizzazione è un riconoscitore di modelli di prodotto che utilizza il comportamento del cliente su un sito di ecommerce, come i suoi clic, il carrello, gli acquisti e altre informazioni, per determinare i gusti e le preferenze dell’acquirente. L’intelligenza artificiale sposta quindi i prodotti che corrispondono a tali preferenze verso l’alto nel ranking di ricerca e di navigazione per ottenere un risultato personalizzato.

I risultati di ricerca e navigazione personalizzati di un acquirente si basano esclusivamente sulle sue interazioni con il sito di commercio elettronico di quel rivenditore specifico e non sono collegati all’attività del suo account Google, sottolinea l’azienda. L’acquirente viene identificato tramite un account creato sul sito del rivenditore o tramite un cookie first-party presente sul sito.

Inoltre, l’azienda mette in evidenza che, come per tutte le soluzioni Google Cloud, i clienti possiedono e controllano i propri dati e le informazioni sulle preferenze dei clienti rimangono al rivenditore. Questa tecnologia è ora generalmente disponibile per i rivenditori di tutto il mondo.

L’Ai aumenta i profitti dei rivenditori con raccomandazioni migliori
I sistemi di raccomandazione dei prodotti sono oggi una componente critica della strategia di ecommerce di qualsiasi rivenditore per una buona ragione: si prevede – mette in evidenza Google Cloud – che le vendite del retail online raggiungeranno più di 8.000 miliardi di dollari entro il 2026.

Tuttavia, i rivenditori hanno avuto a lungo difficoltà a determinare quali pannelli visualizzare sui loro siti web, come disporli in modo efficace e come coordinare i contenuti che sono sia pertinenti che personalizzati. La soluzione Recommendations AI di Google Cloud utilizza l’apprendimento automatico per aiutare i retailer a consigliare i prodotti agli acquirenti.

I nuovi aggiornamenti di Recommendations AI possono rendere le proprietà di ecommerce di un rivenditore ancora più personalizzate, dinamiche e utili per i singoli clienti. Ad esempio, una nuova funzione di ottimizzazione a livello di pagina consente ora a un sito di ecommerce di decidere dinamicamente quali pannelli di raccomandazioni di prodotti mostrare in modo univoco a un acquirente. L’ottimizzazione a livello di pagina riduce anche al minimo la necessità di effettuare test sulla user experience che richiedono molte risorse e può migliorare il coinvolgimento degli utenti e i tassi di conversione.

Inoltre, una funzione di ottimizzazione delle revenue aggiunta di recente utilizza il machine learning per offrire migliori raccomandazioni di prodotti che possono aumentare i ricavi per sessione utente su qualsiasi sito di ecommerce. Un modello di apprendimento automatico, realizzato in collaborazione con DeepMind, combina le categorie di prodotti di un sito di ecommerce, i prezzi degli articoli, i clic e le conversioni dei clienti per trovare il giusto equilibrio tra la soddisfazione a lungo termine degli acquirenti e l’aumento dei ricavi per i rivenditori.

Infine, un nuovo modello buy-it-again sfrutta la cronologia degli acquisti di un cliente per fornire raccomandazioni personalizzate per potenziali acquisti ripetuti.

Rispetto ai sistemi di raccomandazione di base utilizzati dai clienti di Google Cloud, Recommendations AI ha dimostrato un aumento a due cifre dei tassi di conversione e di click-through negli esperimenti controllati dai retailer che utilizzano la tecnologia, afferma Big G. I nuovi modelli di ottimizzazione a livello di pagina, ottimizzazione dei ricavi e buy-it-again sono ora disponibili a livello globale per i rivenditori.

Fonte: 01net.it

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