Come le tecnologie IoT possono realizzare il negozio del futuro

Iot Market Min

L’internet delle cose, più noto come Internet of Things o IoT, è un termine che si riferisce a un insieme di dispositivi e sensori intelligenti in grado di comunicare, attraverso una connessione alla rete, dati o segnali riguardanti una vasta gamma di “eventi” o input fisici.

Questo settore, in continua espansione ormai da alcuni anni, sta beneficiando enormemente delle più avanzate tecnologie di Machine Learning e Analisi Predittiva e delle recenti nuove infrastrutture per la gestione di grandi volumi di dati, come i Data Lake. Oltre alle numerose applicazioni in ambito industriale, anche la vendita al dettaglio può essere trasformata dall’impiego di diversi tipi di questi dispositivi, soprattutto per quanto riguarda aspetti come l’esperienza del cliente (Customer Experience) e la gestione della catena di produzione e distribuzione (Supply Chain Management).

Vediamo quindi le più comuni applicazioni delle tecnologie IoT nella vendita al dettaglio.

Applicazioni dell’IoT nel retail

  1. Scaffali Intelligenti

Chi lavora in un negozio normalmente impiega una buona parte del suo tempo a monitorare gli scaffali, in modo che i prodotti non giungano ad esaurimento e siano sempre posizionati correttamente. Attraverso l’impiego di scaffali intelligenti è possibile automatizzare gran parte di queste mansioni, oltre a monitorare eventuali furti. Questi scaffali utilizzano tag RFID e sensori che rilevano il peso dei prodotti in modo da segnalare l’esaurirsi delle scorte e i posizionamenti scorretti, rendendo possibile una gestione delle scorte più precisa ed efficiente.

 

  1. Pagamento automatico

La fila alle casse è sicuramente un aspetto indesiderato del fare acquisti per la maggior parte dei consumatori. Alcuni di essi, a causa delle eccessive code, potrebbero anche decidere di lasciare il negozio senza comprare nulla. Per limitare questo disagio è possibile introdurre soluzioni IoT in grado di leggere i tag posti su ogni prodotto e addebitare l’importo totale direttamente su una app di pagamento del cliente. Amazon, ad esempio, ha realizzato una tecnologia detta Just Walk Out, che permette al cliente di entrare, prelevare i prodotti di cui ha bisogno e “semplicemente uscire”. L’importo totale sarà poi addebitato su una carta di credito utilizzata per entrare nel negozio, con lo scontrino che arriverà via email.

 

  1. Personalizzazione e fidelizzazione del cliente

È possibile utilizzare le tecnologie IoT per creare offerte personalizzate per i clienti registrati a programmi fedeltà o per rilevare dati sui clienti che potranno essere utilizzati dal reparto Analytics. La neozelandese Plexture, ad esempio, ha sviluppato una piattaforma che grazie all’impego di sensori fisici che raccolgono diversi tipi di input, è in grado di offrire sconti e messaggi personalizzati direttamente sullo smartphone dei propri clienti. Nei limiti della privacy, è anche possibile tracciare, attraverso i sensori, i percorsi effettuati dai clienti all’interno del negozio, con l’obiettivo di andare ad operare ottimizzazioni della disposizione dei prodotti o altri utili accorgimenti per migliorare l’esperienza dei consumatori.

 

  1. Manutenzione Predittiva e Monitoraggio

I dispositivi smart possono essere impiegati anche per diagnosticare e prevenire possibili malfunzionamenti o guasti ai macchinari utilizzati nei negozi (come i congelatori ad esempio) permettendo di abbattere i costi associati a questo tipo di eventi. Grazie ad appositi sensori è infatti possibile ricevere segnali riguardo alla necessità di operare interventi manutentivi o identificare in anticipo possibili malfunzionamenti. Sensori intelligenti possono essere impiegati anche in particolari casi in cui si necessiti monitorare determinate metriche per la conservazione dei prodotti (come temperatura, umidità…).

 

  1. Ottimizzazione della Supply Chain

Con l’impiego della tecnologia RFID si è in grado di raccogliere dati riguardanti tutto il processo di consegna dei prodotti. Grazie ai sensori posti su ogni singolo prodotto o lotto è infatti possibile monitorare con attenzione i percorsi effettuati nel trasporto o alcune determinate condizioni, come la temperatura, per verificare che la merce acquistata non venga danneggiata. In seguito, chi vende al dettaglio può ad esempio confrontare i dati dei vari fornitori e trasportatori per scegliere quello che garantisce le migliori metriche in termini di costi e precisione. In seguito, gli stessi sensori, integrati con altri strumenti, potranno essere utilizzati anche per operare ottimizzazioni all’interno del magazzino.

 

Conclusione

L’adozione di soluzioni IoT può portare sostanziali trasformazioni al negozio di vendita al dettaglio tradizionale. Grazie a queste tecnologie, è infatti possibile agire su diverse metriche legate alla customer experience, migliorando l’esperienza dei propri clienti e aumentandone la fedeltà, e allo stesso tempo operare una serie di ottimizzazioni nella supply chain e nel negozio stesso per incrementare i margini di profitto grazie ai guadagni in efficienza.

Tuttavia, investire con successo in soluzioni IoT richiede un certo grado di competenza ed esperienza e il superamento di una serie di ostacoli tra cui la costruzione di infrastrutture in grado di gestire i dati provenienti dai sensori e di estrarre valore da essi. In mancanza di un team interno, è quindi opportuno avvalersi dei migliori professionisti del settore per implementare con successo le soluzioni desiderate. Noi di Dataskills possiamo aiutarti in questo percorso. Se hai bisogno di ulteriori informazioni o necessiti una consulenza non esitare a contattarci.

 

Per approfondire:

 

Andrea Bergonzi

Andrea Bergonzi

Sono laureato in Economia, Finanza e Mercati Internazionali. Prima di entrare nel mondo della Data Science ho ricoperto il ruolo di analista dei mercati finanziari e research editor. Dal 2020 sono membro di Dataskills, dove mi occupo di Predictive Analytics e Business Intelligence.

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    Andrea Bergonzi

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    Sono laureato in Economia, Finanza e Mercati Internazionali. Prima di entrare nel mondo della Data Science ho ricoperto il ruolo di analista dei mercati finanziari e research editor. Dal 2020 sono membro di Dataskills, dove mi occupo di Predictive Analytics e Business Intelligence.