Febbraio 2020. Il Machine Learning Checkup, nato in Italia nel 2019 dalla collaborazione tra Google e la School of Management del Politecnico di Milano, da oggi in supporto anche alle imprese retail italiane per sfruttare al meglio le applicazioni dell’intelligenza artificiale (IA).
La nuova sezione del Machine Learning Checkup dedicata al retail si affianca a una nuova ricerca della School of Management del Politecnico di Milano che ha identificato numerosi casi di applicazione. Ne sono esempio la distribuzione organizzata, dove l’introduzione di soluzioni IA si traduce in una riduzione del 57% delle commissioni e in un aumento del 10% delle vendite, e il settore moda, con un processo di acquisto più veloce ridotto del 38%. Anche per il retail, le soluzioni IA più versatili al servizio delle imprese italiane si confermano l’analisi predittiva, il riconoscimento delle immagini e il riconoscimento dei suoni.
Dopo il successo italiano, il Machine Learning Checkup verrà esteso nei prossimi mesi ad altri 11 paesi europei.
A cosa serve il machine learning checkup
Il Machine Learning Checkup, nato in Italia nel 2019 dalla collaborazione tra Google e la School of Management del Politecnico di Milano, si apre oggi alle aziende retail italiane per accompagnarle nel processo di trasformazione digitale. L’estensione al settore retail, che si aggiunge ai settori agroalimentare, tessile, arredamento, metalsiderurgico e metalmeccanico, è stata presentata oggi in occasione di “L’economia dell’intelligenza. Machine learning: il futuro del retail” organizzato da Netcomm, il Consorzio del Commercio Digitale Italiano.
Il Machine Learning Checkup è uno strumento gratuito che permette alle imprese di valutare la propria maturità per l’adozione di soluzioni di intelligenza artificiale (IA) e comprendere come sfruttarne al meglio le applicazioni: offre infatti un report personalizzato sui potenziali benefici dell’IA, insieme alle migliori applicazioni in base al settore di riferimento dell’azienda e del suo posizionamento nella filiera produttiva. Inoltre, le aziende potranno accedere a un servizio di consulenza dedicata di Unioncamere – attraverso i Punti Impresa Digitale delle Camere di Commercio sul territorio – e agli incentivi del Ministero dello Sviluppo Economico. Dopo essere stato lanciato a settembre 2019 in Italia, il Machine Learning Checkup verrà esteso nei prossimi mesi ad altri 11 paesi europei.
La sezione dedicata al retail si affianca a una nuova ricerca della School of Management del Politecnico di Milano commissionata da Google, che ha individuato 35 casi di applicazione. Ne sono esempi chiave quelle nella distribuzione organizzata, che si traducono in una riduzione del 57% delle commissioni e un aumento del 10% delle vendite, e nel settore moda, dove grazie all’introduzione di soluzioni IA il processo che conduce alla conclusione dell’acquisto si è ridotto del 38%. Anche per il retail, le tre soluzioni di IA più versatili si confermano l’analisi predittiva, il riconoscimento delle immagini e il riconoscimento dei suoni. Per quanto riguarda l’analisi predittiva, la sua applicazione nel retail può raccogliere e rielaborare feedback diretti dei clienti, attività per cui la ricerca ha evidenziato in alcuni casi potenzialità di incremento di vendite fino al 50% e di traffico in negozio fino al 70%.
Tre casi di rilievo nel retail con l’AI
All’evento sono state raccontate tre storie di successo nell’adozione di IA per il retail:
Cortilia, e-commerce di prodotti alimentari a filiera corta nato nel 2011 e presente in Lombardia, Emilia Romagna e Piemonte, unisce tecnologia avanzata ad attività con un forte carattere tradizionale, coinvolgendo 160 aziende agricole e produttori con un catalogo di oltre 1.800 referenze. Cortilia ha adottato soluzioni di IA ad ampio spettro, dall’ottimizzazione dei processi della filiera, alle previsioni di vendita, fino al suggerimento degli acquisti rivolto ai clienti: in questo modo è riuscita a superare le complessità logistiche legate al coordinamento dei suoi produttori, a incrementare le vendite e a ridurre gli sprechi.
“L’intelligenza artificiale permette di portare efficienza e precisione nella gestione delle nostre attività, sia all’interno della filiera, sia nella relazione con i nostri clienti finali”, afferma Marco Porcaro, CEO di Cortilia. “Il risultato di cui siamo più orgogliosi è la riduzione delle eccedenze alimentari, oggi al solo 1%”.
Motivi, brand di abbigliamento femminile del Gruppo Miroglio con sede ad Alba, si è affidato a soluzioni di IA per la gestione dello stock e dell’inventario, così come per la gestione delle promozioni, ottenendo un miglioramento dell’integrazione tra attività online e offline. L’efficienza di magazzino è aumentata significativamente, registrando un incremento dei volumi di vendita del 50% e un impatto positivo sul personale di vendita.
“Ci sono risultati che vanno oltre il dato numerico e sono rappresentati dalla crescita culturale e professionale delle nostre risorse umane”, commenta Francesco Cavarero, CIO Motivi – Miroglio Group. “L’introduzione di soluzioni IA ha portato all’acquisizione di nuove competenze analitiche che consentono di raggiungere traguardi più sfidanti, valorizzando in modo ottimale il tempo e le capacità di ciascuno”.
IBS.it, nata nel 1998, è un e-commerce di intrattenimento culturale e per il tempo libero. Dai suoi magazzini, ad Assago, vengono spediti ogni giorno oltre venticinquemila prodotti tra libri italiani e inglesi, musica, videogiochi e giocattoli per soddisfare i circa ottomila ordini provenienti da tutta Italia. L’introduzione di soluzioni IA ha permesso a IBS.it di personalizzare la propria offerta, garantendo ai propri clienti un’esperienza di acquisto sempre più personalizzata. Maria Josè Castelli, Marketing Retail Omnicanale – Vertical Digital IBS.it, afferma: “Grazie all’introduzione dell’IA a supporto dell’intelligenza umana, nei soli primi tre mesi dal lancio del progetto, avvenuto nel luglio 2019, il tasso di conversione è cresciuto di ben cinque volte, con un conseguente aumento delle vendite”.
“La ricerca evidenzia numerosi ambiti di impatto dell’Intelligenza Artificiale sui processi di business del mondo retail. I casi applicativi a livello nazionale sono ancora pochi, per quanto incoraggianti, ed evidenziano un fenomeno solo apparentemente paradossale; l’intelligenza artificiale è particolarmente interessante per quei retailer che vogliano rafforzare gli elementi qualificanti della distribuzione fisica: servizio, supporto e conoscenza del cliente.”
Lucio Lamberti, Associate Professor, School of Management Politecnico di Milano
“Le aziende oggi cercano nuove soluzioni, come l’intelligenza artificiale, che rendano i processi più semplici, le informazioni più veloci e il supporto alle persone più concreto. Il Machine Learning Checkup va in questa direzione, perché aiuta le imprese a valorizzare il proprio potenziale tecnologico: si tratta di un beneficio alla portata di tutti e che ognuno può adattare alle proprie esigenze.”
Vincenzo Riili, CMO Google Italia
