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Blog di settore Microsoft

Hai mai provato a immaginare quanto diversa sarebbe la tua giornata se avessi a disposizione un assistente personale dedicato, ovvero qualcuno che arriva presto ed esce tardi, svolgendo tutte le attività amministrative più impegnative in modo che tu possa sfruttare al meglio il tempo? Non cercare oltre le funzioni di Machine Learning, una tecnologia emergente che consente ai computer di apprendere dai dati e di effettuare previsioni in relazione ai dati senza istruzioni esplicite. Per le aziende del settore dei beni di consumo, la tecnologia di Machine Learning può ad esempio preparare percorsi più efficienti per i rappresentanti sul campo che devono effettuare le visite nei punti vendita e consentire loro di gestire rapidamente le attività quotidiane. Immagina, ad esempio, di impiegare un robot per controllare gli spazi per la conformità della merce, lasciando libero il personale di concentrarsi su attività a valore aggiunto maggiore. Il risparmio di tempo nel punto vendita offre ai rappresentanti l’opportunità di completare più visite, con una riduzione dei costi potenzialmente significativa. Le funzioni di Machine Learning non sono solo uno strumento per semplificare le visite nel punto vendita, ma anche un modo efficace di applicare dati storici a un problema creando un modello e utilizzandolo per prevedere un comportamento futuro. Nel tempo, grazie a Machine Learning è possibile identificare schemi e tendenze (ad esempio lo scenario in cui una promozione funziona e con quali parametri) che gli stakeholder possono sfruttare per migliorare le strategie aziendali. Continua a leggere per scoprire di più su come Machine Learning può aiutare le aziende del settore dei beni di consumo a pianificare i propri progetti e le proprie attività, ad aumentare la produttività con minore immissione di informazioni e ad approfondire l’analisi dei dati.

Automatizzare e ottimizzare la pianificazione dei percorsi

Per identificare i punti vendita da visitare, la frequenza di visita e le attività da eseguirvi, è necessaria una notevole quantità di lavoro. Immagina di disporre di un software in grado di valutare più fattori, oltre a quello geografico, per prevedere automaticamente il momento migliore per visitare un particolare punto vendita e migliorare l’efficienza complessiva di pianificazione dei percorsi. Se in un punto vendita si verifica in genere un calo delle vendite a luglio, se è stato assunto di recente un nuovo responsabile o se si prevede di lanciare una nuova promozione, il software modifica il percorso in base a tali fattori per ottimizzare il tempo dei dipendenti. La tecnologia di Machine Learning genera inoltre elenchi personalizzati di attività da svolgere per le visite in base alle esigenze di un punto vendita specifico. Di conseguenza, prima di arrivare nel punto vendita, il rappresentante sarà già a conoscenza di eventuali problemi, ad esempio attrezzature guaste, e non dovrà sprecare tempo per determinare le attività che devono essere eseguite. Una volta arrivato nel luogo da visitare, il rappresentante può inoltre utilizzare il software per semplificare le attività di controllo.

Realizzare la visita perfetta al punto vendita

Quando i rappresentanti eseguono un controllo nel punto vendita, immagina di disporre di una tecnologia che consenta loro di essere più efficienti, non solo evitando di servirsi di carta e penna, utilizzate ancora dal 64% dei professionisti nella gestione delle attività retail[1], ma anche evitando l’immissione dei dati digitali grazie alla funzionalità di riconoscimento vocale e delle immagini digitali. Il riconoscimento di immagini digitali consente ai rappresentanti di acquisire le immagini dei prodotti nel punto vendita anziché registrare manualmente i risultati dell’ispezione. Da un’immagine, un modello può valutare scorte non disponibili, rivestimenti, prezzi, spazio assegnato negli scaffali e conformità dell’allestimento del punto vendita. Mentre un operatore umano dovrebbe valutare visivamente ogni dettaglio per rilevare una disposizione non corretta dei prodotti, il software è in grado di trovare errori e disuniformità in pochi secondi. Machine Learning consente inoltre ai rappresentanti di dettare a voce appunti, comandi e ordini a un dispositivo indossabile, quale uno smartwatch o una cuffia. Il sistema isola le parole chiave dalla dettatura attivando in tal modo le azioni nel software di gestione delle attività retail. I dati acquisiti digitalmente consentono ai professionisti del settore di risparmiare tempo e di evitare errori derivanti dalla raccolta manuale dei dati. I dati risultanti dalle visite sono distribuiti in tempo reale, in modo che i responsabili ricevano immediatamente i risultati del controllo anziché mesi dopo il completamento dello stesso.

Approfondire l’analisi dei dati

Dopo che i dati sono stati raccolti, il vantaggio finale dell’applicazione della tecnologia di Machine Learning nella gestione delle attività retail consiste nell’identificazione di modelli nei dati in grado di prevedere il passaggio successivo più opportuno. Le aziende che operano nel settore dei beni di consumo devono gestire enormi volumi di dati in ambito di vendite, inventari, consegne e promozioni in migliaia punti vendita al dettaglio. L’utilizzo di fogli di calcolo per la registrazione e l’analisi dei dati è estremamente oneroso in termini di tempo, senza contare che i fogli di calcolo sono in grado di eseguire solo le operazioni indicate dall’utente, a differenza delle funzioni di Machine Learning che identificano automaticamente modelli e tendenze comuni difficili da individuare in situazioni normali. Una soluzione di Machine Learning può ad esempio analizzare i dati per prevedere esattamente l’impatto di una promozione in una catena principale di punti vendita o determinare il ROI di un programma fedeltà in un punto vendita specifico. La comprensione dei dati a livello granulare semplifica la misurazione delle performance dei prodotti, riconosce i problemi e adegua le procedure consigliate a tutti i livelli.

Soluzioni di Machine Learning di Microsoft

Le soluzioni di Machine Learning contribuiscono notevolmente a ottimizzare i percorsi dei dipendenti che operano sul campo, ad automatizzare i processi manuali ripetitivi e a migliorare l’analisi e l’approfondimento dei dati in tutta l’azienda. Tali vantaggi ti consentono in definitiva di crescere parallelamente al mercato dei prodotti e di prendere decisioni migliori su promozioni, campagne e investimenti. Microsoft e i partner con cui collabora continueranno a favorire investimenti nelle tecniche di Machine Learning e di gestione delle attività retail per consentire alle aziende di beni di consumo di raggiungere una posizione strategica in un’era sempre più digitale. Per saperne di più sulle soluzioni di gestione delle attività retail disponibili sul mercato, ti invitiamo a vedere le soluzioni AFS POP Retail Execution e AFS Retail Execution in AppSource oggi stesso. [1]EKN Outlook, 2016