Nuovi strumenti di IA per il commercio al dettaglio da Google Cloud

Google Cloud ha annunciato una serie di nuovi strumenti di intelligenza artificiale specificamente dedicati ai rivenditori al dettaglio (o retailer, se preferite il termine inglese). Dall'IA per il controllo degli scaffali, a quella per le vetrine digitali, fino ai risultati di ricerca e di navigazione personalizzati con il machine learning, Google Cloud ha annunciato novità che vanno incontro alle esigenze dei rivenditori in un mondo sempre più digitale.

Le novità di Google Cloud per il commercio al dettaglio

La prima novità presentata da Google è un'intelligenza artificiale per aiutare i commercianti a migliorare la disponibilità dei prodotti, a tenere sotto controllo l'effettivo stato degli scaffali e a rifornirli quando ce n'è effettivamente bisogno. L'IA sfrutta Vertex AI Vision, che si basa su due modelli di machine learning: uno che riconosce i prodotti sugli scaffali, e un secondo che riconosce i cartellini. In questo modo è possibile riconoscere i prodotti basandosi sulle loro caratteristiche visive e testuali, così da tenerli sotto controllo in maniera automatizzata.

Il modello di machine learning è piuttosto flessibile e può gestire immagini provenienti da telecamere montate a soffitto, dagli smartphone dei lavoratori o da robot che si aggirano per il negozio (sebbene quest'ultima eventualità appaia forse ancora un po' fantascientifica nel nostro Paese). Questa tecnologia sarà disponibile a livello mondiale nel corso dei prossimi mesi.

Un aspetto su cui Google punta l'attenzione è il fatto che le immagini e i dati delle aziende rimangono di loro proprietà e che l'IA può essere usata esclusivamente per l'identificazione di prodotti e cartellini, a rimarcare ancora una volta come il nervosismo intorno alle IA sia percepito anche dai grandi del cloud che le propongono.

Una seconda novità è dedicata, invece, agli scaffali virtuali delle realtà che vendono online: Google Cloud ha infatti presentato una nuova funzionalità di Discovery AI che usa il machine learning per selezionare l'ordine ottimale per i prodotti una volta che l'utente sceglie una categoria. Nel tempo, l'IA apprende l'ordinamento ideale dei prodotti in ciascuna pagina usando i dati storici, così da ottenere il piazzamento migliore per arrivare poi alla vendita. In questo modo si elimina la componente manuale e, quindi, si riduce anche la possibilità di errori.

L'ordinamento ottimale viene appreso correlando i vari elementi del comportamento degli utenti: click, oggetti nel carrello, acquisti e così via. Tali elementi consentono di determinare i gusti e le esigenze del cliente, che vengono poi impiegati per personalizzare la ricerca e l'ordinamento dei prodotti. Di nuovo, Google specifica come questi dati restino di proprietà dell'azienda che fa uso dell'IA e come non vengano correlati con l'eventuale account Google dell'utente, così da mantenere la riservatezza di tutte le parti coinvolte.

Un aspetto importante dell'esperienza di acquisto online è indubbiamente la ricerca e la terza novità presentata da Google riguarda la possibilità di personalizzare i risultati ottenuti dagli utenti quando effettuano una ricerca. L'IA riconosce lo schema di comportamento degli utenti per capire gusti e preferenze degli utenti, così da consigliare loro i prodotti più rilevanti durante una ricerca. Anche qui, i dati rimangono di proprietà del venditore e non sono collegati con l'account Google dell'utente.

La quarta novità è una serie di migliorie per Recommendations AI che, come fa intendere il nome, usa il machine learning per aiutare i venditori a migliorare le raccomandazioni rendendole maggiormente personalizzate e rilevanti. Una nuova funzionalità di ottimizzazione a livello delle pagine consente di mostrare pannelli delle raccomandazioni unici per ciascun utente, mentre una funzionalità di ottimizzazione del fatturato consente di dare priorità a quei prodotti che incrementano il valore medio di ciascuna sessione. C'è inoltre un modello "compralo di nuovo" che fornisce suggerimenti personalizzati sui prodotti da riacquistare.