**Translation:** FCamara presents the impact of AI on retail efficiency and shares strategic tips

Le vendite di fine anno continuano ad essere un termometro della maturità digitale retail, rivelando la distanza tra le aziende che hanno evoluto le loro strategie e quelle che ancora affrontano limitazioni strutturali e operativeIn un mercato sempre più competitivo, investire in tecnologia non è più una tendenza ed è diventato un requisito fondamentale per garantire prestazioni, stabilità e personalizzazione su larga scala.

L'intelligenza artificiale (AI) ha assunto un ruolo centrale in questo progresso, se applicata strategicamente, consente di identificare le intenzioni di acquisto in tempo reale, adeguare i prezzi in base al comportamento dei clienti e fornire offerte più pertinenti Tra le applicazioni più trasformative ci sono i prezzi dinamici, i suggerimenti guidati e i motori di ricerca supportati dai modelli LLM. 

Per Alexsandro Monteiro, responsabile Retail di FCamara, multinazionale brasiliana della tecnologia e dell'innovazione, questa combinazione sta ridefinendo l'esperienza dell'acquirente“A IA sta eliminando il funnel tradizionaleIl viaggio, che era lineare, è diventato un sistema continuo in cui ogni clic, ricerca o interazione alimenta il passo successivo e massimizza la conversione di”, afferma.

Nelle grandi operazioni di consumo accompagnate da FCamara, i risultati sono già tangibili In un progetto di pricing dinamico, ad esempio, un rivenditore ha iniziato a prevedere l'elasticità dei prezzi, l'esaurimento delle scorte e il comportamento di consumo regionale Con pochi mesi di applicazione, ha registrato un guadagno di 3,1% di margine netto nelle collezioni di fine stagione $ 48 milioni in un anno In un'altra operazione di e-commerce, le soluzioni di AI hanno accelerato nel 29% lo sviluppo della piattaforma, aumentando la reattività durante i periodi di forte domanda.

Sulla base di queste esperienze, Monteiro evidenzia quattro pilastri che spiegano perché l'AI si è affermata come decisiva per aumentare l'efficienza e la redditività nel mercato:

1. Raccomandazione contestuale e aumento medio dei biglietti: i modelli che interpretano l'intento in tempo reale sostituiscono i sistemi tradizionali basati solo sulla storia L'IA legge microsegnali, modelli di navigazione e relazioni tra gli elementi, guidando la scoperta, espandendo la conversione e aumentando il ticket medio.

2. Ricerca con LLM e comprensione semantica: i motori di ricerca supportati da modelli linguistici capiscono cosa significa il pubblico 5 NON solo cosa digitano Le query naturali, come “sapato comodo per lavorare tutto il giorno”, iniziano a generare risultati più accurati, riducendo gli attriti e avvicinando l'utente all'acquisto.

3. Assistenti conversazionali focalizzati sulla conversione e sull'efficienza: I chatbot e i copiloti basati sull'intelligenza artificiale agiscono come venditori digitali. Rispondono a domande complesse, suggeriscono prodotti compatibili, offrono dimensioni e applicano regole aziendali, riducendo al contempo i costi operativi alleviando il servizio umano.

4. Il viaggio continuo e invisibile: l'integrazione di prezzi dinamici, raccomandazioni contestuali, ricerca intelligente e assistenti conversazionali crea un ecosistema fluido, in cui ogni interazione ritorna a quella successiva.

Per Monteiro, questi pilastri mostrano che l'IA è passata dalla condizione di acceleratore operativo per consolidarsi come differenziatore competitivo per il retail.

“Mentre sempre più aziende maturano le loro strutture di dati e intelligence, emergono maggiori opportunità di crescita sostenuta, guadagni di efficienza e la creazione di esperienze di acquisto molto più accurate - soprattutto in periodi critici come le vendite di fine anno”, aggiunge.

“L'evoluzione di” dipende ora dalla capacità delle organizzazioni di trasformare la tecnologia in decisioni pratiche, connesse al business e focalizzate su risultati reali”, conclude Monteiro.