Previsione delle vendite: in che modo l’intelligenza artificiale aiuta i rivenditori nei casi più difficili?

Quali articoli sono i più difficili da prevedere nelle vendite? Questa è una domanda a cui molti esperti di marketing pensano da molto tempo. Contro ogni aspettativa, queste domande hanno contribuito a far luce sulle variabili che influenzano il volume delle vostre vendite. Variabili che ora i retailer possono controllare in parte grazie all’intelligenza artificiale.

Il cibo fresco: un caso da manuale

Gli alimenti freschi sono tra gli articoli con la domanda più difficile da anticipare. Questa difficoltà nasce dalla continua fluttuazione dei loro prezzi. In questo contesto, gli operatori del mercato devono monitorare costantemente il prezzo di questi prodotti. Contrariamente alla credenza popolare, queste variazioni non sono dovute solo alle condizioni meteorologiche o allo stato dei raccolti. È inoltre importante considerare un gran numero di fattori, alcuni dei quali non hanno alcun collegamento diretto o razionale con la tua attività, ma influenzano il comportamento dei consumatori. Citiamo come esempio le conseguenze disastrose di una campagna pro-vegan sulle vendite di una macelleria.

In questa situazione, i manager devono aggiornare continuamente queste variabili per produrre previsioni più accurate. L’uso dell’intelligenza artificiale facilita notevolmente questo lavoro poiché la sua utilità ha dimostrato sui mercati azionari. Algoritmi all’avanguardia aiutano già i trader a prevedere come fluttueranno i valori degli asset.

Sale stradale: l’influenza delle esperienze passate dei consumatori

Anche questa volta la natura del prodotto potrebbe portarci a pensare che la domanda dipenda esclusivamente dalle condizioni meteorologiche. È chiaro però che entrano in gioco anche altri fattori, che influenzano le loro decisioni sui ricordi dell’inverno precedente. Se l’inverno dell’anno precedente è stato rigido, alla fine dell’estate acquisteranno una grande quantità di sale stradale. Se, al contrario, l’inverno è stato relativamente mite, gli individui effettueranno questo acquisto tardivamente. Anche le previsioni del tempo giornaliere incoraggeranno tutti a partecipare o meno a questa gara. Ciò porterà a forti variazioni nelle vendite.

Per questo tipo di prodotto, i rivenditori si affidano a dati statistici per stabilire le loro previsioni. Tuttavia, questi modelli non sempre consentono di anticipare i cambiamenti di interesse che i consumatori potrebbero mostrare a causa delle loro esperienze passate. Tuttavia, l’intelligenza artificiale fornisce i mezzi per superare questo grave inconveniente.

Mobili: l’effetto inaspettato dei mezzi pubblicitari sulle vostre vendite

I mobili non dovrebbero essere menzionati in questo articolo poiché le vendite aumentano di anno in anno. Tuttavia, molti marchi hanno fatto un’osservazione sorprendente. Il posto che ogni prodotto occupa nel catalogo influenza la velocità con cui questi articoli vengono venduti. I mobili che godono di una buona visibilità su questi media suscitano maggiore interesse da parte del pubblico. Una realtà che dimostra chiaramente che le azioni di comunicazione dei brand stanno dando i loro frutti. Inoltre, i supporti dei prodotti evidenziano anche accessori ai quali i consumatori normalmente presterebbero poca attenzione. Tovaglie, vasi o anche cuscini trovano poi più facilmente acquirenti.

Sebbene sia quindi possibile influenzare le vendite, i risultati delle proprie azioni restano umanamente imprevedibili. Da qui, ancora una volta, l’interesse verso l’utilizzo dell’IA.

L’intelligenza artificiale in soccorso dei rivenditori

Questi casi, davvero difficili, mostrano fino a che punto fattori indipendenti dalla nostra volontà possano influenzare le vendite. Tuttavia, ora è possibile ridurre le incertezze grazie all’intelligenza artificiale. I progressi compiuti in questo ambito forniscono ora gli strumenti per stabilire una correlazione tra la domanda espressa dai consumatori e una costellazione di variabili. Inoltre, gli strumenti dedicati forniscono dati previsionali in tempo reale. In tal modo, tengono continuamente conto di nuove variabili per fornire risultati ancora più precisi. Soluzioni che riducono quindi i margini di errore permettendo a tutti di risparmiare tempo.