7 startup di IA al dettaglio mirano a regalare ai negozi una felice stagione delle vacanze
Niente è più interessante delle startup di intelligenza artificiale al dettaglio che possono aiutare i negozi a vincere alla grande in questa stagione dello shopping natalizio.
Secondo eMarketer , i rivenditori si stanno rivolgendo all’intelligenza artificiale per affrontare qualsiasi cosa, dalle sfide della catena di approvvigionamento all’ottimizzazione dei prezzi, al check-out automatico e al cibo fresco. E l’intelligenza artificiale al dettaglio è un segmento enorme e in rapida crescita, pieno di startup di intelligenza artificiale che cercano di entrare in un mercato che si stima raggiungerà oltre 40 miliardi entro il 2030.
Queste sono sette delle più importanti startup di intelligenza artificiale al dettaglio che stanno aiutando i rivenditori a raggiungere i loro obiettivi per le vacanze:
1 Afresh:
la startup AI per la vendita al dettaglio che risolve cibo fresco
Fondata nel 2017, Afresh, con sede a San Francisco, quest’anno ha raccolto ben 115 milioni di dollari ad agosto. Afresh aiuta migliaia di negozi ad affrontare le complesse questioni della catena di approvvigionamento che sono sempre esistite attorno al perimetro del supermercato: frutta, verdura, carne fresca e pesce. Cioè, come possono i negozi assicurarsi di avere a disposizione cibi freschi e perfettamente maturi, riducendo al minimo le perdite e riducendo gli sprechi di cibo che ha superato il suo apice?
Secondo un comunicato stampa dell’azienda, Afresh è sulla buona strada per aiutare i rivenditori a risparmiare 34 milioni di libbre di rifiuti alimentari entro la fine del 2022. Utilizza l’intelligenza artificiale per analizzare la domanda precedente di un supermercato e le tendenze dei dati, il che consente ai droghieri di conservare cibo fresco per il minimo più tempo possibile. La piattaforma utilizza un algoritmo per valutare cosa c’è attualmente nel negozio, con un “intervallo di confidenza” che include quanto sia deperibile l’articolo. I lavoratori aiutano ad addestrare il modello basato sull’intelligenza artificiale contando periodicamente l’inventario a mano.
2 AiFi:
cassa al dettaglio senza cassiere basata sull’intelligenza artificiale
AiFi con sede a Santa Clara, in California, offre una soluzione basata sull’intelligenza artificiale per la vendita al dettaglio senza attriti e senza cassieri distribuita in luoghi diversi come stadi sportivi, festival musicali, catene di negozi di alimentari e campus universitari. Steve Gu ha cofondato AiFi nel 2016 con sua moglie, Ying Zheng, e ha raccolto 65 milioni di dollari a marzo. Sia Gu che Zheng hanno un dottorato in visione artificiale e hanno trascorso del tempo presso Apple e Google.
AiFi implementa modelli di intelligenza artificiale attraverso numerose telecamere posizionate sul soffitto, al fine di comprendere tutto ciò che accade nel negozio. Le telecamere tengono traccia dei clienti durante il loro percorso di acquisto, mentre la visione artificiale riconosce i prodotti e rileva diverse attività, tra cui mettere o prelevare gli articoli dagli scaffali.
Sotto il cofano della piattaforma ci sono modelli di rete neurale sviluppati specificamente per il monitoraggio delle persone, nonché per l’attività e il riconoscimento dei prodotti. AiFi ha anche sviluppato algoritmi di calibrazione avanzati che consentono all’azienda di ricreare l’ambiente di acquisto in 3D.
3 Everseen:
controllo automatico dell’intelligenza artificiale e della visione artificiale
Everseen è in circolazione dal 2007, ma il 2022 è stato un grande anno per la società con sede a Cork, in Irlanda, che offre tecnologie di self-checkout basate su intelligenza artificiale e computer vision. A settembre, Kroger Co., il più grande rivenditore di generi alimentari d’America, ha annunciato che sta andando oltre la fase pilota con la soluzione di Everseen, lanciandola in 1.700 negozi di alimentari e, secondo quanto riferito, includendola in tutte le località nel prossimo futuro.
La piattaforma Everseen Visual AI acquisisce grandi volumi di dati video non strutturati utilizzando telecamere ad alta risoluzione, che integra con feed di dati POS strutturati per analizzare e fare inferenze sui dati in tempo reale. Fornisce agli acquirenti una “spostata delicata” se commettono un errore di scansione involontario.
Non è stato tutto liscio per Everseen: nel 2021, la società ha risolto una causa con Walmart per le affermazioni che il rivenditore si era appropriato indebitamente della tecnologia dell’azienda irlandese e quindi aveva costruito il proprio prodotto simile.
4 Focal System:
digitalizzazione degli scaffali in tempo reale
Focal Systems , con sede a Burlingame, in California , che offre la digitalizzazione degli scaffali in tempo reale basata sull’intelligenza artificiale per la vendita al dettaglio di mattoni e malta, ha recentemente raggiunto il successo con Walmart Canada. Il rivenditore sta implementando la soluzione di Focal Systems, che utilizza telecamere da scaffale, visione artificiale e deep learning, in tutti i negozi dopo un progetto pilota di 70 punti vendita.
Fondata nel 2015, Focal Systems è nata dal Computer Vision Lab di Stanford. A marzo, l’azienda ha lanciato la sua soluzione FocalOS “self-driving store”, che automatizza la scrittura e l’ordinazione degli ordini, dirige i magazzinieri, tiene traccia della produttività per associato, ottimizza la gestione delle categorie per negozio e gestisce le piattaforme di e-commerce per eliminare le sostituzioni.
Secondo l’azienda, i leader aziendali possono visualizzare qualsiasi negozio in tempo reale per vedere che aspetto hanno i loro scaffali e come stanno andando i negozi.
5 Hivery:
ottenere gli assortimenti del negozio nel modo giusto
Hivery , con sede in South Wales, Australia, affronta le complesse sfide legate alle battaglie per lo spazio nei negozi al dettaglio di mattoni e malta. Aiuta i negozi a prendere decisioni su come utilizzare lo spazio fisico, impostare esposizioni di prodotti e ottimizzare gli assortimenti. Offre una “vendita al dettaglio iper-locale” consentendo ai negozi di personalizzare i propri assortimenti per soddisfare le esigenze dei clienti locali.
Il prodotto Curate basato su SaaS e basato sull’intelligenza artificiale di Hivery utilizza algoritmi proprietari di ML e matematica applicata sviluppati e acquisiti dall’agenzia scientifica nazionale australiana. Affermano che un processo che richiede sei mesi si riduce a circa sei minuti, grazie alla potenza dell’IA/ML e delle tecniche matematiche applicate.
Jason Hosking, cofondatore e CEO di Hivery, ha dichiarato a VentureBeat ad aprile che i clienti di Hivery possono effettuare simulazioni rapide di strategie di scenari di assortimento in merito alla razionalizzazione degli SKU, all’introduzione degli SKU e allo spazio tenendo conto di qualsiasi obiettivo di categoria, regole di merchandising e trasferimento della domanda. Una volta determinata una strategia, Curate può generare planogrammi di accompagnamento per l’esecuzione.
6 Lily AI:
collegare gli acquirenti ai prodotti
Solo un mese fa, Lily AI , che mette in contatto gli acquirenti di un rivenditore con i prodotti che potrebbero desiderare, ha raccolto 25 milioni di dollari in nuovo capitale, un’impresa non da poco durante questi tempi di restrizione.
Quando Purva Gupta e Sowmiya Narayanan hanno lanciato Lily AI nel 2015, la società con sede a Mountain View, in California, ha cercato di affrontare una spinosa sfida dell’e-commerce: gli acquirenti che lasciano un sito prima di acquistare.
Per i clienti che includono ThredUP ed Everlane, Lily AI utilizza algoritmi che combinano un’analisi approfondita dei prodotti con un’analisi psicografica approfondita per alimentare i motori di ricerca di un negozio web e i caroselli di scoperta dei prodotti. Ad esempio, Lily acquisirà i dettagli sullo stile e sulle vestibilità dei prodotti di un marchio e utilizzerà i dati dei clienti di altri marchi per creare una previsione dell’affinità di un cliente con gli attributi dei prodotti nel catalogo.
7 Shopic:
una delle numerose startup di intelligenza artificiale per la vendita al dettaglio di carrelli intelligenti
Shopic, con sede a Tel Aviv, ha fatto scalpore con il suo dispositivo clip-on basato sull’intelligenza artificiale, che utilizza algoritmi di visione artificiale per trasformare i carrelli della spesa in carrelli intelligenti. Ad agosto, Shopic ha ricevuto un round di investimento di serie B da 35 milioni di dollari.
Shopic afferma di poter identificare più di 50.000 articoli una volta inseriti in un carrello in tempo reale mentre mostra promozioni e sconti sui prodotti correlati. Il suo sistema funge anche da interfaccia di check-out automatico e fornisce una gestione dell’inventario in tempo reale e approfondimenti sul comportamento dei clienti per i negozi di alimentari attraverso la sua dashboard di analisi , ha affermato la società. I negozi di alimentari possono ricevere rapporti che includono mappe di calore del corridoio, monitoraggio delle promozioni e metriche di adozione di nuovi prodotti.
Shopic deve affrontare venti contrari, tuttavia, con altre startup di intelligenza artificiale nello spazio del carrello intelligente: Amazon Dash Carts è attualmente in fase di sperimentazione in Whole Foods e Amazon Fresh, mentre Instacart ha recentemente acquisito Caper AI.
