L’intelligenza artificiale nel settore della vendita al dettaglio dell’area APAC sta passando da analisi e progetti pilota a flussi di lavoro e operazioni quotidiane.
I negozi urbani densi, l’elevato tasso di abbandono della manodopera e gli ecosistemi competitivi del commercio rapido ne stanno guidando l’adozione. Un sondaggio del quarto trimestre del 2025 di GlobalData ha scoperto che il 45% dei consumatori in Asia e Australasia è molto o abbastanza propenso ad acquistare un prodotto sulla base delle raccomandazioni o delle approvazioni dell’intelligenza artificiale.
Jaya Dandey, analista dei consumatori presso GlobalData, ha dichiarato: “Che gli acquirenti se ne rendano conto o meno, i sistemi di apprendimento automatico decidono da tempo quando incoraggiare i consumatori a effettuare acquisti, quali prodotti possono vedere e quali sconti possono usufruire.
“Ora, i sistemi di agenti possono anche completare le attività legate agli acquisti end-to-end”.
Visione artificiale e automazione del negozio
Le aziende che valutano la visione artificiale e l’apprendimento automatico possono osservare le prime implementazioni nella regione.
Lawson, ad esempio, ha introdotto i negozi “Lawson Go” abilitati all’intelligenza artificiale in Giappone nel 2022. Il rivenditore ha collaborato con il fornitore di tecnologia CloudPick nel 2025 per integrare l’intelligenza artificiale, l’apprendimento automatico e la visione artificiale. Questa integrazione elimina le code alle casse e i cassieri per migliorare l’esperienza del cliente.
In Corea del Sud, la società di vendita al dettaglio Fainders.AI ha lanciato un MicroStore compatto e senza cassiere all’interno di una palestra nel 2024. Questa implementazione ha migliorato l’accessibilità della vendita al dettaglio autonoma tra diverse attività.
L’intelligenza artificiale aiuta anche la previsione e l’automazione del rifornimento al dettaglio, una capacità che si applica bene al mercato APAC, dove l’impronta dei negozi è piccola e la frequenza di rifornimento è elevata.
La catena giapponese di vendita al dettaglio di prodotti alimentari Coop Sapporo utilizza un sistema di intelligenza artificiale basato su fotocamera denominato Sora-cam, sviluppato da Soracom. Il sistema aiuta la catena a evitare scorte eccessive e a ridurre la merce invenduta sugli scaffali dei negozi. Coop Sapporo impiega un team di analisi per valutare le immagini generate. Il team determina il rapporto ottimale di esposizione sullo scaffale. Il sistema Sora-cam avvisa inoltre i membri del personale di applicare etichette di sconto sui prodotti alimentari prossimi alla scadenza per evitare sprechi.
I modelli di intelligenza artificiale tengono traccia degli sprechi e dei tempi di svalutazione migliorando al contempo l’efficienza della promozione. Nei mercati del Sud-Est asiatico (SEA), caratterizzati da un’elevata sensibilità ai prezzi, piccoli miglioramenti nell’efficienza della promozione aumentano i margini di profitto.
Le misure di ottimizzazione del lavoro basate sull’intelligenza artificiale includono pianificazione, elenchi di priorità delle attività e bilanciamento del carico di lavoro. Queste misure aiutano i rivenditori al dettaglio in Giappone e Corea del Sud, che affrontano carenze strutturali di manodopera. Forniscono inoltre vantaggi in termini di efficienza nei mercati SEA ad alta crescita.
I sistemi di intelligenza artificiale nel commercio al dettaglio stanno migliorando l’interazione dei consumatori dell’area APAC
“Nella vendita al dettaglio di prodotti alimentari, l’IA agentica è meglio intesa come un ‘operatore’ AI in grado di comprendere un obiettivo, pianificare passaggi, rispettare i limiti di budget o allergeni, eseguire azioni attraverso i sistemi, porre domande chiarificatrici e apprendere le preferenze nel tempo”, afferma Dandey.
I clienti possono ignorare le ricerche dei singoli articoli delineando il loro intento generale. Un cliente, ad esempio, potrebbe richiedere a un agente AI di “pianificare cinque cene per una famiglia di quattro persone, per lo più ricette asiatiche, senza crostacei, in meno di 45 minuti”. L’agente quindi genera ricette, costruisce un carrello della spesa, dimensiona le quantità e aggiunge i punti metallici mancanti al carrello.
Questa capacità di intelligenza artificiale degli agenti di vendita al dettaglio si allinea ai comportamenti regionali, poiché molte famiglie dell’area APAC cucinano frequentemente e fanno acquisti freschi. Gli agenti di intelligenza artificiale che riconoscono le cucine locali – come il banchan coreano, i bento giapponesi e le basi di spezie indiane – si adattano meglio alle abitudini regionali rispetto ai generici piani pasto occidentali.
“In molti mercati dell’area APAC, lo shopping è già profondamente integrato con portafogli digitali, app di messaggistica, ride-hailing ed ecosistemi di consegna, rendendo più facile per l’intelligenza artificiale degli agenti inserirsi nelle routine quotidiane”, spiega Dandey.
“Tuttavia, è necessario superare alcune sfide chiave: garantire il consenso privato alla condivisione dei dati, ridurre al minimo le allucinazioni in termini di allergeni e ingredienti e implementare una corretta localizzazione del sistema con sfumature linguistiche”.
Vedi anche: Sistema pilota DBS che consente agli agenti AI di effettuare pagamenti per i clienti
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
