Predictive Analysis with AI: How to Optimize Your E-commerce Inventory

Scopri come l'intelligenza artificiale può aiutarti a prevedere la domanda di prodotti e a gestire in modo efficiente il tuo magazzino.

Informazioni sull'autore: Lorenzo Bortolotto, Alpenite

Lorenzo Bortolotto è un esperto di tecnologie innovative, con una lunga esperienza nei settori ERP, processi aziendali, eCommerce, portali web, AI e Web3.0. Grazie alle sue competenze tecniche e aziendali, alla sua capacità di comunicazione e di ascolto, Lorenzo aiuta i decision maker a scegliere le soluzioni più adatte alle loro esigenze, accompagnandoli nella realizzazione e adozione di progetti ad alto valore aggiunto. Nel corso degli anni Lorenzo ha collaborato con centinaia di aziende, realizzando workshop e demo personalizzati, per tutti i livelli organizzativi, con l'obiettivo di favorire la comprensione e la trasformazione di processi e tecnologie, e stimolare la consapevolezza necessaria per prendere decisioni informate e superare il limite di “Non investire mai in un business che non puoi capire”. –Warren Buffett

Cos'è l'analisi predittiva e perché è importante per il tuo e-commerce?

L'analisi predittiva è l'uso di tecniche di data mining, statistica e intelligenza artificiale per analizzare i dati storici e attuali e prevedere il comportamento futuro di clienti, mercati e processi. Per un'attività di e-commerce, l'analisi predittiva può essere uno strumento prezioso per ottimizzare la gestione dell'inventario, determinare la quantità e la tipologia di prodotti da immagazzinare per soddisfare la domanda.

Inventario ottimale minimizza i costi di stoccaggio e approvvigionamento, evita rotture di stock ed eccessi di inventario, E massimizza le vendite e i profitti.

Come funziona l'analisi predittiva per la gestione dell'inventario

L'analisi predittiva si basa su algoritmi di apprendimento automatico che apprendono dai dati passati e presenti per generare previsioni su vari aspetti della domanda, come volume, stagionalità, segmentazione, sensibilità ai prezzi e promozioni. Queste previsioni possono essere utilizzate per calcolare il livello di inventario ottimale per ciascun prodotto in base a fattori quali probabilità di vendita, costo di acquisto, margine di profitto, tempi di consegna, data di scadenza, ecc. Inoltre, l'analisi predittiva può aiutare identificare i prodotti più redditizi, le tendenze emergenti, le opportunità di cross-selling e up-selling, e il strategie di prezzo e di marketing più efficaci.

Vantaggi dell'Analisi Predittiva per il tuo E-commerce

L’analisi predittiva può portare numerosi vantaggi al tuo e-commerce, tra cui:

Riduzione dei costi di gestione dell'inventario evitando sprechi, perdite, danneggiamenti e obsolescenza.
Aumento delle vendite e dei profitti offrendo i prodotti giusti al momento e al prezzo giusti.
Migliorare la soddisfazione del cliente e fidelizzazione garantendo la disponibilità dei prodotti desiderati e consegne rapide.
Ottimizzare le decisioni strategiche sulla base di dati affidabili e aggiornati.

Implementare l'analisi predittiva nel tuo e-commerce

Per implementare l’analisi predittiva nel tuo e-commerce devi:

Abbi un piattaforma e-commerce che permette di raccogliere e integrare dati provenienti da varie fonti come il sito web, i social media, il feedback dei clienti, i fornitori, i concorrenti, ecc.
Utilizzare una soluzione di analisi predittiva che si adatta alle tue esigenze, al tuo budget e al tuo livello di competenza. Scegli tra soluzioni cloud, on-premise o ibride e soluzioni già pronte o personalizzate.
Definire obiettivi e metriche per l'analisi predittiva, monitorare i risultati e le prestazioni.
Testare e convalidare le previsioni confrontandoli con dati reali e aspettative dei clienti.
Agire in base alle previsioni adattando la gestione dell'inventario, i prezzi e le strategie di marketing.

Inoltre, avere un partner esperto in progetti di analisi predittiva rappresenta spesso un vantaggio competitivo. Come un partner può offrire una consulenza qualificata e personalizzata, supportando il cliente in ogni fase del progetto, dalla definizione del problema e degli obiettivi selezionando le soluzioni più adatte all’implementazione e al mantenimento, garantendo qualità, sicurezza ed efficacia.

L'analisi predittiva richiede verifica continua del modello per garantire che siano aggiornati, allineati alla realtà e in linea con gli obiettivi aziendali. Un team dedicato può monitorare le prestazioni del modello, rilevare anomalie o deviazioni e apportare le modifiche necessarie per ottimizzare i risultati.

Un partner, infine, può fornire le competenze necessarie per gestire e utilizzare la soluzione di analisi predittiva attraverso formazione, assistenza e trasferimento di conoscenze, rendendo il cliente autonomo nella gestione del sistema per sfruttare appieno le potenzialità dell'analisi predittiva per il proprio business.

Un esempio di caso d'uso reale

Presentiamo ora il caso d'uso di Modayola, una piattaforma online multimarca che offre abbigliamento e accessori di alta qualità.

Prima di descrivere i vantaggi e i risultati di Modayola, è essenziale notare che Modayola è un nome fittizio utilizzato per preservare la privacy dell'azienda, con un accordo di non divulgazione (NDA) in vigore per proteggere il vantaggio competitivo derivato dall'investimento nell'analisi predittiva.

Modayola ha affrontato il la sfida di gestire un catalogo ampio e diversificato con migliaia di prodotti da vari fornitori. Inoltre, ha dovuto considerare le preferenze e i comportamenti di acquisto in continua evoluzione ed eterogenei dei suoi clienti.

Per affrontare questa sfida, Modayola si è rivolta a Alpenité, una società all'interno del Gruppo dell'Arsenalia specializzata in AI applicata al settore e-commerce. L'idea di Alpenite per Fashionista è stata quella di creare un sistema predittivo integrato con l'e-commerce e l'ERP aziendale, utilizzando l'intelligenza artificiale per anticipare la domanda e l'offerta di ciascun prodotto, snellimento del processo di acquisto da diversi fornitori.

Il progetto si è sviluppato in più fasi.

Inizialmente, Alpenite ha studiato il processo e ha raccolto e analizzato i dati storici e attuali di Modayola relativi a vendite, inventario, costi, fornitori, clienti, feedback e campagne di marketing.
Successivamente, Alpenite ha costruito e addestrato modelli predittivi utilizzando tecniche di machine learning e deep learning per generare previsioni accurate e affidabili per vari aspetti dell'attività di Fashionista.
Infine, Alpenite ha integrato i modelli predittivi nell'ERP di Modayola, creando dashboard interattive e alert automatici per facilitare il processo decisionale e l'azione.

L’analisi predittiva ha portato vantaggi significativi a Modayola. Dopo il primo anno, i ricavi online sono aumentati di circa 20%, mentre il margine di profitto è aumentato di 10%. È stata in grado di ridurre gli sprechi e le scorte in eccesso, ottimizzare la collaborazione con i fornitori e anche rispondere in modo più accurato alle esigenze dei clienti.

Alpenite, parte del Gruppo Arsenalia, è una società di consulenza innovativa che consente alle aziende di raggiungere l'eccellenza in ogni fase del percorso di customer experience. Insieme ad Alpenite, le aziende danno forma al futuro del proprio business sviluppando una strategia digitale in linea con le aspettative del business e con la promessa del brand; progettare, costruire ed evolvere soluzioni digitali per offrire esperienze eccezionali; e gestire processi digitali che amplificano il valore del business e ne migliorano le prestazioni.