Dalla gestione dello scaffale al pagamento in autonomia, la tecnologia contribuisce a rendere i processi del retail più rapidi, accurati ed efficienti. Le soluzioni di Scandit integrano computer vision, realtà aumentata e acquisizione intelligente dei dati per supportare retailer e personale nelle attività quotidiane: dal self-checkout allo shelf management, dalla verifica degli inventari alla preparazione degli ordini click & collect. Ne parliamo con Thomas Wesner, product director di Scandit, per approfondire le opportunità di queste tecnologie nell’evoluzione del punto vendita.
Di recente avete presentato la soluzione Self-Checkout Loss Prevention: in che modo la computer vision avanzata e la scansione basata sull'AI riescono a mitigare le differenze inventariali e i furti intenzionali o accidentali alle casse automatiche, garantendo al contempo un'esperienza di acquisto fluida e senza attriti per il cliente?
La maggior parte delle perdite al self-checkout è accidentale o non intenzionale. Prodotti dimenticati nel carrello, clienti che escono dal punto vendita senza pagare e scansioni mancate rappresentano la grande maggioranza dei casi, e una scansione mancata è di solito un codice a barre che non ha emesso il “bip” nelle mani di una persona che avrebbe comunque pagato. Abbiamo sviluppato la nostra soluzione con questa logica. Una telecamera osserva la sessione di scansione e confronta ciò che vede con i dati in tempo reale provenienti dallo scanner e dal punto cassa. Se un articolo passa nell’area di scansione senza una scansione corrispondente, oppure, per esempio, se un pagamento non viene registrato, il sistema lo segnala.
La prima risposta è un messaggio sullo schermo che invita il cliente a controllare e a scansionare di nuovo. Secondo Ecr Retail Loss, tra l’80% e il 97% dei casi segnalati si risolve proprio a questo punto, senza il coinvolgimento di alcun addetto. A seconda del tipo di incidente rilevato e della policy del retailer, un avviso con una breve clip può essere inviato anche a un addetto del punto vendita. Il software non si chiede mai se un cliente appaia sospetto, ma soltanto se un articolo sia stato scansionato. Il rilevamento è quindi basato sull’articolo e non sulla persona, senza riconoscimento facciale né raccolta di dati biometrici. È ciò che permette ai clienti onesti di procedere senza intoppi e che mantiene la registrazione delle scorte più vicina a ciò che è effettivamente uscito dal negozio.
Barriere d’uscita, bilance nell’area d’insacchettamento e controlli a campione degli scontrini sono un elemento di attrito per tutti. La tecnologia Vision AI opera in background e interviene solo quando rileva una potenziale perdita. Anche l’installazione è altrettanto leggera: l’approccio software-first di Scandit richiede soltanto una telecamera standard sopra la cassa e una piccola unità di elaborazione nella corsia, e una postazione è operativa in pochi minuti. Questo la rende accessibile sia ai piccoli negozi con due o tre casse self-service sia agli ipermercati.
Oltre al self-checkout, le tecnologie di Scandit trasformano i comuni smartphone e dispositivi mobili degli addetti in potenti strumenti di gestione del punto vendita. Quali sono oggi le applicazioni più apprezzate dai retailer per l'ottimizzazione delle operazioni in corsia?
Nell’attuale contesto, la produttività e l’efficienza del lavoro sono una priorità importante per i retailer, soprattutto nel settore alimentare. Le tecnologie in grado di ottimizzare il tempo degli addetti e i flussi di lavoro collegati sono oggi in cima ai pensieri dei retailer. Stiamo registrando molto interesse per ShelfView, la nostra soluzione di shelf intelligence basata sull’AI, che risolve i problemi critici a scaffale per aumentare la disponibilità dei prodotti e far crescere i ricavi. Una parte della soluzione prevede l’eliminazione della scansione manuale dei vuoti a scaffale grazie all’acquisizione video degli scaffali stessi tramite dispositivi mobili da parte degli addetti, che possono così raccogliere i dati in modo molto più efficiente.
Vediamo inoltre crescere la domanda di soluzioni per la gestione delle scadenze e per i flussi di ribasso dei prezzi (markdown). I retailer alimentari operano con margini estremamente ridotti e lo spreco resta una sfida costante, sia per i prodotti freschi sia per quelli a lenta rotazione, che possono scadere senza che nessuno se ne accorga. Aumentando la velocità di acquisizione e l’efficienza dei ribassi, i retailer possono ridurre il tempo dedicato alla rilevazione delle date di scadenza fino al 60% per articolo, ottenendo una maggiore visibilità sull’inventario, e ridurre lo spreco alimentare fino al 40%.
Come tendenza generale, l’esigenza di una visibilità unificata dell’inventario in tutto il punto vendita sta diventando essenziale per gestire le perdite (shrink), aumentare la redditività e massimizzare la produttività del lavoro.
L'integrazione della realtà aumentata nelle operazioni di store operations consente di visualizzare informazioni critiche direttamente sovrapposte ai prodotti a scaffale. Qual è il valore aggiunto concreto dell'AR per il personale di cassa e di corsia e come aiuta a ridurre i tempi morti e i margini di errore nella gestione degli stock?
L’AR è utile quando elimina una decisione o un passaggio manuale, oppure quando offre un’informazione in più. Invece di leggere un elenco e confrontarlo con lo scaffale a mano o con carta e penna, l’addetto inquadra con il dispositivo e l’articolo giusto viene evidenziato sullo schermo, oppure una sovrapposizione mostra quali prodotti sono scaduti, hanno il prezzo errato o fanno parte di un ordine. Questo riduce i tempi di ricerca e gli errori di prelievo che ne derivano, e abbrevia la formazione, perché un nuovo addetto non deve conoscere il negozio a memoria. Per il personale di cassa e di corsia il vantaggio pratico è avere meno interruzioni e meno correzioni successive. Riduce inoltre il carico cognitivo, perché le sovrapposizioni AR mostrano le informazioni necessarie relative al prodotto a scaffale in questione. Il valore quantificabile per un retailer dipende dai suoi specifici flussi di lavoro e da dove viene impiegata l’AR. In uno scenario, abbiamo visto un retailer ottenere un aumento di efficienza del 29% nella preparazione dei carrelli per l’evasione degli ordini in negozio, grazie a un maggior numero di articoli prelevati all’ora.
Considerando l'evoluzione dei costi operativi e la transizione verso modelli di vendita sempre più omnicanale, quali saranno secondo Scandit le priorità tecnologiche su cui i retailer dovranno investire nei prossimi anni per rendere il punto vendita fisico realmente efficiente, sicuro e connesso?
Vediamo tre aree principali su cui investire. La prima è sfruttare al massimo l’hardware già presente nel punto vendita. Dispositivi smart e telecamere già installate svolgono attività operative un tempo riservate ad apparecchiature proprietarie, contenendo gli investimenti in conto capitale e offrendo flessibilità in base alle dimensioni dei negozi e all’infrastruttura esistente. La seconda è raccogliere dati in tempo reale direttamente da casse, scaffali e altri flussi di lavoro del negozio, per monitorare con maggiore regolarità perdite, vendite e scostamenti di inventario, anziché durante audit a posteriori. Questi dati possono essere collegati e inviati ai sistemi omnicanale a livello di sede centrale o di punto vendita, per connettere meglio acquisti online e offline. La terza è trasformare le informazioni in indicazioni operative per gli addetti e i responsabili di negozio, da applicare concretamente sul punto vendita. Far rifornire a un addetto un articolo a bassa rotazione è un costo. Al contrario, orientare le sue attività in base a dati in tempo reale, per concentrarsi sul rifornimento di prodotti che potrebbero vendere rapidamente a causa di un picco stagionale, avrà un impatto positivo sulla redditività del retailer e renderà l’addetto più efficiente.