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Raccolta del dato comportamentale e riconoscimento biometrico e nuovi metodi

Da qualche tempo ormai sentiamo parlare di riconoscimento biometrico e questa tecnologia è stata già adottata in alcuni aeroporti per velocizzare le procedure di transito dei passeggeri e dalle banche. I dati biometrici infatti sono dati personali perché consentono l’accertamento dell’identità.

I dispositivi biometrici sono in realtà molto diffusi in quanto li troviamo installati negli smartphone di ultima generazione al fine di abilitare la funzionalità di sblocco tramite il riconoscimento del volto.

Le caratteristiche biometriche possono essere biologiche ma anche comportamentali e possono portare al riconoscimento effettuando il confronto uno a uno. Questa operazione di verifica biometrica è alla base dei servizi che fanno uso dell’identificazione biometrica come strumento di accesso e abilitazione degli stessi.

Ad esempio quando vengono rilevate le impronte digitali si sta effettuando la rilevazione di un tratto biometrico che consente l’identificazione facendo il confronto uno a uno e permette di effettuare esclusioni facendo il confronto uno a molti.
Un altro esempio di tratto biometrico è la voce. La voce infatti è il risultato di una serie di caratteristiche fisiche e anatomiche che ne determinano le qualità.
Il tratto biometrico più ampiamente trattato è sicuramente quello del volto che non può dunque prescindere dall’acquisizione di una immagine.
I sensori biometrici possono essere dunque di vario tipo e con diverse modalità di acquisizione del dato, tuttavia la finalità è comune ed è quella di elaborare una rappresentazione matematica (modello biometrico) delle caratteristiche e dei valori acquisiti.

Quali sono i rischi connessi al riconoscimento biometrico?

Controllo sociale, uso discriminatorio dei dati e falsificazione biometrica sono da considerarsi punti critici e controversi soprattutto quando tali dati sono associati all’erogazione di un servizio.
L’etnia, la forma fisica o lo stato di salute possono ad esempio essere oggetto di un trattamento discriminatorio, o semplicemente portare ad applicare cluster che possono essere reputati discriminatori.
Utilizzare sistemi di riconoscimento biometrico richiede dunque l’adozione di misure di sicurezza specifiche che possano assicurare la temporanea conservazione del dato per le finalità dichiarate e la consapevolezza del trattamento da parte dell’individuo interessato.

Ai fini del permission marketing tale consapevolezza può essere assicurata informando rispetto al trattamento, ma quando le strategie di marketing sono applicate a soggetti non conosciuti o non consapevoli è importante adottare strategie di raccolta del dato comportamentale e visivo che siano assolutamente compatibili con la normativa sulla GDPR.

Nuovi metodi di raccolta del dato comportamentale

Fra le tecniche di raccolta del dato non biometrico annoveriamo la computer graphic e la computer vision che, attraverso la raccolta di campioni di colore o informazioni comportamentali temporanee riescono ad elaborare un modello matematico non biometrico. Tale modello dunque, in un confronto uno ad uno non consente di ricondurre all’individuo quando è fuori dal contesto specifico della raccolta dati o quando presenta una minima variazione del dato.

Parliamo per questo motivo di dati aggregati che dipendono in maniera specifica dalle circostanze temporali e ambientali.

Per fare un esempio concreto un soggetto che entra in un negozio con maglietta rossa e jeans è considerato come un soggetto diverso se viene intercettato dopo pochi minuti con una maglietta bianca e dei jeans.
Questo modello di acquisizione e analisi del dato comportamentale è certamente più utile e più adatto ai fini di marketing e può dare la possibilità di misurare e comprendere il proprio pubblico di riferimento. La raccolta del dato e la sua rappresentazione organizzata sta diventando lo strumento principale per rendere adattativa qualsiasi strategia applicata al mondo reale e dei servizi al pubblico (negozi, spazi pubblici e luoghi di transito).

Questo significa che l’analisi del dato comportamentale nel mondo reale diventa puntuale e sempre aggiornato esattamente come nel contesto digitale.
Ne deriva un enorme potenziale di innovazione in svariati ambiti che spaziano dal marketing puro alla sicurezza fino al puro infotainment.

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Linguaggio del corpo e computer vision: come evolve la User experience

Le espressioni facciali sono state oggetto di studio approfondito e costituiscono spesso la primaria fonte di informazione rispetto ad un interlocutore o una persona che si sta osservando. Ma cosa cambia quando ad osservare l’uomo è un computer?
L’occhio umano è una macchina perfetta per analizzare le immagini da un punto di vista tecnico, semiotico ed emozionale, così come è lo strumento perfetto per analizzare il linguaggio del corpo.
Il linguaggio del corpo rappresenta l’informazione di primo livello colta dal senso della vista e poi tradotta in giudizio razionale o emozione dal cervello. Proviamo a sostituire occhi e cervello con il corrispettivo tecnologico digitale e avremo un assaggio di quanto si rivela come il presente o si sta prospettando come il futuro più prossimo.
Quando guardiamo un’immagine siamo in grado di assegnarla ad una categoria, quando osserviamo un gesto o un’espressione siamo in grado di assegnare un significato. A volte il significato di un gesto rappresenta un sedimento culturale ma nella maggior parte dei casi può essere ricondotto ad un linguaggio che viene praticato quotidianamente ed è stato ormai codificato come universale anche grazie al digitale e ai media.

Le aree prossemiche secondo la computer vision

L’analisi tecnica delle immagini è già da tempo dominio anche delle macchine, ma i gesti e i movimenti del corpo sono diventati nell’ultimo decennio punto centrale di studio e di ricerca per la computer vision.
Riconoscere il linguaggio del corpo attraverso un computer, attribuire un significato ad un particolare movimento significa poter mettere in relazione e comunicazione l’uomo con un intermediario (il computer) in grado di processare le informazioni, aggregarle, analizzarle in tempo reale e gestirle per elaborare feedback, azioni specifiche, risposte, informazioni e pseudo-conversazioni.
La computer vision è riuscita in qualche modo anche a riparametrare le cosiddette aree della prossemica. Per fare qualche esempio, quella che si definisce area intima, vicinanza, può corrispondere, nella relazione fra uomo e device, al riconoscimento e alla possibilità di sbloccare un’azione o un contenuto. Quando si verifica una relazione di prossimità in questa area verosimilmente siamo di fronte ad un interesse reale o ad una relazione fra persona e oggetto che può essere interpretato come possesso o appartenenza.
L’area personale, l’area sociale e l’area pubblica diventano sempre di più oggetto di analisi computerizzata soprattutto in questo recente scenario dominato dalla paura del contagio da COVID 19 che ha reso il tracking delle persone e la misurazione della distanza sociale come un prerequisito per la sicurezza e la salute pubblica.
Se prima l’area personale e quella sociale erano da intendersi come la distanza che “scegliamo” di mettere fra noi e gli altri, ora queste diventano aree spesso sottoposte a regolamentazione e controllo da parte di figure preposte al controllo o sono regolate da macchine in grado di analizzare tecnicamente le immagini.
Indubbiamente se osserviamo tutto questo da una prospettiva segnata dall’emergenza pandemica, quello che ne deriva è l’immagine di una realtà distopica degna delle visioni apocalittiche di Huxley o Orwell.
Se invece adottiamo una prospettiva guidata dal lume dell’innovazione, lo scenario può essere quello utopico in cui l’elaborazione e l’analisi tecnica delle immagini consente di raggiungere alti standard di sicurezza e alti standard qualitativi nei servizi, pensiamo ad esempio al settore automobilistico, alla domotica, al settore dei trasporti, quello sanitario e anche a quello educativo.

Natural User Interface e Interfaccia Utente Touchless

Il riconoscimento del corpo, della voce, dei gesti e della posizione nello spazio consente di sviluppare interfacce naturali che annullano qualsiasi interferenza tecnologica nell’esperienza.
Questo ci porta ad aprire un approfondimento sul concetto di Natural User Interface e Interfaccia Utente Touchless.
Un gesto è un movimento del corpo che contiene informazioni e questa è la premessa il linguaggio umano (e animale in senso esteso) ma su questa premessa si basa anche il design di servizi che adottano un approccio che punta sulla Natural User Interface.
La prerogativa di questo approccio è quella di permettere un’ interazione “seamless” fra uomo e macchina facendo scomparire l’interfaccia e lasciando che affiori solo l’esperienza come forma di contenuto.

Il riconoscimento del corpo e dei gesti può essere basato sull’utilizzo di fotocamere, sensori o altri dispositivi in grado di rilevare dati ai quali viene attribuito un valore.
Questa analisi tecnica delle immagini o del movimento compiuta naturalmente dall’occhio umano può essere svolta dalle macchine secondo due approcci distinti. Un approccio si basa sulla raccolta di immagini, che rapportate ad un database di confronto consente di attribuire un dato e un significato all’immagine raccolta. Il secondo approccio si basa sull’identificazione dello scheletro e dunque risulta più veloce e preciso perché si basa su punti e coordinate che corrispondono ad una codifica gestuale ben riconoscibile. Questo approccio è infatti adottato dal settore dei giochi che non può prescindere dalla velocità di risposta, dalla precisione e consente di cogliere e interpretare una vasta gamma di gesti.

L’interfaccia Utente Touchless (TUI) si basa sulla premessa che, con l’utilizzo di camere, sensori 3D e computer vision, ci sia una comprensione del movimento o delle azioni gestuali o vocali. Questo vuol dire che non è necessario alcun contatto con i device ma può essere sufficiente un gesto o un input vocale per attivare un feedback di risposta di qualsiasi tipo.
Le tecniche di riconoscimento del comportamento umano possono essere variamente impiegate per migliorare servizi, renderli più accessibili e sicuramente più sicuri da un punto di vista sanitario.
Scopri come l’utilizzo di sensori spaziali può migliorare la gestione delle code.

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La gestione delle code e l’impatto sulle performance del punto vendita

La gestione delle code è un tema di cruciale importanza e consiste nel controllare e organizzare il flusso di ingressi. Adottare un sistema di gestione delle code significa anche migliorare un’esperienza che genericamente è considerata frustrante per il cliente e che può avere un impatto notevole sull’efficienza dei servizi, sulla qualità percepita e infine una ricaduta sulle performance di vendita di un negozio.
Una gestione appropriata delle code contribuisce alla soddisfazione del cliente, migliorare l’efficienza dell’operatività, aumenta gli ingressi perché una coda snella ed efficiente non scoraggia i clienti.

È stato dimostrato inoltre che una buona gestione delle code porta e una riduzione dei tempi di attesa porta ad ottenere una serie di benefici e fra questi un aumento della spesa media in negozio e un risparmio nella gestione delle risorse.
Durante i giorni in cui l’epidemia correva veloce e implacabile abbiamo visto nel mondo immagini inverosimili di code chilometriche e innumerevoli teorie sulla scelta del giorno e dell’orario migliori.
I servizi di consegna a domicilio sono andati più volte in tilt e i tempi di attesa in certi casi superavano le due settimane.
Ad ogni modo il periodo del lockdown nella sua drammaticità è stato anche un periodo di formazione intenso per le persone che hanno superato qualsiasi reticenza nell’adozione di servizi online e un periodo di intensa innovazione che ha visto nascere le più disparate soluzioni tecnologiche per la gestione delle code.

Dall’osservazione delle code nei supermercati durante il lockdown sono nati esperimenti virtuosi di monitoraggio delle in tempo reale basati sulla geolocalizzazione e sul contributo attivo degli utenti.
Questi sistemi seppure ancora in una fase sperimentale riescono a fornire una stima dei tempi di attesa e in base a questo è possibile scegliere il punto vendita che risulta più comodo per posizione e tempo di attesa. Le persone in coda possono fornire informazioni e alimentare il sistema di monitoraggio e in questo modo contribuire alla erogazione di un servizio per gli altri.
Poi ci sono i sistemi di gestione delle code adottati dai negozi e dagli uffici pubblici che con l’epidemia hanno dovuto misurarsi con un necessario rimodellamento del flusso di gestione che ha introdotto momenti di controllo, igienizzazione e ingressi contingentati per mantenere i livelli di saturazione degli spazi entro gli standard per garantire la sicurezza e la salute pubblica.

Come si può misurare lo standard di sicurezza sanitaria per il pubblico

La saturazione dello spazio e il distanziamento sociale sono due nuovi valori che determinano lo standard di sicurezza ma la conservazione e il controllo di questi standard dovrebbe essere regolato da un passaggio corretto dell’informazione rispetto ai flussi di ingresso e gestione dell’esperienza all’interno del negozio.
Con lo scatenarsi dell’emergenza sanitaria questi due standard sono stati garantiti dal personale addetto che attraverso soluzioni di comunicazione fra operatori si scambiavano informazioni sui flussi di entrata e di uscita per regolare la saturazione e il distanziamento adeguati nel locale pubblico, negozio o ufficio.
Se prima la porta era un varco condiviso da chi esce e da chi entra, ora l’entrata e l’uscita dal negozio nella maggior parte dei casi costituiscono varchi differenti e distanti. Dopo circa 4 mesi di sperimentazione sono stati ormai adottati sistemi automatizzati di misurazione della temperatura, sistemi con sensore per favorire la corretta igienizzazione delle mani e sistemi in grado di rilevare saturazione degli spazi e prossimità che riescono a fornire in tempo reale una misurazione dello standard di sicurezza.
Questa si prospetta ormai come la nuova normalità nella gestione dei negozi ma molto altro rimane da esplorare. Questo cambiamento ha aperto uno scenario per la tecnologia nel retail che può offrire nuove ed interessanti opportunità.

Tecnologia per il retail: opportunità e vantaggi

Il tempo di attesa in coda può essere un momento per operare in maniera efficiente su diversi livelli: segmentazione del traffico, infotainment, advertising o digital signage negli spazi di attesa.
Queste opportunità devono essere intese all’interno di una cornice tecnologica che consente monitoraggio in real time, misurazione delle performance e del potenziale legato allo spazio fisico e al singolo negozio, gestione agevole e centralizzata dei dati, gestione mirata dei contenuti e delle strategie per punto vendita o per ufficio, possibilità di isolare criticità e correggere in maniera puntuale.

Scopri di più sulle soluzioni Munogu per la sicurezza degli spazi pubblici 

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Analisi dei dati comportamentali come strategia di prevenzione

Probabilmente il coronavirus sarà nelle cronache ancora per molto tempo ma la chiusura totale delle scuole, degli uffici e le limitazioni su riunioni e assembramenti non sarà a lungo protratta in dimensioni così estese e senza avere alternative. Sicuramente i periodi di chiusura saranno più brevi e l’isolamento sarà mirato.
In questi mesi c’è stato modo di sperimentare soluzioni diverse e disparate per gestire il contenimento della diffusione, dalla chiusura totale alla gestione delle affluenze contingentate.
Quello che è certo è che la pianificazione e il controllo degli spostamenti è stato cruciale per arginare l’emergenza.

Non si può dire che non sia stato un periodo creativo e insieme drammatico in cui si è tentato di recuperare in tutti i modi una normalità che probabilmente deve trovare un nuovo assetto, una normalità che dovrà sicuramente essere rimodellata secondo nuovi parametri. Ci sarà bisogno di un cambiamento comportamentale che dobbiamo sperare sia evolutivo.
Fare previsioni sull’onda di un’emergenza non è mai un esercizio semplice ma ora lo scenario inizia a delinearsi e dopo questa esperienza le soluzioni più efficaci iniziano a rivelarsi. Ciò che indubbiamente si è dimostrato più risolutivo in assenza di una cura, è stato il cambiamento comportamentale.

Come ha affermato Marc Lipsitch, professore di epidemiologia e direttore del Center for Communicable Disease Dynamics di Harvard, ci sono analogie fra le previsioni del meteo e le previsioni di cambiamento sociale, “non possiamo cambiare il meteo ma possiamo cambiare il corso della pandemia con il nostro comportamento, bilanciando fattori psicologici, sociologici, economici e politici”.
Se a cambiare il corso della pandemia hanno contribuito tecnologia e il digitale, il cambiamento comportamentale che ne è derivato è stato anche guidato dal re-design di molti servizi.

La chiave di questo approccio tecnologico sono i dati comportamentali. Vediamo in che modo possono essere utilizzati

Il digitale ha subito una veloce crescita in termini di adozione e l'e commerce è diventato il primario canale di acquisto per molti registrando una crescita fisiologica favorita dal lockdown, questo vuol dire avere una profonda tracciabilità delle abitudini di consumo.

Machine learning e intelligenza artificiale stanno trovando un’applicazione nel quotidiano e risultano strumenti efficaci per fare analisi di contesto utili per avere una visione chiara dei cambiamenti in atto.

L’analisi dei dati risulta infatti un fattore cruciale per mettere in atto strategie di prevenzione e controllo partendo da una comprensione degli eventi e del comportamento.
Il riconoscimento di pattern comportamentali aiuta infatti a modellare i servizi, a monitorare in tempo reale l’efficacia e ad apportare correzioni.
Ad esempio durante la pandemia alcuni sistemi di analisi del linguaggio hanno contribuito a fornire dati geo localizzati che hanno permesso di identificare le zone critiche e le direttrici di diffusione del contagio.
Isolando keyword strategiche nelle conversazioni sui social è stato possibile fare analisi spaziali per creare mappe e rappresentazioni visive. Questo processo di raccolta dati di hot topic legate al Covid combinati con la geolocalizzazione hanno portano a identificare zone critiche o a definire dinamiche di diffusione.

Il tracking comportamentale ha sempre avuto un lato oscuro ma in questo caso di emergenza è diventato imprescindibile.
Sono state sviluppate soluzioni di misurazione della prossimità fra individui e l’adozione di device wearable o app di tracciamento della prossimità e del rischio è diventata spontanea.
In sintesi, la consapevolezza che il dato sul comportamento possa in qualche modo essere la chiave per combattere la diffusione è sempre più evidente e le persone sono sempre più propense a cedere questi dati anche perché l’anonimato può essere ampiamente garantito.

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La computer vision e machine learning per modellare e connettere virtuale e reale

L’ambizione più attuale e condivisa da chi si occupa di innovazione e nuove tecnologie è senz’altro quella di poter modellare l’ambiente in maniera da renderlo intelligente, ricco di dati, interattivo, fluido e user-friendly.
L’ambiente di cui si parla in questo caso è uno spazio di azione in cui virtuale e reale non sono separati ma totalmente integrati.

La tecnologia che mette in relazione ambiente virtuale e ambiente reale

Questo ambiente ideale, modellato dalla tecnologia, è concepito come uno spazio all’interno del quale il comportamento umano viene interpretato secondo modelli riconducibili alle neuroscience e alla psicologia cognitiva.

Parliamo nello specifico di un concetto noto già nel 2005 come Ambient Intelligence, che poi ha trovato una sua naturale evoluzione nell’ Internet of Things e nella Computer Vision.

Possiamo sintetizzare tutto questo con il concetto di Context Awareness?
Sicuramente il fine ultimo è quello di conoscere l’ambiente, identificare eventi specifici e generare un contenuto e esperienza contestuali.

Event detection e contenuto contestuale.

Gli eventi (reali o virtuali) opportunamente codificati possono essere interpretati da algoritmi che saranno in grado di stabilire una relazione fra oggetto, situazioni ambientali, spazio e persona.
Questi eventi possono essere di natura estremamente semplice come ad esempio rilevare la presenza di una persona o oggetto in uno spazio specifico o la loro assenza in un determinato momento e ad una particolare condizione.

La tecnologia basata sulla computer vision consente di disegnare architetture di informazioni scalabili che hanno il vantaggio di poter monitorare e gestire gli eventi in maniera automatizzata ma al contempo personalizzata.

Questo è possibile perchè computer vision e IoT si basano oltre che sulla conoscenza dell’ambiente anche sulla conoscenza delle dinamiche di interazione fra uomo, ambiente e oggetti e sono finalizzate a determinare sistemi compatibili con forme naturali di comportamento.

La tecnologia che mette in relazione oggetti e persone

Il punto centrale rimane il modo in cui l’uomo processa le informazioni derivanti dall’ambiente e anche da oggetti e come le relative rappresentazioni si traducono in reazioni a stimoli o interazioni.

Computer vision e machine learning non possono prescindere dal modo in cui l’uomo ha percezione di spazi e oggetti, dal modo in cui memorizza le informazioni, prende decisioni o risponde ad un problema specifico ma per accedere a questa conoscenza è fondamentale che la tecnologia sia integrata con l’esperienza naturale.

AI e IoT si basano su tecnologie e hardware miniaturizzati perfettamente integrabili con gli oggetti e arredi e proprio per questo particolarmente adatti a contesti come showroom e negozi. Il fatto che la tecnologia non sia visibile (technology Hidden approach) significa che le persone non devono necessariamente esserne coscienti o apprenderne il funzionamento e questo diventa molto importante se non si vuole turbare o manipolare l’esperienza naturale.

I dati provenienti dall’ambiente e dal modo in cui le persone agiscono nei vari contesti, organizzati in conoscenza secondo una rappresentazione semantica possono essere quindi uno strumento potente per il marketing.
Infatti avere una visione chiara dell’attività e del comportamento delle persone nello spazio consente dunque di mettere in atto strategie predittive o correttive, migliorare servizi e offerta .

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L’Intelligenza Artificiale come strumento per potenziare le strategie di marketing

L’intelligenza artificiale sta vedendo la sua applicazione in molteplici contesti e in diversi momenti del customer journey o del ciclo di vita di un prodotto o servizio. L’AI trova una sua specifica applicazione sia in ambito digital sia nel retail contribuendo a rendere sempre più efficace e diffuso un approccio strategico basato sulla personalizzazione del servizio.

L’intelligenza artificiale infatti permette di analizzare il contesto in cui agiscono gli utenti o consumatori. L’interpretazione del comportamento può essere uno strumento utile per gestire in maniera segmentata azioni di marketing mirate e applicare una costante misurazione e valutazione per agire in tempo reale o apportare misure correttive alla strategia di vendita o comunicazione.

Vediamo alcuni ambiti di applicazione dell’AI

L’intelligenza artificiale come strumento per l'automazione del marketing

L’utilizzo dell’AI nel social media marketing e web marketing può avere diversi vantaggi e può aiutare a
- isolare e segmentare micro-audience di alto valore , condurre a/b testing o look-alike testing
- attivare in maniera automatizzata iniziative specifiche di promozione presso cluster audience ad alto potenziale di conversione
- ottimizzare la gestione di investimenti ed evitare audience non strategiche

L’utilizzo di AI in ambito web marketing rappresenta un approccio che archivia definitivamente un modus operandi ormai anacronistico, un approccio che potremmo definire “spray and pray” e che si basa su una diffusione massiva e esposizione reiterata del messaggio. Oggi si parla infatti sempre di più di ROAS perché il controllo dello spending e la misurazione di ciascuna azione di marketing sono ormai fondamentali in quanto il comportamento delle audience è sempre più omnicanale e multicanale.

L’intelligenza artificiale come strumento per il retail

Se l’utilizzo dell’AI in ambito digitale aiuta a segmentare le audience e ad affinare le strategie di marketing, l’intelligenza artificiale in ambito retail può costituire uno strumento per migliorare il servizio e ridurne i costi. L’adozione di tecnologie basate su AI per il retail è infatti fra le strategie più concrete in quei settori che ne vedono un vantaggio come ritorno diretto sull’investimento e come un innovazione applicata ai processi.
L’ applicazione di AI su larga scala in ambito Retail può aiutare a
- identificare i prodotti di maggior interesse o che possono essere messi in relazione ad altri prodotti sulla base di interessi, eventi o comportamenti dei clienti
- ottimizzare la gestione di magazzino
- comprendere quali sono le strategie di promozione più efficaci e aumentare i margini
- individuare dei pattern di consumo o correlazioni fra prodotti ed effettuare azioni di marketing automatizzate in tempo reale
- ridurre i casi di frodi e aumentare i livelli di sicurezza dei pagamenti

L’applicazione di AI in ambito retail e su larga scala deve essere inscritto dunque in una visione ampia e integrata con la business strategy. Al contrario l’intelligenza artificiale come puro strumento di miglioramento dell’esperienza o dell’engagement risulta una strategia che difficilmente può essere adottata su larga scala perché non c’è un diretto e immediato impatto sul ROI.

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Experience marketing per il retail: come trasformare un prodotto in esperienza

Le aziende che stanno adottando soluzioni per identificare gli utenti in tempo reale si stanno muovendo verso ciò che rappresenta il futuro del retail.
Apprendere dal cliente raccogliendo informazioni esaustive in loco significa abbracciare una strategia adattiva in grado di interpretare importanti variabili di contesto.
Questo approccio aiuta a riconoscere e prevedere le aspettative del cliente, comunicare attraverso messaggi personalizzati e contenuti digitali interattivi. 
In questo contesto Munogu ha sviluppato soluzioni innovative per offrire esperienze personalizzate e rilevanti. 

Dreamsense: un'esperienza interattiva multi-sensoriale

Dreamsense offre esperienze interattive con un approccio tecnologico nascosto, Natural User lnterface e interaction analytics e, come molte altre esperienze basate su Kiosk, è disponibile anche in "Live mode"consentendo all'utente di entrare nel negozio di condividere contenuti e informazioni con altri utenti remoti, consentendo loro di vivere un’esperienza di acquisto completamente nuova.

Come funziona DreamSense?

La tecnologia Dreamsense può essere integrata negli espositori, negli scaffali e tavoli espositivi dei negozi. Sollevando un oggetto, il cliente attiverà contenuti connessi con RFID o HDTR (video, audio localizzato e opzionalmente profumi), e in maniera inaspettata viene offerto un momento di infotainment multi-sensoriale durante la sua visita in negozio.

Like Browser: un catalogo interattivo

Like Browser fa parte della suite Kiosk, è una esperienza interattiva "touchless & Deviceless" che permette agli utenti di fruire di contenuti digitali con un approccio omnicanale completo, creare una wishlist, ottenere promozioni o sconti sui prodotti.

Come funziona Like Browser?

Usando le mani e scorrendo a sinistra e a destra gli utenti possono sfogliare i contenuti on-target mostrati attraverso uno schermo e comunicare le loro preferenze con un gesto ‘Like'.

Lo sblocco di contenuti legati al ‘Like' sarà in linea con obiettivi di business predefiniti (engagement, sottoscrizione, prevendita/vendita on-line) e questa azione completa la definizione del customer journey del cliente.

Point@: la "street App" per coinvolgere i clienti in modo sorprendente

Point@ offre esperienze interattive superiori che aiutano ad aumentare sia il tempo medio che il tasso di conversione. È basato su Natural User lnterface e può sbloccare esperienze originali e ludiche senza utilizzare alcun tipo di dispositivo o indossabile.

Come funziona Point@?

Le persone in prossimità di una vetrina possono fisicamente puntare un oggetto mostrato all'interno e scoprire, anche in grande formato, immagini, messaggi promozionali, video e audio relativi al prodotto selezionato.

Perchè utilizzare l’experience Marketing

Coinvolgere i cliente attraverso un'esperienza fisica e offrire occasioni originale per interagire, aumenta notevolmente il tasso di conversione.
L’experience marketing in sintesi è un modo efficace per coinvolgere i clienti e trasformare i prodotti in vere esperienze
Tutte le esperienze Munogu sono progettate per coinvolgere attraverso uno "Wow! effect" e arricchire l'esperienza di vendita in una piena conformità GDPR.

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Innovazione tecnologica e potenziamento dell’esperienza nei negozi

Quando si parla di innovazione del retail si intende parlare di un cambiamento che include un avvicinamento fra online e offline ossia di quei processi e soluzioni tecnologiche che mirano ad attuare una strategia omnicanale.
L’omnicanalità è ormai insita nel naturale comportamento di acquisto e il cliente si aspetta di poter iniziare il suo processo online e di concluderlo online o, viceversa di iniziarlo offline e accedere online a servizi correlati a quanto consultato o acquistato in negozio.L’innovazione del retail dunque si combina quindi con ulteriori concetti:
qualità e personalizzazione del servizio, ottimizzazione del processo di vendita o delle strategie di business.

L’innovazione del retail dunque si combina quindi con ulteriori concetti:
qualità e personalizzazione del servizio, ottimizzazione del processo di vendita o delle strategie di business.
Queste qualità consentono indubbiamente di ottenere un vantaggio competitivo rispetto ai concorrenti. Secondo una Ricerca dell'Osservatorio Innovazione Digitale nel Retail il 70% dei retailer intervistati in Italia dichiara di voler concentrare gli investimenti futuri in soluzioni volte al miglioramento dei propri processi interni.
- il 34% del campione mostra interesse verso soluzioni di CRM,
- il 27% verso sistemi di tracciamento dei prodotti tramite RFId e sistemi ERP
- il 25% verso sistemi di monitoraggio dei clienti in store e soluzioni di business intelligence analytics

Che cos’è la computer vision?

La computer vision è una disciplina che utilizza metodi di acquisizione dei dati finalizzati a processare, analizzare e comprendere le immagini o sequenze di immagini provenienti dal mondo reale. Lo scopo ultimo è quello di produrre informazioni, comprendere l’ambiente circostante e il comportamento degli individui in questo spazio.

Computer vision e tecnologie biometriche possono essere impiegate per arricchire o migliorare l’esperienza dell’utente nel punto vendita e nel completo rispetto della privacy policy.
Tutte le tecnologie Munogu per il retail sono disegnate e sviluppate per assicurare il completo rispetto della sicurezza e privacy per i clienti. L’innovazione del retail diventa reale e tangibile solo se migliora l’esperienza del cliente e non diventa invasiva da ogni punto di vista.

Un altro importante fattore che deve essere messo al centro dell’innovazione del retail è dato dalle impatto visivo che la tecnologia può avere sul layout dell’ambiente.

Quando la tecnologia è visibile e non unicamente percepita come un servizio può avere un impatto negativo sull’esperienza. Per questa ragione Munogu adotta da sempre un approccio technology-hidden che vuol dire non turbare l’ambiente in cui le persone si muovono e fare in modo che l’ambiente sia rispondente alle aspettative dell’utente.

L’ambiente e il contesto sono importanti nella configurazione delle soluzioni tecnologiche per il retail e per questo Munogu è abituata a lavorare in accordo con i retailer per comprendere le necessità e le strategie. Questa fase di conoscenza del contesto è necessaria per consentire di applicare sistemi di misurazione delle performance del negozio e per misurare la qualità del traffico nei punti vendita.
L’innovazione del retail diventa un paradigma evolutivo in quanto la visita in negozio diventa sempre più non puramente un momento legato all’acquisto ma un momento di esperienza, di relazioni e di apprendimento. Questo vuol dire che la domanda di esperienza in negozio ci affianca o precede la domanda di prodotto o servizio. Anche il tempo speso il negozio acquista un valore e per i retailer diventa decisivo non trascurare questo aspetto e investire in soluzioni tecnologiche che abilitano l’experience marketing.

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Finalità, opportunità e vantaggi di un’innovazione responsabile

Portare l’innovazione tecnologica nel retail diventa oggi più che mai un atto di responsabilità sociale.
Compiere ogni sforzo per contenere la diffusione potenziale del contagio rappresenta un imperativo morale per qualsiasi azienda, alla convenienza e alla necessità si aggiunge il dovere morale di contribuire alla creazione di ambienti di lavoro più sani per tutti: dipendenti e clienti.
Una concreta e trasparente responsabilità verso i propri stakeholder primari significa accogliere la propensione all’innovazione come qualcosa di necessario e naturale. Allo stesso modo la rapidità nel reagire alle nuove condizioni ambientali porta un’azienda ad attestarsi come innovatore responsabile.
Posizionarsi come innovatore responsabili è il vero punto di distacco che garantisce competitività e spesso costituisce anche una reale opportunità di comunicazione interna ed esterna all’azienda (media coverage).

L’innovazione è un requisito imprescindibile per il futuro di un’azienda e per il futuro del retail e si lega in maniera indissolubile con la sicurezza.
Ad esempio le tecnologie di misurazione del distanziamento sociale e di monitoraggio degli spazi, consentono la creazione di ambienti più salubri attraverso la rilevazione statistica e l’emissione istantanea di avvisi audio/video che dissuadano gli utenti dal tenere comportamenti pericoloso.
Misurare il numero di accessi, i picchi, i percorsi di assembramento, la frequenza delle violazioni e i livelli istantanei di saturazione dello spazio e di distanziamento relativo tra le persone.

Tutelare la salute dei dipendenti

Un ambiente di lavoro più sano è la premessa per poter chiedere ai propri collaboratori di continuare a svolgere i loro compiti con serenità. Comprendere il valore della loro salute non è solo conveniente ma anche necessario.

Motivare i collaboratori

I collaboratori si sentono rassicurati nel recarsi sul posto di lavoro in condizioni di maggiore sicurezza, sono incentivati a trasmettere il senso di gratitudine ai clienti e creare le condizioni per un ambiente più sereno anche in termini relazionali.

Mitigare l’ansia

Con l’emergenza sanitaria, approcciando uno spazio pubblico, viviamo uno stato di ansia indefinita, derivante dall’assenza di controllo sulle variabili che determinano la nostra sicurezza. La percezione dell’impegno attivo da parte dell’azienda nel dotarsi di strumenti che consentono di innalzare i livelli di questo controllo contribuiscono a mitigare questo stato emotivo negativo.

Ottenere una nuova “memorable” awareness

I clienti vivono questa attenzione nei loro confronti in termini differenziali rispetto ai brand concorrenti, la percezione della cura e l’impegno nei loro confronti si propaga alla percezione generale dei valori del brand.

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Rimodellare i negozi: small-format e tecnologia come strategia per la sopravvivenza

Viviamo momenti molto difficili, che rappresentano una sfida dai tempi serrati per il futuro del retail.
Molti marchi stanno spostando considerevolmente gli investimenti sull’online e la crescente quota di mercato degli e-commerce sta rendendo difficile resistere al gioco della competizione anche per i rivenditori locali.

Altri si stanno muovendo considerando la diversificazione dei formati dei negozi come una visione strategica e di lungo periodo consapevoli anche del fatto che c’è in atto un cambiamento del comportamento di acquisto.
Infatti, il concetto di sostenibilità e responsabilità sociale è sempre più prezioso in una situazione economica globale incerta e potrebbe essere pericoloso non considerare l'importanza del rapporto umano e della presenza fisica al momento dell'acquisto e della transazione.
C’è inoltre una variabile etica che sta influendo sul comportamento dei consumatori: il consumo responsabile e l’economia di prossimità.
Questo significa che i negozi possono riacquistare un ruolo importante nella ricostruzione del tessuto sociale se sapranno cogliere lo slancio di questo cambiamento dei consumi.
Un approccio efficace all'innovazione del retail, inoltre, non può ormai più prescindere da una specifica attenzione al tema della salute pubblica, perché le aspettative dei clienti in materia di sicurezza e responsabilità sociale sono sempre più alte, aggiungendo un ulteriore livello di complessità al rilancio del canale di vendita tradizionale.

Focalizzare l'attenzione sui cambiamenti nei modelli di consumo e rimodellare l'offerta di prodotti e servizi diventa, quindi, necessario competere ed essere adattabili nel nuovo contesto normale.
In questo scenario, osservare e monitorare il modo in cui le persone si approcciano a tornare in negozio, analizzare il loro comportamento diventerà cruciale per una comunicazione efficace e una corretta strategia di marketing e di gestione delle affluenze.

L'esperienza e la progettazione dei servizi saranno dunque cruciali per competere e, probabilmente, il livello e la qualità di questi due aspetti determineranno la capacità di sopravvivenza in alcuni settori.
Per i negozi non basterà adottare nuove politiche per minimizzare i rischi per la salute pubblica, ma sarà necessario compiere un passo avanti nella tecnologia e al contempo avere una visione completamente nuova.
Rimodellare i negozi esistenti in un formato più piccolo potrebbe rappresentare un’ipotesi percorribile per il futuro di molti retailer.

Lo Small-format shop è un nuovo concept in grado aiutare le aziende a migliorare l'esperienza del marchio, migliorare la capillarità della presenza sul territorio con un approccio locale ma centralizzato dal punto di vista del dato.
I negozi di piccolo formato ma gestiti con una business intelligence strutturata e corroborata da analisi significative sono un modo efficace per convertire grandi strutture commerciali in piattaforme digitali con un approccio omnichannel.

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