Siete pronti per inserire il robot Mike per acquisire nuovi dati e unire i processi del punto di vendita?

Ottobre 2020. RetailWatch ha già scritto di Mike (leggi qui), il robot che consente al retailer di ottimizzare i processi logistico-distributivi del punto di vendita.

Andiamo avanti nel racconto e nei risultati prodotti attraverso questa intervista a Caterina Dalessandri, Board Member MyAv, la società che lo ha introdotto per prima nel retail italiano.

  1. Dottoressa Dalessandri, cos’è esattamente Mike? Molti lo chiamano robot, altri hanno coniato particolari aggettivi. Lei come lo definisce?

Molti qualificano, infatti, Mike come un robot. In realtà, nella nostra visione, la robotica, che pure è importante perché dà mobilità ed autonomia al sistema, è solo un mezzo, mentre ciò che qualifica e differenzia Mike Process Master è l’intelligenza artificiale, costruita sulla profonda conoscenza del processo operativo di punto vendita.

Mike opera a punto di vendita aperto, tra i clienti che, dopo la curiosità iniziale, si abituano e lo considerano un addetto dello store. Acquisisce dati sulle esposizioni di prodotto e sul punto vendita nel suo complesso e li struttura per fornire informazione oggettiva e tempestiva ai decision maker delle catene Retail Brick & Mortar.

In un’epoca storica, come l’attuale, in cui l’e-commerce ha subito una repentina evoluzione anche nel food, i retailer fisici, condizionati dai propri investimenti strutturali, ma anche convinti della necessità di dover meglio coniugare il fisico con il digitale, trovano in Mike un supporto per rendere efficienti i processi logistico-distributivi di store ed ottimizzare la customer experience contribuendo all’efficacia del processo.

  1.  Qual è l’esperienza effettuata da Mike nel retail? Quali sono stati i tempi, i modi, i costi, i benefici, i problemi affrontati e quali quelli risolti?

Mike è operativo ogni giorno dal 28 gennaio 2018 in alcuni supermercati Futura della catena GDA SpA, operante al centro sud Italia. Nell’ultimo anno e mezzo, inoltre, è stato attivo, ma solo in utilizzo notturno, in otto strutture di un importante retailer Italiano con forte vocazione allo sviluppo processo.

L’installazione di Mike è molto veloce, in circa una settimana il sistema può essere configurato e comincia a restituire le prime informazioni visive sullo stato degli scaffali e del punto vendita. Le analisi su out of stock, errori espositivi, ed altre, diventano progressivamente consistenti man mano che gli algoritmi di Mike ad autoapprendimento imparano.

Nella nostra esperienza quasi triennale abbiamo affrontato difficoltà tecniche dovute all’infrastruttura dei punti vendita, al grado di luminosità, all’uniformità dei pavimenti, ed abbiamo cercato di standardizzare, ove possibile, le soluzioni, per rendere più veloce l’applicazione su nuove catene.

Per un avvio statisticamente significativo consigliamo la partenza contemporanea su almeno tre strutture, che abbiano metrature superiori a 1.500 mq, per avere riscontro in termini di risultati effettivi nel giro di tre mesi.

Abbiamo un’offerta commerciale flessibile, di noleggio con opzione di acquisto. Questo consente una prova empirica, con investimenti iniziali abbastanza contenuti (minori di 100 mila euro, per un test trimestrale su tre strutture) prima di passare ad una applicazione più estesa in tutti i punti vendita della catena.

  1. Qual è stato il grado di soddisfazione del cliente nella sua operatività?

Il potenziale informativo di Mike è elevato. Il massimo risultato si ottiene quando la soluzione diventa parte integrante del sistema “di processo” del punto di vendita. Mike può essere collegato attraverso API, con altri sistemi in input o in output, e quando il cliente ne capisce il potenziale, Mike diventa il pivot informativo dell’operatività “reale” di punto vendita.

  1. Proviamo a comparare Mike con altri casi esteri simili. Si può fare un confronto fra costi, benefici e problemi risolti?

Devo dire che, con sorpresa, ci troviamo a comparare la nostra soluzione con quella di competitors di dimensione internazionale.

A gennaio 2018, quando Mike è stato lanciato nell’IperFutura di Potenza è stato il primo sistema di questo genere operativo in Europa.

Solo tre mesi prima, due retailer internazionali, Walmart e Ahold Delhaize negli USA, avevano comunicato il lancio di sistemi similari, realizzati con il contributo di aziende tecnologiche internazionali (BossaNova Robotics e Badger Tecnologies).

A distanza di quasi tre anni, lo scenario internazionale è cambiato poco.

Si contano ancora solo tre-quattro soluzioni principali, presentate all’ultimo NRF 2020: le due esperienze USA originarie, già citate, nate sostanzialmente dalla tecnologia robotica; si è fatto avanti un newcomer con esperienza qualificata nel retail come Zebra Technologies e, partendo da un altro punto di vista, Trax Retail, leader in computer vision con focus sui servizi informativi ai produttori ha cercato, tramite un’acquisizione, di estendersi anche nel settore dell’informazione ai retailer.

  1. Va bene, certo, e allora voi cosa avete fatto?

Noi abbiamo continuato il nostro percorso, per ora tutto italiano, continuando a focalizzare il fattore differenziante della nostra soluzione: Mike è stato costruito nel punto vendita e sulle specifiche esigenze del processo retail; la tecnologia è stato un mezzo, non il fine.

Abbiamo anche aggiunto ulteriori funzionalità, sul nuovo prototipo Mike S a sensorialità più estesa.

Il punto vendita fisico, per essere efficace ed efficiente deve ottimizzare i fattori hard connessi ai processi logistico-distributivi, ma deve anche comunicare e saper cogliere i fattori soft che incidono sulla propensione all’acquisto nell’ambito del punto vendita.

I prossimi passi saranno: estendere i servizi di Mike nelle principali catene italiane e guardare all’Europa come una meta non tanto lontana.

Luigi Rubinelli

Giornalista e esperto di retail e di consumi, laureato in Lettere. È il direttore responsabile di RetailWatch.it. E’ stato fino a maggio del 2011 Direttore responsabile del mensile Mark-up che ha contribuito a fondare nel 1994. È ...

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