Come funziona la modellazione delle scelte: come i retailer prevedono i prodotti vincenti

Che cos'è un modello di scelta discreta?

I modelli di scelta discreta effettuano previsioni al dettaglio modellando la probabilità di scelta del consumatore. La tecnica stima quale prodotto selezionerà un cliente quando gli vengono presentate più opzioni. La modellazione delle scelte è un metodo per modellare un processo decisionale di un individuo in un contesto particolare e può prevedere come gli individui reagiranno in situazioni diverse, come cosa succede alla domanda per il prodotto A quando cambia il prezzo del prodotto B.

Le previsioni delle scelte dei clienti in diversi ambienti di marketing possono essere costruite tramite modelli di scelta, con un esempio rappresentato dalla probabilità di acquisto prevista di un cliente per un prodotto particolare in funzione del suo prezzo o del prezzo di un altro prodotto. I retailer utilizzano queste probabilità per ottimizzare le decisioni relative all'assortimento, ai prezzi e alle scorte.

Come funziona l'analisi congiunta?

Gli esperimenti di scelta discreta includono molteplici attributi di un prodotto, come prezzo, materiale, metodo di produzione, marca, certificazione e responsabilità sociale. La modellazione di scelta discreta chiede ai rispondenti di considerare più profili di prodotto contemporaneamente. I ricercatori quindi analizzano quali attributi guidano la scelta finale.

I modelli logit a parametri casuali e i modelli a classi latenti stimano le preferenze medie e le strutture di preferenza specifiche per segmento. I due modelli più popolari utilizzati per prevedere il comportamento di scelta sono i modelli logit multinomiale e probit multinomiale. Questi metodi statistici sono stati standard nelle operazioni al dettaglio e nella gestione dei ricavi per decenni, fornendo dati di input necessari per l'ottimizzazione delle scorte e dell'assortimento.

In che modo l'IA migliora i modelli di scelta tradizionali?

Le previsioni basate sull'IA riducono gli errori della supply chain dal 20% al 50%, e i modelli di domanda basati sul machine learning raggiungono un'accuratezza di circa il 92% rispetto a circa il 75% dei metodi tradizionali. Il miglioramento deriva dalla capacità dell'IA di elaborare set di dati più grandi e complessi che i modelli statistici tradizionali non possono gestire in modo efficiente.

Le tecniche di machine learning affrontano diverse limitazioni della modellazione di scelta classica. Le previsioni basate sugli attributi e la modellazione di articoli simili utilizzano colore, tessuto, silhouette e fascia di prezzo per identificare stili comparabili delle stagioni precedenti e costruire una curva di domanda basata sulla somiglianza degli attributi. Questo approccio risolve il problema del cold-start per i nuovi prodotti che mancano di dati storici di vendita.

Nel 2025 Amazon ha implementato un nuovo modello di previsione di IA fondamentale che prevede cosa vorranno i clienti, dove e quando, per centinaia di milioni di prodotti al giorno, aggiungendo segnali temporali come meteo e calendari festivi alla cronologia delle vendite, e ha riportato che le previsioni hanno prodotto un miglioramento del 10% nelle previsioni nazionali a lungo termine per gli eventi promozionali e un miglioramento del 20% nelle previsioni regionali per milioni di articoli popolari.

Quali dati utilizzano i modelli di previsione basati sull'IA?

I modelli di IA si espandono oltre i sondaggi ai clienti e le preferenze dichiarate che alimentano gli studi congiunti tradizionali. La maggior parte dei casi d'uso necessita di almeno uno o due anni di dati storici di vendita affinché il modello possa apprendere la stagionalità e i modelli festivi, e oltre alla cronologia delle vendite, gli input utili includono i registri di acquisto dei clienti, i movimenti di inventario e i calendari promozionali.

I modelli di IA analizzano le tendenze di vendita, l'attività sui social media, gli indicatori economici e i modelli meteorologici per prevedere le fluttuazioni della domanda. I retailer combinano i loro set di dati proprietari con dati pubblicamente disponibili raccolti dal web su Twitter e l'indice del volume di ricerca di Google. Questa integrazione di dati in tempo reale consente ai modelli di rilevare le tendenze emergenti settimane prima che appaiano nelle cifre di vendita.

Come stanno applicando i retailer di moda i modelli di scelta basati sull'IA?

Il 75% dei dirigenti della moda sta dando priorità all'IA per le previsioni della domanda, l'ottimizzazione delle scorte e il controllo dei costi. I casi d'uso delle previsioni basate sull'IA hanno il potenziale di ridurre le scorte dal 5 al 15 percento e di ottenere un miglioramento dal 15 al 25 percento sulle rotture di stock. Le previsioni basate sull'IA riducono le vendite perse per rotture di stock fino al 65%, il che rappresenta entrate recuperate senza spese di marketing aggiuntive.

Nel merchandising, l'IA può automatizzare il consolidamento dei dati, le previsioni e la pianificazione promozionale per sbloccare guadagni di capacità di circa il 40 percento. John Lewis sta investendo nell'IA come parte del suo programma di trasformazione da 800 milioni di sterline per spingere il suo catalogo prodotti sulle piattaforme di IA in modo che i clienti possano trovare i prodotti John Lewis mentre chattano con l'IA.

L'applicazione si estende oltre la previsione della domanda. Dopo che il gruppo di bellezza di prestigio Orveon Global ha aggiunto ricerca, merchandising e raccomandazioni di prodotti basati sull'IA, ha riportato un incremento immediato dal 10% al 15% nel valore medio dell'ordine per ciascun marchio dopo l'attivazione della funzionalità di cross-selling. I principi di modellazione delle scelte sono alla base di questi motori di raccomandazione stimando quali prodotti è più probabile che un cliente acquisti successivamente.

Quali sono i limiti dei modelli di scelta basati sull'IA?

Circa il 71% dei commercianti afferma che gli strumenti di IA per il retail hanno avuto un effetto limitato o nullo sulla loro attività finora. La maggior parte fallisce nell'esecuzione, non nell'analisi. Il divario tra i progetti pilota e l'implementazione su scala rimane ampio in tutto il settore.

I modelli di deep learning sono solitamente trattati come una scatola nera; quindi, l'interpretazione rimane complicata. I merchandiser spesso non possono spiegare perché un modello raccomanda un particolare assortimento o punto di prezzo, il che crea problemi di fiducia quando il modello contraddice l'esperienza. Un partner tecnologico che ha costruito modelli specifici per le previsioni della domanda di moda, addestrati su modelli di dati specifici della moda come stagionalità, cicli di tendenza e dinamiche di markdown, supererà una piattaforma di machine learning generica applicata ai dati della moda.