Nel retail come in altri settori c’è bisogno di contaminazione, condivisione di esperienze, buoni esempi. Per questo uno degli obiettivi dell’’OPEN-INN RETAIL AWARD, la cui seconda edizione prevede candidature entro il 30 giugno 2018, non è solo premiare progetti di Open Innovation in grado di conferire valore aggiunto alle aziende Retail, ma anche mettere in luce case history interessanti.
Tra queste quella di Staples Easy Button, vincitore della prima edizione del premio per la categoria Azienda IT. Il progetto, grazie al sistema IBM Watson, è in grado di semplificare per le aziende, soprattutto di grandi dimensioni, il processo degli ordini di forniture da ufficio e servizi. Attraverso un semplice bottone, infatti, consente a un ipotetico cliente, direttamente dalla scrivania, di scegliere un prodotto, verificarne la disponibilità e confermare l’ordine di articoli nel momento stesso in cui ne ha bisogno.
Easy Button può essere attivato in modo semplice, utilizzando la voce o l’e-mail: le tecnologie alla base del sistema collaborano per comprendere ed elaborare le parole pronunciate dai clienti, tradurre la voce in un testo, estrarre la richiesta e utilizzare feedback vocali per fornire conferme d’ordine e raccomandazioni sui prodotti.
Questo sistema consente per gli ordini l’uso di qualsiasi canale digitale: sito web, call center, e-mail, messaggio di testo.
Quando un cliente parla nel microfono incorporato del pulsante Easy, le parole vengono convertite in testo: se il cliente dice: “Voglio riordinare le penne nere”, il sistema tenterà di identificare la specifica unità di stoccaggio che il cliente aveva in mente, senza richiedere ulteriori input dal cliente. Questo avviene ricercando la cronologia degli acquisti del cliente per identificare la migliore corrispondenza tra “penna nera” per quel particolare cliente e i prodotti che sono stati acquistati da Staples. Se il sistema è abbastanza certo che il prodotto selezionato è quello che il cliente intende, legge la scelta e chiede al cliente di confermare l’ordine. In caso contrario, il sistema suggerisce vari prodotti in base agli ordini precedenti, in modo che il cliente possa selezionare quello corretto.
Nel caso in cui il sistema non comprenda la richiesta di un cliente, questa viene inoltrata a un addetto e in seguito la conversazione viene utilizzata per addestrare il sistema a gestire con successo richieste simili in futuro.
Cosa riserverà il futuro per i nuovi progetti di Open Innovation che saranno selezionati e premiati a Milano il prossimo 17 ottobre?
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