L’applicazione del machine learning nel retail

Abstract

L’elaborato analizza l’applicazione ed il conseguente impatto del Machine Learning (ML) nel settore del retail. In particolare si propone di comprendere come questa tecnologia stia trasformando i processi gestionali e decisionali delle imprese attraverso un approccio sempre più data driven. La scelta dell’argomento nasce dall’interesse per l’applicazione delle AI nei processi di decisione aziendali. La ricerca si è basata su una revisione della letteratura finalizzata ad individuare i principali ambiti applicativi del Machine Learning nel retail: • pricing dinamico, • segmentazione della clientela, • previsione della domanda. A integrazione del framework teorico, è stato condotto un caso studio su Carrefour Italia, sviluppato tramite interviste semi-strutturate condotte con la Chief Data Officer dell’azienda. Le criticità emerse nell’applicazione del Machine Learning in un contesto aziendale sono legate alla qualità e quantità dei dati, all’interpretabilità dei modelli e al change management che ne consegue. I risultati emersi evidenziano comunque come il Machine Learning costituisca, ormai, un’imprescindibile leva strategica per migliorare l’efficacia delle decisioni, a condizione che sussista un forte allineamento tra tecnologia e obiettivi di business, tassello di fondamentale importanza per la creazione di valore.

This paper analyzes the application and impact of machine learning (ML) in the retail sector. In particular, it aims to understand how this technology is transforming business management and decision-making processes through an increasingly data-driven approach. The choice of topic stems from an interest in the application of AI in business decision-making processes. The research was based on a review of the literature aimed at identifying the main areas of application of Machine Learning in retail: • dynamic pricing, • customer segmentation, • demand forecasting. To complement the theoretical framework, a case study was conducted on Carrefour Italia, developed through semi-structured interviews with the company's Chief Data Officer. The critical issues that emerged in the application of machine learning in a business context are related to the quality and quantity of data, the interpretability of models, and the resulting change management. However, the results show that machine learning is now an essential strategic lever for improving the effectiveness of decisions, provided that there is a strong alignment between technology and business objectives, which is a key factor in creating value.