Il commercio al dettaglio si basa su una combinazione di lavoro ripetitivo e momenti che fanno la differenza per il cliente. La gestione delle scorte, la determinazione dei prezzi, la pianificazione del personale, l'elaborazione degli ordini e parte del servizio clienti occupano gran parte delle ore lavorate. Oltre a questo, c'è un lavoro basato sulla valutazione sul posto: come viene allestito uno scaffale, come viene risolto un reclamo, come un venditore risponde a ciò che un cliente non ha ancora detto. L'esito di un momento di vendita è determinato da circostanze che variano da negozio a negozio e da catena a catena: l'ampiezza dell'assortimento, il rapporto tra vendita fisica e online, il margine per articolo e la misura in cui i clienti confrontano i prezzi prima di entrare in un negozio.
Finché la gestione delle scorte e la determinazione dei prezzi si basavano principalmente sull'esperienza e sul controllo manuale, la loro qualità era il risultato dell'organico e dell'esperienza dei dipendenti. Chi aveva più persone dedicate alla pianificazione, di solito commetteva meno errori. Nel momento in cui i sistemi calcolano in gran parte autonomamente le scorte e i prezzi, sottoponendo solo le eccezioni a un dipendente, cambia ciò che determina il vantaggio. Non si tratta più di quante persone pianificano, ma della qualità dei dati su cui si basa il sistema e della velocità con cui vengono riconosciute e corrette le deviazioni.
Questo accade già oggi presso alcuni rivenditori, ma non presso tutti. La differenza sta nella misura in cui un'azienda ha in ordine i propri dati di scorte e vendite, nella disponibilità a lasciare le decisioni a un sistema entro margini stabiliti, e nell'ampiezza dell'assortimento: con un assortimento limitato, l'automazione è più facile da convalidare rispetto a un'offerta ampia e in rapido cambiamento. Le catene con molte sedi e un assortimento standardizzato sono spesso all'avanguardia in questo, mentre i negozi specializzati o fortemente stagionali continuano a fare maggiore affidamento sulla valutazione umana.
All'interno dello stesso reparto, le tre categorie si intrecciano. L'elaborazione degli ordini e il rifornimento di base delle scorte sono compiti che un sistema può gestire in misura crescente in modo autonomo. Gli adeguamenti dei prezzi e la composizione degli orari del personale rientrano più spesso nella categoria intermedia: il sistema formula una proposta, un responsabile la approva o la respinge, motivandolo. Costruire una relazione con il cliente sul punto vendita, gestire un reclamo insolito e valutare le preferenze locali restano per ora compiti umani. Il confine esatto tra queste tre categorie varia a seconda della formula di vendita al dettaglio e della funzione, ed è proprio per questo che le affermazioni generiche sull'"AI nel commercio al dettaglio" offrono scarso appiglio per un confronto concreto con i concorrenti.
Se due rivenditori dichiarano lo stesso tempo di consegna, lo stesso livello di servizio o la stessa politica dei prezzi, la domanda non è più solo chi lo esegue meglio, ma anche chi ha strutturato quel processo in modo tale che il sistema possa gestirlo autonomamente. Una catena che lascia automatizzare in gran parte le decisioni sulle scorte può reagire più rapidamente alle fluttuazioni della domanda rispetto a una catena che prende ancora le stesse decisioni tramite una riunione settimanale. Questa differenza è misurabile nei tempi di attraversamento e nei margini di errore, non nelle intenzioni o nelle ambizioni.
È proprio qui che entra in gioco l'importanza di un peer group: solo confrontando la propria formula di vendita al dettaglio con rivenditori paragonabili per dimensioni, assortimento e canale di vendita, diventa visibile se una differenza nei tempi di consegna o nella politica dei prezzi deriva da un approccio diverso all'AI o da qualcos'altro. Un'analisi white space mostra poi su quale dimensione nessuno dei soggetti comparabili ottiene un punteggio elevato, e dove quindi si trova uno spazio ancora non occupato.
La domanda di fondo, ovvero quale lavoro nella propria azienda può effettivamente essere svolto dall'AI, viene risposta per singola mansione con la scansione del lavoro di FTE TO AI. Se questa domanda tocca decisioni riguardanti il personale, si applicano requisiti legali specifici; la scansione del lavoro descrive il lavoro, non le conseguenze per le persone.
Il modo in cui l'AI modifica il confronto tra concorrenti varia notevolmente a seconda del settore. Nell'hotellerie e ristorazione il cambiamento riguarda principalmente la pianificazione e l'organico, nel settore ICT la velocità di consegna e la qualità del codice, e nei servizi finanziari la valutazione del rischio e la velocità di accettazione. Anche il settore agricolo mostra come il lavoro stagionale e l'automazione si incontrino, il che presenta parallelismi con gli assortimenti stagionali nel commercio al dettaglio.
Può iniziare individuando i punti su cui ritiene di vincere rispetto ai suoi concorrenti, e verificare tali affermazioni rispetto a ciò che può effettivamente essere dimostrato con prove concrete. Il controllo gratuito delle dimensioni di FTE TO AI è il punto di partenza per questo: indica su cosa ritiene di vincere, e vede quali di queste affermazioni reggono e quali mancano ancora di fondamento. Il benchmark completo, con il peer group e la matrice delle prove per il commercio al dettaglio, è in fase di sviluppo.