La tecnologia di auto-pagamento può risolvere le perdite?

Tra i dubbi dei rivenditori, azienda tecnologica offre una possibile soluzione alle preoccupazioni del self-checkout

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IA ti ha tra te per non essere onesto al self-checkout nei supermercati!

Questi sono tempi curiosi alla cassa del supermercato. Per un po’, sembrava che i supermercati stessero investendo sempre di più nella tecnologia self-checkout. 🤔

Questo approccio era completamente comprensibile. Sembrava un buon investimento, uno che avrebbe evitato la necessità di assumere così tante persone e aiutato a ridurre i costi, cosa di cui ha bisogno un’attività commerciale al dettaglio a basso margine. Ma l’effettiva implementazione della tecnologia self-checkout è stata meno edificante. Anche se alcuni clienti adorano la possibilità di passare velocemente attraverso le casse self-checkout senza dover parlare con nessuno, altri sono stati un po’ indignati. 😡

Un politico del Rhode Island ha addirittura provato a introdurre una legge che impedisce ai supermercati di avere troppe casse self-checkout aperte contemporaneamente. La politica crede di non dover svolgere il lavoro di un membro dello staff umano. 😱

Anche Target ha deciso di limitare le ore di self-checkout in alcuni negozi nel tentativo di ridurre le perdite che altre catene di supermercati dicono di aver subito alle macchine automatiche. La causa di queste perdite? Sembra siano i clienti disonesti. 🙄

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Uno studio suggeriva che il cosiddetto shrink—perdite causate quando i beni non vengono pagati—potrebbe essere fino a 16 volte peggiore al self-checkout rispetto alle casse operate da cassieri. 😱 Nel frattempo, la BBC ha pubblicato un articolo che dichiara: “‘Non ha soddisfatto’: il fallimento spettacolare della tecnologia self-checkout.” 🤯

Questo checkout è sorvegliato dall’IA 🚔

Ho cominciato a sentirmi addolorato/a per il fatto che la tecnologia self-checkout è stata introdotta senza una piena riflessione. Tuttavia, il Retail Optimiser della Germania ha fornito una visione più ottimista. Forse, non sorprendentemente, questa positività è arrivata dal vicepresidente della tecnologia del retail di Diebold Nixdorf, Matt Redwood. Dopotutto, la sua azienda ha un certo interesse. 😏

Redwood dice che in Germania, “i rivenditori stanno registrando un numero crescente di discrepanze di inventario.” Ammette che “scansioni mancate, intenzionali o deliberate, la manipolazione dei codici a barre o quando i clienti lasciano la zona di checkout senza effettuare un pagamento” sono tutti problemi. 😫

Egli crede, tuttavia, che ci sia una soluzione—e quella soluzione è alimentata dall’IA. Redwood ha spiegato nell’articolo che il software suite alimentato dall’IA di Diebold Nixdorf, noto come ‘Vynamic Smart Vision | Riduzione delle perdite’, farà una notevole differenza per il mancato pagamento. Questa suite tecnologica comunica con un membro dello staff che tiene in mano un tablet o un telefono. 📲

La tecnologia unisce diversi software. C’è un’applicazione che identifica automaticamente l’età di chi acquista alcolici, una che afferma di riconoscere istantaneamente frutta e verdura (uno dei principali oggetti di frustrazione per molti clienti), e una che fa un po’ di lavoro di polizia. 🍎🍌🕵️‍♂️

Il video di YouTube dell’azienda offre la promessa energica di una “Rivoluzione AI nel settore del retail,” che dovrebbe piacere sia ai proprietari di supermercati 🛒 che ai clienti. 🤗

In sostanza, questo pacchetto software significa che sarai più attentamente monitorato/a al self-checkout. Se capitasse che tu—accidentalmente o meno—infilassi un oggetto in tasca, un dipendente del supermercato riceverà immediatamente un avviso. 😮

Vedi, con questo sistema, sei ripreso/a da sopra, quindi sorridi e per favore non essere cattivo/a. 😉 Redwood è chiaro che ci sono diversi problemi che questo software dovrebbe affrontare. A titolo d’esempio: “Se il codice a barre scansionato non corrisponde all’oggetto—come quando un’etichetta per le banane è attaccata a una bottiglia di whisky—e gli oggetti non sono deliberatamente o accidentalmente portati al lettore.” 🍌🥃

E poi c’è il problema “quando due oggetti sono tenuti di fronte all’altro, quando i clienti passano un oggetto davanti al lettore senza scansionarlo effettivamente, o si allontanano dal self-service checkout senza pagare dopo una transazione annullata.” 😬

Potresti chiederti come la telecamera aerea rilevi tali azioni irregolari. Beh, il software esegue rapidamente un’analisi video alimentata dall’IA, che potrebbe essere vista come l’equivalente di un agente di polizia di passaggio che mormora: “Hmm, qui qualcosa non va.” 🕵️‍♂️💡

Tuttavia, il software prima fa appello alla tua onestà, avvisandoti di una stranezza percepita. Ma la tecnologia non si affida comunque alla tua integrità: “Nel mentre, ai dipendenti viene notificato il funzionamento non corretto con l’aiuto dell’assistente intelligente.” 🚀

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E il software di Diebold Nixdorf offre al rivenditore un’opzione in più: può spegnere improvvisamente il distributore automatico di self-checkout, così. 💔

L’AI lo farà giusto? 🤔

Sembra che l’intero approccio si basi sulla velocità e precisione dell’analisi video alimentata da AI. In tal caso, il processo dovrebbe essere corretto o potrebbero esserci dispute e scontri. 🤨

Eppure Redwood crede che il software della sua azienda – in particolare la sua presunta precisione – favorirà i dipendenti del negozio: “Nei casi in cui il cliente ha commesso un errore senza saperlo, possono fornire supporto senza presupporre direttamente il furto e spaventare così il cliente.” 😅

Ma cosa succede se un cliente sta semplicemente tentando di ingannare qualcuno? Redwood afferma: “Nel caso di un evidente tentativo di frode, il personale della sicurezza può intervenire immediatamente e i dipendenti sono protetti da situazioni potenzialmente critiche.” 😎

Personalmente, tengo agli addetti alla cassa del mio supermercato locale. E da Trader Joe’s, che insiste sul fatto che non ospiterà mai distributori automatici di self-checkout, c’è una gioia extra quando puoi chiacchierare con il personale sui problemi quotidiani della vita, anche se solo per un momento. 😌

Tuttavia, non si può dire che Diebold Nixdorf non stia cercando di rendere più redditizia la self-checkout. E in un’epoca in cui molte persone non sono così interessate, beh, alle altre persone, il numero di clienti che vedo pagare con i loro cellulari e che nemmeno guardano il cassiere del negozio è un po’ inquietante. 😱

In effetti, credo che Diebold Nixdorf potrebbe avere risolto molti dei problemi che i rivenditori affrontano con la self-checkout. Ma i clienti lo ameranno davvero? Oh, forse. 😄

🌟 Q&A: Cos’altro vuoi sapere? 🌟

1. Ci sono altre soluzioni per affrontare le perdite nella tecnologia di self-checkout?
   • Anche se l’analisi video alimentata da AI può aiutare a ridurre le perdite per mancato pagamento, ci sono altre soluzioni in fase di esplorazione. Ad esempio, alcuni supermercati stanno implementando sensori di peso sui distributori automatici di self-checkout per rilevare se un articolo è stato aggiunto all’area di imballaggio. Inoltre, l’implementazione di programmi di formazione migliori per i dipendenti del negozio che monitorano le aree di self-checkout può aiutare a minimizzare le perdite.
2. Come possono i supermercati instaurare fiducia con i clienti nella tecnologia di self-checkout?
   • I supermercati possono instaurare fiducia migliorando la precisione e l’usabilità della tecnologia di self-checkout. La manutenzione regolare e la calibrazione delle macchine sono vitali per garantirne il corretto funzionamento. Istruzioni chiare, interfacce intuitive e gestione efficace degli errori possono anche migliorare la soddisfazione del cliente. Inoltre, fornire supporto ai clienti nell’area di self-checkout, sia attraverso dipendenti in loco che attraverso assistenti virtuali, può aiutare ad affrontare eventuali preoccupazioni o problemi che i clienti potrebbero avere.
3. Quali potrebbero essere gli sviluppi futuri nella tecnologia di self-checkout?
   • La tecnologia di self-checkout è destinata a continuare a evolversi nei prossimi anni. Possiamo aspettarci miglioramenti in termini di precisione ed efficienza, grazie ai progressi nei algoritmi di AI e di apprendimento automatico. È possibile che la tecnologia di riconoscimento facciale venga integrata per migliorare la sicurezza e prevenire transazioni non autorizzate. Inoltre, le opzioni di pagamento mobile, come la scansione dei codici a barre con gli smartphone, potrebbero diventare più diffuse, semplificando ulteriormente l’esperienza di self-checkout.

🔗 Ulteriori letture:

• Il successo e le sfide della tecnologia di self-checkout
• Come i supermercati stanno sfruttando l’IA per migliorare l’esperienza alla cassa
• Il ruolo dell’IA nella prevenzione dei furti al dettaglio
• Il futuro del commercio al dettaglio: Esperienze di shopping potenziate dall’IA
• L’ascesa dei pagamenti mobili: Una rivoluzione per la self-checkout

Ora tocca a te! Hai avuto esperienze interessanti con la tecnologia di self-checkout? Condividi le tue storie nei commenti qui sotto e avviamo una discussione! Non dimenticare di condividere questo articolo con i tuoi amici e follower sui social media. 😄📲

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