Ricerca

Svolgere, in questa fase storica, attività di ricerca nella logistica significa affrontare le problematiche di gestione efficiente di strutture e di trasporti, ottimizzare il sistema di consegne a domicilio dei prodotti acquistati, attraverso la sperimentazione di modelli innovativi. Grazie allo sviluppo di algoritmi dedicati, la soluzione Indaco è in grado di ottimizzare la movimentazione delle merci a partire dai magazzini dei produttori fino alla consegna dell’ultimo miglio, integrando direttamente la componente di vendita con la gestione intelligente della logistica e delle consegne. Indaco intende differenziarsi ed essere inclusiva con i soggetti territoriali.
Gli algoritmi apprenderanno ed elaboreranno i flussi di consegna, in un processo continuo di ottimizzazione, con gli obiettivi di sostenibilità economica e rispetto dei criteri di impatto ambientale e sociale. Inoltre, Indaco poggia su un modello territoriale e aperto, grazie anche alla definizione di API standard così da integrare e valorizzare più attori della filiera, produttori, centri logistici, corrieri e organizzazioni dedicate alla consegna dell’ultimo miglio.
La sostenibilità ambientale degli aspetti logistici è resa possibile grazie allo sviluppo di algoritmi intelligenti in grado di ottimizzare la distribuzione dei prodotti, riducendo il numero di veicoli impiegati, il numero di viaggi e di chilometri percorsi, limitando così il consumo di energia dei mezzi, e quindi il collegato consumo di risorse naturali. Per valutare tutto ciò, si stanno sviluppando metriche in grado di quantificare in maniera autonoma le emissioni atmosferiche determinate dalla modalità di consegna selezionata, al fine di indirizzarlo verso soluzioni più sostenibili (più flessibilità nell’orario e giorno di consegna, beneficiare del trasporto condiviso, ecc.).

Stiamo sviluppando soluzioni fortemente innovative anche sui servizi finanziari, tra cui:

•  tecniche di monetizzazione dell’inventory prodotti, che mirano alla valorizzazione delle rimanenze di magazzino, attraverso l’ottimizzazione del capitale circolante e il miglioramento dell’efficienza della catena di approvvigionamento con l’utilizzo dei componenti di smart contract e blockchain;
• strumenti di pagamento e di portagfolio digitale (wallet) attivabili dai venditori aderenti al circuito Indaco di ecommerce territoriale e gateway di pagamento e con l’associazione semplice e veloce di una o più carte di credito al proprio cellulare come mezzo di pagamento sulla piattaforma;
• sistemi difidelizzazione e di premialità, realizzati anche attraverso una valuta interna al network (monetica di comuità).

La moneta comunitaria in particolare è uno strumento che può rivelarsi molto utile per saldare le relazioni economiche tra i diversi stakeholders territoriali, mettendo in campo una valuta che risulti spendibile nell’ecosistema delle soluzioni di commercio. Il risultto si ottiene grazie all’adozione della moneta comunitaria da parte del sistema territoriale: nel b2b tra le imprese, nel b2c tra l’impresa e consumatori, e nel b2e tra l’impresa e i collaboratori, soci, dipendenti. Inoltre, tale moneta può essere lo strumento abilitante per incentivare comportamenti virtuosi negli acquisti e può essere collegata a meccanismi di demurrage per incrementare la velocità di circolazione.

La soluzione di e-commerce Indaco fornisce tecnologie e servizi ad una moltitudine di negozi virtuali, con il vantaggio di poter contare su un numero di dati e informazioni sui propri clienti (abitudini di acquisti, bisogni e preferenze), che possono essere ‘restituiti’ alle aziende aderenti in forma di servizi di analisi e di raccomandazione.
Il processo di trattamento dei dati adottata meccanismi di anonimizzazione, in conformità delle disposizioni contenute nel Gdpr.
I dati raccolti, in fase di proposizione di offerte, visite degli utenti, carrelli, vendite e consegne rappresentano la base per consentire di ottimizzare i servizi offerti dalla piattaforma e dai suoi fornitori (ad esempio, la logistica) e le esperienze di acquisite offerte dai merchant.
I dati raccolti saranno utilizzati in diversi ambiti, tra i quali:

• le analisi previsionali della domanda di prodotti, per ottimizzare la produzione (ove possibile) e/o le scorte di magazzino, evitando situazioni di “out of stock” o scorte immobilizzate;
• i servizi di raccomandazione dei prodotti verso i consumatori, proposizione di offerte, meccanismi di up-selling e di cross-selling (attraverso tecniche di adottare le constructive recommendation);
• suggerimenti che propongono più componenti, prodotti e servizi combinati, un “pacchetto” di potenziale interesse per l’utente. Queste soluzioni sono implementate grazie a sistemi basati su metodologie di intelligenza artificiale che combinano aspetti di apprendimento statistico (e.g., reti neurali), semantici e di ragionamento automatico;
• segmentazione dei consumatori per migliorare strategie di targeting e personalizzazione, andando ad individuare schemi di comportamento ricorrenti, in modo da prevedere, ad esempio, il tasso di abbandono del carrello e stimare il Customer Lifetime Value del singolo cliente;

L’ottimizzazione dei dati, le analisi e raccomandazioni negli ambiti sopra indicati (ed in altri ancora in divenire) consente di acquisire la base di conoscenza dei vari settori merceologici e le categorie di utenza. Questa rappresentazione concettuale, uniforme e computabile del dominio, alimenta gli algoritmi di intelligenza artificiale, inferenza, machine learning, e garantisce l’interoperabilità tra i diversi store presenti nel marketplace.