3 trin for detailhandlere til at generere og opsamle værdi fra AI-investeringer

Detailhandelssektoren er ved at vokse og bliver mere konkurrencepræget, da virksomheder kæmper om forbrugernes opmærksomhed og penge. Ifølge National Retail Federation, steg kerneforbrug 3,2% fra år til år i første halvår af 2024, og det samlede salg forventes at overstige 2023 med mellem 2,5% og 3,5%. I en tæt markedssituation søger detailhandlere efter en konkurrencefordel, og mange vender sig til kunstig intelligens (AI).

AI er blevet positioneret som en disruptiv kapacitet, der kan genopfinde tilbud, udvide valgmuligheder og drive nye forretningsmodeller. Detailhandlere har investeret betydelige beløb i AI, men de har brug for at forstå bedre, hvordan de kan bruge teknologien til at skabe værdi for kunder og opsamle værdi for sig selv.

Mens teknologien har eksisteret i en eller anden form i år, er algoritmer blevet bedre og hurtigere, computereffekten er forbedret, og prisniveauer er blevet mere overkommelige. NVIDIA grafikprocessorer kan gøre, hvad der tidligere tog syv dage, til at tage syv minutter, og Snowflake har tilføjet fleksibilitet til sin AI-omkostningsstruktur ved også at beregne omkostninger pr. beregning. Disse faktorer har låst op for flere AI-brugsområder for detailhandlere og gjort teknologien bedre til at passe ind i IT-budgetter.

Dog kæmper mange detailhandlere stadig for at se konkrete afkast på deres AI-investeringer. De eksperimenterer inden for måneder, ikke år, og kan ikke tillade sig at følge en spray-and-pray-tilgang med disse forsøg. Detailhandlere må tilgang AI-strategisk, så de kan opfylde deres ROI-mål, især da branchen står over for ændringer i forbrugeradfærd.

Lad os dykke ned og undersøge de tre trin til at låse værdiskabelse og værdiopslag.

Modn data til en strategisk aktiv

For at detailhandlere kan udnytte AI med succes, skal de først sikre, at deres data er moden, ren og harmoniseret. Uden højkvalitetsdata vil selv de mest avancerede AI-algoritmer ikke være i stand til at levere, hvilket fører til adagiet “skrald ind, skrald ud.”

I detailhandlen kommer data fra forskellige kilder: salgssteder, e-handelsplatforme, lagerstyringssystemer, kundesammenhængs-værktøjer (CRM) og selv eksterne kilder som sociale medier og vejrprognoser. For at skabe en strategisk aktiv skal detailhandlere integrere data fra alle disse kilder, rense og standardisere den, sikre dens nøjagtighed og fuldstændighed og implementere robuste datastyringspraksis.

Et område, hvor højkvalitetsdata kan have en betydelig indvirkning på både værdiskabelse og værdiopslag, er prognoseplanlægning. Præcis prognose er afgørende for detailhandlere for at optimere lager niveauer, reducere spild og opfylde kundekrav. Overvej modeindustrien, hvor planlægningscykler kan strække sig op til 18 til 24 måneder. Detailhandlere skal forudse tendenser, forbrugerpræferencer og efterspørgsel på langt forhånd, ofte med begrænsede data.

Ved at udnytte AI med en solid datagrundlag kan detailhandlere inkorporere et uhørt antal variable i deres prognosemodeller, som historiske salgstal, demografiske oplysninger, vejrpatroner, økonomiske indikatorer og sociale medietendenser.

Opfordre til en kultur for eksperimenter

Denne tilgang er afgørende for værdiskabelse, da den tillader detailhandlere at teste og forfine AI-drevne initiativer, der direkte gavner kunder. Ved at køre målrettede eksperimenter kan detailhandlere identificere, hvilke AI-applikationer virkelig resonerer med deres kunder og driver loyalitet uden at engagere sig i storstilet implementering for tidligt.

En kritisk aspekt i at drive en kultur for eksperimenter er skabelsen af korte brugsområder og afledning af KPI-målinger for at bestemme dens eventuelle succes. Samarbejde mellem forretnings- og teknologistakeholdere, herunder ingeniører, analytikere og datavidenskabsmænd, er nødvendigt, da eksperimentet udvikler sig fra koncept til virkelighed. Lige så vigtigt er det at have en mindset, der tillader at trække et eksperiment tilbage, når den realiserede værdi ikke møder forventningerne.

Denne kultur opfordrer til innovation og hjælper detailhandlere med at blive agile, da markedssituationen ændrer sig. Den tillader dem at teste nye ideer hurtigt og omkostningseffektivt, hvilket reducerer risikoen forbundet med storstilet AI-implementering.

Byg ud økosystemet

Mens de foregående trin fokuserer primært på at skabe værdi for kunder, er dette trin afgørende for værdiopslag – sikring af, at detailhandlere kan effektivt moneterisere deres AI-initiativer.

Et detailhandlernes økosystem kan omfatte teknologileverandører, mærker, influencere, indholdsskabere og selv andre detailhandlere. Ved at opbygge et sådant økosystem kan detailhandlere skabe nye indtægtskilder, forbedre deres tilbud og styrke deres markedposition.

For eksempel kan en detailhandler samarbejde med et computer vision-selskab for at skabe et AI-drevet visuelt søgeværktøj, der tillader kunder at finde produkter ved at uploade billeder. Dette forbedrer shoppingoplevelsen og åbner op for muligheder for målrettet reklame og produktanbefalinger.

Influencer-markedsføring er et andet område, hvor AI og økosystembygning mødes. Detailhandlere kan bruge AI til at identificere og analysere de mest effektive influencere for deres mærke baseret på faktorer som publikumsdemografi, engagementshastighed og indholdspertinens. Ved at integrere influencere i deres AI-drevne markedsføringsstrategier kan detailhandlere udvide deres rækkevidde og skabe mere autentiske forbindelser med potentielle kunder.

Detailhandlere må navigere omhyggeligt i spørgsmål om dataintegritet, konkurrencedynamik og mærkealignering. Men når det udføres med succes, kan det skabe en cyklus, hvor værdien skabt for kunder gennem AI-initiativer effektivt opsamles og moneteriseres af detailhandleren og dets økosystemspartnere.

Denne strategiske tilgang til AI-implementering tillader detailhandlere at gå ud over hypen og mod praktiske, resultatorienterede anvendelser. Da AI fortsætter med at udvikle sig, vil de, der mestrer disse trin, være godt positioneret til at trives i detailhandelslandskabet. At balancere værdiskabelse og værdiopslag i AI-initiativer omhyggeligt omdanner teknologisk potentiale til en konkurrencefordel.