3 βήματα για τους λιανοπωλητές για να δημιουργήσουν και να αποσπάσουν αξία από τις επενδύσεις AI

Ο τομέας του λιανικού εμπορίου αναπτύσσεται και γίνεται όλο και πιο ανταγωνιστικός καθώς οι εταιρείες διεκδικούν την προσοχή και τα πορτοφόλια των καταναλωτών. Σύμφωνα με την Εθνική Ομοσπονδία Λιανικής, οι κεντρικές πωλήσεις αυξήθηκαν 3.2% σε ετήσια βάση το πρώτο εξάμηνο του 2024 και οι συνολικές πωλήσεις προβλέπεται να επισκιάσουν το 2023 μεταξύ 2.5% και 3.5%. Σε μια στενή αγορά, οι έμποροι λιανικής αναζητούν ένα ανταγωνιστικό πλεονέκτημα και πολλοί στρέφονται στην τεχνητή νοημοσύνη (AI).

Η τεχνητή νοημοσύνη έχει τοποθετηθεί ως μια ανατρεπτική ικανότητα που μπορεί να επαναπροσδιορίσει τις προσφορές, να διευρύνει τις επιλογές και να οδηγήσει νέα επιχειρηματικά μοντέλα. Οι έμποροι λιανικής έχουν πραγματοποιήσει σημαντικές επενδύσεις στην τεχνητή νοημοσύνη, αλλά πρέπει να κατανοήσουν καλύτερα πώς να χρησιμοποιούν την τεχνολογία για να δημιουργήσουν αξία για τους πελάτες και να αποσπάσουν αξία για τους εαυτούς τους.

Ενώ η τεχνολογία υπάρχει σε κάποια μορφή εδώ και χρόνια, οι αλγόριθμοι έχουν αναπτυχθεί καλύτερα και ταχύτερα, οι υπολογιστικές δυνατότητες έχουν βελτιωθεί και οι τιμές τιμών έχουν γίνει πιο προσιτές. Οι μονάδες επεξεργασίας γραφικών της NVIDIA (GPU) μπορούν να μετατρέψουν αυτό που κάποτε ήταν ένας υπολογισμός επτά ημερών σε έναν υπολογισμό επτά λεπτών και Το Snowflake έχει προσθέσει ευελιξία στη δομή του κόστους AI με χρέωση και ανά υπολογισμό. Αυτοί οι παράγοντες έχουν ξεκλειδώσει περισσότερες περιπτώσεις χρήσης τεχνητής νοημοσύνης για τους λιανοπωλητές και έχουν κάνει την τεχνολογία να ταιριάζει καλύτερα στους προϋπολογισμούς IT.

Ωστόσο, πολλοί έμποροι λιανικής εξακολουθούν να αγωνίζονται να δουν απτές αποδόσεις στις επενδύσεις τους σε τεχνητή νοημοσύνη. Πειραματίζονται μέσα σε μήνες, όχι χρόνια, και δεν έχουν την πολυτέλεια να ακολουθήσουν μια προσέγγιση ψεκασμού και προσευχής με αυτές τις δοκιμές. Οι έμποροι λιανικής πρέπει να προσεγγίσουν την τεχνητή νοημοσύνη στρατηγικά, ώστε να μπορούν να επιτύχουν τους στόχους απόδοσης επένδυσης (ROI), ειδικά καθώς ο κλάδος αντιμετωπίζει μεταβαλλόμενες συμπεριφορές καταναλωτών.

Ας εμβαθύνουμε και ας εξετάσουμε τα τρία βήματα για να ξεκλειδώσετε τη δημιουργία αξίας και τη σύλληψη αξίας.

Ώριμα δεδομένα σε στρατηγικό περιουσιακό στοιχείο

Για να μπορέσουν οι έμποροι λιανικής να αξιοποιήσουν με επιτυχία την τεχνητή νοημοσύνη, πρέπει πρώτα να διασφαλίσουν ότι τα δεδομένα τους είναι ώριμα, καθαρά και εναρμονισμένα. Χωρίς δεδομένα υψηλής ποιότητας, ακόμη και οι πιο εξελιγμένοι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης θα είναι χαμένοι, οδηγώντας στο ρητό "σκουπίδια μέσα, σκουπίδια έξω. "

Στο λιανικό εμπόριο, τα δεδομένα προέρχονται από διάφορες πηγές: συστήματα σημείων πώλησης, πλατφόρμες ηλεκτρονικού εμπορίου, συστήματα διαχείρισης αποθεμάτων, εργαλεία διαχείρισης πελατειακών σχέσεων (CRM)., ακόμη και εξωτερικές πηγές όπως τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης και οι μετεωρολογικές προβλέψεις. Για να δημιουργήσουν ένα στρατηγικό περιουσιακό στοιχείο, οι έμποροι λιανικής πρέπει να ενσωματώνουν δεδομένα από όλες αυτές τις πηγές, να τα καθαρίζουν και να τα τυποποιούν, να διασφαλίζουν την ακρίβεια και την πληρότητά του και να εφαρμόζουν ισχυρές πρακτικές διακυβέρνησης δεδομένων.

Ένας τομέας όπου τα δεδομένα υψηλής ποιότητας μπορούν να επηρεάσουν σημαντικά τόσο τη δημιουργία αξίας όσο και τη σύλληψη είναι ο σχεδιασμός προβλέψεων. Η ακριβής πρόβλεψη είναι ζωτικής σημασίας για τους λιανοπωλητές για τη βελτιστοποίηση των επιπέδων αποθέματος, τη μείωση της σπατάλης και την κάλυψη της ζήτησης των πελατών. Σκεφτείτε τη βιομηχανία της μόδας, όπου οι κύκλοι προγραμματισμού μπορούν να εκτείνονται από 18 έως 24 μήνες. Οι έμποροι λιανικής πρέπει να προβλέπουν τις τάσεις, τις προτιμήσεις των καταναλωτών και τα επίπεδα ζήτησης πολύ νωρίτερα, συχνά με περιορισμένα δεδομένα.

Αξιοποιώντας την τεχνητή νοημοσύνη με μια σταθερή βάση δεδομένων, οι έμποροι λιανικής μπορούν να ενσωματώσουν έναν άνευ προηγουμένου αριθμό μεταβλητών στα μοντέλα πρόβλεψής τους, όπως ιστορικά στοιχεία πωλήσεων, δημογραφικές πληροφορίες, πρότυπα καιρού, οικονομικούς δείκτες και τάσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης.

Ενθαρρύνετε μια κουλτούρα πειραματισμού

Αυτή η προσέγγιση είναι απαραίτητη για τη δημιουργία αξίας, καθώς επιτρέπει στους λιανοπωλητές να δοκιμάζουν και να τελειοποιούν πρωτοβουλίες που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη που ωφελούν άμεσα τους πελάτες. Εκτελώντας στοχευμένα πειράματα, οι έμποροι λιανικής μπορούν να προσδιορίσουν ποιες εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης έχουν πραγματικά απήχηση στους πελάτες τους και να αυξήσουν την πίστη τους χωρίς να δεσμευτούν σε εφαρμογές μεγάλης κλίμακας πρόωρα.

Μια κρίσιμη πτυχή στην οδήγηση μιας κουλτούρας πειραματισμού είναι η δημιουργία συνοπτικών περιπτώσεων χρήσης και η εξαγωγή μετρήσεων KPI για τον προσδιορισμό της τελικής επιτυχίας του. Η συνεργασία μεταξύ επιχειρηματικών και τεχνολογικών φορέων, η οποία περιλαμβάνει μηχανικούς, αναλυτές και επιστήμονες δεδομένων, είναι απαραίτητη καθώς το πείραμα εξελίσσεται από την ιδέα στην πραγματικότητα. Εξίσου επιτακτική, είναι η νοοτροπία να αποσύρει κανείς ένα πείραμα όταν η πραγματοποιηθείσα αξία δεν ανταποκρίνεται στις προσδοκίες.

Αυτή η κουλτούρα ενθαρρύνει την καινοτομία και βοηθά τους λιανοπωλητές να παραμείνουν ευέλικτοι καθώς αλλάζουν οι συνθήκες της αγοράς. Τους επιτρέπει να δοκιμάζουν νέες ιδέες γρήγορα και οικονομικά, μειώνοντας τον κίνδυνο που σχετίζεται με εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης μεγάλης κλίμακας.

Δημιουργήστε το οικοσύστημα

Ενώ τα προηγούμενα βήματα επικεντρώνονται κυρίως στη δημιουργία αξίας για τους πελάτες, αυτό το βήμα είναι ζωτικής σημασίας για τη σύλληψη αξίας — διασφαλίζοντας ότι οι έμποροι λιανικής μπορούν να αποκομίσουν αποτελεσματικά έσοδα από τις πρωτοβουλίες τεχνητής νοημοσύνης τους.

Το οικοσύστημα ενός λιανοπωλητή μπορεί να περιλαμβάνει παρόχους τεχνολογίας, επωνυμίες, παράγοντες επιρροής, δημιουργούς περιεχομένου, ακόμη και άλλους εμπόρους λιανικής. Κατασκευάζοντας ένα τέτοιο οικοσύστημα, οι έμποροι λιανικής μπορούν να δημιουργήσουν νέες ροές εσόδων, να βελτιώσουν τις προσφορές τους και να ενισχύσουν τη θέση τους στην αγορά.

Για παράδειγμα, ένας πωλητής λιανικής μπορεί να συνεργαστεί με ένα όραση υπολογιστή εταιρεία να δημιουργήσει ένα εργαλείο οπτικής αναζήτησης με τεχνητή νοημοσύνη, επιτρέποντας στους πελάτες να βρίσκουν προϊόντα ανεβάζοντας εικόνες. Αυτό ενισχύει την εμπειρία αγορών και ανοίγει ευκαιρίες για στοχευμένες διαφημίσεις και προτάσεις προϊόντων.

Το μάρκετινγκ επιρροής είναι ένας άλλος τομέας όπου η τεχνητή νοημοσύνη και η δημιουργία οικοσυστημάτων τέμνονται. Οι έμποροι λιανικής μπορούν να χρησιμοποιήσουν την τεχνητή νοημοσύνη για να εντοπίσουν και να αναλύσουν τους πιο αποτελεσματικούς παράγοντες επιρροής για την επωνυμία τους με βάση παράγοντες όπως τα δημογραφικά στοιχεία του κοινού, τα ποσοστά αφοσίωσης και τη συνάφεια περιεχομένου. Ενσωματώνοντας παράγοντες επιρροής στις στρατηγικές μάρκετινγκ που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη, οι έμποροι λιανικής μπορούν να επεκτείνουν την εμβέλειά τους και να δημιουργήσουν πιο αυθεντικές συνδέσεις με πιθανούς πελάτες.

Οι έμποροι λιανικής πρέπει να πλοηγούνται προσεκτικά σε θέματα απορρήτου δεδομένων, ανταγωνιστικής δυναμικής και ευθυγράμμισης επωνυμίας. Ωστόσο, όταν ολοκληρωθεί με επιτυχία, μπορεί να δημιουργήσει έναν κύκλο στον οποίο η αξία που δημιουργείται για τους πελάτες μέσω πρωτοβουλιών τεχνητής νοημοσύνης αποτυπώνεται αποτελεσματικά και δημιουργεί έσοδα από τον έμπορο λιανικής και τους συνεργάτες του στο οικοσύστημά του.

Αυτή η στρατηγική προσέγγιση στην εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης επιτρέπει στους λιανοπωλητές να προχωρήσουν πέρα ​​από τη διαφημιστική εκστρατεία και προς πρακτικές εφαρμογές που βασίζονται στα αποτελέσματα. Καθώς η τεχνητή νοημοσύνη συνεχίζει να εξελίσσεται, όσοι κατέχουν αυτά τα βήματα θα είναι σε καλή θέση για να ευδοκιμήσουν στο τοπίο του λιανικού εμπορίου. Η επιδέξια εξισορρόπηση της δημιουργίας αξίας και της σύλληψης αξίας σε πρωτοβουλίες τεχνητής νοημοσύνης μετατρέπει το τεχνολογικό δυναμικό σε ανταγωνιστικό πλεονέκτημα.