במשך מספר שנים, תעשיית המזון הייתה במרכזה של סופה טכנולוגית – אחת ששינתה את הדרך בה קמעונאים פועלים ומעורבים עם לקוחות. אפליקציות ניידות מחברות קונים עם תוכניות נאמנות, הזמנות מקוונות, השראת מתכונים ועוד. טכנולוגיה בחנות הופכת את חוויית הלקוח לחלקה ויעילה יותר. בהרבה מובנים, התעשייה אינה דומה למה שהייתה לפני 20 שנה.

בינה מלאכותית משחקת תפקיד, גם היא, והצרכנים מתרגשים מזה. מקרי שימוש חדשים הם בעלי פוטנציאל לשנות את הדרך בה קניות מזון מתרחשות. אם קונים לוקחים תמונה של מתכון שהם היו רוצים להכין, בינה מלאכותית יכולה ליצור רשימת קניות דיגיטלית עבורם. מחקר של Lobyco מ-2024 מצא כי 70% מהקונים היו מעוניינים להשתמש בבינה מלאכותית בדרך זו.

אם עניין הצרכנים הוא כל מה שאנו צריכים, אנו בטוחים לראות מידה מוגברת של אינטגרציה של בינה מלאכותית בטכנולוגיית המזון במהלך השנים הבאות. אבל זה לא הכל שהטכנולוגיה יכולה לעשות. עבור רוכלים, היישום החזק ביותר של בינה מלאכותית הוא בניעור היחסים האישיים עם לקוחות. אבל מקרה שימוש זה עדיין לא הוא הנורמה בצפון אמריקה.

אישור אישי בעל בינה מלאכותית עדיין הוא עבודה בעיצומה עבור צפון אמריקה.

ברחבי העולם, קמעונאים של מזון אימצו בינה מלאכותית כשותף מרכזי באסטרטגיות המעורבות שלהם. חנויות שולחות לצרכנים הצעות וקידומים מאוד אישיים על בסיס פרופילי הקניות האישיים שלהם. אם, למשל, קונה מסוים תמיד קונה דיאט קוקה-קולה עם הקניות השבועיות שלו, הוא עשוי לקבל קופון לדיאט קוקה-קולה חינמית בביקור הבא. קונים מעריכים וצריכים לצפות לרמה זו של אישור, הן בקידומים הדיגיטליים השבועיים או כפרסים ממשחקים מיני באפליקציה. הם מרגישים כאילו החנויות המקומיות שלהם באמת יודעות אותם ומצפות לצרכים האישיים שלהם.

עבור הרבה צרכנים צפון-אמריקאים, המציאות הזו עשויה להיות עבודה בעיצומה. זה בגלל שרוכלים רבים בצפון אמריקה לא אימצו בינה מלאכותית בדרך זו. הם לא מציעים הצעות אישיות כמו נגידיהם ברחבי העולם. במקום זאת, הם מוציאים קופונים המוניים – לפעמים במוספים מודפסים או בדואר, ולפעמים בפורמטים דיגיטליים – ומקווים שמספר נבחרים יתאימו לקונים שמקבלים ובוחנים אותם.

למה התעשייה כזו בצפון אמריקה?

הטכנולוגיה היא מכשול, אבל זה לא היחיד.

חלק גדול מחידת האישור הוא, כמובן, הישג לוגיסטי. בעוד שרוכלים רבים בצפון אמריקה כבר יש להם הרבה מאוד נתונים אנונימיים של לקוחות (כלומר, רשומות קניות מצטברות), הם עשויים לא להשתמש בנתונים האלה בדרך שמאפשרת ניתוח בינה מלאכותית.

כרגע, צוותי המזון האלה משתמשים בתהליכים ידניים, לא יעילים, כדי ליצור, לעדכן ולשתף גיליונות אלקטרוניים ביניהם. הם עשויים להיות בעלי כלים דיגיטליים לרשותם כדי לעזור לנתח את הנתונים, אבל לא בדרך משמעותית – לא בקנה מידה.

המשך הלאה עם אישור אישי בעל בינה מלאכותית אומר יצירה וקבלה של מקור אמת אחד; אחד שחי בענן ומעודכן בזמן אמת. משם, זה עניין של בדיקה ויישום פתרונות בינה מלאכותית ולמידת מכונה שיכולים לעבור דרך הנתונים, לזהות תבניות וליצור נישות לקוחות על בסיס פרופילי קניות. למשל, נישה עשויה להיות מוקמת עבור לקוחות שרוכשים רק פריטים אורגניים.

עם סגמנטציה של לקוחות בעיצומה, צוותי המזון צריכים לשתף פעולה עם בינה מלאכותית ולמידת מכונה כדי לפתח קמפיינים של קידומים שיתאימו לכל נישה. זה הופך למדע; משחק דיוק. לא כמו המודל המסורתי של קופונים בצפון אמריקה, אישור אישי בעל בינה מלאכותית הוא עניין של איכות, לא כמות. קמעונאים עשויים לתת לכל לקוח רק חמישה קידומים בשבוע, אבל, הודות לבינה מלאכותית, הקידומים האלה הם כולם “סלאם דאנק”. עבור הרבה קונים, זה יהיה שינוי גדול, כיוון שהם עשויים לבחון עשרות הצעות לפני שהם מוצאים אחת שתואמת להעדפותיהם.

מעבר מ”לפני” ל”אחרי” של אישור אישי בעל בינה מלאכותית הוא משימה גדולה. צוותים צריכים ללמוד כלים חדשים, מנהיגים צריכים ליצור זרימות עבודה חדשות, וצוותי שיווק צריכים לפתח מסרים הפונים ללקוחות שמסבירים בשקיפות כיצד נתונים משמשים עכשיו.

השגת הטכנולוגיה הנכונה תהיה מבצע גדול עבור רוכלים צפון-אמריקאים. אבל זה לא הכל שנדרש כדי להמשיך עם אישור. מה שבא אחר כך ישנה באופן מהותי את הדרך בה קמעונאים משתפים פעולה עם הספקים שלהם.

קמעונאים צריכים לשנות גם את השותפויות העסקיות שלהם.

כדי ליישם בינה מלאכותית כמניע המרכזי של קידומי לקוחות, קמעונאים צריכים גם לפרק את האסטרטגיה הקיימת שלהם לקידומים.

זה לא ייחודי עבור רוכלים לשתף פעולה עם ספקיהם בקידומי לקוחות. ספקים בוודאי מעורבים במשחק; המוצרים שלהם מוצעים בהנחה, או אפילו בחינם. מה שייחודי, עם זאת, זה שרוב הספקים בצפון אמריקה שולטים במוצרים שמוצעים ומתי.

באופן מסורתי, כאשר חנויות מזון מוציאות קופונים, הן עושות זאת על בסיס אסטרטגיות שיווק ויוזמות של ספקים. מוצרים עשויים להיבחר כדי להתאים לקמפיין שיווק עונתי, שיגור טעם חדש, או KPI שצריך להיפגש. צרכנים עשויים להעריך מאוד את הקופונים שהם מוצעים, אבל ההעדפות שלהם אינן העדיפות העליונה.

זה מה שצריך להשתנות כדי שאישור אישי בעל בינה מלאכותית יעבוד; עם טכנולוגיה חדשה באים דרכים חדשות של חשיבה. אותן יכולות שמניעות סגמנטציה של לקוחות (זיהוי תבניות וניתוח נתונים) יכולות להישתמש בקלות כדי לנתח אסטרטגיות קידומים, גם כן. רוכלים יכולים ללמוד בקלות מהם המוצרים המועדפים ומתי, על בסיס גורמים פנימיים וחיצוניים כמו מזג אוויר, חגים קרובים, גמישות מחירים ועוד. המודיעין הזה יכול לתמוך ישירות באסטרטגיות קידומים, ולשים את הצרכנים במושב הנהג.

אפילו כאשר ספקים לא ינהלו עוד קידומים, הם עדיין ינצחו. שינוי אסטרטגיות קידומים מוביל לשימוש יעיל ומרנן יותר במשאבים. קונים יוצעו קידומים רק אם הם ברוב הסיכויים יוכלו לפדות אותם. הם עדיין יעודדו לנסות סוגים, טעמים ומוצרים חדשים, אבל בדרך שמבוססת על נתונים וסביר להצליח. ספקים יחוו את כל היתרונות של נאמנות מותג ושיווק, אבל בלי משאבים מבוזבזים.

הטכנולוגיה כבר כאן. זה עניין של יישום.

המשך הלאה עם אישור אישי בעל בינה מלאכותית יעזור אפילו לסופרמרקטים הגדולים להחדיר תחושה של עיירה קטנה במעורבות הלקוחות. על ידי הופכים לקוחות להרגיש יותר מוערכים ברמה אישית, רוכלים צפון-אמריקאים יכולים לעשות פלאים עבור נאמנות החנות.

גישה זו שימשה ברחבי העולם במשך שנים, עם הצלחה עצומה. עכשיו זה מסתכם במאמצים המאוחרים. הקמעונאים שיאמצו אישור אישי בעל בינה מלאכותית יעקפו במהירות את אלו שלא. זה רק עניין של התחלה.