小売業者が AI 投資から価値を生成し、価値を取得するための 3 つのステップ

小売業界は成長し、企業が消費者の注目と財布をめぐって競争している。 National Retail Federation によると、2024 年上半期のコア販売は前年比で 3.2% 増加し、総販売額は 2023 年を 2.5% から 3.5% 上回ることが予測されている。競争が激しい市場では、小売業者は競争優位性を求めており、多くの企業は人工知能 (AI) に注目している。

AI は、提供を再構想し、選択肢を拡大し、新しいビジネス モデルを推進する破壊的な機能として位置付けられている。小売業者は AI に大量の投資を行っているが、顧客にとっての価値を創出し、自分自身のために価値を取得する方法をよりよく理解する必要がある。

テクノロジー自体は何年も前から存在していたが、アルゴリズムはより優れて速くなり、コンピューティング能力は改善され、価格はより手頃になった。NVIDIA グラフィックス プロセッサ ユニット (GPU) は、7 日間で計算していたものを 7 分で実行できるようにし、Snowflake は、コンピュートごとに課金することで AI コスト構造に柔軟性を追加した。これらの要因により、小売業者にとって AI の使用例が増え、テクノロジーが IT 費用に適合するようになった。

しかし、多くの小売業者はまだ、AI 投資からの有形的なリターンを得るのに苦労している。彼らは数ヶ月間で実験を行っており、スプレー アンド プレイ アプローチで試行錯誤することはできない。小売業者は、特に業界が消費者の行動の変化に直面しているため、ROI 目標を達成するために AI に戦略的に取り組む必要がある。

詳しく見て、価値創出と価値取得の 3 つのステップを分析してみましょう。

データを戦略的資産に成熟させる

小売業者が AI を成功的に活用するには、まずデータが成熟し、クリーンで、調和していることを確認する必要がある。高品質のデータがなければ、最も洗練された AI アルゴリズムでも期待した結果を得ることができないため、「ガベージ イン、ガベージ アウト」ということになる。

小売業界では、データはポイント オブ セール システム、電子商取引プラットフォーム、在庫管理システム、顧客関係管理 (CRM) ツール、さらにはソーシャル メディアや天気予報などの外部ソースから得られる。戦略的資産を作成するには、小売業者はこれらすべてのソースからのデータを統合し、クリーン化して標準化し、正確性と完全性を確保し、堅牢なデータ管理実践を実施する必要がある。

高品質のデータが価値創出と価値取得の両方に大きな影響を与える分野の 1 つは、予測計画である。正確な予測は、小売業者が在庫レベルを最適化し、廃棄物を削減し、顧客の需要を満たすために不可欠である。ファッション業界を考えてみよう。ここでは、計画サイクルは 18 か月から 24 か月に及ぶことがある。小売業者は、限られたデータで、トレンド、消費者の好み、需要レベルを予測する必要がある。

堅牢なデータ基盤を持った AI を活用することで、小売業者は、歴史的な販売実績、人口統計情報、天気パターン、経済指標、ソーシャル メディア トレンドなどの予測モデルに前例のない数の変数を組み込むことができる。

実験の文化を促進する

このアプローチは、価値創出のために不可欠であり、小売業者が顧客に直接利益をもたらす AI ドリブンのイニシアチブをテストおよび改良できるようにする。ターゲットを絞った実験を実行することで、小売業者は、どの AI アプリケーションが実際に顧客と共鳴し、忠誠心を生み出すかを特定できる。また、大規模な実装にプレミアムを支払うことなく、ロイヤルティを駆り立てる。

実験の文化を推進する上で重要な側面は、コンセプトから現実へと進化する実験の成功を判断するための明確なユース ケースと KPI 測定の作成である。エンジニア、分析者、データ サイエンティストを含むビジネスとテクノロジーの利害関係者間のコラボレーションも必要である。同様に重要なのは、実現された価値が期待と一致しない場合に実験を取り下げる意欲である。

この文化は、市場状況が変化するにつれて、小売業者が革新し、敏捷性を維持するのに役立つ。新しいアイデアを迅速に、かつ費用効率よくテストすることができ、大規模な AI 実装に関連するリスクを軽減できる。

エコシステムを構築する

前述のステップは主に顧客の価値創出に焦点を当てているが、このステップは価値取得に不可欠である。小売業者が AI イニシアチブを効果的に収益化できるようにする。

小売業者のエコシステムには、テクノロジー プロバイダー、ブランド、インフルエンサー、コンテンツ クリエーター、さらには他の小売業者が含まれる場合がある。エコシステムを構築することで、小売業者は新しい収益源を作成し、提供を強化し、市場での立場を強化することができる。

たとえば、小売業者は、コンピューター ビジョン企業と協力して、画像をアップロードして製品を見つけることができる AI パワードの視覚検索ツールを作成する可能性がある。これにより、ショッピング体験が向上し、ターゲット化された広告と製品の推奨の機会が生まれる。

インフルエンサー マーケティングも、AI とエコシステム構築が交差するもう 1 つの分野である。小売業者は、オーディエンスの人口統計、エンゲージメント率、コンテンツの関連性などの要因に基づいて、ブランドに最も効果的なインフルエンサーを分析して特定するために AI を使用できる。インフルエンサーを AI ドリブンのマーケティング戦略に統合することで、小売業者はリーチを拡大し、潜在的な顧客とのより本物的なつながりを作成することができる。

小売業者は、データ プライバシー、競争的ダイナミクス、ブランドの整合性などの問題を慎重にナビゲートする必要がある。ただし、成功すれば、小売業者とそのエコシステム パートナーが AI イニシアチブを介して顧客に創出された価値を効果的に取得し、収益化するサイクルを作成できる。

この AI 実装への戦略的アプローチにより、小売業者は、話題から実際の結果駆動型アプリケーションへの移行が可能になる。AI が進化を続けるにつれて、これらのステップをマスターする者は、小売業界で繁栄するために十分に準備されている。AI イニシアチブにおける価値創出と価値取得のバランスをうまく取ることで、技術的潜在能力を競争優位性に変えることができる。