小売業者がAI投資から価値を生み出し、価値を 捕らえるための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ます。 全米小売連合会によると、2024年の前半期にコア販売は前年比で3.2%増加し、2023年を上回る2.5%から3.5%の範囲で総販売額が予測されています。競争が激しい市場では、小売業者は競争上の優位性を求めています。多くの企業は人工知能（AI）に注目しています。

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能力として位置付けられています。小売業者はAIに多大な投資をしていますが、顧客のために価値を生み出し、自分自身のために価値を 捕らえる方法をよりよく理解する必要があります。

この技術は何年も前からあるものですが、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向上し、価格はより手頃なものになりました。NVIDIAのグラフィックスプロセッサ（GPU）は、7日間かかっていたコンピューティングを7分で実行できます。また、Snowflakeは、コンピューティング単位あたりの課金も導入して、AIのコスト構造に柔軟性を提供しています。これらの要因により、小売業者にとってより多くのAIの使用例が解放され、技術はIT予算に適合するようになりました。

しかし、多くの小売業者はまだAI投資からの具体的な収益を得るのに苦労しています。彼らは数ヶ月で実験を行っており、大規模なAIの実装に際してリスクを冒すことはできません。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ります。

では、これら3つの価値創出と価値 捕らえの解除ステップを詳しく見てみましょう。

戦略的資産としてのデータの成熟

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ります。高品質のデータがないと、最も洗練されたAIアルゴリズムでも期待どおりの結果を得ることはできません。これは「ガベージイン、ガベージアウト」という格言に反映されています。

小売業界では、データはさまざまな源から来ます。POS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、そして外部源であるソーシャルメディアや天気予報です。戦略的資産を作成するには、小売業者はこれらすべての源からのデータを統合し、クリーン化および標準化し、正確性と完全性を確保し、堅牢なデータ管理慣行を実施する必要があります。

データの品質が大きく影響する分野の1つは、予測計画です。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す。ファッション業界を考えてみましょう。ここでは、計画サイクルは18〜24ヶ月に及ぶことがあります。小売業者は、トレンド、消費者嗜好、需要レベルを予測する必要がありますが、データは限られています。

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ます。歴史的な販売実績、人口統計情報、天候パターン、経済指標、ソーシャルメディアのトレンドなどです。

実験文化の促進

このアプローチは、顧客に直接利益をもたらすAI駆動のイニシアチブをテストおよび改良するために不可欠です。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本当に顧客に共鳴し、忠誠心を促進するかを特定できます。同時に、大規模な実装に際しては、早期にコミットする必要がありません。

実験文化を促進する上で重要な側面は、コンパクトなユースケースを作成し、最終的な成功を判断するためのKPI測定値を導出することです。ビジネスとテクノロジーの利害関係者、つまりエンジニア、分析者、データサイエンティストの間のコラボレーションは、実験が概念から現実に移行するにつれて不可欠です。同様に、期待と異なる価値が実現された場合に実験を中止する意欲も重要です。

この文化は、市場状況の変化に合わせてイノベーションを促進し、小売業者がアジャイルに保たれるのに役立ちます。新しいアイデアを迅速かつ費用効率良くテストすることを可能にし、大規模なAIの実装に関連するリスクを軽減します。

エコシステムの構築

前述のステップは主に顧客のために価値を創出することに焦点を当てていますが、このステップは価値 捕らえに不可欠です。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ためです。

小売業者のエコシステムには、テクノロジー提供者、ブランド、インフルエンサー、コンテンツクリエイター、さらには他の小売業者が含まれる場合があります。こうした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創出でき、提供を強化し、市場立場を強化できます。

たとえば、小売業者は、コンピュータ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検索できるAI駆動のビジュアル検索ツールを作成できます。これにより、ショッピング体験が強化され、ターゲット広告や製品推奨の機会が生まれます。

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つの分野です。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、ブランドの最も効果的なインフルエンサーをAIで特定および分析できます。インフルエンサーをAI駆動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り出すことができます。

小売業者は、データのプライバシー、競争のダイナミクス、ブランドの整合性に関する問題を慎重に乗り越える必要があります。ただし、成功すれば、顧客のためにAIイニシアチブで創出された価値が、実際に小売業者とそのエコシステムのパートナーによって 捕らえられ、収益化されるサイクルを生み出すことができます。

AIの実装に対するこの戦略的なアプローチにより、小売業者は、実用的で結果をもたらすアプリケーションに向けて、AIのハYPEを超越することができます。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最も適切な立場にいます。AIイニシアチブにおける価値創出と価値 捕らえのバランスをうまく取ることで、技術的潜在能力を競争上の優位性に変えることができます。

この戦略的アプローチにより、小売業者はAIの実装を超えて、実用的で結果をもたらすアプリケーションに向けて進むことができます。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最も適切な立場にいます。AIイニシアチブにおける価値創出と価値 捕らえのバランスをうまく取ることで、技術的潜在能力を競争上の優位性に変えることができます。