小売業者、2025年のGenAI投資を行う前にこれら4つのレッスンを学ぶ

Forresterは、5分の1の米国とEMEAの小売業者が、2025年に顧客向けのGenAIアプリケーションを導入することを予測しています。強化された製品検索、パーソナライズされたレコメンデーション、改善されたカテゴリナビゲーションがトップのユースケースです。なぜなら、自動化されたインタラクションが米国の顧客体験スコアを5％低下させたのか——2015年以来の最低値——そして、小売業者がGenAI投資を行う前にこれから何を学ぶことができるのか。

2023年のKPMGレポートは、顧客の期待を満たさなかったことが低下の原因であり、ショッパーにとって戦略的な利益がないテクノロジーを過剰に使用したことを強調しています。 50人のCIOとCTOがFortune 500企業のGenAIプロジェクトについて質問されましたが、ほとんどのプロジェクトが間違ったビジネスニーズに対処していました。

2025年に入ると、小売業者は顧客中心のGenAI戦略を優先する必要があります。最新のテクノロジーを導入するのではなく、ビジネスニーズを見直す必要があります。小売業者は顧客のジャーニーを再検討し、改善の余地を特定し、ユースケースに合ったソリューションを構築または導入する必要があります。ここでは、小売業者がユーザーエクスペリエンス（UX）をGenAIで高めるために考慮すべき4つのレッスンがあります。

ビジネス・データ・AIのシナジーを確保する

RAND研究所の研究者は2024年に、80％のAIプロジェクトが、5つの重要な分野で失敗することを発見しました。目標の不一致、データ不足、テクノロジー優先のアプローチ、インフラのギャップ、過度なAIの使用です。

小売業者は、GenAI投資に成功するために、堅固なデータ基盤とアルゴリズムを構築するための専門知識が必要です。彼らは自分自身に質問する必要があります。「ソリューションの要件を満たすために十分なデータを確保するにはどうすればよいですか？また、このデータのうちどれくらいが独自のものですか？」成功したGenAIプロジェクトは、高品質で関連性のある情報に依存しています。組織が持つユニークなデータ形式が多いほど、ソリューションはカスタマイズ可能でなければなりません。

3番目の質問は、「GenAIを効果的に活用するために、どのようなタレントプールと運用構造の変更が必要ですか？」アップスキリングのレベル、モチベーション、コスト、時間を理解することで、小売業者はソリューションを構築、カスタマイズ、または管理するための投資収益率（ROI）を決定することができます。

今日、非技術的な専門家は、ノーコードツールを使用するか、長期的なAIパートナーを雇用してGenAIの利点を活用することができます。第三者によるGenAIソリューションを選択する際、ECサイトの幹部は、価格とROI以外の要素、たとえばスケーラビリティ、パフォーマンス、データセキュリティ、ベンダーの専門知識、テクノロジースタックの互換性を優先する必要があります。新しい統合にコミットする前に、明確なビジネスケースと予想される成果が不可欠です。

インクリメンタルアプローチを取る

2024年、BCGグループは、トップのECサイトのGenAIユースケースの導入率を評価しました。具体的には、コンテンツの作成、たとえばブログ、製品の説明、製品画像の補足が含まれます。より高度なユースケースには、パーソナライズされた製品レコメンデーション、ダイナミックプライシング、競合他社の分析が含まれます。チームメンバーが新しいプロセスに無理なく適応できるように、システムサービスに慣れる前に、シンプルなタスクから始める必要があります。

小売業者は、ECサイトのチームに、GenAIツールの機能に慣れるために、オフザシェルフのGenAIツールを活用するよう奨励する必要があります。製品の説明や画像の作成などのシンプルなユースケースやノーコードソリューションは、優れたスターティングポイントです。チームメンバーはツールの機能を学び、頻繁なバリデーションチェックを含む運用を調整することができます。初期段階では、ツールの進捗を測定し、アプローチを調整するために、毎週または隔週のレビューを導入する必要があります。チームのフィードバックと参加は成功の鍵となります。

チームメンバーがより熟練すると、小売業者は新しいユースケースを導入できます。エンジニアは、AIコード補完アシスタンスで開発をストリームライン化できます。マーケターは、AI駆動のパーソナライズされたアプセリングとクロスセリングのレコメンデーションを導入できます。ロイヤルティマネージャーは、顧客のエンゲージメントレベルに基づいて適応的なロイヤルティキャンペーンを構築できます。

セキュリティファースト文化を作る

切断されたシステムは、セキュリティの脆弱性につながる弱いリンクであり、GenAIは、低スキルな脅威のエントリーバリアを低下させる可能性があります。サイバー犯罪者は、GenAIを使用して、機能的に悪意のあるスクリプトを構築できます。自動化された攻撃を実行し、特定の脆弱性を標的にすることができます。小売業者は、堅固なデータ基盤、ストリームライン化されたワークフロー、安全でモニタリングの容易なアプリケーションのネットワークを目指す必要があります。

サイバー犯罪者はまた、GenAIを使用して、社会工学とフィッシングなどの高度に信憑性のある偽のコンテンツで消費者を操作する可能性があります。したがって、2025年には、アイデンティティの検証がより重要になります。マルチファクターアUTHENTICATION、たとえば、ユーザーデバイスに時間制限のコードを送信すること（SMS、電子メール、または専用の認証アプリを介して）は、顧客ロイヤルティプログラムとショッピングプラットフォーム、特に金融情報が保存されている場所を保護するのに役立ちます。

さらに、小売業者は、開発者が定期的にソフトウェア、ソフトウェアライブラリ、システムを更新して脆弱性を解決し、攻撃面を最小限に抑える必要があります。この安全性に重点を置いた、検証優先のマインドセットは、組織全体にフィルタリングされる必要があります。定期的なセキュリティ認識トレーニングとシミュレーションを実施し、従業員が疑わしい活動を迅速に報告するよう奨励することで、小売業者はセキュリティに重点を置いた文化を構築できます。

AI駆動のモニタリングとアラートシステム、たとえば高度なエンドポイント検出とレスポンス（EDR）ソリューションは、小売業者がリアルタイムで脅威を検出して軽減するのを支援できます。ただし、すべての従業員がシステム、特にサイバーセキュリティソフトウェアが期待どおりに機能していることを確認する習慣にあることが重要です。

デザインによって共感する

AIの最大の不信は、カスタマーサポートチャネルでの使用です。 53％の顧客は、会社がカスタマーサービスでAIを使用することを知った場合、競合他社に切り替えることを検討します。

顧客は、GenAIがサポートエージェントとの間のギャップを拡大することを心配しています。彼らは、問題が最善の方法で理解され、解決されることを確実にしたいと考えています。理想的には、トラブルのために贈り物を提供する権限を持つマネージャーと一緒にです。ただし、小売業者は、これらのステップを自動化されたサービスに組み込むことができます。ただし、シンプルなタスクから始めることが重要です。FAQやオンライン情報を会話型チャットボットを介してよりアクセスしやすくすることは、役立つユースケースです。

初期段階では、顧客のフィードバック、混乱、または質問に応答するために、より多くの人手を確保する必要があります。これは、GenAIの機能に適応するための積極的かつ歓迎されるバッファーとなります。サポートチームからのリアルタイムのフィードバックは、小売業者が、タスクがGenAIツールにすぎる複雑さを持つすべてのシナリオを想像するのに役立ちます。チャットボットが顧客をエージェントに誘導する必要があるシナリオでは、「役に立たない場合は、エージェントに連絡してください」というボタンが必要です。フィードバックを毎日分析して、すべての一般的なクエリが簡単に自動的に回答されるまでです。

GenAIツールが実行するすべてのタスクが、必要に応じてチャットボットを終了したところからエージェントのチャットにシームレスに変換されることが重要です。また、顧客サービスエージェントがユーザージャーニーの重要な部分であることを確認することも重要です。顧客が高価値のタスク、たとえばデータを監視し、繰り返し発生する顧客の問題の根本的な原因を特定することに重点を置く必要があります。このようにして、小売業者は解決策を提案し、自動化されたレスポンスチャネルで将来の問題を防ぐことができます。

小売業者がGenAIを採用するかどうかは、競合他社、顧客、悪意のある行為者がそうするでしょう。シンプルなユースケースでチームメンバーを準備することで、新しい作業方法に適応し、新しい脅威の可能性をよりよく理解することができます。小売業者は、オフザシェルフのツールを活用し、段階的なアプローチでGenAIプロジェクトを試行錯誤することで、チームの知識と専門知識を高めることができます。トランザクションタスクを自動化し、専門家チームの人間エージェントを維持することで、顧客は望ましい製品に迅速にアクセスでき、必要に応じてエージェントが電話で対応できることを安心できます。