3 Stappen voor detailhandelaren om waarde te creëren en te verzamelen uit AI-investeringen

De detailhandelssector groeit en wordt steeds competitiever, omdat bedrijven strijden om de aandacht en portemonnee van consumenten. Volgens de National Retail Federation steeg de kernverkoop met 3,2% op jaarbasis in de eerste helft van 2024, en wordt verwacht dat de totale verkoop in 2023 met 2,5% tot 3,5% zal toenemen. In een krappe markt zoeken detailhandelaren naar een concurrentievoordeel, en veel van hen keren zich tot kunstmatige intelligentie (AI).

AI is gepositioneerd als een disruptieve capaciteit die aanbod kan herscheppen, keuze kan uitbreiden en nieuwe bedrijfsmodellen kan aandrijven. Detailhandelaren hebben aanzienlijke investeringen gedaan in AI, maar ze moeten beter begrijpen hoe ze de technologie kunnen gebruiken om waarde te creëren voor klanten en waarde te verzamelen voor zichzelf.

Hoewel de technologie al jaren bestaat, zijn algoritmes beter en sneller geworden, zijn de rekenkracht en de prijspunten betaalbaarder geworden. NVIDIA-graphics processing units (GPUs) kunnen een berekening van zeven dagen terugbrengen tot een berekening van zeven minuten, en Snowflake heeft flexibiliteit toegevoegd aan zijn AI-kostenstructuur door ook per berekening te berekenen. Deze factoren hebben meer AI-gebruiksgevallen voor detailhandelaren ontgrendeld en de technologie beter in de IT-begrotingen laten passen.

Veel detailhandelaren hebben echter nog steeds moeite om tastbare rendementen te zien op hun AI-investeringen. Ze experimenteren binnen maanden, niet binnen jaren, en kunnen het zich niet veroorloven om een spray-and-pray-aanpak te volgen met die proefnemingen. Detailhandelaren moeten AI strategisch benaderen, zodat ze hun ROI-doelen kunnen bereiken, vooral omdat de industrie te maken heeft met veranderende consumentengedrag.

Laten we dieper ingaan en de drie stappen onderzoeken om waardecreatie en waardeverzameling te ontgrendelen.

Ontwikkel data tot een strategisch actief

Om AI succesvol te gebruiken, moeten detailhandelaren eerst ervoor zorgen dat hun data volwassen, schoon en geharmoniseerd is. Zonder hoge kwaliteit data zullen zelfs de meest geavanceerde AI-algoritmes tekortschieten, waardoor de uitdrukking “onzin in, onzin uit” ontstaat.

In de detailhandel komt data uit verschillende bronnen: point-of-sale-systemen, e-commerce-platforms, voorraadbeheersystemen, klantrelatiemanagementsystemen (CRM) en zelfs externe bronnen zoals sociale media en weersvoorspellingen. Om een strategisch actief te creëren, moeten detailhandelaren data van al deze bronnen integreren, reinigen en standaardiseren, ervoor zorgen dat de data nauwkeurig en volledig is en robuuste gegevensbeheerpraktijken implementeren.

Een gebied waar hoge kwaliteit data een aanzienlijke impact kan hebben op zowel waardecreatie als waardeverzameling is voorraadplanning. Accurate voorraadplanning is cruciaal voor detailhandelaren om voorraadniveaus te optimaliseren, afval te verminderen en aan klantvraag te voldoen. Overweeg de mode-industrie, waar planningscycli tot 18 tot 24 maanden kunnen duren. Detailhandelaren moeten trends, consumentenvoorkeuren en vraagniveaus ver vooruit voorspellen, vaak met beperkte data.

Door AI te gebruiken met een solide data-fundament, kunnen detailhandelaren een ongekend aantal variabelen in hun voorraadplanningsmodellen opnemen, zoals historische verkoopcijfers, demografische gegevens, weerspatronen, economische indicatoren en socialemediatrends.

Moedig een cultuur van experimenten aan

Deze aanpak is essentieel voor waardecreatie, omdat het detailhandelaren in staat stelt om AI-gedreven initiatieven te testen en te verfijnen die rechtstreeks ten goede komen aan klanten. Door gerichte experimenten uit te voeren, kunnen detailhandelaren bepalen welke AI-toepassingen echt resonerend zijn met hun klanten en loyaliteit stimuleren zonder zich te snel te verbinden aan grootschalige implementaties.

Een kritisch aspect bij het stimuleren van een cultuur van experimenten is het creëren van concies use cases en het afleiden van KPI-metingen om het uiteindelijke succes te bepalen. Samenwerking tussen business- en technologie-stakeholders, waaronder engineers, analisten en datawetenschappers, is noodzakelijk terwijl het experiment evolueert van concept tot realiteit. Even belangrijk is de mentaliteit om een experiment terug te trekken wanneer de gerealiseerde waarde niet aan de verwachtingen voldoet.

Deze cultuur moedigt innovatie aan en helpt detailhandelaren om flexibel te blijven terwijl marktomstandigheden veranderen. Het stelt hen in staat om nieuwe ideeën snel en kostenefficiënt te testen, waardoor het risico dat samenhangt met grootschalige AI-implementaties wordt verminderd.

Bouw het ecosysteem uit

Terwijl de vorige stappen zich voornamelijk richten op het creëren van waarde voor klanten, is deze stap cruciaal voor waardeverzameling – ervoor zorgen dat detailhandelaren hun AI-initiatieven effectief kunnen monitoren.

Het ecosysteem van een detailhandelaar kan technologieproviders, merken, influencers, content creators en zelfs andere detailhandelaren omvatten. Door een dergelijk ecosysteem te bouwen, kunnen detailhandelaren nieuwe inkomstenstromen creëren, hun aanbod verbeteren en hun marktpositie versterken.

Als voorbeeld kan een detailhandelaar samenwerken met een computer vision-bedrijf om een AI-gebaseerde visuele zoektool te creëren, waarmee klanten producten kunnen vinden door afbeeldingen te uploaden. Dit verbetert de winkelervaring en biedt kansen voor gerichte reclame en productaanbevelingen.

Influencer marketing is een ander gebied waar AI en ecosysteemopbouw samenkomen. Detailhandelaren kunnen AI gebruiken om de meest effectieve influencers voor hun merk te identificeren en te analyseren op basis van factoren zoals demografische gegevens van het publiek, betrokkenheidscijfers en relevantie van de inhoud. Door influencers te integreren in hun AI-gedreven marketingstrategieën, kunnen detailhandelaren hun bereik uitbreiden en authentieke verbindingen maken met potentiële klanten.

Detailhandelaren moeten zorgvuldig omgaan met problemen van gegevensbescherming, concurrentiedynamiek en merkalignement. Echter, wanneer dit succesvol wordt gedaan, kan het een cyclus creëren waarin de waarde die wordt gecreëerd voor klanten door AI-initiatieven effectief wordt verzameld en gemonetariseerd door de detailhandelaar en zijn ecosysteempartners.

Deze strategische aanpak van AI-implementatie stelt detailhandelaren in staat om voorbij de hype te gaan en naar praktische, resultaatgedreven toepassingen te gaan. Naarmate AI blijft evolueren, zullen diegenen die deze stappen beheersen, goed gepositioneerd zijn om te floreren in het detailhandelslandschap. Het vaardig balanceren van waardecreatie en waardeverzameling in AI-initiatieven verandert technologisch potentieel in een concurrentievoordeel.