3 Kroki dla Detalistów, aby Wygenerować i Przechwycić Wartość z Inwestycji w Sztuczną Inteligencję

Sektor detaliczny rośnie i staje się coraz bardziej konkurencyjny, ponieważ firmy rywalizują o uwagę i portfele konsumentów. Zgodnie z National Retail Federation, sprzedaż podstawowa wzrosła o 3,2% w stosunku do roku poprzedniego w pierwszej połowie 2024 roku, a całkowita sprzedaż ma przewyższyć rok 2023 o 2,5% do 3,5%. Na rynku, w którym panuje duża konkurencja, detaliści szukają przewagi konkurencyjnej, a wielu z nich zwraca się ku sztucznej inteligencji (AI).

Sztuczna inteligencja została przedstawiona jako zdolność zakłócająca, która może wyobrazić sobie nowe oferty, rozszerzyć wybór i napędzać nowe modele biznesowe. Detaliści zainwestowali znaczne kwoty w AI, ale muszą lepiej zrozumieć, jak wykorzystać tę technologię, aby stworzyć wartość dla klientów i przechwycić wartość dla siebie.

Chociaż technologia ta istnieje w jakiejś formie od lat, algorytmy stały się lepsze i szybsze, możliwości obliczeniowe uległy poprawie, a punkty cenowe stały się bardziej przystępne. Procesory graficzne NVIDIA mogą zmienić obliczenia, które wcześniej trwały siedem dni, w obliczenia trwające siedem minut, a Snowflake dodał elastyczność do swojej struktury kosztów AI, również pobierając opłaty za obliczenia. Te czynniki odblokowały więcej przypadków użycia AI dla detalista i sprawiły, że technologia lepiej wpisuje się w budżety IT.

Jednak wiele detalista wciąż ma trudności z uzyskaniem namacalnych zwrotów z inwestycji w AI. Eksperymentują w ciągu miesięcy, a nie lat, i nie mogą pozwolić sobie na podejście “spray-and-pray” w tych testach. Detaliści muszą podejść do AI w sposób strategiczny, aby mogli osiągnąć swoje cele ROI, zwłaszcza gdy branża stoi w obliczu zmieniających się zachowań konsumentów.

Zajmijmy się tym i przeanalizujmy trzy kroki, aby odblokować tworzenie wartości i przechwycenie wartości.

Dojrzałość danych do strategicznego aktywa

Aby detaliści mogli z powodzeniem wykorzystać AI, muszą najpierw upewnić się, że ich dane są dojrzałe, czyste i zharmonizowane. Bez wysokiej jakości danych nawet najbardziej zaawansowane algorytmy AI nie będą w stanie osiągnąć sukcesu, co prowadzi do powiedzenia “śmieci na wejściu, śmieci na wyjściu.”

W handlu detalicznym dane pochodzą z różnych źródeł: systemów sprzedaży w punktach, platform e-commerce, systemów zarządzania zapasami, narzędzi do zarządzania relacjami z klientami (CRM) oraz nawet zewnętrznych źródeł, takich jak media społecznościowe i prognozy pogody. Aby stworzyć strategiczne aktywo, detaliści muszą zintegrować dane ze wszystkich tych źródeł, oczyścić i zunifikować je, zapewnić ich dokładność i kompletność oraz wdrożyć solidne praktyki zarządzania danymi.

Jednym z obszarów, w którym wysokiej jakości dane mogą znacznie wpłynąć na tworzenie wartości i przechwycenie wartości, jest planowanie prognoz. Dokładne prognozowanie jest kluczowe dla detalista, aby zoptymalizować poziomy zapasów, zmniejszyć marnowanie i spełnić popyt klientów. Rozważmy przemysł modowy, w którym cykle planistyczne mogą trwać nawet 18 do 24 miesięcy. Detaliści muszą przewidywać trendy, preferencje konsumentów i poziomy popytu z wyprzedzeniem, często z ograniczonymi danymi.

Wykorzystując AI z solidną bazą danych, detaliści mogą uwzględnić niezwykle dużą liczbę zmiennych w swoich modelach prognozowania, takich jak historyczne dane sprzedaży, informacje demograficzne, wzorce pogodowe, wskaźniki ekonomiczne i trendy w mediach społecznościowych.

Zachęcanie do kultury eksperymentowania

To podejście jest niezbędne do tworzenia wartości, ponieważ pozwala detalista na przetestowanie i udoskonalenie inicjatyw napędzanych przez AI, które bezpośrednio przynoszą korzyści klientom. Poprzez prowadzenie ukierunkowanych eksperymentów, detaliści mogą określić, które aplikacje AI naprawdę rezonują z ich klientami i napędzają lojalność, bez angażowania się w wczesne, dużoobszarowe wdrożenia.

Kluczowym aspektem w napędzaniu kultury eksperymentowania jest tworzenie klarownych przypadków użycia i pochodnych pomiarów KPI, aby określić ich ostateczny sukces. Współpraca między interesariuszami biznesowymi i technologicznymi, w tym inżynierami, analitykami i naukowcami danych, jest konieczna, gdy eksperyment ewoluuje od koncepcji do rzeczywistości. Równie istotne jest posiadanie nastawienia, aby wycofać eksperyment, gdy uzyskana wartość nie spełnia oczekiwań.

Ta kultura zachęca do innowacji i pomaga detalista pozostać elastycznym, gdy warunki rynkowe ulegają zmianie. Pozwala im na szybkie i tanie testowanie nowych pomysłów, zmniejszając ryzyko związane z dużymi wdrożeniami AI.

Budowanie ekosystemu

Podczas gdy poprzednie kroki koncentrują się głównie na tworzeniu wartości dla klientów, ten krok jest kluczowy dla przechwycenia wartości — zapewnienia, że detaliści mogą skutecznie komercjalizować swoje inicjatywy AI.

Ekosystem detalista może obejmować dostawców technologii, marki, influencerów, twórców treści i nawet innych detalista. Poprzez budowę takiego ekosystemu, detaliści mogą tworzyć nowe strumienie przychodu, rozszerzać swoje oferty i wzmacniać swoją pozycję na rynku.

Na przykład detalista może współpracować z firmą komputerowego widzenia, aby stworzyć narzędzie wyszukiwania wizualnego napędzanego przez AI, pozwalające klientom na znalezienie produktów poprzez przesłanie obrazów. To udoskonalenie doświadczenia zakupowego otwiera możliwości ukierunkowanego reklamowania i rekomendacji produktów.

Marketing influencerów to kolejna dziedzina, w której AI i budowanie ekosystemu się krzyżują. Detaliści mogą wykorzystać AI do identyfikacji i analizy najbardziej skutecznych influencerów dla ich marki, biorąc pod uwagę takie czynniki, jak demografia publiczności, wskaźniki zaangażowania i istotność treści. Poprzez integrację influencerów w swoje strategie marketingowe napędzane przez AI, detaliści mogą rozszerzyć swój zasięg i stworzyć bardziej autentyczne połączenia z potencjalnymi klientami.

Detaliści muszą starannie nawigować kwestie prywatności danych, dynamiki konkurencyjnej i wyrównania marki. Jednak gdy jest to robione pomyślnie, może to stworzyć cykl, w którym wartość stworzona dla klientów poprzez inicjatywy AI jest skutecznie przechwycona i komercjalizowana przez detalista i jego partnerów ekosystemu.

To strategiczne podejście do wdrożenia AI pozwala detalista na przeniesienie się poza sensację i w kierunku praktycznych, wynikowych aplikacji. Gdy AI nadal ewoluuje, ci, którzy opanują te kroki, będą dobrze przygotowani do prosperowania w krajobrazie detalicznym. Zręczne balansowanie tworzenia wartości i przechwycenia wartości w inicjatywach AI zmienia potencjał technologiczny w przewagę konkurencyjną.