Sprzedawcy, naucz się tych 4 lekcji przed inwestowaniem w GenAI w 2025 roku

Forrester przewiduje jednego na pięciu detalistów w Stanach Zjednoczonych i EMEA, którzy uruchomią aplikacje GenAI skierowane do klientów w 2025 roku. Ulepszona wyszukiwarka produktów, spersonalizowane rekomendacje i ulepszona nawigacja kategorii są najważniejszymi przypadkami użycia. Dlaczego więc automatyczne interakcje spowodowały spadek o 5% wskaźnika doświadczenia klienta w Stanach Zjednoczonych w 2023 roku – najniższego od 2015 roku – i czego mogą nauczyć się detaliści przed inwestowaniem w GenAI?

Raport KPMG z 2023 roku podkreśla, że niezaspokojone oczekiwania klientów są przyczyną spadku, z nadużyciem technologii, która nie przynosi strategicznych korzyści klientom. Spośród 50 CIO i CTO w przedsiębiorstwach Fortune 500, które zostały zapytane o swoje projekty GenAI, większość stwierdziła, że ich technologia pilotażowa rozwiązywała niewłaściwe potrzeby biznesowe.

Wchodząc w 2025 rok, detaliści muszą przykładać wagę do strategii GenAI ukierunkowanych na klienta. Zamiast przyjmowania najnowszej technologii jako miłego dodatku, należy spojrzeć na potrzeby biznesowe. Detaliści powinni przeanalizować swoje podróże klientów, zidentyfikować obszary do poprawy i opracować lub zaadaptować rozwiązania, które odpowiadają ich przypadkom użycia, a nie odwrotnie. Oto cztery lekcje dla detalistów do rozważenia na swojej drodze do podniesienia doświadczenia użytkownika (UX) z GenAI.

Upewnij się, że istnieje zgodność biznesu, danych i AI

Badacze RAND stwierdzili w 2024 roku, że 80% projektów AI kończy się niepowodzeniem z powodu pięciu kluczowych obszarów: niezgodnych celów, braku danych, podejścia technologicznego, luk w infrastrukturze i zbyt ambitnych AI.

Detaliści wymagają solidnej bazy danych i ekspertyzy, aby opracować wymagane algorytmy i odnieść sukces z inwestycjami w GenAI. Powinni zadać sobie pytanie: “Jak możemy zapewnić wystarczającą dostępność danych, aby spełnić wymagania rozwiązania? I jaka część tych danych jest własnością?” Pomyślne projekty GenAI zależą od wysokiej jakości, istotnych informacji. Im więcej unikalnych formatów danych ma organizacja, tym bardziej dostosowane musi być rozwiązanie.

Trzecie pytanie, które należy zadać, to: “Jakie konkretnie zmiany w puli talentów i strukturze operacyjnej są potrzebne do efektywnego wykorzystania GenAI?” Zrozumienie poziomu podnoszenia kwalifikacji, wraz z motywacją, kosztami i czasem, pomoże detalistom podjąć decyzję o stopie zwrotu z inwestycji (ROI) w budowaniu, dostosowywaniu lub zarządzaniu rozwiązaniami wewnętrznie.

Dziś nie-techniczni eksperci mogą współpracować z narzędziami bez kodu lub zatrudnić długoterminowego partnera AI, aby wykorzystać korzyści. Podczas wyboru rozwiązań GenAI zewnętrznych, dyrektorzy e-commerce powinni priorytetowo traktować czynniki poza ceną i ROI, takie jak skalowalność, wydajność, bezpieczeństwo danych, ekspertyza dostawcy i kompatybilność stosu technologicznego. Wyraźny przypadek biznesowy i oczekiwane wyniki są kluczowe przed zobowiązaniem się do jakiegokolwiek nowego połączenia.

Zastosuj podejście stopniowe

W 2024 roku BCG Group ocenił wskaźnik adopcji najlepszych przypadków użycia GenAI w e-commerce; a mianowicie, tworzenie treści, takich jak blogi, opisy produktów i uzupełnienie obrazów produktów. Bardziej zaawansowane przypadki użycia obejmują spersonalizowane rekomendacje produktów, dynamiczne ceny i analiza konkurencji. Poznaj członków zespołu z usługami systematycznymi przed próbą bardziej złożonych zadań, aby dostosować się bezproblemowo do nowych procesów.

Detaliści powinni zachęcać swoje zespoły e-commerce do wykorzystania gotowych narzędzi GenAI, aby zaznajomić się z możliwościami narzędzia. Proste przypadki użycia i rozwiązania bez kodu lub o niskim kodzie, takie jak opisy produktów i tworzenie obrazów, są doskonałymi punktami startowymi, ponieważ pokazują one członkom zespołu możliwe oszczędności czasu, a także pomagają im dostosować swoje operacje do częstych kontroli walidacji. Wprowadź tygodniowe lub dwutygodniowe przeglądy na wczesnym etapie, aby zmierzyć postępy narzędzia i dostosować podejścia w miarę potrzeb. Opinia zespołu i uczestnictwo będą kluczem do sukcesu.

Gdy członkowie zespołu staną się bardziej zaznajomieni, detaliści mogą wprowadzić nowe przypadki użycia. Inżynierowie mogą przyspieszyć rozwój z pomocą AI w uzupełnianiu kodu. Marketerzy mogą wprowadzić AI-napędzane spersonalizowane rekomendacje upsellingu i cross-sellingu, a menedżerowie lojalności mogą tworzyć adaptacyjne kampanie lojalnościowe w oparciu o poziom zaangażowania klienta.

Stwórz kulturę bezpieczeństwa

Rozłączone systemy są słabymi ogniwa, które mogą prowadzić do luk w zabezpieczeniach, a GenAI ma potencjał obniżenia progu wejścia dla zagrożeń o niskich umiejętnościach. Cyberprzestępcy mogą wykorzystać GenAI do tworzenia skryptów, które mogą być funkcjonalnie szkodliwe, jeśli użyte prawidłowo, automatyzując ataki i celując w określone luki. Detaliści powinni dążyć do solidnej bazy danych, usprawnionych procesów i dobrze połączonej sieci aplikacji, aby utrzymać swoje systemy bezpieczne i łatwe do monitorowania.

Cyberprzestępcy mogą również wykorzystać GenAI do manipulowania konsumentami za pomocą bardzo przekonywującej fałszywej treści (tj. inżynierii społecznej i phishingu). Dlatego też weryfikacja tożsamości będzie jeszcze bardziej kluczowa w 2025 roku. Wieloczynnikowa autoryzacja, taka jak wysyłanie czasowych kodów na urządzenia użytkowników za pomocą SMS, e-maila lub dedykowanej aplikacji autoryzacyjnej, pomoże zabezpieczyć programy lojalnościowe i platformy handlowe – szczególnie tam, gdzie przechowywane są informacje finansowe.

Ponadto detaliści muszą upewnić się, że deweloperzy regularnie aktualizują oprogramowanie, biblioteki i systemy, aby rozwiązać problemy z zabezpieczeniami i zminimalizować powierzchnię ataku. Ten bezpieczny, weryfikujący najpierw nastawienie powinno być rozpowszechnione w całej organizacji. Przeprowadzając regularne szkolenia i symulacje świadomości bezpieczeństwa oraz zachęcając pracowników do zgłaszania podejrzanych działań niezwłocznie, detaliści mogą budować kulturę skupioną na bezpieczeństwie.

Systemy monitorowania i alarmowania oparte na AI, takie jak zaawansowane rozwiązania do wykrywania i odpowiedzi na punkty końcowe (EDR), mogą również pomóc detalistom wykryć i złagodzić zagrożenia w czasie rzeczywistym. Nawet tak, ważne jest, aby wszyscy pracownicy mieli zwyczaj weryfikowania, czy systemy, szczególnie oprogramowanie bezpieczeństwa, działają tak, jak powinny.

Bądź empatyczny według projektu

Największą przyczyną braku zaufania do AI jest jej użycie w kanałach wsparcia klienta. Niektórzy 53% klientów rozważyłoby przejście do konkurenta, gdyby dowiedzieli się, że firma zamierza wykorzystać AI do obsługi klienta.

Klienci obawiają się, że GenAI powiększy lukę między nimi a agentami wsparcia. Chcą mieć pewność, że ich problemy zostaną zrozumiane i rozwiązane w najlepszy możliwy sposób, optymalnie z menedżerami, którzy mają uprawnienia do oferowania bezpłatnych prezentów za ich trudności. Jednak detaliści mogą wprowadzić te kroki do swoich usług zautomatyzowanych. Ale ważne jest, aby zacząć od prostych zadań. Ułatwienie dostępu do często zadawanych pytań i informacji online za pomocą rozmównych botów są przydatnymi przypadkami użycia.

Na początku więcej osób do odpowiedzi na opinie klientów, zamieszanie lub zapytania będzie proaktywną i mile widzianą buforą, gdy detaliści dostosowują się do możliwości GenAI. Opinia wsparcia w czasie rzeczywistym pomoże detalistom wyobrazić sobie wszystkie scenariusze, w których zadania są zbyt złożone dla narzędzi GenAI. W tych scenariuszach, boty konwersacyjne muszą skierować klientów do agenta z komunikatem oczekiwania, takim jak: “Oferta nie jest pomocna? Skontaktuj się z agentem” przycisk. Analizuj tę opinię codziennie, aż wszystkie możliwe typowe zapytania zostaną odpowiednio i automatycznie rozwiązane.

Jest niezwykle ważne, aby wszystkie zadania, które narzędzia GenAI wykonują, płynnie przechodziły w rozmowę agenta, która kontynuuje tam, gdzie zakończył się bot. Jest to również kluczowe, aby agenci wsparcia klienta pozostali kluczową częścią podróży użytkownika, oszczędzając ich dla zadań o wysokiej wartości, takich jak monitorowanie danych i identyfikowanie podstawowych przyczyn powtarzających się problemów klientów. W ten sposób detaliści mają podstawę do proponowania rozwiązań i zapobiegania przyszłym problemom z kanałami odpowiedzi zautomatyzowanymi.

Niezależnie od tego, czy detaliści zdecydują się przyjąć GenAI, czy nie, konkurenci, klienci i złe podmioty również to zrobią. Przygotowanie członków zespołu do prostych przypadków użycia pomoże im dostosować się do nowych sposobów pracy i lepiej zrozumieć nowy pejzaż zagrożeń. Detaliści mogą wykorzystać gotowe narzędzia i prowadzić projekty pilotażowe GenAI w fazach, budując na wiedzy i doświadczeniu swoich zespołów z bardziej zaawansowanymi algorytmami za każdym razem, gdy projekt zostanie pomyślnie zrealizowany. Automatyzując transakcyjne zadania i zachowując ekspertowy zespół agentów ludzkich, klienci mogą cieszyć się szybszym dostępem do pożądanych produktów i mieć pewność, że agent jest tylko jeden telefon oddalony, jeśli go potrzebują.