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

Firma Forrester przewiduje, że co piąty detalista w Stanach Zjednoczonych i EMEA wprowadzi aplikacje GenAI dostępne dla klientów w 2025 roku. Ulepszona wyszukiwarka produktów, personalizowane rekomendacje i ulepszona nawigacja kategorii są najważniejszymi przypadkami użycia. Dlaczego zatem automatyczne interakcje spowodowały, że wskaźnik doświadczenia klienta w Stanach Zjednoczonych spadł o 5% w 2023 roku – najniższy poziom od 2015 roku – i czego detaliści mogą nauczyć się z tego przed inwestowaniem w GenAI?

Raport KPMG z 2023 roku podkreśla, że niezaspokojone oczekiwania klientów są przyczyną spadku, przy czym nadużycie technologii, która nie ma strategicznej korzyści dla klientów. Spośród 50 dyrektorów ds. informacji i technologii w przedsiębiorstwach Fortune 500, którzy odpowiedzieli na pytania dotyczące ich projektów GenAI, większość stwierdziła, że ich technologia pilotażowa dotyczyła niewłaściwej potrzeby biznesowej.

Wchodząc w 2025 rok, detaliści muszą priorytetowo traktować strategie GenAI ukierunkowane na klienta. Zamiast przyjmowania najnowszej technologii jako miłego dodatku, należy rozważyć 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, które detaliści powinni wziąć pod uwagę w swojej drodze do podniesienia doświadczenia użytkownika (UX) z GenAI.

Upewnij się, że biznes, dane i AI są zgodne

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 nadmiernych ambicji AI.

Detaliści wymagają solidnej bazy danych i ekspertyzy, aby opracować wymagane algorytmy i odnieść sukces w swoich inwestycjach 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 opierają się na wysokiej jakości, istotnych informacjach. Im więcej unikalnych formatów danych ma organizacja, tym bardziej dostosowane musi być rozwiązanie.

Trzecie pytanie, które należy zadać, brzmi: “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 w budowanie, dostosowywanie lub zarządzanie rozwiązaniami wewnętrznie.

Dziś nie-techniczni eksperci mogą współpracować z narzędziami bez kodu lub zatrudnić długoterminowego partnera AI, aby wykorzystać korzyści. Podczas wyboru zewnętrznych rozwiązań GenAI, dyrektorzy e-commerce powinni priorytetowo traktować czynniki poza ceną i stopą zwrotu z inwestycji, 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 stopę adopcji najlepszych przypadków użycia GenAI w e-commerce; mianowicie, tworzenie treści, takich jak blogi, opisy produktów i uzupełnianie obrazów produktów. Bardziej zaawansowane przypadki użycia obejmują personalizowane rekomendacje produktów, dynamiczne ceny i analiza konkurencji. Zapoznaj członków zespołu z systematycznymi usługami przed próbą bardziej złożonych zadań, aby dostosować się do nowych procesów bezproblemowo.

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 członkom zespołu możliwe oszczędności czasu, a także pomagają im dostosować swoje operacje do częstych kontroli poprawności. Wprowadź cotygodniowe lub dwutygodniowe przeglądy na wczesnym etapie, aby zmierzyć postępy narzędzia i dostosować podejścia w miarę potrzeb. Opinia i udział zespołu będą kluczem do sukcesu.

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

Stwórz kulturę bezpieczeństwa

Oddzielne systemy są słabymi punktami, które mogą prowadzić do luk w zabezpieczeniach, a GenAI ma potencjał obniżenia progu wejścia dla niskokwalifikowanych zagrożeń. Cyberprzestępcy mogą wykorzystać GenAI do tworzenia skryptów, które mogą być funkcjonalnie szkodliwe, jeśli użyte prawidłowo, automatyzując ataki i celując w określone słabości. Detaliści powinni dążyć do solidnej bazy danych, uproszczonych procesów roboczych 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. inżynieria społeczna i phishing). Dlatego weryfikacja tożsamości będzie jeszcze bardziej krytyczna w 2025 roku. Wieloczynnikowa autoryzacja, taka jak wysyłanie czasowych kodów do urządzeń użytkowników za pośrednictwem SMS, e-maila lub dedykowanej aplikacji autoryzacji, 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 słabości i zminimalizować powierzchnię ataku. Ten bezpieczny, weryfikujący najpierw nastawienie powinien być filtrowany przez całą organizację. 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 reagowania na punkty końcowe (EDR), mogą również pomóc detalistom wykryć i złagodzić zagrożenia w czasie rzeczywistym. Niemniej ważne jest, aby wszyscy pracownicy mieli nawyk weryfikowania, czy systemy, zwłaszcza oprogramowanie bezpieczeństwa, działają tak, jak powinny.

Bądź empatyczny przez projekt

Największą przyczyną nieufności wobec AI jest jej użycie w kanałach pomocy technicznej. Niektórzy 53% klientów rozważyłoby przejście do konkurencji, gdyby dowiedziało się, że firma planuje używać AI do obsługi klienta.

Klienci obawiają się, że GenAI stworzy szerszą przepaść między nimi a agentami wsparcia. Chcą mieć pewność, że ich problemy zostaną zrozumiane i rozwiązane w najlepszy możliwy sposób, idealnie z menedżerami, którzy mają uprawnienia do oferowania darmowych prezentów za ich trudności. Niemniej detaliści mogą wprowadzić te kroki do swoich usług zautomatyzowanych. Ale ważne jest, aby zacząć od prostych zadań. Ułatwienie dostępu do FAQ i informacji online za pomocą czatbotów konwersacyjnych są przydatnymi przypadkami użycia.

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

Ważne jest, aby wszystkie zadania, które narzędzia GenAI wykonują, płynnie przechodziły w czat agenta, który kontynuuje tam, gdzie czatbot się zakończył, jeśli jest to konieczne. Jest również krytyczne, aby agenci wsparcia klienta pozostali kluczową częścią podróży użytkownika, oszczędzając ich na zadania o wysokiej wartości, takie 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 aktorzy zrobią to. 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 GenAI w fazach, budując na wiedzy i ekspertyzie swoich zespołów z bardziej zaawansowanymi algorytmami za każdym razem, gdy projekt zostanie pomyślnie zrealizowany. Automatyzując zadania transakcyjne i zachowując zespół ekspertów ludzkich agentów, klienci mogą cieszyć się szybszym dostępem do pożądanych produktów i czuć się bezpiecznie, wiedząc, że agent jest tylko telefonem, jeśli go potrzebują.