Розничные продавцы делают большие ставки на ИИ, но фрагментированные данные их сдерживают

Почти каждый розничный продавец делает ставки на ИИ. Но несмотря на ежедневные примеры использования, только 11% уверены, что они могут масштабировать его во всей компании. Согласно отчету Amperity «2025: Состояние ИИ в розничной торговле», 97% розничных продавцов планируют поддерживать или увеличивать инвестиции в ИИ в течение следующего года, и почти половина из них уже используют инструменты ИИ ежедневно. Проблема не в алгоритмах — это данные. От динамических ценовых двигателей и персонализированной маркетинговой стратегии до прогнозирования запасов ИИ быстро становится центральным для розничной стратегии и конкурентной дифференциации на все более переполненных потребительских рынках.

ИИ обещает трансформировать вовлеченность клиентов и операционную эффективность в момент, когда розничные продавцы находятся под огромным давлением. Однако, несмотря на намерения, существует значущий разрыв между амбициями ИИ и реализацией, что создает упущенные возможности, растраченные инвестиции и разочарованные команды руководства, которые борются за достижение измеримых бизнес-результатов.

ИИ без разрешения идентичности: фрагментированное будущее

Хотя большинство розничных продавцов сообщают об использовании ИИ в какой-то степени, только 11% говорят, что они готовы масштабировать его во всей компании. Основная проблема заключается в данных, которые разделены, неполны или фрагментированы. Фрагментация данных блокирует возможность объединения идентичностей клиентов. Без точных идентичностей ИИ не может распознавать отдельных лиц на различных каналах или предсказывать их потребности — что делает真正ую персонализацию почти невозможной.

Опрос Amperity показал, что только 43% розничных продавцов применяют ИИ к клиентским опытам, и только 23% используют ИИ для разрешения идентичности или подготовки данных. Этот разрыв объясняет, почему так много усилий не могут обеспечить значимую ценность.

Отсутствие объединенных представлений о клиентах не только замедляет принятие ИИ; оно напрямую подрывает возможности роста. Недавний отчет Deloitte отчет подчеркивает ставки, найдя, что:

• 80% потребителей в США с большей вероятностью совершат покупку, когда бренды предлагают персонализированные trải nghiệm
• Персонализация может повысить коэффициент конверсии на 16 процентных пунктов
• Потребители тратят на 50% больше с брендами, которые персонализируют хорошо, что делает качество данных не только проблемой ИТ, но и драйвером дохода

В мире, где предпочтения потребителей к персонализации находятся на все-time высоком уровне, с 80% глобальных потребителей, ожидающих этого, неудача в объединении данных о клиентах может сдержать стратегию роста бренда. ИИ без разрешения идентичности не только промахивается мимо цели; он рискует оттолкнуть клиентов.

Объединенные данные, умный ИИ

Розничная торговля не испытывает нехватки в примерах использования: прогностическая аналитика, чат-боты, динамические цены, генеративный контент. Ни один из них не будет последовательно успешным без объединенной, заслуживающей доверия основы данных о клиентах.

Разрешение идентичности обеспечивает, что все разрозненные сигналы, от систем продажи, программ лояльности, мобильных приложений и третьих сторон рынков, объединяются в единую, управляемую профиль. Это позволяет системам ИИ:

• Персонализировать в масштабе — гарантируя, что каждое сообщение, предложение и рекомендация являются актуальными для отдельного лица
• Предсказывать с точностью — обеспечивая модели оттока, прогнозы спроса и стратегии следующих действий
• Сохранять доверие клиентов — обеспечивая бесперебойные, уважительные и безопасные trải nghiệm на различных каналах

Проще говоря, разрешение идентичности превращает ИИ из новинки в необходимость.

Стоимость ошибок в ИИ

Риски игнорирования шага разрешения идентичности растут. С необходимостью развертывания генеративного ИИ в видимых, клиентских контекстах также возникают проблемы с практической реализацией. Одна ошибка, такая как отправка предложения о продлении клиенту, который только что продлил, может нанести ущерб лояльности бренда.

Отчет PwC отчет показал, что 32% клиентов уйдут от бренда, который они любят, после только одного плохого trải nghiệm. Если ИИ обеспечивает несоответствующие или не персонализированные взаимодействия, розничные продавцы не только не смогут обеспечить ROI; они потеряют клиентов. Как подчеркивает отчет Deloitte, большинство потребителей теперь ожидают, что компании будут понимать их потребности и ожидания, повышая планку для каждого розничного продавца, экспериментирующего с ИИ на высококонкурентных, чувствительных к марже рынках.

Разрыв между амбициями ИИ и реальностью

Закрытие разрыва сводится к трем приоритетам:

1. Объединить данные о клиентах до масштабирования ИИ

Бренды должны проанализировать свои существующие системы данных на наличие разрозненности и несоответствий. Они должны инвестировать в платформы данных о клиентах (CDP) и решения по разрешению идентичности, которые могут примирить фрагментированные записи и создать актуальные, действенные профили.

2. Применить ИИ там, где это наиболее важно

Вместо того, чтобы развертывать ИИ повсюду сразу, бренды должны сосредоточиться на высокоэффективных примерах использования: персонализированных промоакциях, предсказании оттока, автоматизации обслуживания и оптимизации запасов. Каждый из них намного более эффективен с объединенными данными. Например, лояльный покупатель может получить скидку на предотвращение оттока в тот же день, когда он только что совершил покупку. Без разрешения идентичности ИИ рискует создавать такие вредные ошибки.

3. Построить доверие через приватность и управление

Хотя потребители ожидают персонализации, они также ожидают приватности и безопасных систем, которые защищают их информацию. Реализация практик, безопасных для приватности, и прозрачных правил управления обеспечивает, что ИИ улучшает, а не компрометирует доверие клиентов.

От фрагментации к трансформации

Будущее розничного ИИ не будет определяться тем, кто принимает технологию быстрее всего, а тем, кто принимает ее более ответственно и эффективно.

Когда розничные продавцы объединяют фрагментированные первичные данные о клиентах, такие как история покупок, поведенческие сигналы и модели взаимодействия, они разблокируют персонализацию в масштабе и достигают真正ой ROI ИИ.

Разница очевидна: ИИ, построенный на несвязанных данных, обеспечивает разрозненные результаты. ИИ, построенный на разрешении идентичности, обеспечивает трансформацию во всей компании.

Полностью включены

Фрагментированные данные замедляют сегодняшний прогресс — и угрожают завтрашней актуальности. ИИ, сделанный правильно, не только технологический апгрейд; это трансформация в том, как розничные продавцы взаимодействуют, зарабатывают доверие и растут.

С ростом рынка ИИ на 42% в год до 733,7 млрд долларов США к 2027 году, победители не будут теми, кто развертывает больше моделей, а теми, кто строит самые сильные основы данных. Розничные продавцы, которые решат проблему данных сначала, будут теми, кто выиграет от опыта ИИ.

Прогресс в течение следующего года будет включать больше инвестиций, экспериментов и развертывания, чтобы позиционировать розничных продавцов для эффективного и эффективного использования ИИ, минимизируя риски, укрепляя дифференциацию и ускоряя измеримые доходы.

По мере роста ожиданий потребителей разрешение идентичности станет стратегическим рычагом, который отделит победителей ИИ в розничной торговле от тех, кто отстает.