3 steg för detaljhandlare att generera och fånga värde från AI-investeringar

Detaljhandelssektorn växer och blir alltmer konkurrensutsatt när företag kämpar om konsumenternas uppmärksamhet och plånböcker. Enligt National Retail Federation ökade kärnförsäljningen med 3,2% jämfört med föregående år under de första sex månaderna av 2024, och de totala försäljningarna förväntas överstiga 2023 med mellan 2,5% och 3,5%. I en tuff marknad söker detaljhandlare efter en konkurrensfördel, och många vänder sig till artificiell intelligens (AI).

AI har positionerats som en disruptiv kapacitet som kan omdefiniera erbjudanden, expandera urval och driva nya affärsmodeller. Detaljhandlare har gjort betydande investeringar i AI, men de behöver bättre förstå hur man använder tekniken för att skapa värde för kunder och fånga värde för sig själva.

Medan tekniken har funnits i någon form under flera år har algoritmerna blivit bättre och snabbare, datorkapaciteten har förbättrats och priserna har blivit mer överkomliga. NVIDIA-grafikprocessorer (GPU) kan göra vad som tidigare tog sju dagar till en sju minuters beräkning, och Snowflake har lagt till flexibilitet i sin AI-kostnadsstruktur genom att också ta betalt per beräkning. Dessa faktorer har låst upp fler AI-användningsfall för detaljhandlare och gjort tekniken mer anpassad till IT-budgetar.

Men många detaljhandlare kämpar fortfarande för att se påtagliga avkastningar på sina AI-investeringar. De experimenterar inom månader, inte år, och kan inte ha råd att ta en spray-and-pray-approach med dessa försök. Detaljhandlare måste närma sig AI strategiskt så att de kan uppfylla sina ROI-mål, särskilt som branschen står inför förändrade konsumentbeteenden.

Låt oss dyka in och undersöka de tre stegen för att låsa upp värdeskapande och värdefångst.

Mogna data till en strategisk tillgång

För att detaljhandlare ska kunna utnyttja AI på ett framgångsrikt sätt måste de först säkerställa att deras data är mogen, ren och harmoniserad. Utan högkvalitativ data kommer även de mest avancerade AI-algoritmerna att misslyckas, vilket leder till uttrycket “skräp in, skräp ut.”

I detaljhandeln kommer data från olika källor: kassasystem, e-handelsplattformar, lagersystem, kundrelationshanteringsverktyg (CRM) och även externa källor som sociala medier och väderprognoser. För att skapa en strategisk tillgång måste detaljhandlare integrera data från alla dessa källor, rensa och standardisera den, säkerställa dess noggrannhet och fullständighet och implementera robusta datagovernance-praxis.

Ett område där högkvalitativ data kan ha en betydande inverkan på både värdeskapande och värdefångst är prognosplanering. Exakt prognostisering är avgörande för detaljhandlare för att optimera lager, minska avfall och möta kundefterfrågan. Överväg modeindustrin, där planeringscykler kan sträcka sig upp till 18 till 24 månader. Detaljhandlare måste förutsäga trender, konsumentpreferenser och efterfrågenivåer långt i förväg, ofta med begränsad data.

Genom att utnyttja AI med en solid datagrund kan detaljhandlare inkorporera ett utanförskapligt antal variabler i sina prognosmodeller, som historiska försäljningssiffror, demografisk information, vädermönster, ekonomiska indikatorer och sociala medietrender.

Uppmuntra en kultur av experiment

Denna approach är avgörande för värdeskapande, eftersom den tillåter detaljhandlare att testa och förbättra AI-drivna initiativ som direkt gynnar kunder. Genom att köra riktade experiment kan detaljhandlare identifiera vilka AI-tillämpningar som verkligen resonar med deras kunder och driver lojalitet utan att åta sig storskaliga implementeringar i förtid.

En kritisk aspekt i att driva en kultur av experiment är skapandet av koncisa användningsfall och härledning av KPI-mätningar för att bestämma dess eventuella framgång. Samarbete mellan affärs- och teknikstakeholders, som inkluderar ingenjörer, analytiker och datavetare, är nödvändigt när experimentet utvecklas från koncept till verklighet. Likaså är det avgörande att ha en attityd att dra tillbaka ett experiment när det förverkligade värdet inte möter förväntningarna.

Denna kultur uppmuntrar innovation och hjälper detaljhandlare att förbli agila när marknadsförhållandena förändras. Den tillåter dem att testa nya idéer snabbt och kostnadseffektivt, vilket minskar risken förknippad med storskaliga AI-implementeringar.

Bygg ut ekosystemet

Medan de tidigare stegen fokuserar främst på att skapa värde för kunder är detta steg avgörande för värdefångst – att säkerställa att detaljhandlare kan effektivt monetisera sina AI-initiativ.

En detaljhandlares ekosystem kan omfatta teknikleverantörer, varumärken, influenser, innehållsskapare och till och med andra detaljhandlare. Genom att konstruera ett sådant ekosystem kan detaljhandlare skapa nya intäktsströmmar, förbättra sina erbjudanden och stärka sin marknadsposition.

Till exempel kan en detaljhandlare samarbeta med ett datorseende-företag för att skapa ett AI-drivet visuellt sökverktyg, som tillåter kunder att hitta produkter genom att ladda upp bilder. Detta förbättrar shoppingupplevelsen och öppnar upp möjligheter för riktad reklam och produktrekommendationer.

Influencer-marknadsföring är ett annat område där AI och ekosystembyggnad sammanfaller. Detaljhandlare kan använda AI för att identifiera och analysera de mest effektiva influenserarna för sitt varumärke baserat på faktorer som publikdemografi, engagemangsnivåer och innehållsrelevans. Genom att integrera influenser i sina AI-drivna marknadsstrategier kan detaljhandlare utöka sin räckvidd och skapa mer autentiska kopplingar med potentiella kunder.

Detaljhandlare måste noga navigera frågor om dataskydd, konkurrensdynamik och varumärkesanpassning. Men när det görs framgångsrikt kan det skapa en cykel där det värde som skapas för kunder genom AI-initiativ effektivt fångas och monetiseras av detaljhandlaren och dess ekosystemspartner.

Denna strategiska approach till AI-implementering tillåter detaljhandlare att gå bortom hypen och mot praktiska, resultatorienterade tillämpningar. När AI fortsätter att utvecklas kommer de som behärskar dessa steg att vara väl positionerade för att trivas i detaljhandelslandskapet. Att balansera värdeskapande och värdefångst i AI-initiativ omvandlar teknisk potential till en konkurrensfördel.