Under de senaste åren har livsmedelsbranschen varit mitt i en tekniskt driven virvelvind – en som har förändrat sättet som detaljhandlare opererar och engagerar sig med kunder. Mobilappar kopplar samman shoppare med lojalitetsprogram, onlinebeställning, receptinspiration och mer. In-store-teknologi gör kundupplevelsen smidigare och mer effektiv. På många sätt ser branschen inte ut som den gjorde för 20 år sedan.

AI har en roll att spela, och konsumenter är entusiastiska över det. Nya användningsfall har potentialen att förvandla sättet som livsmedelsinköp sker på. Om shoppare tar en bild av ett recept de vill tillaga, kan AI generera en digital inköpslista åt dem. Lobyco’s 2024 forskning fann att 70% av shoppare var intresserade av att använda AI på detta sätt.

Om konsumenternas intresse är någon indikation, är vi säkra på att se en höjd grad av AI-integration i livsmedelsteknologi under de närmaste åren. Men detta är inte allt tekniken kan göra. För matare ligger den mest kraftfulla tillämpningen av AI i att driva personanpassad engagemang med kunder. Men detta användningsfall är inte ännu normen i Nordamerika.

AI-driven personanpassning är fortfarande ett pågående arbete för Nordamerika.

Runtom i världen har livsmedelsdetaljhandlare helt accepterat AI som en nyckelpartner i deras engagemangsstrategier. Butiker skickar konsumenter högt personanpassade erbjudanden och kampanjer baserade på deras personliga inköpsprofiler. Om till exempel en given shoppare alltid köper en Diet Coke med sin veckovisa inköp, kan de få ett kupong för en gratis Diet Coke under sitt nästa besök. Shoppare uppskattar och har kommit att förvänta sig denna nivå av personanpassning, antingen i deras veckovisa digitala kampanjer eller som priser från appbaserade minispel. De känner att deras lokala butiker verkligen känner dem och förutser deras individuella inköpsbehov.

För många nordamerikanska konsumenter kan denna verklighet vara ett pågående arbete. Det är för att många nordamerikanska matare inte har antagit AI på detta sätt. De erbjuder inte personanpassade kampanjer som deras motparter runtom i världen. Istället utfärdar de masskuponger – ibland i tryckta tidningsinslag eller utskick, ibland i digitala format – och hoppas att ett urval kommer att resonera med shopparna som tar emot och granskar dem.

Varför är branschen som denna i Nordamerika?

Teknologi är ett hinder, men det är inte det enda.

En stor del av personanpassningspusslet är, naturligtvis, den logistiska bedriften som krävs. Medan många nordamerikanska matare redan har en stor mängd anonymiserad kunddata internt (dvs. aggregerade inköpsposter), kan de inte tillämpa dessa data på ett sätt som underlättar AI-analys.

För närvarande använder dessa livsmedelsteam manuella, ineffektiva processer för att skapa, uppdatera och dela kalkylblad mellan sig. De kan ha digitala verktyg till sitt förfogande för att hjälpa till att analysera data, men inte på ett meningsfullt sätt – inte i skala.

Att gå vidare med AI-driven personanpassning innebär att skapa och acceptera en enda källa till sanning; en som bor i molnet och uppdateras i realtid. Därifrån handlar det om att granska och implementera AI- och ML-lösningar som kan gå igenom data, identifiera mönster och skapa kundnischer baserade på inköpsprofiler. Till exempel kan en segment skapas för kunder som exklusivt köper ekologiska artiklar.

Med kundsegmentering på gång måste livsmedelsteam sedan samarbeta med AI och ML för att utveckla pågående kampanjer som resonera med varje segment. Detta blir en vetenskap; ett precisionspel. Till skillnad från den traditionella nordamerikanska kupongmodellen är AI-driven personanpassning om kvalitet, inte kvantitet. Detaljhandlare kan bara ge varje kund fem kampanjer per vecka, men tack vare AI är dessa kampanjer alla lyckade. För många shoppare skulle detta vara en stor förändring, eftersom de kan regelbundet granska dussintals erbjudanden innan de hittar ett som överensstämmer med deras preferenser.

Att gå från “före” till “efter” AI-driven personanpassning är ett stort företag. Team måste lära sig nya verktyg, ledare måste skapa nya arbetsflöden och marknadsföringsteam måste utveckla kundorienterad kommunikation som transparent kommunicerar hur data används.

Att få rätt teknologi på plats kommer att vara en stor operation för nordamerikanska matare. Men detta är inte allt som krävs för att gå vidare med personanpassning. Vad som kommer härnäst kommer att fundamentalt förändra sättet som detaljhandlare samarbetar med sina leverantörer.

Detaljhandlare måste också ändra sina affärspartner.

För att implementera AI som den viktigaste drivkraften för kundkampanjer måste detaljhandlare också ta isär sin befintliga kampanjstrategi.

Det är inte unikt för matare att samarbeta med sina leverantörer om kundkampanjer. Leverantörer har tydligtvis en stor andel i spelet här; deras produkter erbjuds till rabatt eller till och med gratis. Vad som är unikt är att många nordamerikanska leverantörer är i kontroll över vilka artiklar som marknadsförs och när.

Traditionellt, när livsmedelsbutiker utfärdar kuponger, gör de det baserat på leverantörernas marknadsstrategier och initiativ. Produkter kan väljas för att överensstämma med en säsongsbetonad marknadsföringskampanj, en ny smaklansering eller en KPI som måste uppfyllas. Konsumenter kan mycket väl komma att uppskatta kupongerna de erbjuds, men deras preferenser är inte den främsta prioriteringen.

Detta är vad som måste förändras för AI-driven personanpassning att fungera; med ny teknologi kommer nya sätt att tänka. Samma kapaciteter som driver kundsegmentering (mönsterigenkänning och dataanalys) kan appliceras för att driva kampanjstrategier också. Matare kan lätt lära sig vilka produkter som är mest omtyckta och när, baserat på interna och externa faktorer som väder, kommande helger, priselasticitet och mer. Denna information kan direkt stödja kampanjstrategier, och sätta konsumenter i förarsätet.

Även om leverantörer inte längre kommer att styra kampanjer, kommer de fortfarande att vinna. Omstrukturering av kampanjstrategier resulterar i en mer effektiv och resonant användning av resurser. Shoppare kommer bara att erbjudas kampanjer som de troligen kommer att lösa in. De kommer fortfarande att uppmuntras att prova nya varianter, smaker och produkter, men på ett sätt som är data-backat och troligen att lyckas. Leverantörer kommer att uppleva alla fördelarna med varumärkeslojalitet och marknadsföring, men utan slöseri med resurser.

Teknologin är redan här. Det är en fråga om att tillämpa den.

Att gå vidare med AI-driven personanpassning kommer att hjälpa till och med stora stormarknader att skapa en småstads-känsla i sin kundengagemang. Genom att göra kunder känna sig mer värdefulla på en individuell nivå, kan nordamerikanska matare göra underverk för butikslojalitet.

Denna strategi har använts runtom i världen i år, med enorm framgång. Det handlar nu om de sena antagarna. Detaljhandlare som antar AI-personanpassning kommer snabbt att överträffa de som inte gör det. Det är bara en fråga om att komma igång.