3 ขั้นตอนสำหรับร้านค้าปลีกในการสร้างและจับกระแสคุณค่าจากการลงทุน AI

ภาคการค้าปลีกกำลังเติบโตและแข่งขันกันมากขึ้น เนื่องจากร้านค้าต่างๆ ต้องการดึงดูดความสนใจและกระเป๋าสตางค์ของผู้บริโภค ตามรายงานของ National Retail Federation ยอดขายหลักเพิ่มขึ้น 3.2% เมื่อเทียบกับปีที่แล้ว ในช่วงครึ่งแรกของปี 2024 และคาดว่ายอดขายทั้งหมดจะเพิ่มขึ้น 2.5% ถึง 3.5% เมื่อเทียบกับปี 2023 ในตลาดที่มีการแข่งขันสูง ร้านค้าปลีกต่างๆ กำลังมองหาความได้เปรียบในการแข่งขัน และหลายแห่งกำลังหันมาใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI)

AI ได้รับการวางตำแหน่งให้เป็นความสามารถที่สามารถเปลี่ยนแปลงโอกาสใหม่ๆ ขยายตัวเลือก และขับเคลื่อนโมเดลธุรกิจใหม่ๆ ร้านค้าปลีกได้ลงทุนใน AI อย่างมาก แต่ต้องเข้าใจวิธีการใช้เทคโนโลยีนี้เพื่อสร้างคุณค่าให้กับลูกค้าและจับกระแสคุณค่าให้กับตัวเอง

แม้ว่าเทคโนโลยีนี้จะมีอยู่ในรูปแบบต่างๆ มาหลายปี แต่アルゴリズึมได้พัฒนาให้ดีขึ้นและเร็วขึ้น ความสามารถในการคำนวณได้ดีขึ้น และราคาที่เหมาะสมยิ่งขึ้น หน่วยประมวลผลกราฟฟิกของ NVIDIA สามารถทำให้การคำนวณที่ใช้เวลา 7 วันลดลงเหลือ 7 นาที และ Snowflake ได้เพิ่มความยืดหยุ่นให้กับโครงสร้างต้นทุน AI โดยเรียกเก็บเงินตามการคำนวณด้วย ซึ่งได้ปลดล็อกกรณีการใช้งาน AI มากขึ้นสำหรับร้านค้าปลีกและทำให้เทคโนโลยีนี้เข้ากันได้ดีกับงบประมาณ IT

อย่างไรก็ตาม ร้านค้าปลีกหลายแห่งยังคงดิ้นรนในการเห็นผลตอบแทนจากการลงทุน AI ที่เป็นรูปธรรม พวกเขากำลังทดลองภายในไม่กี่เดือน ไม่ใช่ปี และไม่สามารถใช้วิธีการ “spray-and-pray” กับการทดลองเหล่านี้ได้ ร้านค้าปลีกต้องเข้าใกล้ AI อย่างมีกลยุทธ์ เพื่อให้บรรลุเป้าหมาย ROI ของตน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่ออุตสาหกรรมต้องเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของผู้บริโภค

มาแก้ไขและดูวิธีการที่จะปลดล็อกคุณค่าและจับกระแสคุณค่า

พัฒนาข้อมูลให้กลายเป็นสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์

สำหรับร้านค้าปลีกที่จะใช้ AI ได้สำเร็จ พวกเขาต้องแน่ใจว่าข้อมูลของตนเป็นของมีคุณภาพ สะอาด และเป็นมาตรฐาน หากไม่มีข้อมูลที่มีคุณภาพ แม้ว่าアルゴリズึม AI ที่ซับซ้อนจะไม่ประสบความสำเร็จ ซึ่งนำไปสู่คำว่า “ขยะเข้า ขยะออก”

ในร้านค้าปลีก ข้อมูลมาจากแหล่งต่างๆ เช่น ระบบขายหน้าร้าน แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ ระบบจัดการสินค้าคงคลัง เครื่องมือจัดการความสัมพันธ์กับลูกค้า (CRM) และแม้แต่แหล่งภายนอก เช่น สื่อสังคมและพยากรณ์อากาศ เพื่อสร้างสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์ ร้านค้าปลีกต้องรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เหล่านี้ ตรวจสอบความถูกต้องและความสมบูรณ์ และดำเนินนโยบายการจัดการข้อมูลที่เข้มงวด

พื้นที่หนึ่งที่ข้อมูลที่มีคุณภาพสามารถส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อทั้งการสร้างคุณค่าและจับกระแสคุณค่าคือการวางแผนการคาดการณ์ การคาดการณ์ที่แม่นยำเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับร้านค้าปลีกในการเพิ่มประสิทธิภาพระดับสินค้าคงคลัง ลดของเสีย และตอบสนองความต้องการของลูกค้า พิจารณาอุตสาหกรรมแฟชั่น ซึ่งวงจรการวางแผนสามารถขยายได้ถึง 18 ถึง 24 เดือน ร้านค้าปลีกต้องคาดการณ์แนวโน้ม ลักษณะผู้บริโภค และระดับความต้องการล่วงหน้า ซึ่งมักจะมีข้อมูลที่จำกัด

โดยการใช้ AI บนพื้นฐานข้อมูลที่มีคุณภาพ ร้านค้าปลีกสามารถรวมตัวแปรที่ไม่เคยเห็นมาก่อนเข้าไปในแบบจำลองการคาดการณ์ เช่น ตัวเลขการขายในอดีต ข้อมูลประชากร รูปแบบสภาพอากาศ ตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจ และแนวโน้มสื่อสังคม

ส่งเสริมวัฒนธรรมการทดลอง

แนวทางนี้จำเป็นสำหรับการสร้างคุณค่า เนื่องจากร้านค้าปลีกสามารถทดสอบและปรับปรุงโครงการ AI ที่ได้รับประโยชน์โดยตรงจากลูกค้า โดยการดำเนินการทดลองที่มุ่งเป้า ร้านค้าปลีกสามารถระบุได้ว่าแอปพลิเคชัน AI ใดที่แท้จริงแล้วสอดคล้องกับลูกค้าและขับเคลื่อนความภักดีโดยไม่ต้องมีการใช้งานในวงกว้างก่อนอื่น

ประเด็นสำคัญในการขับเคลื่อนวัฒนธรรมการทดลองคือการสร้างกรณีการใช้งานที่กระชับและพัฒนาการวัด KPI เพื่อกำหนดความสำเร็จในอนาคต การทำงานร่วมกันระหว่างผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจและเทคโนโลยี ซึ่งรวมถึงวิศวกร นักวิเคราะห์ และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เป็นสิ่งจำเป็นเมื่อทดลองเปลี่ยนจากแนวคิดไปสู่ความเป็นจริง การมีทัศนคติที่จะถอยกลับจากการทดลองเมื่อคุณค่าที่ได้รับไม่ตรงตามความคาดหวัง cũngเป็นสิ่งสำคัญ

วัฒนธรรมนี้ส่งเสริมนวัตกรรมและช่วยให้ร้านค้าปลีกยังคงความคล่องตัวเมื่อสภาพตลาดเปลี่ยนแปลง มันช่วยให้พวกเขาทดสอบแนวคิดใหม่ๆ อย่างรวดเร็วและคุ้มค่า ลดความเสี่ยงในการใช้งาน AI ในวงกว้าง

สร้างระบบนิเวศ

ในขณะที่ขั้นตอนก่อนหน้านี้มุ่งเน้นไปที่การสร้างคุณค่าให้กับลูกค้าเป็นหลัก ขั้นตอนนี้มีความสำคัญต่อการจับกระแสคุณค่า เพื่อให้ร้านค้าปลีกสามารถสร้างรายได้จากโครงการ AI ของตนได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ระบบนิเวศของร้านค้าปลีกสามารถรวมถึงผู้ให้บริการเทคโนโลยี แบรนด์ ผู้มีอิทธิพล ผู้สร้างเนื้อหา และแม้กระทั่งร้านค้าปลีกอื่นๆ ด้วยการสร้างระบบนิเวศนี้ ร้านค้าปลีกสามารถสร้างแหล่งรายได้ใหม่ๆ ปรับปรุงข้อเสนอของตน และเสริมสร้างตำแหน่งในตลาด

ตัวอย่างเช่น ร้านค้าปลีกอาจร่วมมือกับบริษัท การมองเห็นของคอมพิวเตอร์ เพื่อสร้างเครื่องมือค้นหาด้วยภาพ AI ที่ช่วยให้ลูกค้าสามารถค้นหาสินค้าโดยอัปโหลดภาพได้ ซึ่งปรับปรุงประสบการณ์การช็อปปิ้งและเปิดโอกาสสำหรับการโฆษณาและคำแนะนำสินค้าที่มุ่งเป้า

การตลาดผ่านผู้มีอิทธิพลเป็นอีกพื้นที่หนึ่งที่ AI และการสร้างระบบนิเวศมาบรรจบกัน ร้านค้าปลีกสามารถใช้ AI เพื่อระบุและวิเคราะห์ผู้มีอิทธิพลที่มีประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับแบรนด์ของตนตามปัจจัยต่างๆ เช่น ประชากรกลุ่มเป้าหมาย อัตราการมีส่วนร่วม และความเกี่ยวข้องของเนื้อหา โดยการรวมผู้มีอิทธิพลเข้ากับกลยุทธ์การตลาดที่ขับเคลื่อนด้วย AI ร้านค้าปลีกสามารถขยายการเข้าถึงและสร้างความเชื่อมโยงที่แท้จริงกับลูกค้าที่มีศักยภาพ

ร้านค้าปลีกต้องจัดการกับประเด็นด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูล การเปลี่ยนแปลงเชิงกลยุทธ์ และการผสมผสานแบรนด์อย่างระมัดระวัง อย่างไรก็ตาม เมื่อทำได้สำเร็จ มันสามารถสร้างวงจรที่คุณค่าที่สร้างขึ้นสำหรับลูกค้าผ่านโครงการ AI จะถูกจับกระแสและสร้างรายได้โดยร้านค้าปลีกและผู้ร่วมระบบนิเวศ

แนวทางเชิงกลยุทธ์นี้ในการใช้งาน AI ช่วยให้ร้านค้าปลีกสามารถก้าวไปไกลกว่าความฮือฮา และเข้าสู่การประยุกต์ใช้งานที่ให้ผลลัพธ์จริง เมื่อ AI ต่อไปเรื่อยๆ ผู้ที่เชี่ยวชาญในการสร้างและจับกระแสคุณค่าจากโครงการ AI จะมีตำแหน่งที่ดีในการเติบโตในภูมิทัศน์การค้าปลีก การสร้างสมดุลระหว่างการสร้างคุณค่าและการจับกระแสคุณค่าจากโครงการ AI จะเปลี่ยนศักยภาพทางเทคโนโลยีให้กลายเป็นข้อได้เปรียบในการแข่งขัน