Штучний інтелект швидко перетворює цифрову сигналізацію на засіб доставки динамічного CX

Розмови про штучний інтелект у роздрібній торгівлі часто повертаються до знайомого питання: Чи справді ця технологія покращує операції та звільняє працівників для більш значущої роботи? Хоча це актуальне питання, таке формулювання часто не бере до уваги, де відбуваються деякі з найбільш значущих змін: всередині фізичних магазинів.

Хоча вплив штучного інтелекту на цифрові операції зараз привертає найбільшу увагу, реальність для роздрібних торговців полягає в тому, що їхні магазини також еволюціонують у зв’язані, реактивні середовища, які інтерпретують живі сигнали та поведінку клієнтів, щоб регулювати елементи досвіду покупок у магазині.

Інструменти, такі як цифрова сигналізація, системи оптимізації запасів, платформи аналізу клієнтів та інструменти управління персоналом, роблять магазини живими даними. Штучний інтелект – це новий шар на верху, який використовує всі ці дані, щоб привести магазини ближче до середовища, яке використовується для формування того, що бачать і переживають клієнти в реальному часі.

Потрібність реактивних систем

Тривалий час роздрібні торговці працювали навколо передбачуваних циклів планування та виконання. Мерчандайзинг визначається заздалегідь, промо-акції плануються, а досвід покупок у магазині оновлюється за необхідності. Навіть коли цифрові інструменти увійшли до магазину, основна модель залишилася в основному статичною на точках контакту з клієнтом.

Але штучний інтелект починає змінювати цю структуру, дозволяючи системам всередині магазину реагувати на зміни, коли вони відбуваються. Доступність запасів, моделі руху пішоходів, рівні зайнятості, місцеві сигнали попиту та зовнішній контекст (наприклад, погода або заходи) тепер можуть бути інтерпретовані разом, а не окремо. Це дозволяє магазинам регулювати аспекти своєї діяльності, щоб доставляти динамічний досвід клієнта, коли ситуація цього вимагає.

Дослідження з McKinsey показують, що розгортання штучного інтелекту найбільш ефективне, коли воно вбудовується безпосередньо в операційні робочі процеси, а не накладається на них. Ми зараз бачимо, як це доводиться, зокрема з інструментами взаємодії з клієнтом у магазині.

Використання даних в реальному часі

Роздрібні середовища вимагають шару, який може інтерпретувати та координувати сигнали по всьому магазину в реальному часі. Ця нова здатність найкраще розуміється як оркестрація даних в реальному часі, коли різні сигнали безперервно консолідуються та аналізуються, щоб сформувати корисну, операційну картину.

Натомість ніж розглядати кожну систему у магазині окремо, шари оркестрації дозволяють цим сигналам інформувати, як кожна система реагує на реальні середовища. Зміна рівня запасів може впливати на пріоритети мерчандайзингу; або місцеві спортивні заходи можуть бути враховані як в операційному плануванні, так і в презентації у магазині.

Автомагазини забезпечують хорошим прикладом цього, де мережі, що поєднують погодні умови з даними про точки продажу, можуть автоматично змінювати промо-акції під час дощового дня на просування склоочисників проти засобів для обробки поверхонь у сонячний день.

Координація критична, оскільки вона запобігає розгортанню штучного інтелекту бути фрагментованим по ізольованим системам, і допомагає системам бути більш корисними для менеджерів магазинів, які намагаються вирішити, який досвід повинен бути сьогодні. Це особливо корисно для рухомих точок контакту з клієнтом, таких як сигналізація та поверхні взаємодії, за межами статичного програмування.

Штучний інтелект робить сигналізацію розумнішою

Цифрова сигналізація залишається одним з найвидатніших застосувань штучного інтелекту у магазинах. І коли шари оркестрації поєднують операційні системи разом, сигналізація все частіше грає іншу, але все ще важливу роль у ширшому досвіді покупок у магазині.

Сьогодні сигналізація вже не обмежується попередньо запланованими кампаніями чи оновленим вмістом вручну. Цифрові дисплеї тепер можуть реагувати на живі операційні входи, дозволяючи магазинам змінювати вміст на основі рівня запасів, моделей поведінки клієнтів, місцевих тенденцій чи сезонного попиту. Динамічні дисплеї, доповнені моделями штучного інтелекту, які застосовують контекст до живих даних, стають більш практичним способом для роздрібних торговців підтримувати послання у магазині в узгодженості з тим, що відбувається навколо них.

Як це виглядає? Різні точки контакту всередині магазину, такі як цифрові ярлики на полицях, самопослугові кіоски та інтерактивні дисплеї, можуть черпати з тих самих основних даних, щоб створити більш персоналізований та реактивний роздрібний досвід. Коли ярлик на полиці показує оцінку товару, або відзначає, що 200 клієнтів додали його до своєї корзини сьогодні, покупці отримують той самий валідний сигнал, доставлений у точний момент, коли вони приймають рішення. І оскільки місце на екрані обмежене, штучний інтелект може зважити контекст, щоб визначити, який із цих сигналів справді вплине на рішення про покупку.

Роздрібні торговці вже застосовують ці можливості. Наприклад, мережі супермаркетів використовують системи сигналізації, потужні штучним інтелектом, які автоматично змінюють промо-контент на основі доступності запасів, забезпечуючи пріоритет продуктів, які наближаються до рівня перевитрат, та видаляючи недоступні товари з промо-акцій, коли рівень запасів змінюється.

Ключовим моментом тут є реактивність. Сигналізація представляє новий шлях клієнтської взаємодії, за допомогою якої магазини можуть доставляти цільову інформацію точно тоді та там, де це потрібно. Вітрини з світлодіодними дисплеями мають охоплення, щоб привабити людей великою кількістю, повідомляючи про те, що продукт був переглянутий 5 000 клієнтами цієї тижня або сподобався 50 місцевим жителям сьогодні, тоді як екрани в проходах поверхні продукту на момент розгляду; та інтерактивні сенсорні дисплеї дозволяють покупцям просматривати ширші каталоги та порівнювати варіанти без звернення до працівників.

З штучним інтелектом ці інтерактивні точки контакту можна зробити розумнішими та більш персоналізованими. Дослідження вже показують, що добре виконана цифрова сигналізація помітно впливає на поведінку клієнтів

Розірвання сілосів

Хоча системи штучного інтелекту у роздрібній торгівлі розвиваються швидко, вони все ще зустрічають одну перешкоду: інфраструктура, необхідна для їх підтримки, просто не відповідає вимогам.

Багато роздрібних торговців продовжують використовувати фрагментовані системи, які розділяють управління запасами, маркетинг, аналіз даних та операції у магазині. Це зазвичай означає, що дані ізольовані та несумісні по платформам та місцях, а спадкові системи не повністю інтегровані з сучасними хмарними інструментами. У багатьох випадках онлайн- та офлайн-дані все ще не повністю синхронізовані, обмежуючи можливість роздрібного торговця забезпечити єдиний досвід клієнта по всьому магазину.

Якщо ці фундаментальні питання залишаються без уваги, системи штучного інтелекту залишаться обмеженими як за обсягом, так і за надійністю. Проектування інфраструктури – одне з найважливіших, але найменш помітних аспектів розгортання штучного інтелекту у роздрібній торгівлі. Оператори роздрібної торгівлі повинні визнати, що без вирішення цієї瓶ляшки інвестиції в штучний інтелект можуть не дати очікуваних результатів.

Вперед

Ера штучного інтелекту трансформує саму структуру роздрібних середовищ. Магазини колись були статичними просторами, підтримуваними ручними періодичними оновленнями, але сьогодні вони все частіше стають адаптивними просторами, де кілька систем, потужних штучним інтелектом, інтерпретують живі дані, щоб регулювати різні шари досвіду, коли це потрібно.

Щоб працювати так, як передбачено, ця модель вимагає тісної інтеграції клієнтської взаємодії, операційного прийняття рішень та систем інфраструктури. І як тільки ця база буде побудована, цифрова сигналізація, платформи аналізу даних, інструменти комп’ютерного зору та системи оптимізації персоналу можуть разом пропонувати координоване середовище, яке реагує безперервно на зміни умов.

Результатом є фундаментальна зміна того, як працює роздрібна торгівля: Магазини вже не визначаються виключно плануванням та запасами, а підключають дані, щоб допомогти працівникам та інструментам сигналізації працювати гнучко, щоб задовольняти вимоги та уподобання клієнтів, коли вони змінюються. Майбутнє роздрібної торгівлі – у реактивності, а не в автоматизації.