Рітейлери, вивчіть ці 4 уроки, перш ніж робити свої інвестиції в GenAI 2025 року

Forrester прогнозує один з п’яти рітейлерів США та EMEA запустить клієнтські додатки GenAI у 2025 році. Покращений пошук продукції, персоналізовані рекомендації та покращена навігація категорій – це основні випадки використання. Тому чому автоматизовані взаємодії спричинили зниження показника досвіду клієнтів у США на 5% у 2023 році – найнижчий рівень з 2015 року – і що рітейлери можуть вивчити з цього перед тим, як робити свої інвестиції в GenAI?

Звіт KPMG 2023 року підкреслює невідповідність очікуванням клієнтів як причину зниження, надмірне використання технологій, які не мали стратегічної вигоди для покупців. З 50 CIO та CTO підприємств Fortune 500, яких запитали про їхні проекти GenAI, більшість виявила, що їхня пілотна технологія вирішувала неправильну бізнес-потребу.

Під час входу у 2025 рік рітейлери повинні优іти клієнто-орієнтовані стратегії GenAI. Натомість прийняття останньої технології як щось приємне, варто розглянути бізнес-потреби. Рітейлери повинні переглянути свій клієнтський шлях, визначити місце для покращення та створити або прийняти рішення, які відповідають їхньому випадку використання, а не навпаки. Ось чотири уроки для рітейлерів, яких варто розглянути на своєму шляху до підвищення досвіду користувача (UX) з GenAI.

Забезпечити синергію бізнесу, даних та штучного інтелекту

Дослідники RAND виявили у 2024 році, що 80% проектів штучного інтелекту закінчуються невдачею через п’ять ключових областей: невідповідність цілей, нестачу даних, технологічний підхід, прогалини в інфраструктурі та надмірно амбіційні цілі штучного інтелекту.

Рітейлери потребують міцної основи даних та експертизи для створення необхідних алгоритмів та успіху у своїх інвестиціях у GenAI. Вони повинні запитати себе: “Як можна забезпечити достатню доступність даних для задоволення вимог рішення? І скільки з цих даних є власними?” Успішні проекти GenAI залежать від високоякісної, актуальної інформації. Чим більше унікальних форматів даних має організація, тим більш налаштовуваним повинно бути рішення.

Третє питання, яке варто поставити, – “Які конкретні зміни у складі талантів та операційній структурі потрібні для ефективного використання GenAI?” Поняття рівня підвищення кваліфікації, а також мотивації, витрат та часу, допоможе рітейлерам вирішити питання про повернення інвестицій (ROI) для створення, налаштування або управління рішеннями всередині компанії.

Сьогодні некваліфіковані експерти можуть працювати з інструментами без коду або наймати довгострокового партнера штучного інтелекту, щоб скористатися перевагами. При виборі рішень GenAI третіх сторін керівники електронної комерції повинні ưuіти фактори, що виходять за рамки ціни та ROI, такі як масштабованість, продуктивність, безпека даних, експертиза постачальника та сумісність технологічної бази. Чіткий бізнес-кейс та очікувані результати є важливими перед тим, як зобов’язатися щодо будь-якої нової інтеграції.

Вживайте інкрементальний підхід

У 2024 році BCG Group оцінив рівень прийняття кращих електронних комерційних випадків використання GenAI; зокрема, створення контенту, такого як блоги, описи продукції та доповнення зображень продукції. Більш просунуті випадки використання включають персоналізовані рекомендації продукції, динамічну ціну та аналіз конкурентів. Ознайомте членів команди з систематичними послугами, перш ніж спробувати свої сили у більш складних завданнях, щоб безперебійно пристосуватися до нових процесів.

Рітейлери повинні заохочувати свої електронні комерційні команди до використання інструментів GenAI, щоб ознайомитися з можливостями інструменту. Прості випадки використання та рішення з мінімальним кодом, такі як описи продукції та створення зображень, є чудовими початковими точками, оскільки вони показують членам команди можливі заощадження часу, а також допомагають їм пристосувати свої операції до частих перевірок. Введіть щотижневі або двотижневі огляди на початкових етапах, щоб виміряти прогрес інструменту та коригувати підходи на ходу. Зворотний зв’язок команди та участь будуть ключем до успіху.

Як тільки члени команди стануть більш знайомі, рітейлери можуть вводити нові випадки використання. Інженери можуть оптимізувати розвиток за допомогою допомоги штучного інтелекту при завершенні коду. Маркетологи можуть вводити штучно-орієнтовані персоналізовані пропозиції та пропозиції перекупівлі, а менеджери лояльності можуть створювати адаптивні кампанії лояльності на основі рівня взаємодії клієнтів.

Створіть культуру безпеки

Від’єднані системи – це слабкі ланки, які можуть привести до уразливості безпеки, а GenAI має потенціал знизити поріг входу для низько-кваліфікованих загроз. Кіберзлочинці можуть використовувати GenAI для створення скриптів, які можуть бути функціонально шкідливими, якщо їх використовувати правильно, автоматизуючи атаки та націлюючись на конкретні уразливості. Рітейлери повинні прагнути до міцної основи даних, оптимізованих робочих процесів та добре підключеної мережі застосунків, щоб保持увати свої системи в безпеці та легко контролювати їх.

Кіберзлочинці також можуть використовувати GenAI для маніпулювання клієнтами через високо переконливі фальшиві контенти (тобто соціальну інженерію та фішинг). Тому верифікація ідентичності буде ще більш важливою у 2025 році. Багатофакторна авторизація, така як надсилання часових кодів на пристрої користувача через SMS, електронну пошту або спеціальний застосунок авторизації, допоможе захистити програми лояльності клієнтів та торговельні платформи – особливо там, де зберігається фінансова інформація.

Крім того, рітейлери повинні забезпечити, щоб розробники регулярно оновлювали програмне забезпечення, бібліотеки програмного забезпечення та системи для усунення уразливостей та мінімізації поверхонь атак. Цей безпечний, перевірений підхід повинен бути фільтрований через всю організацію. Проводячи регулярні тренування з безпеки та симуляції та заохочуючи працівників повідомляти про підозрілу діяльність оперативно, рітейлери можуть створити культуру, орієнтовану на безпеку.

Системи моніторингу та оповіщення, що працюють на основі штучного інтелекту, такі як розширені рішення з виявлення та реагування на загрози (EDR), також можуть допомогти рітейлерам виявляти та пом’якшувати загрози в реальному часі. Навіть так, важливо, щоб усі працівники мали звичку перевіряти, чи працюють системи, особливо програмне забезпечення безпеки, як очікувалося.

Будьте емпатичними за проектуванням

Найбільша причина недовіри до штучного інтелекту – це його використання у каналах підтримки клієнтів. Більшість 53% клієнтів розглянули б можливість переходу до конкурента, якщо вони дізналися, що компанія планує використовувати штучний інтелект для підтримки клієнтів.

Клієнти бояться, що GenAI створить ще ширшу пропасть між ними та агентами підтримки. Вони хочуть бути впевнені, що їхні питання будуть зрозумілі та вирішені найкращим чином, ідеально з менеджерами, які мають право пропонувати комплементарні подарунки за їхні труднощі. Однак рітейлери можуть включити ці кроки у свої автоматизовані послуги. Але все ж варто починати з простих завдань. Надання більш доступних FAQ та онлайн-інформації через чат-боти – це корисні випадки використання.

На початку більше працівників, які відповідають на зворотний зв’язок клієнтів, плутання або запитання, буде проактивним та бажаним буфером, коли рітейлери адаптуються до можливостей GenAI. Зворотний зв’язок підтримки команди допоможе рітейлерам уявити всі сценарії, у яких завдання надто складні для інструментів GenAI. У цих сценаріях чат-боти повинні направляти клієнтів до агента з повідомленням утримання, таким як: “Пропозиція не допомогла? Зв’яжіться з агентом” кнопка. Аналізуйте цей зворотний зв’язок щодня, поки всі можливі загальні запитання не будуть відповідають просто та автоматично.

Важливо, щоб усі завдання, які інструменти GenAI виконують, безперебійно перетворювалися на агентський чат, який продовжує діалог там, де чат-бот зупинився, якщо це потрібно. Також критично важливо, щоб агенти підтримки клієнтів залишилися ключовою частиною шляху користувача, зберігаючи їх для високоцінних завдань, таких як спостереження за даними та виявлення основних причин повторюваних проблем клієнтів. Таким чином, рітейлери мають підстави пропонувати рішення та запобігати майбутнім проблемам з автоматизованими каналами відповідей.

Незалежно від того, чи прийматимуть рітейлери GenAI чи ні, конкуренти, клієнти та зловмисники будуть. Підготовка членів команди до простих випадків використання допоможе їм пристосуватися до нових способів роботи та краще зрозуміти новий потенційний ландшафт загроз. Рітейлери можуть використовувати інструменти з коробки та проводити проекти GenAI поетапно, будуючи на знаннях та експертизі своєї команди з більш просунутими алгоритмами кожен раз, коли проект буде успішно виконаний. Автоматизуючи транзакційні завдання та зберігаючи команду експертів-людей, клієнти можуть насолоджуватися швидшим доступом до бажаних продуктів та відчувати себе впевнено, що агент тільки телефонний дзвінок, якщо їм це потрібно.