Рітейлери, вивчіть ці 4 уроки перед інвестиціями в GenAI у 2025 році

Forrester прогнозує, що одна з п’яти рітейлерів у США та Європі запустить клієнтські додатки GenAI у 2025 році. Покращений пошук товарів, персоналізовані рекомендації та покращена навігація категорій – це основні випадки використання. Тому чому автоматизовані взаємодії призвели до зниження показника клієнтського досвіду у США на 5% у 2023 році – найнижчий рівень з 2015 року – і що рітейлери можуть вивчити з цього перед інвестиціями в GenAI?

Звіт KPMG за 2023 рік підкреслює, що невдача у задоволенні очікувань клієнтів є причиною зниження, з надмірним використанням технологій, які не мали стратегічної вигоди для покупців. З 50 CIO та CTO великих підприємств, які запитали про свої проекти GenAI, більшість виявила, що їхня пілотна технологія не відповідала бізнес-потребам.

При вступі у 2025 рік рітейлери повинні пріоритезувати клієнто-орієнтовані стратегії GenAI. Натомість прийняття останньої технології як щось бажане, варто розглянути бізнес-потреби. Рітейлери повинні переглянути свій клієнтський досвід, визначити можливість покращення та створити або прийняти рішення, які відповідають їхньому випадку використання, а не навпаки. Ось чотири уроки для рітейлерів, які слід розглянути на своєму шляху до підвищення клієнтського досвіду (UX) з GenAI.

Забезпечити синергію бізнесу, даних та AI

Дослідники RAND у 2024 році виявили, що 80% проектів AI провалюються через п’ять ключових областей: невідповідні цілі, нестача даних, техно-орієнтований підхід, прогалини в інфраструктурі та надмірно амбітні цілі AI.

Рітейлерам потрібна солідна основа даних та експертиза для побудови необхідних алгоритмів та успіху у своїх інвестиціях GenAI. Вони повинні запитати себе: “Як ми можемо 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 слід запитати, – “Які конкретні зміни талантів та оперативної структури потрібні для ефективного використання GenAI?” Поняття рівня підвищення кваліфікації, разом з мотивацією, витратами та часом, допоможе рітейлерам вирішити питання про повернення інвестицій у будівництво, налаштування або управління рішеннями всередині компанії.

Сьогодні нек-технічні експерти можуть працювати з інструментами без коду або наймати довгострокового партнера AI, щоб скористатися перевагами. При виборі рішень GenAI третіх сторін керівники електронної комерції повинні пріоритезувати фактори, які виходять за межі ціни та повернення інвестицій, такі як масштабованість, продуктивність, безпека даних, експертиза постачальника та сумісність технологічної бази. Чіткий бізнес-кейс та очікувані результати мають важливе значення перед прийняттям будь-якої нової інтеграції.

Прийняти інкрементальний підхід

У 2024 році група BCG оцінила рівень прийняття найкращих випадків використання електронної комерції GenAI; зокрема, створення контенту, такого як блоги, описи товарів та доповнення зображень товарів. Більш складні випадки використання включають персоналізовані рекомендації товарів, динамічне ціноутворення та аналіз конкурентів. Ознайомте членів команди з системними послугами перед спробою виконати більш складні завдання, щоб пристосуватися до нових процесів безперешкодно.

Рітейлери повинні заохочувати свої команди електронної комерції використовувати інструменти GenAI, щоб ознайомитися з їхніми можливостями. Прості випадки використання та рішення з мінімальною кількістю коду, такі як описи товарів та створення зображень, є відмінними початковими точками, оскільки вони показують членам команди можливі економії часу, а також допомагають їм пристосувати свої операції до частих перевірок. Введіть щотижневі або двотижневі огляди на ранніх етапах, щоб виміряти прогрес інструменту та коригувати підходи по ходу справи. Відгук та участь команди будуть ключем до успіху.

Як тільки члени команди стануть більш знайомі, рітейлери можуть вводити нові випадки використання. Інженери можуть оптимізувати розробку за допомогою допомоги AI у завершенні коду. Маркетологи можуть вводити персоналізовані рекомендації товарів та пропозиції, а менеджери лояльності можуть створювати адаптивні програми лояльності на основі рівня взаємодії клієнтів.

Створити культуру безпеки

Від’єднані системи – це слабкі ланки, які можуть привести до уразливості безпеки, а GenAI має потенціал зниження рівня входу для низько кваліфікованих загроз. Кіберзлочинці можуть використовувати GenAI для створення скриптів, які можуть бути функціонально шкідливими, якщо їх правильно використовують, автоматизуючи атаки та націлюючи конкретні уразливості. Рітейлери повинні прагнути до солідної основи даних, оптимізованого робочого процесу та добре підключеної мережі застосунків, щоб giữвати свої системи в безпеці та легкості моніторингу.

Кіберзлочинці також можуть використовувати GenAI для маніпулювання клієнтами через дуже переконливі фальшиві контенти (тобто соціальну інженерію та фішинг). Тому верифікація ідентичності буде ще більш критичною 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 платформи шопінгу – особливо там, де зберігається фінансова інформація.

Крім того, рітейлери повинні забезпечити, щоб розробники регулярно оновлювали програмне забезпечення, бібліотеки програмного забезпечення та системи, щоб усунути уразливості та мінімізувати поверхню атаки. Цей безпечний, верифікований розум повинен бути фільтрований через всю організацію. Проводячи регулярні навчання 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 AI, такі як розширені рішення для виявлення та реагування на загрози (EDR), також можуть допомогти рітейлерам виявляти та мінімізувати загрози в режимі реального часу. Однак важливо, щоб усі працівники мали звичай верифікувати, що системи, особливо програмне забезпечення безпеки, працюють так, як вони повинні.

Бути емпатичним за проектом

Найбільша причина недовіри до AI полягає в її використанні в каналах клієнтської підтримки. Деякі 53% клієнтів розглянули б можливість переходу до конкурента, якщо вони дізналися, що компанія планує використовувати AI для клієнтської підтримки.

Клієнти бояться, що GenAI створить більшу пропасть між ними та агентами підтримки. Вони хочуть мати впевненість, що їхні питання будуть зрозумілі та вирішені найкращим чином, ідеально з менеджерами, які мають повноваження пропонувати компліментарні подарунки за їхні труднощі. Однак рітейлери можуть включити ці кроки до своїх автоматизованих послуг. Але все ж важливо починати з простих завдань спочатку. Робота над FAQ та онлайн-інформацією за допомогою чат-ботів є корисними випадками використання.

На початку більше працівників на борту для відповіді на відгук клієнтів, плутанину чи запитання буде проактивним та бажаним буфером, коли рітейлери адаптуються до можливостей GenAI. Відгук у режимі реального часу від команд підтримки допоможе рітейлерам уявити всі сценарії, в яких завдання надто складні для інструментів GenAI. У цих сценаріях чат-боти повинні направляти клієнтів до агента з повідомленням утримання, таким як кнопка “Пропозиція не допомогла? Зв’яжіться з агентом”. Аналізуйте цей відгук щодня, поки всі можливі загальні запитання не будуть відповідаються просто та автоматично.

Важливо, щоб усі завдання, які інструменти GenAI виконують, безперешкодно перетворювалися в розмову агента, яка продовжує діалог, якщо це потрібно. Також критично, щоб агенти клієнтської підтримки залишилися важливою частиною клієнтського досвіду, 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 відповіді.

Чи рітейлери приймуть GenAI, чи ні, конкуренти, клієнти та зловмисники будуть. Підготовка членів команди до простих випадків використання допоможе їм адаптуватися до нових способів роботи та краще зрозуміти новий ландшафт загроз. Рітейлери можуть використовувати інструменти без коду та проводити проекти GenAI фазово, нарощуючи свої команди знань та експертизу з більш просунутими алгоритмами кожного разу, коли проект успішно виконаний. Автоматизуючи транзакційні завдання та зберігаючи команду експертних агентів, клієнти можуть скористатися швидшим доступом до бажаних товарів та відчувати впевненість, що агент завжди на зв’язку, якщо їм це потрібно.