Prodaja na kraju godine i dalje je barometar digitalne zrelosti maloprodaje, otkrivajući jaz između kompanija koje su razvile svoje strategije i onih koje se i dalje suočavaju sa strukturnim i operativnim ograničenjima. Na sve konkurentnijem tržištu, ulaganje u tehnologiju prestalo je biti trend i postalo je osnovni zahtjev za garantiranje performansi, stabilnosti i personalizacije u velikim razmjerima.
Umjetna inteligencija (AI) preuzela je centralnu ulogu u ovom napretku. Kada se strateški primjenjuje, omogućava identifikaciju namjera kupovine u stvarnom vremenu, prilagođavanje cijena prema ponašanju kupaca i isporuku relevantnijih ponuda. Među najtransformativnijim primjenama su dinamičko određivanje cijena, vođeni prijedlozi i pretraživači podržani LLM modelima.
Prema riječima Alexsandra Monteira, šefa maloprodaje u FCamara, brazilskoj multinacionalnoj tehnološkoj i inovacijskoj kompaniji, ova kombinacija redefinira iskustvo kupaca. „Vještačka inteligencija eliminira tradicionalni prodajni lijevak. Putovanje, koje je nekada bilo linearno, postalo je kontinuirani sistem gdje svaki klik, pretraga ili interakcija vodi sljedećem koraku i maksimizira konverziju“, navodi on.
U velikim operacijama potrošačkog sektora koje prati FCamara, rezultati su već opipljivi. Na primjer, u projektu dinamičnog određivanja cijena, trgovac na malo je počeo predviđati elastičnost cijena, smanjenje zaliha i ponašanje regionalnih potrošača. U roku od nekoliko mjeseci od implementacije, zabilježio je povećanje neto marže od 3,1% na kolekcijama na kraju sezone – što je ekvivalentno 48 miliona reala u jednoj godini. U drugoj e-trgovini, rješenja umjetne inteligencije ubrzala su razvoj platforme za 29%, povećavajući odziv tokom perioda velike potražnje.
Na osnovu ovih iskustava, Monteiro ističe četiri stuba koja objašnjavaju zašto se vještačka inteligencija etablirala kao ključna za povećanje efikasnosti i profitabilnosti na tržištu:
- Kontekstualne preporuke i povećana prosječna vrijednost narudžbe: modeli koji interpretiraju namjeru u stvarnom vremenu zamjenjuju tradicionalne sisteme zasnovane isključivo na historiji. Vještačka inteligencija čita mikrosignale, obrasce pregledavanja i odnose između artikala, povećavajući otkrivanje, proširujući konverziju i povećavajući prosječnu vrijednost narudžbe.
- Pretraživanje uz LLM i semantičko razumijevanje: pretraživači podržani jezičkim modelima razumiju šta publika misli – ne samo šta kuca. Prirodni upiti, kao što su "udobne cipele za cjelodnevni rad", generišu tačnije rezultate, smanjujući trenje i približavajući korisnika kupovini.
- Konverzacijski asistenti usmjereni na konverziju i efikasnost: Chatbotovi i kopiloti vođeni umjetnom inteligencijom djeluju kao digitalni prodavači. Oni odgovaraju na složena pitanja, predlažu kompatibilne proizvode, nude veličine i primjenjuju pravila prodaje, istovremeno smanjujući operativne troškove rasterećujući ljudsku službu za korisnike.
- Besprijekorno i nevidljivo putovanje: integracija dinamičkog određivanja cijena, kontekstualnih preporuka, inteligentnog pretraživanja i konverzacijskih asistenata stvara fluidan ekosistem gdje svaka interakcija utiče na sljedeću. Rezultat je kontinuirano, ciljano putovanje koje je praktično neprimjetno za posjetioca.
Prema Monteiru, ovi stubovi pokazuju da je umjetna inteligencija prevazišla okvire operativnog akceleratora i etablirala se kao konkurentski diferencijator za maloprodaju.
„Kako sve više kompanija razvija svoje strukture podataka i obavještajnih podataka, pojavljuje se više mogućnosti za održivi rast, povećanje efikasnosti i stvaranje mnogo preciznijih iskustava kupovine – posebno tokom kritičnih perioda kao što su rasprodaje na kraju godine“, dodaje on.
„Evolucija sada zavisi od sposobnosti organizacija da transformišu tehnologiju u praktične odluke, povezane s poslovanjem i usmjerene na stvarne rezultate“, zaključuje Monteiro.
