FCamara ukazuje dopad AI na efektivitu maloobchodu a sdílí strategické tipy

Prodej na konci roku je i nadále teploměrem digitální vyspělosti maloobchodu, který odhaluje vzdálenost mezi společnostmi, které vyvinuly své strategie, a těmi, které stále čelí strukturálním a provozním omezením. Na stále více konkurenčním trhu již investice do technologií nejsou trendem a staly se základním požadavkem pro zajištění výkonu, stability a přizpůsobení v měřítku.

Umělá inteligence (AI) převzala ústřední roli v tomto pokroku, Při strategické aplikaci umožňuje identifikovat nákupní záměry v reálném čase, upravovat ceny podle chování zákazníků a dodávat relevantnější nabídky Mezi nejvíce transformativní aplikace patří dynamické ceny, řízené návrhy a vyhledávače podporované modely LLM. 

Pro Alexsandra Monteira, vedoucího maloobchodu v FCamara, brazilské nadnárodní společnosti zabývající se technologiemi a inovacemi, tato kombinace nově definuje zážitek kupujícího. IPA IA eliminuje tradiční trychtýř. Cesta, která byla lineární, se stala nepřetržitým systémem, ve kterém každé kliknutí, vyhledávání nebo interakce podporuje další krok a maximalizuje konverzi, říká.

Ve velkých spotřebitelských provozech doprovázených FCamarou jsou výsledky již hmatatelné V dynamickém cenovém projektu například maloobchodník začal předpovídat cenovou elasticitu, vyčerpání zásob a chování regionální spotřeby Za několik měsíců aplikace zaznamenal zisk 3,11 TP3 T čisté marže ve sbírkách na konci stanice 1 TP4 T odpovídající 48 milionům za rok V další operaci elektronického obchodování AI řešení zrychlila v 291 TP3 T vývoj platformy, čímž se rozšířila schopnost reagovat v obdobích vysoké poptávky.

Na základě těchto zkušeností Monteiro zdůrazňuje čtyři pilíře, které vysvětlují, proč se AI etablovala jako rozhodující pro zvýšení efektivity a ziskovosti na trhu:

1. Kontextové doporučení a průměrné zvýšení vstupenky: modely, které interpretují záměr v reálném čase, nahrazují tradiční systémy založené pouze na historii. AI čte mikrosignály, navigační vzory a vztahy mezi položkami, řídí objevování, rozšiřuje konverzi a zvyšuje průměrnou vstupenku.

2. Vyhledávání s LLM a sémantickým porozuměním: vyhledávače podporované jazykovými modely pochopit, co znamená veřejnost 5 NEJEN to, co píší, Přírodní dotazy, jako je například “Univerzální sapato pohodlné pracovat celý den ige, začít generovat přesnější výsledky, snížení tření a přiblížit uživatele k nákupu.

3. Konverzační asistenti zaměření na konverzi a efektivitu: Chatboti a kopiloti řízeni umělou inteligencí fungují jako digitální prodejci. Odpovídají na složité otázky, navrhují kompatibilní produkty, nabízejí velikosti a prosazují obchodní pravidla a zároveň snižují provozní náklady tím, že uvolňují lidské služby.

4. Nepřetržitá a neviditelná cesta: integrace dynamických cen, kontextového doporučení, inteligentního vyhledávání a konverzačních asistentů vytváří tekutý ekosystém, ve kterém se každá interakce vrací zpět do další.

Pro Monteiro tyto pilíře ukazují, že AI se vymanila z podmínek provozního akcelerátoru, aby se upevnila jako konkurenční diferenciátor pro maloobchod.

“Z000 více společností dozrává své datové a zpravodajské struktury, objevuje se více příležitostí pro udržitelný růst, zvýšení efektivity a vytváření mnohem přesnějších nákupních zkušeností - zejména v kritických obdobích, jako je nárůst tržeb na konci roku, dodává.

“Vývoj technologie nyní závisí na schopnosti organizací transformovat technologie do praktických rozhodnutí, spojených s podnikáním a zaměřených na skutečné výsledky, uzavírá Monteiro.