Koncoroční tržby jsou i nadále barometrem digitální vyspělosti maloobchodu a odhalují rozdíl mezi společnostmi, které vyvinuly své strategie, a těmi, které stále čelí strukturálním a provozním omezením. Na stále více konkurenčním trhu přestaly investice do technologií být trendem a staly se základním požadavkem pro zajištění výkonu, stability a personalizace ve velkém měřítku.
Umělá inteligence (AI) v tomto pokroku převzala ústřední roli. Při strategickém použití umožňuje identifikaci nákupních záměrů v reálném čase, úpravu cen podle chování zákazníků a poskytování relevantnějších nabídek. Mezi nejtransformativnější aplikace patří dynamické ceny, řízené návrhy a vyhledávače podporované modely LLM.
Podle Alexsandra Monteira, vedoucího maloobchodu ve společnosti FCamara, brazilské nadnárodní technologické a inovační společnosti, tato kombinace nově definuje zkušenost kupujícího. „Umělá inteligence eliminuje tradiční prodejní trychtýř. Cesta, která dříve bývala lineární, se stala nepřetržitým systémem, kde každé kliknutí, vyhledávání nebo interakce vede k dalšímu kroku a maximalizuje konverzi,“ uvádí.
Ve velkých provozech spotřebitelského sektoru, které monitoruje FCamara, jsou výsledky již hmatatelné. Například v projektu dynamického oceňování začal maloobchodník předpovídat cenovou elasticitu, vyčerpání zásob a chování regionálních spotřebitelů. Během několika měsíců od implementace zaznamenal nárůst čisté marže u kolekcí na konci sezóny o 3,1 % – což odpovídá 48 milionům realů za jeden rok. V jiném e-commerce provozu řešení umělé inteligence urychlila vývoj platformy o 29 %, čímž zvýšila reaktivitu v obdobích vysoké poptávky.
Na základě těchto zkušeností Monteiro zdůrazňuje čtyři pilíře, které vysvětlují, proč se umělá inteligence etablovala jako klíčová pro zvyšování efektivity a ziskovosti na trhu:
- Kontextuální doporučení a zvýšená průměrná hodnota objednávky: modely, které interpretují záměr v reálném čase, nahrazují tradiční systémy založené výhradně na historii. Umělá inteligence čte mikrosignály, vzorce prohlížení a vztahy mezi položkami, čímž zvyšuje objevitelnost, rozšiřuje konverzi a zvyšuje průměrnou hodnotu objednávky.
- Vyhledávání s LLM a sémantickým porozuměním: vyhledávače podporované jazykovými modely chápou, co cílová skupina myslí – nejen to, co píše. Přirozené dotazy, jako například „pohodlné boty na celý den v práci“, generují přesnější výsledky, čímž snižují tření a přibližují uživatele k nákupu.
- Konverzační asistenti zaměření na konverzi a efektivitu: Chatboti a kopiloti s umělou inteligencí fungují jako digitální prodejci. Odpovídají na složité otázky, navrhují kompatibilní produkty, nabízejí velikosti a uplatňují prodejní pravidla a zároveň snižují provozní náklady tím, že odlehčují lidský zákaznický servis.
- Bezproblémová a neviditelná cesta: integrace dynamického stanovování cen, kontextových doporučení, inteligentního vyhledávání a konverzačních asistentů vytváří proměnlivý ekosystém, kde každá interakce navazuje na tu další. Výsledkem je nepřetržitá, cílená cesta, která je pro návštěvníka prakticky nepostřehnutelná.
Podle Monteira tyto pilíře ukazují, že umělá inteligence se posunula nad rámec pouhého provozního akcelerátoru a etablovala se jako konkurenční diferenciátor pro maloobchod.
„S tím, jak stále více společností vylepšuje své datové a zpravodajské struktury, vzniká více příležitostí k trvalému růstu, zvyšování efektivity a vytváření mnohem přesnějších nákupních zážitků – zejména v kritických obdobích, jako jsou například konceroční výprodeje,“ dodává.
„Vývoj nyní závisí na schopnosti organizací transformovat technologie do praktických rozhodnutí, propojených s podnikáním a zaměřených na skutečné výsledky,“ uzavírá Monteiro.
