FCamara viser virkningen af AI på detaileffektivitet og deler strategiske tips

Salget ved årets udgang er fortsat et termometer for detailhandelens digitale modenhed, der afslører afstanden mellem virksomheder, der har udviklet deres strategier, og dem, der stadig står over for strukturelle og operationelle begrænsninger.På et stadig mere konkurrencepræget marked er investering i teknologi ikke længere en trend og er blevet et grundlæggende krav for at sikre ydeevne, stabilitet og tilpasning i stor skala.

Kunstig intelligens (AI) har taget en central rolle i denne advance.When anvendes strategisk, det giver dig mulighed for at identificere køb intentioner i realtid, justere priserne i henhold til kundernes adfærd og levere mere relevante tilbud. Blandt de mest transformative applikationer er dynamisk prissætning, guidede forslag og søgemaskiner understøttet af LLM-modeller. 

For Alexsandro Monteiro, leder af Retail hos FCamara, en brasiliansk multinational af teknologi og innovation, er denne kombination redefinerende køberen oplevelse.“En IA er at eliminere den traditionelle funnel.The rejse, som var lineær, er blevet et kontinuerligt system, hvor hvert klik, søgning eller interaktion feeds det næste skridt og maksimerer den” konvertering, siger han.

I store forbrugeroperationer ledsaget af FCamara er resultaterne allerede håndgribelige. I et dynamisk prisprojekt begyndte en detailhandler for eksempel at forudsige priselasticitet, lagerudtømning og regional forbrugsadfærd. Med et par måneders anvendelse registrerede den en gevinst på 3,1% nettomargin i slutningen af sæsonen samlinger $ 48 millioner på et år. I en anden e-handelsoperation accelererede AI-løsninger i 29% udviklingen af platformen, hvilket udvidede reaktionsevnen i perioder med høj efterspørgsel.

På baggrund af disse erfaringer fremhæver Monteiro fire søjler, der forklarer, hvorfor AI har etableret sig som afgørende for at øge effektiviteten og rentabiliteten på markedet:

1. Kontekstuel anbefaling og gennemsnitlig billetforhøjelse: modeller, der fortolker hensigt i realtid, erstatter traditionelle systemer baseret på historie alene. AI læser mikrosignaler, navigationsmønstre og relationer mellem elementer, driver opdagelse, udvider konvertering og hæver den gennemsnitlige billet.

2. Søg med LLM og semantisk forståelse: søgemaskiner understøttet af sprogmodeller forstår, hvad offentligheden betyder 5 IKKE kun hvad de skriver. Naturlige forespørgsler, såsom “sapato behageligt at arbejde hele dagen”, begynder at generere mere præcise resultater, reducere friktion og bringe brugeren tættere på købet.

3. Samtaleassistenter med fokus på konvertering og effektivitet: AI-drevne chatbots og copilots fungerer som digitale sellers.They besvare komplekse spørgsmål, foreslå kompatible produkter, tilbud størrelser, og håndhæve forretningsregler, samtidig med at reducere driftsomkostningerne ved at aflaste menneskelig service.

4. Den kontinuerlige og usynlige rejse: integrationen af dynamisk prissætning, kontekstuel anbefaling, intelligente søge- og samtaleassistenter skaber et flydende økosystem, hvor hver interaktion feeds tilbage til den næste.

For Monteiro viser disse søjler, at AI har bevæget sig fra tilstanden af en operationel accelerator for at konsolidere sig selv som en konkurrencedygtig differentiator for detailhandlen.

“Efterhånden som flere virksomheder modner deres data- og intelligensstrukturer, opstår der flere muligheder for vedvarende vækst, effektivitetsgevinster og skabelsen af meget mere præcise købsoplevelser - især i kritiske perioder som salg ved årets udgang”, tilføjer han.

“Udviklingen af ”nu afhænger af organisationers evne til at transformere teknologi til praktiske beslutninger, forbundet med virksomheden og fokuseret på reelle resultater”, konkluderer Monteiro.