Οι πωλήσεις στο τέλος του έτους εξακολουθούν να αποτελούν βαρόμετρο της ψηφιακής ωριμότητας του λιανικού εμπορίου, αποκαλύπτοντας το χάσμα μεταξύ των εταιρειών που έχουν εξελίξει τις στρατηγικές τους και εκείνων που εξακολουθούν να αντιμετωπίζουν διαρθρωτικούς και λειτουργικούς περιορισμούς. Σε μια ολοένα και πιο ανταγωνιστική αγορά, η επένδυση στην τεχνολογία έχει πάψει να αποτελεί τάση και έχει γίνει βασική προϋπόθεση για την εγγύηση της απόδοσης, της σταθερότητας και της εξατομίκευσης σε μεγάλη κλίμακα.
Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) έχει αναλάβει κεντρικό ρόλο σε αυτήν την πρόοδο. Όταν εφαρμόζεται στρατηγικά, επιτρέπει τον εντοπισμό των προθέσεων αγοράς σε πραγματικό χρόνο, την προσαρμογή των τιμών ανάλογα με τη συμπεριφορά των πελατών και την παροχή πιο σχετικών προσφορών. Μεταξύ των πιο μετασχηματιστικών εφαρμογών είναι η δυναμική τιμολόγηση, οι καθοδηγούμενες προτάσεις και οι μηχανές αναζήτησης που υποστηρίζονται από μοντέλα LLM.
Σύμφωνα με τον Alexsandro Monteiro, επικεφαλής λιανικής πώλησης στην FCamara, μια βραζιλιάνικη πολυεθνική εταιρεία τεχνολογίας και καινοτομίας, αυτός ο συνδυασμός επαναπροσδιορίζει την εμπειρία του αγοραστή. «Η τεχνητή νοημοσύνη εξαλείφει την παραδοσιακή διοχέτευση. Το ταξίδι, που ήταν γραμμικό, έχει γίνει ένα συνεχές σύστημα όπου κάθε κλικ, αναζήτηση ή αλληλεπίδραση τροφοδοτεί το επόμενο βήμα και μεγιστοποιεί τη μετατροπή», δηλώνει.
Σε μεγάλες δραστηριότητες στον καταναλωτικό τομέα που παρακολουθούνται από την FCamara, τα αποτελέσματα είναι ήδη απτά. Σε ένα δυναμικό έργο τιμολόγησης, για παράδειγμα, ένας λιανοπωλητής άρχισε να προβλέπει την ελαστικότητα των τιμών, την εξάντληση των αποθεμάτων και την περιφερειακή καταναλωτική συμπεριφορά. Μέσα σε λίγους μήνες από την εφαρμογή, κατέγραψε αύξηση 3,1% στο καθαρό περιθώριο κέρδους στις συλλογές τέλους σεζόν - που ισοδυναμεί με 48 εκατομμύρια R$ σε ένα χρόνο. Σε μια άλλη δραστηριότητα ηλεκτρονικού εμπορίου, οι λύσεις τεχνητής νοημοσύνης επιτάχυναν την ανάπτυξη πλατφόρμας κατά 29%, αυξάνοντας την ανταπόκριση σε περιόδους υψηλής ζήτησης.
Με βάση αυτές τις εμπειρίες, ο Monteiro επισημαίνει τέσσερις πυλώνες που εξηγούν γιατί η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει καθιερωθεί ως κρίσιμη για την αύξηση της αποδοτικότητας και της κερδοφορίας στην αγορά:
- Συστάσεις με βάση τα συμφραζόμενα και αυξημένη μέση αξία παραγγελίας: τα μοντέλα που ερμηνεύουν την πρόθεση σε πραγματικό χρόνο αντικαθιστούν τα παραδοσιακά συστήματα που βασίζονται αποκλειστικά στο ιστορικό. Η Τεχνητή Νοημοσύνη διαβάζει μικροσήματα, μοτίβα περιήγησης και σχέσεις μεταξύ στοιχείων, ενισχύοντας την ανακάλυψη, επεκτείνοντας τη μετατροπή και αυξάνοντας τη μέση αξία παραγγελίας.
- Αναζήτηση με LLM και σημασιολογική κατανόηση: οι μηχανές αναζήτησης που υποστηρίζονται από γλωσσικά μοντέλα κατανοούν τι εννοεί το κοινό – όχι μόνο τι πληκτρολογεί. Τα φυσικά ερωτήματα, όπως «άνετα παπούτσια για εργασία όλη μέρα», δημιουργούν πιο ακριβή αποτελέσματα, μειώνοντας την τριβή και φέρνοντας τον χρήστη πιο κοντά στην πραγματοποίηση μιας αγοράς.
- Βοηθοί συνομιλίας που επικεντρώνονται στη μετατροπή και την αποτελεσματικότητα: Τα chatbot και οι συνεργάτες που λειτουργούν με τεχνητή νοημοσύνη λειτουργούν ως ψηφιακοί πωλητές. Απαντούν σε σύνθετες ερωτήσεις, προτείνουν συμβατά προϊόντα, προσφέρουν μεγέθη και εφαρμόζουν κανόνες πωλήσεων, μειώνοντας ταυτόχρονα το λειτουργικό κόστος ανακουφίζοντας την ανθρώπινη εξυπηρέτηση πελατών.
- Το απρόσκοπτο και αόρατο ταξίδι: η ενσωμάτωση δυναμικής τιμολόγησης, προτάσεων με βάση τα συμφραζόμενα, έξυπνης αναζήτησης και βοηθών συνομιλίας δημιουργεί ένα ρευστό οικοσύστημα όπου κάθε αλληλεπίδραση τροφοδοτεί την επόμενη. Το αποτέλεσμα είναι ένα συνεχές, στοχευμένο ταξίδι που είναι σχεδόν ανεπαίσθητο στον επισκέπτη.
Σύμφωνα με τον Monteiro, αυτοί οι πυλώνες δείχνουν ότι η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει ξεπεράσει το ρόλο ενός λειτουργικού επιταχυντή και έχει καθιερωθεί ως ανταγωνιστικός διαφοροποιητής για το λιανικό εμπόριο.
«Καθώς περισσότερες εταιρείες ωριμάζουν τις δομές δεδομένων και πληροφοριών τους, προκύπτουν περισσότερες ευκαιρίες για βιώσιμη ανάπτυξη, αύξηση της αποδοτικότητας και δημιουργία πολύ πιο ακριβών εμπειριών αγορών - ειδικά κατά τη διάρκεια κρίσιμων περιόδων, όπως οι πωλήσεις στο τέλος του έτους», προσθέτει.
«Η εξέλιξη εξαρτάται πλέον από την ικανότητα των οργανισμών να μετασχηματίζουν την τεχνολογία σε πρακτικές αποφάσεις, συνδεδεμένες με την επιχείρηση και επικεντρωμένες σε πραγματικά αποτελέσματα», καταλήγει ο Monteiro.
