FCamara prikazuje utjecaj umjetne inteligencije na učinkovitost maloprodaje i dijeli strateške savjete

Prodaja na kraju godine i dalje je termometar maloprodajne digitalne zrelosti, otkrivajući udaljenost između tvrtki koje su razvile svoje strategije i onih koje se još uvijek suočavaju sa strukturnim i operativnim ograničenjima. Na sve konkurentnijem tržištu ulaganje u tehnologiju više nije trend i postalo je osnovni zahtjev za osiguranje performansi, stabilnosti i prilagodbe na velikom broju.

Umjetna inteligencija (AI) preuzela je središnju ulogu u ovom napretku.Kada se primjenjuje strateški, omogućuje vam da identificirate namjere kupnje u stvarnom vremenu, prilagodite cijene prema ponašanju kupaca i isporučite relevantnije ponude.Među najtransformativnijim aplikacijama su dinamičko određivanje cijena, vođeni prijedlozi i tražilice koje podržavaju LLM modeli. 

Za Alexsandra Monteira, voditelja maloprodaje u FCamari, brazilskoj multinacionalnoj tvrtki za tehnologiju i inovacije, ova kombinacija redefinira iskustvo kupca.“A IA eliminira tradicionalni lijevak. Putovanje, koje je bilo linearno, postalo je kontinuirani sustav u kojem svaki klik, pretraživanje ili interakcija hrani sljedeći korak i maksimizira” konverziju, kaže on.

U velikim potrošačkim operacijama koje prati FCamara rezultati su već opipljivi U dinamičnom projektu određivanja cijena, na primjer, trgovac na malo počeo je predviđati cjenovnu elastičnost, iscrpljivanje zaliha i ponašanje regionalne potrošnje, s nekoliko mjeseci primjene zabilježio je dobitak od 3,1% neto marže u naplatama na kraju sezone $ 48 milijuna u godini U drugoj operaciji e-trgovine, AI rješenja ubrzala su u 29% razvoj platforme, proširujući odzivnost tijekom razdoblja velike potražnje.

Na temelju tih iskustava Monteiro ističe četiri stupa koja objašnjavaju zašto se AI etablirao kao odlučujući za povećanje učinkovitosti i profitabilnosti na tržištu:

1. Kontekstualna preporuka i prosječno povećanje ulaznica: modeli koji tumače namjeru u stvarnom vremenu zamjenjuju tradicionalne sustave temeljene samo na povijesti. AI čita mikrosignale, navigacijske obrasce i odnose između stavki, potičući otkrivanje, proširujući konverziju i povećavajući prosječnu kartu.

2. Pretraživanje s LLM i semantičkim razumijevanjem: tražilice podržane jezičnim modelima razumiju što javnost znači 5 NE samo što tipkaju Prirodni upiti, kao što je “sapato udoban za rad cijeli dan”, počinju generirati točnije rezultate, smanjujući trenje i približavajući korisnika kupnji.

3. Razgovorni asistenti s fokusom na pretvorbu i učinkovitost: Chatbotovi i kopiloti vođeni umjetnom inteligencijom djeluju kao digitalni prodavači. Odgovaraju na složena pitanja, predlažu kompatibilne proizvode, nude veličine i provode poslovna pravila, istovremeno smanjujući operativne troškove olakšavanjem ljudskih usluga.

4. Kontinuirano i nevidljivo putovanje: integracija dinamičkog određivanja cijena, kontekstualne preporuke, inteligentnog pretraživanja i pomoćnika za razgovor stvara fluidan ekosustav, u kojem se svaka interakcija vraća u sljedeću.

Za Monteiro, ovi stupovi pokazuju da je umjetna inteligencija prešla iz stanja operativnog akceleratora kako bi se konsolidirala kao konkurentska razlika za maloprodaju.

“Kako sve više tvrtki sazrijeva svoje podatkovne i obavještajne strukture, pojavljuje se više prilika za održivi rast, povećanje učinkovitosti i stvaranje mnogo točnijih iskustava kupnje - posebno u kritičnim razdobljima poput prodaje na kraju godine, dodaje.

“Evolucija” sada ovisi o sposobnosti organizacija da transformiraju tehnologiju u praktične odluke, povezane s poslovanjem i usmjerene na stvarne rezultate”, zaključuje Monteiro.