Prodaja na kraju godine i dalje je barometar digitalne zrelosti maloprodaje, otkrivajući jaz 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 prestalo je biti trend i postalo je osnovni uvjet za jamčenje performansi, stabilnosti i personalizacije u velikim razmjerima.
Umjetna inteligencija (AI) preuzela je središnju ulogu u ovom napretku. Kada se strateški primjenjuje, omogućuje prepoznavanje namjera kupnje u stvarnom vremenu, prilagodbu cijena prema ponašanju kupaca i isporuku relevantnijih ponuda. Među najtransformativnijim primjenama su dinamičko određivanje cijena, vođeni prijedlozi i tražilice podržane LLM modelima.
Prema riječima Alexsandra Monteira, voditelja maloprodaje u FCamari, brazilskoj multinacionalnoj tehnološkoj i inovacijskoj tvrtki, ova kombinacija redefinira iskustvo kupaca. „Umjetna inteligencija eliminira tradicionalni lijevak. Putovanje, koje je nekada bilo linearno, postalo je kontinuirani sustav u kojem svaki klik, pretraživanje ili interakcija potiče sljedeći korak i maksimizira konverziju“, navodi.
U velikim operacijama potrošačkog sektora koje prati FCamara, rezultati su već opipljivi. Primjerice, u projektu dinamičnog određivanja cijena, trgovac je počeo predviđati elastičnost cijena, smanjenje zaliha i ponašanje regionalnih potrošača. U roku od nekoliko mjeseci od implementacije zabilježio je povećanje neto marže od 3,1% na kolekcijama na kraju sezone - što je ekvivalentno 48 milijuna reala u jednoj godini. U drugoj e-trgovini, rješenja umjetne inteligencije ubrzala su razvoj platforme za 29%, povećavajući odzivnost tijekom razdoblja velike potražnje.
Na temelju tih iskustava, Monteiro ističe četiri stupa koja objašnjavaju zašto se umjetna inteligencija etablirala kao ključna za povećanje učinkovitosti i profitabilnosti na tržištu:
- Kontekstualne preporuke i povećana prosječna vrijednost narudžbe: modeli koji interpretiraju namjeru u stvarnom vremenu zamjenjuju tradicionalne sustave temeljene isključivo na povijesti. Umjetna inteligencija čita mikrosignale, obrasce pregledavanja i odnose između artikala, potičući otkrivanje, proširujući konverziju i povećavajući prosječnu vrijednost narudžbe.
- Pretraživanje s LLM-om i semantičko razumijevanje: tražilice podržane jezičnim modelima razumiju što publika misli – ne samo što tipka. Prirodni upiti, poput "udobne cipele za cjelodnevni rad", generiraju točnije rezultate, smanjujući trenje i približavajući korisnika kupnji.
- Razgovorni asistenti usmjereni na konverziju i učinkovitost: Chatbotovi i kopiloti pokretani umjetnom inteligencijom djeluju kao digitalni prodavači. Odgovaraju na složena pitanja, predlažu kompatibilne proizvode, nude veličine i primjenjuju pravila prodaje, a istovremeno smanjuju operativne troškove rasterećujući ljudsku službu za korisnike.
- Besprijekorno i nevidljivo putovanje: integracija dinamičkog određivanja cijena, kontekstualnih preporuka, inteligentnog pretraživanja i konverzacijskih asistenata stvara fluidan ekosustav u kojem se svaka interakcija povezuje sa sljedećom. Rezultat je kontinuirano, ciljano putovanje koje je posjetitelju praktički neprimjetno.
Prema Monteiru, ovi stupovi pokazuju da je umjetna inteligencija prešla granice operativnog akceleratora i etablirala se kao konkurentski diferencijator za maloprodaju.
„Kako sve više tvrtki razvija svoje strukture podataka i inteligencije, pojavljuje se više prilika za održivi rast, povećanje učinkovitosti i stvaranje puno preciznijih iskustava kupovine – posebno tijekom kritičnih razdoblja poput rasprodaja na kraju godine“, dodaje.
„Evolucija sada ovisi o sposobnosti organizacija da tehnologiju transformiraju u praktične odluke, povezane s poslovanjem i usmjerene na stvarne rezultate“, zaključuje Monteiro.
