Az év végi eladások továbbra is a kiskereskedelem digitális érettségének barométerei, feltárva a szakadékot a stratégiájukat továbbfejlesztett vállalatok és a strukturális és működési korlátokkal küzdő vállalatok között. Az egyre versenyképesebb piacon a technológiába való befektetés már nem trend, hanem alapvető követelmény lett a teljesítmény, a stabilitás és a személyre szabás nagymértékű garantálásához.
A mesterséges intelligencia (MI) központi szerepet játszott ebben a fejlődésben. Stratégiai alkalmazás esetén lehetővé teszi a vásárlási szándékok valós idejű azonosítását, az áraknak a vásárlói viselkedésnek megfelelő kiigazítását, valamint relevánsabb ajánlatok kézbesítését. A leginkább átalakító alkalmazások közé tartozik a dinamikus árazás, az irányított javaslatok és az LLM modellek által támogatott keresőmotorok.
Alexsandro Monteiro, az FCamara, egy brazil multinacionális technológiai és innovációs vállalat kiskereskedelmi vezetője szerint ez a kombináció újraértelmezi a vásárlói élményt. „A mesterséges intelligencia megszünteti a hagyományos értékesítési tölcsért. Az útvonal, amely korábban lineáris volt, folyamatos rendszerré vált, ahol minden kattintás, keresés vagy interakció táplálja a következő lépést és maximalizálja a konverziót” – állítja.
Az FCamara által monitorozott nagy fogyasztói szektorbeli műveletekben az eredmények már kézzelfoghatóak. Egy dinamikus árképzési projektben például egy kiskereskedő elkezdte előre jelezni az árrugalmasságot, a készletek kimerülését és a regionális fogyasztói viselkedést. A bevezetéstől számított néhány hónapon belül 3,1%-os nettó árrésnövekedést regisztrált a szezonvégi kollekciók esetében – ami egy év alatt 48 millió reálnak felel meg. Egy másik e-kereskedelmi műveletben a mesterséges intelligencia megoldásai 29%-kal felgyorsították a platformfejlesztést, növelve a reagálóképességet a nagy kereslet időszakaiban.
Ezen tapasztalatok alapján Monteiro négy pillért emel ki, amelyek megmagyarázzák, miért bizonyult a mesterséges intelligencia kulcsfontosságúnak a piaci hatékonyság és jövedelmezőség növelésében:
- Kontextuális ajánlások és megnövekedett átlagos rendelési érték: a szándékot valós időben értelmező modellek felváltják a kizárólag a történetre épülő hagyományos rendszereket. A mesterséges intelligencia mikrojeleket, böngészési mintákat és a tételek közötti kapcsolatokat olvas, növelve a felfedezést, növelve a konverziót és növelve az átlagos rendelési értéket.
- Keresés nyelvi modellekkel és szemantikai megértéssel: a nyelvi modellek által támogatott keresőmotorok megértik, hogy mit jelent a közönség – nem csak azt, amit begépel. A természetes lekérdezések, például a „kényelmes cipő egész napos munkához”, pontosabb eredményeket generálnak, csökkentve a súrlódást és közelebb hozva a felhasználót a vásárláshoz.
- Konverzióra és hatékonyságra összpontosító társalgási asszisztensek: A mesterséges intelligencia által vezérelt chatbotok és másodpilóták digitális értékesítőkként működnek. Összetett kérdésekre válaszolnak, kompatibilis termékeket javasolnak, méreteket kínálnak és értékesítési szabályokat alkalmaznak, miközben egyidejűleg csökkentik a működési költségeket az emberi ügyfélszolgálat tehermentesítésével.
- A zökkenőmentes és láthatatlan folyamat: a dinamikus árazás, a kontextuális ajánlások, az intelligens keresés és a beszélgetési asszisztensek integrációja egy rugalmas ökoszisztémát hoz létre, ahol minden interakció visszacsatol a következőbe. Az eredmény egy folyamatos, célzott utazás, amely gyakorlatilag észrevehetetlen a látogató számára.
Monteiro szerint ezek az alappillérek azt mutatják, hogy a mesterséges intelligencia túllépett a működési gyorsító szerepén, és a kiskereskedelem versenyelőnyös megkülönböztető tényezőjévé vált.
„Ahogy egyre több vállalat fejleszti adat- és intelligenciastruktúráit, egyre több lehetőség nyílik a fenntartható növekedésre, a hatékonyságnövelésre és a sokkal pontosabb vásárlási élmények megteremtésére – különösen a kritikus időszakokban, például az év végi leárazások idején” – teszi hozzá.
„Az evolúció most azon múlik, hogy a szervezetek képesek-e a technológiát gyakorlati döntésekké alakítani, amelyek kapcsolódnak az üzlethez és a valódi eredményekre összpontosítanak” – vonja le a következtetést Monteiro.
