FCamara demonstruoja AI įtaką mažmeninės prekybos efektyvumui ir dalijasi strateginiais patarimais

Metų pabaigos pardavimai ir toliau yra mažmeninės skaitmeninės brandos termometras, atskleidžiantis atstumą tarp įmonių, kurios sukūrė savo strategijas, ir tų, kurios vis dar susiduria su struktūriniais ir veiklos apribojimais. Vis labiau konkurencingoje rinkoje investicijos į technologijas nebėra tendencija ir tapo pagrindiniu reikalavimu užtikrinti našumą, stabilumą ir pritaikymą mastu.

Dirbtinis intelektas (DI) ėmėsi pagrindinio vaidmens šioje avansuKai taikomas strategiškai, tai leidžia jums nustatyti pirkimo ketinimus realiu laiku, koreguoti kainas pagal klientų elgesį ir pateikti daugiau aktualių pasiūlymųTarp labiausiai transformuojančių programų yra dinamiška kainodara, vadovaujami pasiūlymai ir paieškos sistemos, palaikomos LLM modelių. 

Alexsandro Monteiro, mažmeninės prekybos vadovas FCamara, Brazilijos technologijų ir inovacijų tarptautinėje įmonėje, šis derinys iš naujo apibrėžia pirkėjo patirtį. “IA pašalina tradicinį piltuvą. Kelionė, kuri buvo linijinė, tapo nuolatine sistema, kurioje kiekvienas paspaudimas, paieška ar sąveika suteikia kitą žingsnį ir maksimaliai padidina konversiją”, - sako jis.

Didelėse vartotojų operacijose, kurias lydi FCamara, rezultatai jau yra apčiuopiami Dinamiškame kainodaros projekte, pavyzdžiui, mažmenininkas pradėjo prognozuoti kainų elastingumą, atsargų išeikvojimą ir regiono vartojimo elgseną Su keliais mėnesiais taikymo, jis užfiksavo 3,1% grynosios maržos padidėjimą sezono pabaigos kolekcijose 48 mln. R$ per metus Kitoje elektroninės prekybos operacijoje AI sprendimai paspartino 29% platformos kūrimą, padidindami reagavimą didelės paklausos laikotarpiais.

Remdamasis šia patirtimi, Monteiro pabrėžia keturis ramsčius, paaiškinančius, kodėl dirbtinis intelektas įsitvirtino kaip lemiamas didinant efektyvumą ir pelningumą rinkoje:

1. Kontekstinė rekomendacija ir vidutinis bilietų padidėjimas: modeliai, kurie interpretuoja ketinimą realiuoju laiku, pakeičia tradicines sistemas, pagrįstas vien istorija. AI nuskaito mikrosignalus, navigacijos modelius ir ryšius tarp daiktų, vairavimo atradimą, konversijos išplėtimą ir vidutinio bilieto pakėlimą.

2. Paieška naudojant LLM ir semantinį supratimą: kalbos modelių palaikomos paieškos sistemos supranta, ką reiškia visuomenė 5 NE tik tai, ką jie įveda Natūralios užklausos, tokios kaip “sapato patogus dirbti visą dieną”, pradeda generuoti tikslesnius rezultatus, sumažindamos trintį ir priartindamos vartotoją prie pirkimo.

3. Pokalbių asistentai, orientuoti į konversiją ir efektyvumą: Dirbtinio intelekto valdomi pokalbių robotai ir antriniai pilotai veikia kaip skaitmeniniai pardavėjai. Jie atsako į sudėtingus klausimus, siūlo suderinamus produktus, siūlo dydžius ir įgyvendina verslo taisykles, tuo pačiu sumažindami veiklos sąnaudas, sumažindami žmonių aptarnavimą.

4. Nuolatinė ir nematoma kelionė: dinamiškos kainodaros, kontekstinių rekomendacijų, intelektualios paieškos ir pokalbio asistentų integravimas sukuria sklandžią ekosistemą, kurioje kiekviena sąveika grįžta į kitą.

Monteiro šie ramsčiai rodo, kad dirbtinis intelektas perėjo nuo veikiančio greitintuvo būklės, kad įsitvirtintų kaip konkurencingas mažmeninės prekybos skirtumas.

“Kadangi vis daugiau įmonių brandina savo duomenų ir žvalgybos struktūras, atsiranda daugiau galimybių tvariam augimui, efektyvumo didinimui ir daug tikslesnės apsipirkimo patirties kūrimui - ypač kritiniais laikotarpiais, pavyzdžiui, pardavimais metų pabaigoje”, - priduria jis.

“Dabar evoliucija priklauso nuo organizacijų gebėjimo technologijas paversti praktiniais sprendimais, susijusiais su verslu ir orientuotais į realius rezultatus”, - daro išvadą Monteiro.