Gada beigu pārdošanas apjomi joprojām ir mazumtirdzniecības digitālās brieduma barometrs, atklājot plaisu starp uzņēmumiem, kas ir attīstījuši savas stratēģijas, un tiem, kas joprojām saskaras ar strukturāliem un darbības ierobežojumiem. Arvien konkurētspējīgākā tirgū investīcijas tehnoloģijās vairs nav tendence un ir kļuvušas par pamatprasību, lai garantētu veiktspēju, stabilitāti un personalizāciju plašā mērogā.
Mākslīgais intelekts (MI) ir ieņēmis centrālu lomu šajā attīstībā. Stratēģiski pielietots, tas ļauj reāllaikā identificēt pirkšanas nodomus, pielāgot cenas atbilstoši klientu uzvedībai un sniegt atbilstošākus piedāvājumus. Starp visizplatītākajām lietojumprogrammām ir dinamiskā cenu noteikšana, vadīti ieteikumi un meklētājprogrammas, ko atbalsta LLM modeļi.
Kā norāda Aleksandro Monteiro, Brazīlijas daudznacionālā tehnoloģiju un inovāciju uzņēmuma FCamara mazumtirdzniecības vadītājs, šī kombinācija no jauna definē pircēja pieredzi. “Mākslīgais intelekts likvidē tradicionālo piltuvi. Ceļojums, kas agrāk bija lineārs, ir kļuvis par nepārtrauktu sistēmu, kurā katrs klikšķis, meklēšana vai mijiedarbība veicina nākamo soli un palielina konversiju,” viņš norāda.
Lielos patērētāju sektora uzņēmumos, kurus uzrauga FCamara, rezultāti jau ir taustāmi. Piemēram, dinamiskās cenu noteikšanas projektā mazumtirgotājs sāka prognozēt cenu elastību, krājumu izsīkumu un reģionālo patērētāju uzvedību. Dažu mēnešu laikā pēc ieviešanas tas reģistrēja 3,1 % tīrās peļņas pieaugumu sezonas beigu kolekcijām, kas vienāds ar 48 miljoniem reālu viena gada laikā. Citā e-komercijas uzņēmumā mākslīgā intelekta risinājumi paātrināja platformas izstrādi par 29 %, palielinot reaģētspēju augsta pieprasījuma periodos.
Balstoties uz šo pieredzi, Monteiro izceļ četrus pīlārus, kas izskaidro, kāpēc mākslīgais intelekts ir kļuvis par būtisku faktoru efektivitātes un rentabilitātes palielināšanai tirgū:
- Kontekstuāli ieteikumi un palielināta vidējā pasūtījuma vērtība: modeļi, kas reāllaikā interpretē nodomu, aizstāj tradicionālās sistēmas, kuru pamatā ir tikai vēsture. Mākslīgais intelekts nolasa mikrosignālus, pārlūkošanas modeļus un attiecības starp precēm, veicinot atklāšanu, paplašinot konversiju un palielinot vidējo pasūtījuma vērtību.
- Meklēšana, izmantojot valodas maģistra (LLM) un semantisko izpratni: meklētājprogrammas, kuru pamatā ir valodu modeļi, saprot, ko auditorija domā, ne tikai to, ko tā ieraksta. Dabiski vaicājumi, piemēram, "ērti apavi darbam visu dienu", ģenerē precīzākus rezultātus, samazinot berzi un pietuvinot lietotāju pirkuma veikšanai.
- Sarunu asistenti, kas koncentrējas uz konversiju un efektivitāti: mākslīgā intelekta vadīti tērzēšanas roboti un līdzpiloti darbojas kā digitālie pārdevēji. Viņi atbild uz sarežģītiem jautājumiem, iesaka saderīgus produktus, piedāvā izmērus un piemēro pārdošanas noteikumus, vienlaikus samazinot darbības izmaksas, atslogojot cilvēku klientu apkalpošanu.
- Vienmērīgs un neredzams ceļojums: dinamisko cenu noteikšanas, kontekstuālo ieteikumu, viedās meklēšanas un sarunu asistentu integrācija rada plūstošu ekosistēmu, kurā katra mijiedarbība ietekmē nākamo. Rezultāts ir nepārtraukts, mērķtiecīgs ceļojums, kas apmeklētājam ir praktiski nemanāms.
Pēc Monteiro teiktā, šie pīlāri liecina, ka mākslīgais intelekts ir pārtapis par darbības paātrinātāju un ir kļuvis par konkurētspējīgu diferenciāli mazumtirdzniecībā.
“Arvien vairāk uzņēmumiem pilnveidojot savas datu un intelekta struktūras, rodas vairāk iespēju ilgtspējīgai izaugsmei, efektivitātes uzlabošanai un daudz precīzākas iepirkšanās pieredzes radīšanai, īpaši kritiskos periodos, piemēram, gada beigu izpārdošanās laikā,” viņš piebilst.
"Evolūcija tagad ir atkarīga no organizāciju spējas pārveidot tehnoloģijas praktiskos lēmumos, kas ir saistīti ar uzņēmējdarbību un vērsti uz reāliem rezultātiem," secina Monteiro.
