Продажі наприкінці року продовжують бути барометром цифрової зрілості роздрібної торгівлі, виявляючи розрив між компаніями, які змінили свої стратегії, та тими, які все ще стикаються зі структурними та операційними обмеженнями. На дедалі конкурентнішому ринку інвестування в технології перестало бути трендом і стало основною вимогою для гарантування продуктивності, стабільності та персоналізації у великих масштабах.
Штучний інтелект (ШІ) відіграв центральну роль у цьому прогресі. За стратегічного застосування він дозволяє визначати наміри щодо купівлі в режимі реального часу, коригувати ціни відповідно до поведінки клієнтів та пропонувати більш релевантні пропозиції. Серед найбільш трансформаційних застосувань – динамічне ціноутворення, керовані пропозиції та пошукові системи, що підтримуються моделями LLM.
За словами Александро Монтейро, керівника відділу роздрібної торгівлі FCamara, бразильської багатонаціональної технологічної та інноваційної компанії, це поєднання переосмислює досвід покупця. «Штучний інтелект ліквідує традиційну воронку продажів. Шлях, який раніше був лінійним, перетворився на безперервну систему, де кожен клік, пошук чи взаємодія є наступним кроком і максимізує конверсію», – стверджує він.
У великих споживчих секторах, що контролюються FCamara, результати вже відчутні. Наприклад, у проекті динамічного ціноутворення роздрібний торговець почав прогнозувати еластичність цін, виснаження запасів та поведінку регіональних споживачів. Протягом кількох місяців після впровадження було зафіксовано збільшення чистої маржі на 3,1% від колекцій кінця сезону, що еквівалентно 48 мільйонам реалів за один рік. В іншому підприємстві електронної комерції рішення на основі штучного інтелекту прискорили розробку платформи на 29%, збільшивши швидкість реагування в періоди високого попиту.
Ґрунтуючись на цьому досвіді, Монтейро виділяє чотири основні принципи, які пояснюють, чому штучний інтелект зарекомендував себе як ключовий фактор підвищення ефективності та прибутковості на ринку:
- Контекстні рекомендації та збільшення середньої вартості замовлення: моделі, які інтерпретують наміри в режимі реального часу, замінюють традиційні системи, засновані виключно на історії. Штучний інтелект зчитує мікросигнали, шаблони перегляду та зв'язки між товарами, підвищуючи рівень виявлення, розширюючи конверсію та збільшуючи середню вартість замовлення.
- Пошук за допомогою LLM та семантичного розуміння: пошукові системи, що підтримуються мовними моделями, розуміють, що має на увазі аудиторія, а не лише те, що вона друкує. Природні запити, такі як «зручне взуття для роботи цілий день», генерують точніші результати, зменшуючи тертя та наближаючи користувача до здійснення покупки.
- Розмовні асистенти, зосереджені на конверсії та ефективності: чат-боти та інші пілоти на базі штучного інтелекту виступають у ролі цифрових продавців. Вони відповідають на складні запитання, пропонують сумісні продукти, розміри та застосовують правила продажів, одночасно знижуючи операційні витрати, полегшуючи роботу з обслуговування клієнтів.
- Безперебійна та непомітна подорож: інтеграція динамічного ціноутворення, контекстних рекомендацій, інтелектуального пошуку та розмовних помічників створює гнучку екосистему, де кожна взаємодія пов’язана з наступною. Результатом є безперервна, цілеспрямована подорож, практично непомітна для відвідувача.
За словами Монтейро, ці принципи показують, що штучний інтелект вийшов за рамки операційного акселератора та зарекомендував себе як конкурентний диференціатор для роздрібної торгівлі.
«Зі зростанням рівня розвитку структур даних та аналітики компаній виникає більше можливостей для сталого зростання, підвищення ефективності та створення набагато точнішого досвіду покупок, особливо в критичні періоди, такі як розпродажі наприкінці року», – додає він.
«Еволюція зараз залежить від здатності організацій трансформувати технології в практичні рішення, пов’язані з бізнесом та орієнтовані на реальні результати», – підсумовує Монтейро.
