De eindejaarsverkopen blijven een graadmeter voor de digitale volwassenheid van de detailhandel en tonen de kloof tussen bedrijven die hun strategieën hebben ontwikkeld en bedrijven die nog steeds te maken hebben met structurele en operationele beperkingen. In een steeds competitievere markt is investeren in technologie geen trend meer, maar een basisvereiste om prestaties, stabiliteit en personalisatie op schaal te garanderen.
Kunstmatige intelligentie (AI) heeft een centrale rol in deze ontwikkeling ingenomen. Wanneer het strategisch wordt toegepast, maakt het realtime identificatie van aankoopintenties mogelijk, aanpassing van prijzen op basis van klantgedrag en het aanbieden van relevantere aanbiedingen. Tot de meest transformatieve toepassingen behoren dynamische prijsstelling, begeleide suggesties en zoekmachines ondersteund door LLM-modellen.
Volgens Alexsandro Monteiro, hoofd Retail bij FCamara, een Braziliaans multinationaal technologie- en innovatiebedrijf, herdefinieert deze combinatie de klantervaring. "AI maakt een einde aan de traditionele trechter. De customer journey, die vroeger lineair was, is een continu systeem geworden waarbij elke klik, zoekopdracht of interactie de volgende stap stimuleert en de conversie maximaliseert", stelt hij.
In grote consumentenactiviteiten die door FCamara worden gemonitord, zijn de resultaten al tastbaar. In een dynamisch prijsstellingsproject begon een retailer bijvoorbeeld prijselasticiteit, voorraadvermindering en regionaal consumentengedrag te voorspellen. Binnen enkele maanden na de implementatie realiseerde het bedrijf een nettowinststijging van 3,1% op eindeseizoenscollecties – wat neerkomt op R$ 48 miljoen in één jaar. In een andere e-commerce-activiteit versnelden AI-oplossingen de platformontwikkeling met 29%, waardoor de responsiviteit tijdens periodes van hoge vraag toenam.
Op basis van deze ervaringen benadrukt Monteiro vier pijlers die verklaren waarom AI zich heeft bewezen als cruciaal voor het verhogen van de efficiëntie en winstgevendheid in de markt:
- Contextuele aanbevelingen en een hogere gemiddelde bestelwaarde: modellen die intentie in realtime interpreteren, vervangen traditionele systemen die uitsluitend gebaseerd zijn op geschiedenis. AI leest microsignalen, browsepatronen en relaties tussen items, wat de vindbaarheid bevordert, de conversie vergroot en de gemiddelde bestelwaarde verhoogt.
- Zoeken met LLM en semantisch begrip: zoekmachines ondersteund door taalmodellen begrijpen wat de doelgroep bedoelt – niet alleen wat ze typen. Natuurlijke zoekopdrachten, zoals "comfortabele schoenen om de hele dag te werken", genereren nauwkeurigere resultaten, verminderen de wrijving en brengen de gebruiker dichter bij een aankoop.
- Conversatieassistenten gericht op conversie en efficiëntie: AI-gestuurde chatbots en copiloten fungeren als digitale verkopers. Ze beantwoorden complexe vragen, suggereren compatibele producten, bieden maten aan en passen verkoopregels toe, terwijl ze tegelijkertijd de operationele kosten verlagen door de menselijke klantenservice te ontlasten.
- De naadloze en onzichtbare reis: de integratie van dynamische prijsstelling, contextuele aanbevelingen, intelligent zoeken en conversationele assistenten creëert een vloeiend ecosysteem waarin elke interactie terugkoppelt naar de volgende. Het resultaat is een continue, gerichte reis die vrijwel onmerkbaar is voor de bezoeker.
Volgens Monteiro laten deze pijlers zien dat AI verder is gegaan dan alleen een operationele versneller en zich heeft ontwikkeld tot een onderscheidende factor voor de detailhandel.
"Naarmate meer bedrijven hun data- en intelligentiestructuren ontwikkelen, ontstaan er meer mogelijkheden voor aanhoudende groei, efficiëntieverbeteringen en het creëren van veel nauwkeurigere winkelervaringen – vooral tijdens kritieke periodes zoals de eindejaarsuitverkoop", voegt hij toe.
"De evolutie hangt nu af van het vermogen van organisaties om technologie om te zetten in praktische beslissingen, die aansluiten op de bedrijfsvoering en gericht zijn op echte resultaten", concludeert Monteiro.
