Sprzedaż pod koniec roku nadal jest barometrem cyfrowej dojrzałości handlu detalicznego, ujawniając lukę między firmami, które rozwinęły swoje strategie, a tymi, które wciąż borykają się z ograniczeniami strukturalnymi i operacyjnymi. Na coraz bardziej konkurencyjnym rynku inwestowanie w technologię przestało być trendem, a stało się podstawowym wymogiem gwarantującym wydajność, stabilność i personalizację na dużą skalę.
Sztuczna inteligencja (AI) odegrała kluczową rolę w tym postępie. Zastosowana strategicznie, pozwala na identyfikację intencji zakupowych w czasie rzeczywistym, dostosowywanie cen do zachowań klientów i dostarczanie bardziej trafnych ofert. Do najbardziej rewolucyjnych zastosowań należą dynamiczne ustalanie cen, podpowiedzi kierowane oraz wyszukiwarki obsługiwane przez modele LLM.
Według Alexsandra Monteiro, dyrektora ds. handlu detalicznego w FCamara, brazylijskiej międzynarodowej firmie technologiczno-innowacyjnej, to połączenie na nowo definiuje doświadczenie kupującego. „Sztuczna inteligencja eliminuje tradycyjny lejek. Podróż, która kiedyś była liniowa, stała się ciągłym systemem, w którym każde kliknięcie, wyszukiwanie lub interakcja napędza kolejny krok i maksymalizuje konwersję” – stwierdza.
W dużych operacjach w sektorze konsumenckim monitorowanych przez FCamara, rezultaty są już namacalne. Na przykład, w ramach projektu dynamicznego ustalania cen, sprzedawca detaliczny zaczął przewidywać elastyczność cen, wyczerpywanie się zapasów i regionalne zachowania konsumentów. W ciągu kilku miesięcy od wdrożenia odnotował wzrost marży netto na kolekcjach kończących sezon o 3,1% – co odpowiada 48 milionom reali w ciągu roku. W innym przypadku e-commerce, rozwiązania AI przyspieszyły rozwój platformy o 29%, zwiększając responsywność w okresach wzmożonego popytu.
Bazując na tych doświadczeniach, Monteiro wskazuje cztery filary, które wyjaśniają, dlaczego sztuczna inteligencja stała się kluczowym czynnikiem zwiększającym wydajność i rentowność na rynku:
- Rekomendacje kontekstowe i wzrost średniej wartości zamówienia: modele interpretujące intencje w czasie rzeczywistym zastępują tradycyjne systemy oparte wyłącznie na historii. Sztuczna inteligencja odczytuje mikrosygnały, wzorce przeglądania i relacje między produktami, zwiększając wykrywalność, zwiększając konwersję i podnosząc średnią wartość zamówienia.
- Wyszukiwanie z wykorzystaniem LLM i rozumienia semantycznego: wyszukiwarki oparte na modelach językowych rozumieją, co odbiorcy mają na myśli – a nie tylko to, co wpisują. Naturalne zapytania, takie jak „wygodne buty do całodziennej pracy”, generują dokładniejsze wyniki, zmniejszając tarcie i przybliżając użytkownika do dokonania zakupu.
- Asystenci konwersacyjni skoncentrowani na konwersji i efektywności: oparte na sztucznej inteligencji chatboty i współpiloci działają jak cyfrowi sprzedawcy. Odpowiadają na złożone pytania, sugerują kompatybilne produkty, ustalają rozmiary ofert i stosują reguły sprzedaży, jednocześnie redukując koszty operacyjne poprzez odciążenie obsługi klienta.
- Płynna i niewidoczna podróż: integracja dynamicznego cennika, rekomendacji kontekstowych, inteligentnego wyszukiwania i asystentów konwersacyjnych tworzy płynny ekosystem, w którym każda interakcja jest powiązana z kolejną. Rezultatem jest ciągła, ukierunkowana podróż, praktycznie niezauważalna dla odwiedzającego.
Według Monteiro te filary pokazują, że sztuczna inteligencja przestała być jedynie akceleratorem operacyjnym i stała się czynnikiem wyróżniającym handel detaliczny na tle konkurencji.
„W miarę jak coraz więcej firm rozwija swoje struktury danych i inteligencji, pojawia się więcej możliwości zrównoważonego wzrostu, zwiększenia efektywności i tworzenia znacznie bardziej precyzyjnych doświadczeń zakupowych – zwłaszcza w krytycznych okresach, takich jak wyprzedaże na koniec roku” – dodaje.
„Ewolucja zależy dziś od zdolności organizacji do przekształcania technologii w praktyczne decyzje, powiązane z działalnością firmy i nastawione na rzeczywiste wyniki” – podsumowuje Monteiro.
