FCamara prezentuje wpływ sztucznej inteligencji na efektywność handlu detalicznego i dzieli się strategicznymi wskazówkami

Sprzedaż na koniec roku nadal jest termometrem dojrzałości cyfrowej handlu detalicznego, ujawniającym dystans 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 nie jest już trendem i stało się podstawowym wymogiem zapewniającym wydajność, stabilność i dostosowywanie na dużą skalę.

Sztuczna inteligencja (AI) przyjęła centralną rolę w tym postępie.Po strategicznym zastosowaniu pozwala identyfikować intencje zakupowe w czasie rzeczywistym, dostosowywać ceny zgodnie z zachowaniem klientów i dostarczać bardziej odpowiednie oferty.Do najbardziej transformacyjnych zastosowań należą dynamiczne ceny, kierowane sugestie i wyszukiwarki obsługiwane przez modele LLM. 

Dla Alexsandro Monteiro, szefa działu sprzedaży detalicznej w FCamara, brazylijskiej międzynarodowej korporacji zajmującej się technologią i innowacjami, to połączenie na nowo definiuje doświadczenie kupującego.“A IA eliminuje tradycyjny lejek. Podróż, która była liniowa, stała się ciągłym systemem, w którym każde kliknięcie, wyszukiwanie lub interakcja zasila kolejny krok i maksymalizuje konwersję ””", mówi.

W dużych operacjach konsumenckich, którym towarzyszy FCamara, wyniki są już namacalne W dynamicznym projekcie cenowym, na przykład, sprzedawca detaliczny zaczął przewidywać elastyczność cenową, wyczerpywanie się zapasów i regionalne zachowania konsumpcyjne, Z kilkumiesięcznym zastosowaniem, odnotował zysk 3,11 TP3 T marży netto w kolekcjach na koniec sezonu 1 TP4 T 48 mln rocznie W innej operacji e-commerce, rozwiązania AI przyspieszyły w 291 TP3 T rozwój platformy, rozszerzając responsywność w okresach dużego popytu.

Na podstawie tych doświadczeń Monteiro podkreśla cztery filary, które wyjaśniają, dlaczego sztuczna inteligencja stała się decydująca dla zwiększenia wydajności i rentowności na rynku:

1. Rekomendacja kontekstowa i średni wzrost biletów: modele interpretujące intencje w czasie rzeczywistym zastępują tradycyjne systemy oparte wyłącznie na historii. AI odczytuje mikrosygnały, wzorce nawigacji i relacje między elementami, prowadząc do odkrywania, rozszerzając konwersję i podnosząc średni bilet.

2. Wyszukiwanie z LLM i rozumienie semantyczne: wyszukiwarki obsługiwane przez modele językowe rozumieją, co oznacza społeczeństwo 5 NIE tylko to, co wpisują Naturalne zapytania, takie jak “sapato wygodne do pracy przez cały dzień” zaczynają generować dokładniejsze wyniki, zmniejszając tarcia i przybliżając użytkownika do zakupu.

3. Asystenci konwersacyjni ze szczególnym uwzględnieniem konwersji i wydajności: Chatboty i copiloty sterowane sztuczną inteligencją działają jak sprzedawcy cyfrowi. Odpowiadają na złożone pytania, sugerują kompatybilne produkty, rozmiary ofert i egzekwują zasady biznesowe, jednocześnie obniżając koszty operacyjne poprzez odciążenie obsługi człowieka.

4. Ciągła i niewidzialna podróż: integracja dynamicznych cen, rekomendacji kontekstowych, inteligentnych wyszukiwarek i asystentów konwersacyjnych tworzy płynny ekosystem, w którym każda interakcja wpływa z powrotem do następnej.

W przypadku Monteiro filary te pokazują, że sztuczna inteligencja przeszła od stanu akceleratora operacyjnego i ugruntowała swoją pozycję konkurencyjnego wyróżnika w handlu detalicznym.

“ W miarę jak coraz więcej firm dojrzewa w swoich danych i strukturach wywiadowczych, pojawiają się większe możliwości trwałego wzrostu, wzrostu wydajności i tworzenia znacznie dokładniejszych doświadczeń zakupowych - szczególnie w krytycznych okresach, takich jak sprzedaż na koniec roku” - dodaje.

“Ewolucja” zależy obecnie od zdolności organizacji do przekształcania technologii w praktyczne decyzje, powiązane z biznesem i skupione na rzeczywistych wynikach" - podsumowuje Monteiro.