FCamara демонстрирует влияние искусственного интеллекта на эффективность розничной торговли и делится стратегическими советами

Продажи в конце года по-прежнему остаются термометром цифровой зрелости розничной торговли, показывая расстояние между компаниями, которые разработали свои стратегии, и теми, которые по-прежнему сталкиваются со структурными и операционными ограничениями. На все более конкурентном рынке инвестирование в технологии больше не является тенденцией и стало основным требованием для обеспечения производительности, стабильности и персонализации в масштабе.

В этом продвижении главную роль в этом продвижении взял на себя искусственный интеллект (ИИ). При стратегических применении он позволяет выявлять намерения покупок в режиме реального времени, корректировать цены в соответствии с поведением клиента и доставлять более релевантные предложения. Среди наиболее трансформационных приложений — динамическое ценообразование, ориентированные предложения и поисковые системы, поддерживаемые моделями LLM. 

Для Алекссандро Монтейро, главы отдела розничной торговли FCamera, бразильской многонациональной технологии и инноваций, эта комбинация переопределяет опыт покупателя. “ИИ устраняет традиционную воронку. Путешествие, которое было линейно, стало непрерывной системой, в которой каждый клик, поиск или взаимодействие подает следующий шаг и максимизирует преобразование”, — говорит он.

В крупных потребительских операциях, сопровождаемых FCamara, результаты уже ощутимы В проекте динамического ценообразования, например, ритейлер начал прогнозировать ценовую эластичность, истощение запасов и поведение регионального потребления, За несколько месяцев применения он зафиксировал прирост чистой маржи в 3,1% в коллекциях на конце станции $, эквивалентный 48 млн в год В другой операции электронной коммерции решения ИИ ускорили в 29% развитие платформы, расширив отзывчивость в периоды высокого спроса.

Основываясь на этом опыте, Монтейро выделяет четыре столпа, которые объясняют, почему ИИ зарекомендовал себя как решающий для повышения эффективности и прибыльности на рынке:

1. Контекстная рекомендация и увеличение среднего билета: Модели, которые интерпретируют намерение в реальном времени, переопределяют традиционные системы, основанные только на исторических. ИИ считывает микросигналы, навигационные шаблоны и отношения между элементами, толкает на себя обнаружение, расширяет конверсию и повышает средний билет.

2. Поиск с LLM и семантическое понимание: Поисковые системы, поддерживаемые языковыми моделями, понимают, что означает аудитория, а не только то, что они печатают. Естественные консультации, такие как “удобная обувь для работы весь день”, начинают генерировать более точные результаты, уменьшая трение и приближая пользователя к покупке.

3. Разговорные помощники, ориентированные на конверсию и эффективность: Чат-боты и со-пилоты, ориентированные на ИИ, выступают в качестве цифровых продавцов. Они отвечают на сложные вопросы, предлагают совместимые продукты, предлагают размеры и применяют бизнес-правила, снижая операционные расходы за счет облегчения ухода за людьми.

4. Непрерывное и невидимое путешествие: Интеграция между динамическим ценообразованием, контекстуальной рекомендацией, интеллектуальным поиском и помощниками разговора создает изменчивую экосистему, в которой каждое взаимодействие возвращает следующее. В результате получается непрерывное, направленное и практически незаметное путешествие к посетителю.

Для Монтейро эти столпы показывают, что ИИ оставил условие операционного ускорителя, чтобы консолидировать себя как конкурентный дифференциал для розничной торговли.

“По мере того, как все больше компаний совершенствуют свои структуры данных и интеллектуальные данные, появляется больше возможностей для устойчивого роста, повышения эффективности и создания гораздо более точных покупательских опытов, особенно в критические периоды, такие как продажи в конце года”, — добавляет он.

“Эволюция теперь зависит от способности организаций преобразовывать технологии в практические решения, связанные с бизнесом и ориентированные на реальные результаты”, — заключает Монтейро.