Koncoročné tržby sú naďalej barometrom digitálnej zrelosti maloobchodu a odhaľujú priepasť medzi spoločnosťami, ktoré vyvinuli svoje stratégie, a tými, ktoré stále čelia štrukturálnym a prevádzkovým obmedzeniam. Na čoraz konkurenčnejšom trhu investovanie do technológií prestalo byť trendom a stalo sa základnou požiadavkou na zaručenie výkonu, stability a personalizácie vo veľkom rozsahu.
Umelá inteligencia (AI) zohrala v tomto pokroku ústrednú úlohu. Pri strategickom použití umožňuje identifikáciu nákupných zámerov v reálnom čase, úpravu cien podľa správania zákazníkov a poskytovanie relevantnejších ponúk. Medzi najtransformatívnejšie aplikácie patria dynamické ceny, riadené návrhy a vyhľadávače podporované modelmi LLM.
Podľa Alexsandra Monteira, vedúceho maloobchodu v FCamara, brazílskej nadnárodnej technologickej a inovačnej spoločnosti, táto kombinácia nanovo definuje zážitok kupujúceho. „Umelá inteligencia eliminuje tradičný predajný lievik. Cesta, ktorá bola kedysi lineárna, sa stala nepretržitým systémom, kde každé kliknutie, vyhľadávanie alebo interakcia vedie k ďalšiemu kroku a maximalizuje konverziu,“ uvádza.
Vo veľkých prevádzkach spotrebiteľského sektora, ktoré monitoruje FCamara, sú výsledky už hmatateľné. Napríklad v projekte dynamického oceňovania začal maloobchodník predpovedať cenovú elasticitu, vyčerpávanie zásob a správanie regionálnych spotrebiteľov. V priebehu niekoľkých mesiacov od implementácie zaznamenal nárast čistej marže o 3,1 % z kolekcií na konci sezóny – čo zodpovedá 48 miliónom realov za jeden rok. V inej prevádzke elektronického obchodu riešenia umelej inteligencie zrýchlili vývoj platformy o 29 %, čím zvýšili reakciu počas období vysokého dopytu.
Na základe týchto skúseností Monteiro zdôrazňuje štyri piliere, ktoré vysvetľujú, prečo sa umelá inteligencia etablovala ako kľúčová pre zvyšovanie efektívnosti a ziskovosti na trhu:
- Kontextové odporúčania a zvýšená priemerná hodnota objednávky: modely, ktoré interpretujú zámer v reálnom čase, nahrádzajú tradičné systémy založené výlučne na histórii. Umelá inteligencia číta mikrosignály, vzorce prehliadania a vzťahy medzi položkami, čím zvyšuje objavovanie, rozširuje konverziu a zvyšuje priemernú hodnotu objednávky.
- Vyhľadávanie s LLM a sémantickým porozumením: vyhľadávače podporované jazykovými modelmi chápu, čo publikum myslí – nielen to, čo píše. Prirodzené dopyty, ako napríklad „pohodlná obuv na celý deň v práci“, generujú presnejšie výsledky, čím sa znižuje trenie a približuje sa používateľ k nákupu.
- Konverzační asistenti zameraní na konverziu a efektivitu: Chatboty a kopiloti riadení umelou inteligenciou fungujú ako digitálni obchodníci. Odpovedajú na zložité otázky, navrhujú kompatibilné produkty, ponúkajú veľkosti a uplatňujú pravidlá predaja, pričom súčasne znižujú prevádzkové náklady odbremenením ľudského zákazníckeho servisu.
- Bezproblémová a neviditeľná cesta: integrácia dynamického stanovovania cien, kontextových odporúčaní, inteligentného vyhľadávania a konverzačných asistentov vytvára dynamický ekosystém, kde každá interakcia spätne prechádza do ďalšej. Výsledkom je nepretržitá, cielená cesta, ktorú návštevník prakticky nepostrehne.
Podľa Monteira tieto piliere ukazujú, že umelá inteligencia sa posunula nad rámec toho, aby bola len operatívnym akcelerátorom, a etablovala sa ako konkurenčný diferenciátor pre maloobchod.
„S postupným zdokonaľovaním dátových a spravodajských štruktúr spoločností vzniká viac príležitostí na trvalý rast, zvyšovanie efektívnosti a vytváranie oveľa presnejších nákupných zážitkov – najmä počas kritických období, ako sú napríklad koncoročné výpredaje,“ dodáva.
„Vývoj teraz závisí od schopnosti organizácií transformovať technológie do praktických rozhodnutí, prepojených s podnikaním a zameraných na skutočné výsledky,“ uzatvára Monteiro.
