FCAMARA prikazuje vpliv umetne inteligence na maloprodajno učinkovitost in deli strateške nasvete

Prodaja ob koncu leta je še naprej termometer digitalne zrelosti maloprodaje, ki razkriva razdaljo med podjetji, ki so razvila svoje strategije, in tistimi, ki se še vedno soočajo s strukturnimi in operativnimi omejitvami. Na vse bolj konkurenčnem trgu vlaganje v tehnologijo ni več trend in je postalo osnovna zahteva za zagotavljanje učinkovitosti, stabilnosti in personalizacije v velikem obsegu.

Umetna inteligenca (AI) je prevzela osrednjo vlogo pri tem napredku. Ko se uporablja strateško, omogoča prepoznavanje nakupnih namer v realnem času, prilagajanje cen glede na vedenje stranke in zagotavljanje ustreznejših ponudb. Med najbolj transformativnimi aplikacijami so dinamične cene, usmerjeni predlogi in iskalniki, ki jih podpirajo modeli LLM. 

Za Alexsandra Monteira, vodjo maloprodaje pri Fcamari, brazilski multinacionalni tehnologiji in inovacijah, ta kombinacija na novo definira kupčevo izkušnjo. “Umetna inteligenca odpravlja tradicionalni lijak. Potovanje, ki je bilo linearno, je postalo neprekinjen sistem, v katerem vsak klik, iskanje ali interakcija hrani naslednji korak in poveča pretvorbo,” pravi.

V velikih potrošniških operacijah, ki jih spremlja FCamara, so rezultati že oprijemljivi.V dinamičnem cenovnem projektu je na primer trgovec začel napovedovati cenovno elastičnost, izčrpavanje zalog in regionalno potrošniško vedenje.Z nekajmesečno uporabo je v letu dni zabeležil dobiček v višini 3,1% neto marže v zbirkah ob koncu sezone $ 48 milijonov.V drugi operaciji e-trgovine so rešitve AI pospešile v 29% razvoj platforme, s čimer so razširile odzivnost v obdobjih velikega povpraševanja.

Na podlagi teh izkušenj Monteiro izpostavlja štiri stebre, ki pojasnjujejo, zakaj se je umetna inteligenca uveljavila kot odločilna za povečanje učinkovitosti in dobičkonosnosti na trgu:

1. Kontekstno priporočilo in povečanje povprečne vstopnice: Modeli, ki razlagajo namen v realnem času, prevladajo nad tradicionalnimi sistemi, ki temeljijo samo na zgodovinskih. AI bere mikrosignale, navigacijske vzorce in odnose med predmeti, spodbuja odkrivanje, širi pretvorbo in dvig povprečne vozovnice.

2. Iščite z LLM in semantičnim razumevanjem: Iskalniki, ki jih podpirajo jezikovni modeli, razumejo, kaj pomeni občinstvo – ne le, kaj vnašajo. Naravni posveti, kot so “udobni čevlji za delo ves dan”, začnejo ustvarjati natančnejše rezultate, zmanjšajo trenje in uporabnika približajo nakupu.

3. Pogovorni pomočniki, osredotočeni na pretvorbo in učinkovitost: Klepetalni roboti in kopiloti, usmerjeni v AI, delujejo kot digitalni prodajalci. Odgovarjajo na zapletena vprašanja, predlagajo združljive izdelke, ponujajo velikosti in uporabljajo poslovna pravila, hkrati pa zmanjšujejo stroške delovanja z lajšanjem človeške oskrbe.

4. Neprekinjeno in nevidno potovanje: Integracija med dinamičnimi cenami, kontekstualnim priporočilom, inteligentnim iskanjem in pogovornimi pomočniki ustvarja tekoči ekosistem, v katerem se vsaka interakcija vrača v naslednjo. Rezultat je neprekinjeno, usmerjeno in praktično neopazno potovanje do obiskovalca.

Za Monteiro ti stebri kažejo, da je umetna inteligenca zapustila pogoj operativnega pospeševalnika, da se utrdi kot konkurenčni razliko za maloprodajo.

“Ko vse več podjetij dozori svoje podatkovne strukture in inteligenco, se pojavlja več priložnosti za trajno rast, povečanje učinkovitosti in ustvarjanje veliko natančnejših nakupnih izkušenj - zlasti v kritičnih obdobjih, kot je prodaja ob koncu leta,” dodaja.

“Evolucija je zdaj odvisna od sposobnosti organizacij, da tehnologijo preoblikujejo v praktične odločitve, povezane s podjetjem in osredotočene na resnične rezultate,” zaključuje Monteiro.