Prodaja ob koncu leta je še naprej barometer digitalne zrelosti maloprodaje in razkriva vrzel 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 (UI) je prevzela osrednjo vlogo pri tem napredku. Pri strateški uporabi omogoča prepoznavanje nakupnih namenov v realnem času, prilagajanje cen glede na vedenje strank in zagotavljanje ustreznejših ponudb. Med najbolj transformativnimi aplikacijami so dinamično oblikovanje cen, vodeni predlogi in iskalniki, ki jih podpirajo modeli LLM.
Po besedah Alexsandra Monteira, vodje maloprodaje pri FCamara, brazilskem multinacionalnem tehnološkem in inovacijskem podjetju, ta kombinacija na novo opredeljuje izkušnjo kupcev. »Umetna inteligenca odpravlja tradicionalni prodajni lijak. Pot, ki je bila nekoč linearna, je postala neprekinjen sistem, kjer vsak klik, iskanje ali interakcija vodi do naslednjega koraka in maksimizira konverzijo,« pravi.
V velikih dejavnostih potrošniškega sektorja, ki jih spremlja FCamara, so rezultati že oprijemljivi. V projektu dinamičnega oblikovanja cen je na primer trgovec na drobno začel napovedovati cenovno elastičnost, izčrpavanje zalog in vedenje regionalnih potrošnikov. V nekaj mesecih po uvedbi je zabeležil 3,1-odstotno povečanje neto marže pri kolekcijah ob koncu sezone – kar ustreza 48 milijonom realov v enem letu. V drugi dejavnosti e-trgovine so rešitve umetne inteligence pospešile razvoj platforme za 29 %, kar je povečalo odzivnost v obdobjih velikega povpraševanja.
Na podlagi teh izkušenj Monteiro izpostavlja štiri stebre, ki pojasnjujejo, zakaj se je umetna inteligenca uveljavila kot ključna za povečanje učinkovitosti in dobičkonosnosti na trgu:
- Kontekstualna priporočila in povečana povprečna vrednost naročila: modeli, ki interpretirajo namen v realnem času, nadomeščajo tradicionalne sisteme, ki temeljijo izključno na zgodovini. Umetna inteligenca bere mikrosignale, vzorce brskanja in odnose med izdelki, kar povečuje odkrivanje, širi konverzije in povečuje povprečno vrednost naročila.
- Iskanje z LLM in semantičnim razumevanjem: iskalniki, ki jih podpirajo jezikovni modeli, razumejo, kaj občinstvo misli – ne le, kaj vnese. Naravne poizvedbe, kot je »udobni čevlji za celodnevno delo«, ustvarjajo natančnejše rezultate, kar zmanjšuje trenje in uporabnika približa nakupu.
- Pogovorni asistenti, osredotočeni na konverzijo in učinkovitost: klepetalni roboti in kopiloti, ki jih poganja umetna inteligenca, delujejo kot digitalni prodajalci. Odgovarjajo na kompleksna vprašanja, predlagajo združljive izdelke, ponujajo velikosti in uporabljajo prodajna pravila, hkrati pa zmanjšujejo operativne stroške z razbremenitvijo človeške službe za stranke.
- Brezhibno in nevidno potovanje: integracija dinamičnega oblikovanja cen, kontekstualnih priporočil, inteligentnega iskanja in pogovornih pomočnikov ustvarja fluiden ekosistem, kjer se vsaka interakcija prepleta z naslednjo. Rezultat je neprekinjeno, ciljno usmerjeno potovanje, ki ga obiskovalec praktično ne zazna.
Po Monteirovih besedah ti stebri kažejo, da je umetna inteligenca presegla okvire operativnega pospeševalnika in se uveljavila kot konkurenčni diferenciator za maloprodajo.
»Ko vse več podjetij izpopolnjuje svoje podatkovne in obveščevalne strukture, se pojavlja več priložnosti za trajnostno rast, povečanje učinkovitosti in ustvarjanje veliko natančnejših nakupovalnih izkušenj – zlasti v kritičnih obdobjih, kot so razprodaje ob koncu leta,« dodaja.
»Razvoj je zdaj odvisen od sposobnosti organizacij, da tehnologijo preoblikujejo v praktične odločitve, povezane s poslovanjem in osredotočene na resnične rezultate,« zaključuje Monteiro.
