Паказчыкі продажаў у канцы года працягваюць заставацца барометрам лічбавай сталасці рознічнага гандлю, паказваючы разрыў паміж кампаніямі, якія змянілі свае стратэгіі, і тымі, якія ўсё яшчэ сутыкаюцца са структурнымі і аперацыйнымі абмежаваннямі. На ўсё больш канкурэнтным рынку інвестыцыі ў тэхналогіі перасталі быць тэндэнцыяй і сталі базавай патрабаваннем для гарантавання прадукцыйнасці, стабільнасці і персаналізацыі ў вялікіх маштабах.
Штучны інтэлект (ШІ) адыграў цэнтральную ролю ў гэтым прагрэсе. Пры стратэгічным ужыванні ён дазваляе вызначаць намеры пакупкі ў рэжыме рэальнага часу, карэктаваць цэны ў адпаведнасці з паводзінамі кліентаў і прапаноўваць больш рэлевантныя прапановы. Сярод найбольш трансфармацыйных прыкладанняў — дынамічнае цэнаўтварэнне, кіраваныя прапановы і пошукавыя сістэмы, якія падтрымліваюцца мадэлямі LLM.
Паводле слоў Аляксандра Мантэйра, кіраўніка аддзела рознічнага гандлю FCamara, бразільскай транснацыянальнай тэхналагічнай і інавацыйнай кампаніі, гэта спалучэнне пераасэнсоўвае вопыт пакупніка. «Штучны інтэлект ліквідуе традыцыйную варонку продажаў. Шлях, які раней быў лінейным, ператварыўся ў бесперапынную сістэму, дзе кожны клік, пошук або ўзаемадзеянне з'яўляецца наступным крокам і максімізуе канверсію», — заяўляе ён.
У буйных аперацыях спажывецкага сектара, якія кантралююцца FCamara, вынікі ўжо адчувальныя. Напрыклад, у праекце дынамічнага цэнаўтварэння рознічны гандляр пачаў прагназаваць эластычнасць цэн, знясіленне запасаў і паводзіны рэгіянальных спажыўцоў. На працягу некалькіх месяцаў пасля ўкаранення ён зафіксаваў павелічэнне чыстай прыбытку ад калекцый канца сезона на 3,1%, што эквівалентна 48 мільёнам рэалаў за адзін год. У іншай аперацыі электроннай камерцыі рашэнні штучнага інтэлекту паскорылі распрацоўку платформы на 29%, павялічыўшы хуткасць рэагавання ў перыяды высокага попыту.
Зыходзячы з гэтага вопыту, Мантэйра вылучае чатыры палажэнні, якія тлумачаць, чаму штучны інтэлект зарэкамендаваў сябе як ключавы элемент павышэння эфектыўнасці і прыбытковасці на рынку:
- Кантэкстныя рэкамендацыі і павелічэнне сярэдняга кошту замовы: мадэлі, якія інтэрпрэтуюць намер у рэжыме рэальнага часу, замяняюць традыцыйныя сістэмы, заснаваныя выключна на гісторыі. Штучны інтэлект счытвае мікрасігналы, шаблоны прагляду і сувязі паміж таварамі, павялічваючы выяўленне, пашыраючы канверсію і павялічваючы сярэдні кошт замовы.
- Пошук з дапамогай LLM і семантычнага разумення: пошукавыя сістэмы, якія падтрымліваюцца моўнымі мадэлямі, разумеюць, што мае на ўвазе аўдыторыя, а не толькі тое, што яна друкуе. Натуральныя запыты, такія як «зручны абутак для працы на ўвесь дзень», генеруюць больш дакладныя вынікі, памяншаючы трэнне і набліжаючы карыстальніка да пакупкі.
- Памочнікі па размове, арыентаваныя на канверсію і эфектыўнасць: чат-боты і другія пілоты на базе штучнага інтэлекту выступаюць у якасці лічбавых прадаўцоў. Яны адказваюць на складаныя пытанні, прапануюць сумяшчальныя тавары, прапануюць памеры і ўжываюць правілы продажаў, адначасова зніжаючы эксплуатацыйныя выдаткі, палягчаючы працу супрацоўнікаў па абслугоўванні кліентаў.
- Бесперапыннае і нябачнае падарожжа: інтэграцыя дынамічнага цэнаўтварэння, кантэкстных рэкамендацый, інтэлектуальнага пошуку і размоўных памочнікаў стварае гнуткую экасістэму, дзе кожнае ўзаемадзеянне ўзаемадзейнічае з наступным. У выніку атрымліваецца бесперапыннае, мэтанакіраванае падарожжа, практычна незаўважнае для наведвальніка.
Паводле слоў Мантэйра, гэтыя слупы паказваюць, што штучны інтэлект выйшаў за рамкі аперацыйнага паскаральніка і зарэкамендаваў сябе як канкурэнтны дыферэнцыятар для рознічнага гандлю.
«Па меры таго, як усё больш кампаній удасканальваюць свае структуры дадзеных і аналітыкі, з'яўляецца больш магчымасцей для ўстойлівага росту, павышэння эфектыўнасці і стварэння значна больш дакладнага вопыту пакупак, асабліва ў крытычныя перыяды, такія як распродажы ў канцы года», — дадае ён.
«Эвалюцыя цяпер залежыць ад здольнасці арганізацый ператвараць тэхналогіі ў практычныя рашэнні, звязаныя з бізнесам і арыентаваныя на рэальныя вынікі», — падсумоўвае Мантэйра.
