Продаја на крају године и даље је барометар дигиталне зрелости малопродаје, откривајући јаз између компанија које су развиле своје стратегије и оних које се и даље суочавају са структурним и оперативним ограничењима. На све конкурентнијем тржишту, улагање у технологију престало је да буде тренд и постало је основни захтев за гарантовање перформанси, стабилности и персонализације у великим размерама.
Вештачка интелигенција (ВИ) је преузела централну улогу у овом напретку. Када се стратешки примени, омогућава идентификацију намера куповине у реалном времену, прилагођавање цена према понашању купаца и пружање релевантнијих понуда. Међу најтрансформативнијим применама су динамичко одређивање цена, вођени предлози и претраживачи које подржавају LLM модели.
Према речима Александра Монтеира, шефа малопродаје у FCamara, бразилској мултинационалној технолошкој и иновационој компанији, ова комбинација редефинише искуство купаца. „Вештачка интелигенција елиминише традиционални левак. Путовање, које је некада било линеарно, постало је континуирани систем где сваки клик, претрага или интеракција води до следећег корака и максимизира конверзију“, наводи он.
У великим операцијама у сектору потрошње које прати FCamara, резултати су већ опипљиви. На пример, у пројекту динамичког одређивања цена, један трговац је почео да предвиђа еластичност цена, смањење залиха и понашање регионалних потрошача. У року од неколико месеци од имплементације, забележио је повећање нето марже од 3,1% на колекцијама на крају сезоне – што је еквивалентно 48 милиона бразилских долара за годину дана. У другој операцији електронске трговине, решења за вештачку интелигенцију убрзала су развој платформе за 29%, повећавајући брзину одзива током периода велике потражње.
На основу ових искустава, Монтеиро истиче четири стуба која објашњавају зашто се вештачка интелигенција етаблирала као кључна за повећање ефикасности и профитабилности на тржишту:
- Контекстуалне препоруке и повећана просечна вредност поруџбине: модели који тумаче намеру у реалном времену замењују традиционалне системе засноване искључиво на историји. Вештачка интелигенција чита микросигнале, обрасце прегледања и односе између артикала, повећавајући откривање, проширујући конверзију и повећавајући просечну вредност поруџбине.
- Претрага помоћу LLM-а и семантичког разумевања: претраживачи подржани језичким моделима разумеју шта публика мисли – не само шта куца. Природни упити, као што су „удобне ципеле за целодневан рад“, генеришу тачније резултате, смањујући трење и приближавајући корисника куповини.
- Конверзациони асистенти фокусирани на конверзију и ефикасност: Четботови и копилоти вођени вештачком интелигенцијом делују као дигитални продавци. Они одговарају на сложена питања, предлажу компатибилне производе, нуде величине и примењују правила продаје, истовремено смањујући оперативне трошкове растерећујући људску корисничку подршку.
- Беспрекорно и невидљиво путовање: интеграција динамичког одређивања цена, контекстуалних препорука, интелигентне претраге и конверзационих асистената ствара флуидан екосистем где свака интеракција доводи до следеће. Резултат је континуирано, циљано путовање које је практично неприметно за посетиоца.
Према Монтеиру, ови стубови показују да је вештачка интелигенција превазишла оперативни акцелератор и да се етаблирала као конкурентски диференцијатор за малопродају.
„Како све више компанија развија своје структуре података и обавештајних података, појављују се више могућности за одрживи раст, повећање ефикасности и стварање много прецизнијих искустава куповине – посебно током критичних периода као што су распродаје на крају године“, додаје он.
„Еволуција сада зависи од способности организација да трансформишу технологију у практичне одлуке, повезане са пословањем и усмерене на стварне резултате“, закључује Монтеиро.
