वर्षअखेरीस विक्री ही किरकोळ विक्रीच्या डिजिटल परिपक्वतेचे एक बॅरोमीटर आहे, ज्यामुळे त्यांच्या धोरणे विकसित करणाऱ्या आणि अजूनही संरचनात्मक आणि ऑपरेशनल मर्यादांना तोंड देणाऱ्या कंपन्यांमधील अंतर दिसून येते. वाढत्या स्पर्धात्मक बाजारपेठेत, तंत्रज्ञानात गुंतवणूक करणे हा एक ट्रेंड राहिला नाही आणि मोठ्या प्रमाणात कामगिरी, स्थिरता आणि वैयक्तिकरण हमी देण्यासाठी ही एक मूलभूत आवश्यकता बनली आहे.
या प्रगतीमध्ये आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) ने मध्यवर्ती भूमिका घेतली आहे. जेव्हा धोरणात्मकरित्या वापरले जाते, तेव्हा ते रिअल टाइममध्ये खरेदीचे हेतू ओळखण्यास, ग्राहकांच्या वर्तनानुसार किंमतींचे समायोजन करण्यास आणि अधिक संबंधित ऑफर देण्यास अनुमती देते. सर्वात परिवर्तनकारी अनुप्रयोगांमध्ये डायनॅमिक किंमत, मार्गदर्शित सूचना आणि LLM मॉडेल्सद्वारे समर्थित शोध इंजिन यांचा समावेश आहे.
ब्राझिलियन बहुराष्ट्रीय तंत्रज्ञान आणि नवोन्मेष कंपनी एफकॅमाराचे रिटेल प्रमुख अलेक्झांड्रो मोंटेइरो यांच्या मते, हे संयोजन खरेदीदाराच्या अनुभवाची पुनर्परिभाषा करत आहे. "एआय पारंपारिक फनेल काढून टाकत आहे. पूर्वी रेषीय असणारा हा प्रवास आता एक सतत प्रणाली बनला आहे जिथे प्रत्येक क्लिक, शोध किंवा परस्परसंवाद पुढील पायरी फीड करतो आणि रूपांतरण जास्तीत जास्त करतो," तो म्हणतो.
FCamara द्वारे देखरेख केलेल्या मोठ्या ग्राहक क्षेत्रातील ऑपरेशन्समध्ये, परिणाम आधीच स्पष्ट आहेत. उदाहरणार्थ, एका गतिमान किंमत प्रकल्पात, एका किरकोळ विक्रेत्याने किंमत लवचिकता, स्टॉक कमी होणे आणि प्रादेशिक ग्राहक वर्तनाचा अंदाज लावण्यास सुरुवात केली. अंमलबजावणीच्या काही महिन्यांत, हंगामाच्या शेवटी संकलनावर निव्वळ मार्जिनमध्ये 3.1% वाढ नोंदवली - एका वर्षात R$ 48 दशलक्ष इतके. दुसऱ्या ई-कॉमर्स ऑपरेशनमध्ये, AI सोल्यूशन्सने प्लॅटफॉर्म डेव्हलपमेंटला 29% ने गती दिली, ज्यामुळे उच्च मागणीच्या काळात प्रतिसाद वाढला.
या अनुभवांच्या आधारे, मोंटेइरो चार स्तंभांवर प्रकाश टाकतात जे स्पष्ट करतात की एआयने बाजारपेठेत कार्यक्षमता आणि नफा वाढवण्यासाठी स्वतःला का महत्त्वाचे म्हणून स्थापित केले आहे:
- संदर्भित शिफारसी आणि वाढलेले सरासरी ऑर्डर मूल्य: रिअल टाइममध्ये हेतूचे अर्थ लावणारे मॉडेल केवळ इतिहासावर आधारित पारंपारिक प्रणालींची जागा घेत आहेत. एआय सूक्ष्म-सिग्नल, ब्राउझिंग पॅटर्न आणि आयटममधील संबंध वाचते, शोध वाढवते, रूपांतरण वाढवते आणि सरासरी ऑर्डर मूल्य वाढवते.
- LLM आणि अर्थपूर्ण समजुतीसह शोधा: भाषा मॉडेल्सद्वारे समर्थित शोध इंजिने प्रेक्षकांचा अर्थ काय आहे हे समजतात - फक्त ते काय टाइप करतात तेच नाही. "दिवसभर काम करण्यासाठी आरामदायी शूज" सारख्या नैसर्गिक क्वेरी अधिक अचूक परिणाम देतात, घर्षण कमी करतात आणि वापरकर्त्याला खरेदी करण्याच्या जवळ आणतात.
- संभाषण सहाय्यक जे रूपांतरण आणि कार्यक्षमतेवर लक्ष केंद्रित करतात: एआय-चालित चॅटबॉट्स आणि सह-पायलट डिजिटल सेल्सपॉपल म्हणून काम करतात. ते जटिल प्रश्नांची उत्तरे देतात, सुसंगत उत्पादने सुचवतात, आकार देतात आणि विक्री नियम लागू करतात, त्याच वेळी मानवी ग्राहक सेवेला आराम देऊन ऑपरेशनल खर्च कमी करतात.
- एक अखंड आणि अदृश्य प्रवास: गतिमान किंमत, संदर्भात्मक शिफारसी, बुद्धिमान शोध आणि संभाषण सहाय्यकांचे एकत्रीकरण एक प्रवाही परिसंस्था तयार करते जिथे प्रत्येक संवाद दुसऱ्या संवादात परत येतो. परिणामस्वरूप एक सतत, लक्ष्यित प्रवास होतो जो अभ्यागतासाठी जवळजवळ अदृश्य असतो.
मोंटेइरो यांच्या मते, हे स्तंभ दर्शवितात की एआय एक ऑपरेशनल एक्सीलरेटर असण्यापलीकडे गेला आहे आणि किरकोळ विक्रीसाठी एक स्पर्धात्मक फरक करणारा म्हणून स्वतःला स्थापित केले आहे.
"जसजसे अधिक कंपन्या त्यांच्या डेटा आणि बुद्धिमत्ता संरचनांमध्ये परिपक्व होतात, तसतसे शाश्वत वाढ, कार्यक्षमता वाढ आणि अधिक अचूक खरेदी अनुभवांच्या निर्मितीसाठी अधिक संधी निर्माण होतात - विशेषतः वर्षाच्या शेवटी विक्रीसारख्या महत्त्वाच्या काळात," तो पुढे म्हणतो.
"उत्क्रांती आता संघटनांच्या तंत्रज्ञानाचे व्यावहारिक निर्णयांमध्ये रूपांतर करण्याच्या क्षमतेवर अवलंबून आहे, व्यवसायाशी जोडलेले आहे आणि वास्तविक परिणामांवर लक्ष केंद्रित करते," असा निष्कर्ष मोंटेरो यांनी काढला.
