FCamara giới thiệu tác động của AI đến hiệu quả bán lẻ và chia sẻ các mẹo chiến lược

Doanh số cuối năm tiếp tục là một nhiệt kế của sự trưởng thành kỹ thuật số bán lẻ, tiết lộ khoảng cách giữa các công ty đã phát triển chiến lược của họ và những công ty vẫn phải đối mặt với những hạn chế về cấu trúc và hoạt động.Trong một thị trường ngày càng cạnh tranh, đầu tư vào công nghệ không còn là xu hướng và đã trở thành một yêu cầu cơ bản để đảm bảo hiệu suất, sự ổn định và tùy chỉnh ở quy mô.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã đóng vai trò trung tâm trong advance.When này được áp dụng chiến lược, nó cho phép bạn xác định ý định mua hàng trong thời gian thực, điều chỉnh giá theo hành vi của khách hàng và cung cấp các ưu đãi phù hợp hơn.Trong số các ứng dụng biến đổi nhất là định giá động, đề xuất hướng dẫn và công cụ tìm kiếm được hỗ trợ bởi các mô hình LLM. 

Đối với Alexsandro Monteiro, người đứng đầu Bán lẻ tại FCamara, một công ty đa quốc gia về công nghệ và đổi mới của Brazil, sự kết hợp này đang xác định lại trải nghiệm của người mua.“A IA đang loại bỏ hành trình funnel.The truyền thống, vốn là tuyến tính, đã trở thành một hệ thống liên tục trong đó mọi nhấp chuột, tìm kiếm hoặc tương tác đều cung cấp bước tiếp theo và tối đa hóa chuyển đổi”, ông nói.

Trong các hoạt động tiêu dùng lớn đi kèm với FCamara, kết quả đã hữu hình.Trong một dự án định giá năng động, ví dụ, một nhà bán lẻ bắt đầu dự đoán độ co giãn của giá, sự cạn kiệt cổ phiếu và hành vi tiêu dùng khu vực.Với một vài tháng áp dụng, nó đã ghi nhận mức tăng 3.1% của biên độ ròng trong các bộ sưu tập cuối mùa $ 48 triệu trong một năm.Trong một hoạt động thương mại điện tử khác, các giải pháp AI đã tăng tốc trong 29% sự phát triển của nền tảng, tăng khả năng đáp ứng trong các giai đoạn có nhu cầu cao.

Dựa trên những kinh nghiệm này, Monteiro nhấn mạnh bốn trụ cột giải thích tại sao AI đã tự khẳng định mình là yếu tố quyết định để tăng hiệu quả và lợi nhuận trên thị trường:

1. Đề xuất theo ngữ cảnh và mức tăng vé trung bình: các mô hình diễn giải ý định trong thời gian thực thay thế các hệ thống truyền thống chỉ dựa trên lịch sử. AI đọc các tín hiệu vi mô, mô hình điều hướng và mối quan hệ giữa các mục, thúc đẩy khám phá, mở rộng chuyển đổi và tăng vé trung bình.

2. Tìm kiếm với LLM và hiểu ngữ nghĩa: các công cụ tìm kiếm được hỗ trợ bởi các mô hình ngôn ngữ hiểu ý nghĩa của công chúng 5 KHÔNG chỉ những gì họ gõ. truy vấn tự nhiên, chẳng hạn như “sapato thoải mái để làm việc cả ngày”, bắt đầu tạo ra kết quả chính xác hơn, giảm ma sát và đưa người dùng đến gần hơn với việc mua hàng.

3. Trợ lý đàm thoại tập trung vào việc chuyển đổi và hiệu quả: Các chatbot và phi công phụ do AI điều khiển hoạt động như những người bán hàng kỹ thuật số.Họ trả lời các câu hỏi phức tạp, đề xuất các sản phẩm tương thích, cung cấp kích thước và thực thi các quy tắc kinh doanh, đồng thời giảm chi phí vận hành bằng cách giảm bớt dịch vụ của con người.

4. Hành trình liên tục và vô hình: việc tích hợp định giá linh hoạt, đề xuất theo ngữ cảnh, tìm kiếm thông minh và trợ lý đàm thoại tạo ra một hệ sinh thái linh hoạt, trong đó mỗi tương tác sẽ phản hồi lại tương tác tiếp theo.

Đối với Monteiro, những trụ cột này cho thấy AI đã chuyển từ tình trạng của một máy gia tốc hoạt động sang củng cố chính nó như một sự khác biệt cạnh tranh cho bán l.

“Khi ngày càng nhiều công ty trưởng thành cấu trúc dữ liệu và thông minh của họ, nhiều cơ hội tăng trưởng bền vững, tăng hiệu quả và tạo ra trải nghiệm mua sắm chính xác hơn nhiều xuất hiện - đặc biệt là trong các giai đoạn quan trọng như bán hàng cuối năm”, ông nói thêm.

“Sự tiến hóa của” bây giờ phụ thuộc vào khả năng của các tổ chức để biến công nghệ thành các quyết định thực tế, kết nối với doanh nghiệp và tập trung vào kết quả thực tế”, Monteiro kết luận.