Чи є AI майбутнє роздрібної торгівлі?

Стаття спочатку опублікована в блозі Seeyou.ai.

Штучний інтелект називають відповіддю на майбутній успіх роздрібного бізнесу. У двох словах, технологія AI просуває великі набори даних за допомогою різних алгоритмів, щоб створити модель, яка може розумно обробляти відповіді на запитання, як це робила б людина. Ця технологія вже широко використовується серед великих компаній, таких як Amazon, для капітального ремонту способу представлення продуктів та послуг потенційним клієнтам та збільшення продажів в Інтернет-середовищі. В даний час відбувається процес інтеграції тих самих процесів, які довели свою успішність в Інтернеті, у фізичні магазини для роздрібної торгівлі цеглою та будівельним розчином, зробивши революцію в способі, як бізнес може продавати продукцію та обслуговувати свою клієнтську базу.

Перетворення розташування цегли та розчину у центри збору даних

Хоча штучний інтелект вже максимізує досвід покупок в світі Інтернету, споживачі продовжують відвідувати магазини цегли та будівельних розчинів, оскільки вони забезпечують внутрішній досвід покупок, який неможливо відтворити в онлайн-середовищі. Вміння фізично торкатися продукту та обробляти його надає споживачеві детальні знання, які не вдається створити в Інтернеті. Вміння звертатися до торгового партнера та взаємодіяти з ними, обговорюючи специфічні для споживача питання про те, як товар співвідноситься із конкретним додатком, все це призводить до покупок із більшою довірою споживачів та задоволенням від їх прийняття рішення.

На жаль, на відміну від своїх колег в Інтернеті, працівники магазину цегли та будівельних розчинів, як правило, не мають доступу до всієї інформації, щоб повністю адаптувати продаж до потреб споживача. Співробітники знають, про що конкретно їх запитує замовник, але вони не знають двох продуктів, які переглянув замовник до того, як перейти на третій, або того, що замовник придбав минулого тижня, що може вплинути на те, якою буде найкраща покупка сьогодні. .

Одним із способів AI намагається подолати прогалину в зборі інформації про споживачів – за допомогою технології розпізнавання облич. Протягом багатьох років великі компанії використовували типи технологій розпізнавання обличчя з камерами охорони магазину для ідентифікації крадіжок магазинів та зменшення крадіжок. Зараз ця сама технологія тестується та використовується для визначення того, які проходи відвідують споживачі та різні товари, які їх цікавлять. Подібно до того, як Amazon використовує файли cookie для відстеження того, що споживачі шукають в Інтернеті для відображення найбільш релевантних продуктів, технологія розпізнавання обличчя намагається для досягнення подібних результатів у цегляному та будівельному середовищі, перетворюючи фізичні магазини на ті самі типи центрів збору даних, що й інтернет-магазини.

Використання даних клієнта для персоналізації продажів

Оскільки дані збираються та оновлюються про споживачів, технологія AI використовує різні алгоритми для обробки зібраної інформації та перетворення її в корисні знання для виявлення потреб споживачів та передбачення покупок. Алгоритми використовують споживчі дані, зафіксовані в Інтернеті та у фізичних роздрібних магазинах, а також аналізуючи поведінку та тенденції інших подібних споживачів, щоб запропонувати найбільш відповідні товари, що пропонуються та продаються на індивідуальному рівні.

Розробляючи відповідне програмне забезпечення, працівники можуть використовувати ці знання, щоб більш доречно спрямовувати клієнтів до продуктів, які найкраще підходять для них. Технологія Ai може допомогти їм у тому, щоб вони могли розумніше говорити про окремі товари та відповідати на конкретні питання, що задаються споживачем. AI може повідомити працівника про пропозиції продуктів, що стосуються замовника, а потім працівник може використовувати позитивні чи негативні відгуки клієнтів для уточнення інформації, що генерується алгоритмами AI, щоб включити ще кращі пропозиції в майбутньому.

Одним з найпродуктивніших прикладів цієї взаємодії людина-машина є веб-компанія з прокату фільмів Netflix, де комп’ютер видає споживачеві список переглянутих фільмів та телешоу та просить споживача дати кожному заголовку рейтинг на п’ятизірковій системі. Потім, коли споживач переглядає нові програми (деякі, рекомендовані Netflix, а деякі з них споживач підбирав сам), Netflix дозволяє замовнику надавати відгуки про нові фільми та телевізійні шоу, які вони дивляться. На основі інформації, наданої замовником, технологія штучного інтелекту рекомендує подібні фільми та показує, що клієнт, швидше за все, сподобається. Чим більше взаємодії між споживачем та AI, тим точнішими стають рекомендації.

Підвищення рівня задоволеності клієнтів за допомогою відповідної інтеграції AI

Як і у випадку з усіма технологіями, вартість будь-якої системи прямо пропорційна способу її використання в споживчому середовищі. Як уже згадувалося раніше, фізичний досвід покупок має внутрішню якість, яку не можна дублювати в Інтернеті. З цієї причини фізичний бізнес повинен не просто імітувати практику своїх колег в Інтернеті, а модифікувати їх таким чином, щоб покращити досвід, який споживач вже очікував, коли ступає в магазин цегли та будівельних розчинів.

Штучний інтелект не слід використовувати для заміщення взаємодії людини з автоматизованими системами, а використовувати для оснащення працівників додатковими знаннями, необхідними для повного налаштування індивідуального досвіду покупок. Це призведе до більш розумних покупок споживачів та підвищить їхню впевненість та задоволеність процесом закупівлі.

Незважаючи на те, що технологія AI на ринку фізичного бізнесу ще перебуває в зародковому стані, існує величезний потенціал у правильному розвитку цієї технології. Наразі високі витрати на впровадження та власні системи обмежували використання технології AI для найбільшого з великих підприємств, але в міру того, як технологічний прогрес продовжує ставати більш економічно ефективним, AI виглядає хвилею майбутнього. Завдяки правильному плануванню та пам’ятаючи, що цю технологію найкраще використовувати для покращення людського досвіду, на відміну від витіснення людського досвіду, підприємства можуть використовувати цю дивовижну технологію для більш ефективного збуту для споживачів, збільшення загальних продажів продукції, стимулювання лояльності споживачів і, зрештою, , збільшити прибутковість бізнесу.

Спочатку ця публікація була опублікована за адресою https://www.linkedin.com/pulse/ai-future-retail-ludovic-collin/.

Ludovic Collin люб’язно дозволив нам перекласти і опублікувати цю статтю.