الذكاء الاصطناعي التوليدي في تجارة التجزئة: أهم 5 حالات استخدام يجب مراعاتها

إذا كنت تفكر في الصناعات التي ستستفيد من اعتماد حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي (AI) أكثر من غيرها، فقد لا يكون البيع بالتجزئة هو القطاع الأول الذي يخطر ببالك.

ومع ذلك، يشير تقرير جديد صادر عن Salesforce إلى أن 17% من المشترين قد استخدموا بالفعل الذكاء الاصطناعي التوليدي لإلهام التسوق. على وجه التحديد، يلجأ المستخدمون إلى نماذج اللغة المتقدمة للغاية (LLMs) مثل ChatGPT للبحث عن أفكار الأدوات الذكية، والحصول على إلهام الموضة، وتطوير خطط التغذية الشخصية - وقد مرت تسعة أشهر فقط منذ أن أصبح الذكاء الاصطناعي التوليدي سائدًا!

في هذه المقالة، سنستكشف الطرق التي يمكن لتجار التجزئة التقليديين من خلالها الاستفادة من هذه التكنولوجيا الناشئة لأتمتة المهام وتعزيز تجربة العملاء وتحسين هوامش الربح من خلال تحسين سلاسل التوريد والقضاء على الاحتيال.

استكشاف الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي التوليدي في مجال البيع بالتجزئة

الذكاء الاصطناعي التوليدي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على إنشاء محتوى جديد وفريد، مثل النصوص والمرئيات والصوت والفيديو، باستخدام المعلومات التي تم تدريبه على استخدامها.

على عكس معظم الحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي والمصممة لمهام محددة (على سبيل المثال، التعرف على الأحرف في الصور وملفات PDF أو اكتشاف معاملات الدفع الشاذة)، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية أداء مهام متعددة وإنتاج مخرجات مختلفة، طالما أنها مشابهة للتدريب. مجموعات البيانات.

ومع ذلك، فإن الاختلافات الملحوظة بين نوعي الذكاء الاصطناعي لا تعني عدم إمكانية التعايش بينهما. بل على العكس من ذلك، تساعد التكنولوجيات في معالجة أوجه القصور لدى بعضها البعض، وتمكين العلامات التجارية للبيع بالتجزئة من اتخاذ قرارات تجارية مستنيرة بشكل أفضل وتجديد استراتيجياتها الرقمية.

على نطاق واسع، يمكن تصنيف استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي على النحو التالي.

توليد البيانات الاصطناعية

تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي التقليدية بشكل كبير على مجموعات البيانات الكبيرة للتدريب. ومع ذلك، قد يكون جمع هذه البيانات عملية تستغرق وقتًا طويلاً ومكلفة وتثير أيضًا مخاوف تتعلق بالخصوصية. وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي التوليدي. بفضل تعدد استخداماتها في توليد أنواع مختلفة من البيانات، يمكن لهذه التقنية الجديدة أن تساعد في تجميع المعلومات للتدريب على نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية. علاوة على ذلك، فهو يعالج العقبات المتعلقة بخصوصية البيانات وأمنها، مما يسمح لتجار التجزئة بتحسين أداء نموذج الذكاء الاصطناعي بطريقة خالية من المخاطر.

التحليلات المتقدمة

تتمتع أنظمة ذكاء الأعمال التقليدية (BI) بمهارة في معالجة وتحليل البيانات المنظمة وتقديم الأفكار في تنسيقات قابلة للقراءة. تتميز أنظمة ذكاء الأعمال المدعمة بالذكاء الاصطناعي بالقدرة على تحليل البيانات المنظمة وشبه المنظمة وغير المنظمة الواردة من مختلف أنظمة تكنولوجيا المعلومات الداخلية والخارجية. تحاكي حلول الذكاء الاصطناعي التوليدية للبيع بالتجزئة وظائف أدوات تحليل البيانات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. توفر هذه الحلول واجهة سهلة الاستخدام للموظفين الذين ليس لديهم خبرة فنية، بالإضافة إلى إمكانية الوصول إلى أنواع مختلفة من البيانات من مصادر مختلفة، مثل مراجعات العملاء وإشارات وسائل التواصل الاجتماعي. بالإضافة إلى ذلك، يمكنهم إنتاج بيانات مشابهة للمعلومات المتوفرة لديك بالفعل لتضخيم جهودك التحليلية ومحاكاة سيناريوهات واقعية تعكس اتجاهات السوق الحالية والتغيرات في سلوك العملاء.

إنشاء محتوى أكثر ذكاءً

إن قدرة الذكاء الاصطناعي التوليدي على إنشاء المحتوى لا مثيل لها. ولهذا السبب تلجأ شركات التجارة الإلكترونية الرائدة في العالم إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي لكتابة منشورات مدونة وصفحات مقصودة ووصفات للمنتج متوافقة مع تحسين محركات البحث. في تجارة التجزئة التقليدية، قد لا يكون للتطبيقات المرتبطة بالمحتوى للذكاء الاصطناعي التوليدي مثل هذا التأثير التحويلي. ومع ذلك، لا يزال بإمكان المتاجر الفعلية الاستفادة من التكنولوجيا لصياغة محتوى ذي صلة بالسياق، بدءًا من النشرات الإعلانية والرسائل التسويقية المخصصة في تطبيقات التسوق وحتى مقاطع فيديو المنتج التي يتم تشغيلها على شاشات العرض التفاعلية.

دعونا نرى كيف تتوافق هذه القدرات مع حالات استخدام محددة.

أفضل 5 حالات استخدام للذكاء الاصطناعي في مجال البيع بالتجزئة

توفير إرشادات التسوق الشخصية للعملاء

لتخصيص تجربة العملاء في المتاجر الفعلية، يمكن للشركات استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي الأساسية لإنشاء مساعدي تسوق رقميين تم تدريبهم على بيانات الشركة الخاصة بهم. من خلال العيش داخل تطبيق علامتك التجارية، قد يساعد هؤلاء المساعدون المتسوقين في العثور على المنتجات في المتجر، وترتيب المنتجات ذات الصلة في حزم، وإنشاء قوائم التسوق، وتقديم خصومات بناءً على عمليات الشراء السابقة وبيانات التصفح. يمكنك أيضًا تسخير تقنية الذكاء الاصطناعي المولدة للبيع بالتجزئة لتطوير محتوى ديناميكي وقابل للتكيف للافتات الرقمية والأكشاك.

بعض الأمثلة المبكرة للعلامات التجارية للبيع بالتجزئة التي تستفيد من التخصيص المنتج القائم على الذكاء الاصطناعي تشمل كارفور، وهي سلسلة متعددة الجنسيات للبيع بالتجزئة والجملة تدير ما يقرب من 14000 متجر في 30 دولة. في وقت سابق من هذا العام، أطلقت الشركة Hopla، وهو برنامج دردشة آلي يعمل بنظام ChatGPT والذي يوفر نصائح تسوق مخصصة وحتى وصفات لعملاء كارفور مع الأخذ في الاعتبار ميزانيتهم ​​ومشترياتهم السابقة والقيود الغذائية. يمكن أن تكون روبوتات الدردشة هذه إضافة مرحب بها إلى حلول التسوق المجانية، حيث تقدم مساعدة سلسة للعملاء المتمرسين في مجال التكنولوجيا.

تعزيز تصميم العرض في المتاجر المادية

باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية، يمكن لتجار التجزئة تصميم تخطيطات متجر وعروض منتجات أكثر جاذبية وكفاءة وفعالية، مما يعزز تجربة العملاء والمبيعات. كما ذكرنا في القسم السابق، يساعد الذكاء الاصطناعي في تحويل بيانات العملاء المتنوعة إلى رؤى ذات معنى، وإنشاء علاقات ارتباط بين تخطيطات المتجر وسلوك المشتري. ومن الأمثلة على ذلك الخرائط الحرارية التي تسلط الضوء على المناطق ذات الحركة المرورية العالية في متجرك، والتي يمكن استخدامها لوضع المنتج الأمثل.

قد يستخدم تجار التجزئة ذوو التفكير المستقبلي أيضًا الذكاء الاصطناعي لصياغة شاشات العرض التي تلبي شرائح محددة من العملاء أو التفضيلات الفردية وتحفز تفاعلات العملاء مع التصميمات باستخدام الشاشات التفاعلية وتطبيقات الواقع المعزز (AR) وحلول التسويق القرب التي تعتمد على تقنية البلوتوث. في حين أن بعض هذه الأفكار قد تبدو للوهلة الأولى مفهومًا من الخيال العلمي، إلا أنه في بعض الأحيان قد تكون نصيحة الذكاء الاصطناعي التوليدي في مجال البيع بالتجزئة بسيطة مثل عرض نقطة الشراء (POP)، والتي وحدها يمكن أن تزيد المبيعات بنسبة تصل إلى 32%. %.

المساعدة في إدارة المخزون وسلسلة التوريد

منذ ظهور جائحة كوفيد-19، يتعامل قطاع التجزئة مع تحديات هائلة في سلسلة التوريد. وقد شمل ذلك إغلاق الحدود وتأخيرات الشحن اللاحقة، وتعطيل الإنتاج الناجم عن قواعد الإغلاق الصارمة في دول مثل الصين، واستمرار التراكم ونفاد المخزون الناتج عن التغيرات الهائلة في سلوك المشتري.

لقد استفادت الشركات المتخصصة في مجال التكنولوجيا مثل H&M وZara منذ فترة طويلة من خدمات تطوير برمجيات البيع بالتجزئة لحل هذه المشكلات بمساعدة الأنظمة البيئية المتكاملة للبيانات المليئة بقدرات الذكاء الاصطناعي. تقوم شركة Zara، على سبيل المثال، بتتبع جميع المشتريات باستخدام أرقام وحدة حفظ المخزون (SKU)، وتحلل اتجاهات المبيعات لكل متجر من متاجرها الفعلية، وتضبط أحجام التصنيع بناءً على الطلب الفعلي. وبالمثل، تستخدم H&M الذكاء الاصطناعي لمراقبة المبيعات في جميع مواقعها البالغ عددها 4700 موقع، وتوقع حجم المبيعات، وإعادة تخزين العناصر في الوقت المناسب.

وباستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في سلاسل توريد البيع بالتجزئة، من الممكن أيضًا التنبؤ بالطلب، والحفاظ على مستويات المخزون المثلى، وتحسين العمليات اللوجستية. والسؤال هو، كيف يمكن مقارنة الذكاء الاصطناعي التوليدي بالذكاء الاصطناعي التقليدي، وما الفوائد التي يجلبها؟ على عكس حلول الذكاء الاصطناعي التقليدية للبيع بالتجزئة، والتي تعتمد على البيانات التاريخية لاكتشاف الأنماط في المعلومات الجديدة وتقديم توصيات ذكية، يمكن لأنظمة البيع بالتجزئة المولدة بالذكاء الاصطناعي إنتاج بيانات تدريب تركيبية. وباستخدام هذه البيانات، تحاكي الخوارزميات الذكية ظروف السوق وسيناريوهاته ونماذج سلسلة التوريد لاختبار الضغط. مثل هذه القدرات تجعل الذكاء الاصطناعي التوليدي خيارًا قابلاً للتطبيق لتجار التجزئة الذين يفتقرون إلى كميات كبيرة من بيانات المبيعات والخدمات اللوجستية، مما يمكّن الشركات من اتباع نهج أكثر تفصيلاً لتخطيط المخزون وتحسين عمليات سلسلة التوريد مع المتغيرات المعقدة.

تطوير استراتيجيات التسعير التنافسي

يمكن لتجار التجزئة التقليديين استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لتطوير استراتيجيات التسعير الديناميكية. كخطوة أولى، يحتاجون إلى جمع بيانات حول التركيبة السكانية للعملاء وسلوكهم وتاريخ الشراء. بعد ذلك، من الضروري جمع معلومات محدثة عن أسعار المنافسين لفئات منتجات محددة. يمكنك تحسين مجموعات البيانات الخاصة بك بمعلومات من مصادر خارجية مثل تقارير السوق. بالإضافة إلى ذلك، من المهم مراعاة العوامل الأخرى التي قد تؤثر على أنماط الشراء لدى العملاء، مثل المواسم والعطلات والأحداث المتكررة مثل الجمعة السوداء. سوف تستوعب أنظمة الذكاء الاصطناعي المولدة للبيع بالتجزئة هذه البيانات وتكتسب المهارات اللازمة لتفسير المعلومات في الوقت الفعلي واتخاذ قرارات التسعير الفورية بناءً على الطلب الفعلي. يمكن أن تساعد الخوارزميات الذكية أيضًا في تطوير استراتيجيات تسعير مخصصة تعتمد على تاريخ الشراء الخاص بالعميل.

القضاء على الاحتيال

يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي التوليدي فعالاً في اكتشاف ومنع السلوك الاحتيالي في متاجر البيع بالتجزئة التقليدية من خلال وسائل مختلفة. على سبيل المثال، يمكنك تكليف الذكاء الاصطناعي التوليدي بإنشاء بيانات تركيبية واقعية لتدريب نماذج التعلم الآلي عندما تكون البيانات الفعلية نادرة أو حساسة. يمكن استخدام هذه البيانات لتعليم أنظمة الأمان التي تعمل بالرؤية الحاسوبية لاكتشاف أحداث سرقة المتاجر وأحداث الحب - لمزيد من المعلومات حول تطبيقات الذكاء الاصطناعي هذه في البيع بالتجزئة، راجع منشور مدونتنا الأخير حول محلات السوبر ماركت في المستقبل.

يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا إنشاء بيانات معاملات أصلية تساعد في اكتشاف الأنشطة الاحتيالية، مثل المرتجعات والمشتريات الزائفة. ولا يؤدي هذا إلى زيادة ثقة العملاء فحسب، بل يعمل أيضًا على تحسين أدائك المالي العام. حتى أن هناك خيارًا للجمع بين العقود الذكية القائمة على blockchain وحلول البيع بالتجزئة المولدة بالذكاء الاصطناعي لاكتشاف البائعين غير المصرح لهم والمنتجات المزيفة في سلاسل التوريد التقليدية للبيع بالتجزئة.

يمكن لشركتك استخدام عقود blockchain الذكية التي يتم تنفيذها تلقائيًا عند استيفاء شروط معينة، بينما سيقوم الذكاء الاصطناعي التوليدي بتحليل بيانات blockchain في الوقت الفعلي، وتحديد الأنماط والاتجاهات التي قد يفوتها المشغلون البشريون. تتضمن بعض حالات الاستخدام العملي لهذا المزيج التحقق من المنتجات باستخدام رموز QR الفريدة أو الأرقام التسلسلية ثم الاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي للتنبؤ بالأنماط الاحتيالية المرتبطة بإنشاء هذه الرموز. علاوة على ذلك، من الممكن تقنيًا تنفيذ خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل معلومات البائعين والمعاملات على تقنية blockchain لتحديد البائعين غير المصرح لهم أو المزيفين.

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي المولد للبيع بالتجزئة لا يزال في مراحله الأولى، إلا أنه كقائد صاحب رؤية، يجب عليك التفكير في إضافة التكنولوجيا إلى مجموعة الأدوات الرقمية الخاصة بك في أسرع وقت ممكن. مع زيادة اعتماد العملاء على هواتفهم الذكية وتطبيقاتهم أثناء التسوق في المتاجر الفعلية، يمكنك الاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي لتخصيص رسالتك، وضبط استراتيجيات البيع والبيع المتبادل، واكتساب رؤى أعمق حول سلوك المستهلك.

ومع ذلك، هناك بعض العقبات التي قد تحتاج مؤسستك إلى التغلب عليها عند تنفيذ أي نوع من الذكاء الاصطناعي في الأعمال التجارية. لمساعدتك في الإبحار في مشروعك التجريبي للذكاء الاصطناعي، قام فريق ITRex بكتابة العديد من الأدلة العملية.

• شرح لماهية إثبات مفهوم الذكاء الاصطناعي (POC) ولماذا هو ضروري لنجاح مشروعك
• ملخص لتحديات تنفيذ الذكاء الاصطناعي
• دليل الذكاء الاصطناعي في الأعمال الذي يوفر إرشادات خطوة بخطوة لتنفيذ الذكاء الاصطناعي في مؤسستك
• ملخص للعوامل التي تؤثر على تكاليف تطوير الذكاء الاصطناعي (مع تقديرات تقريبية لمشاريع الذكاء الاصطناعي من محفظتنا الاستثمارية)

وإذا كنت بحاجة إلى مساعدة في تنفيذ الذكاء الاصطناعي التقليدي أو المولد في مجال البيع بالتجزئة، فاتصل بـ ITRex! نحن نعتمد على خبرتنا الواسعة في علوم البيانات والحوسبة السحابية وDevOps وهندسة البرمجيات المخصصة لتحسين النماذج الحالية وبناء حلول الذكاء الاصطناعي المخصصة من البداية.

تم نشر هذه المقالة في الأصل على موقع itrex.