Generacyjna sztuczna inteligencja w handlu detalicznym: 5 najważniejszych przypadków użycia do rozważenia

Jeśli zastanawiasz się, jakie branże odniosą największe korzyści z przyjęcia rozwiązań generatywnej sztucznej inteligencji (AI), handel detaliczny może nie być pierwszym sektorem, który przyjdzie ci na myśl.

Jednak z nowego raportu Salesforce wynika, że ​​17% kupujących wykorzystało już generatywną sztuczną inteligencję do inspiracji zakupowych. W szczególności użytkownicy zwracają się do wysoce rozwiniętych modeli językowych (LLM), takich jak ChatGPT, aby szukać pomysłów na gadżety, czerpać inspiracje z mody i opracowywać osobiste plany żywieniowe – a minęło zaledwie dziewięć miesięcy, odkąd generatywna sztuczna inteligencja stała się głównym nurtem!

W tym artykule zbadamy, w jaki sposób sprzedawcy detaliczni mogą wykorzystać tę powstającą technologię do automatyzacji zadań, poprawy jakości obsługi klienta i poprawy marży zysku poprzez optymalizację łańcuchów dostaw i eliminowanie oszustw.

Odkrywanie transformacyjnego potencjału generatywnej sztucznej inteligencji w handlu detalicznym

Generatywna sztuczna inteligencja to podzbiór sztucznej inteligencji, który ma zdolność tworzenia nowych i unikalnych treści, takich jak tekst, elementy wizualne, audio i wideo, przy użyciu informacji, z których została przeszkolona.

W przeciwieństwie do większości rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji, które są przeznaczone do konkretnych zadań (np. rozpoznawania znaków w obrazach i plikach PDF lub wykrywania nietypowych transakcji płatniczych), generatywne modele sztucznej inteligencji mogą wykonywać wiele zadań i generować różne wyniki, o ile są podobne do uczenia zbiory danych.

Zauważalne różnice pomiędzy obydwoma typami AI nie oznaczają jednak, że nie mogą one współistnieć. Wręcz przeciwnie, technologie pomagają wyeliminować niedociągnięcia drugiej strony, umożliwiając markom detalicznym podejmowanie bardziej świadomych decyzji biznesowych i zmianę strategii cyfrowych.

Na szeroką skalę wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji można sklasyfikować w następujący sposób.

Generacja danych syntetycznych

Tradycyjne systemy sztucznej inteligencji w dużym stopniu opierają się na dużych zbiorach danych do celów szkoleniowych. Gromadzenie tych danych może być jednak procesem czasochłonnym i kosztownym, który budzi również obawy dotyczące prywatności. I tu właśnie przydaje się generatywna sztuczna inteligencja. Dzięki wszechstronności w generowaniu różnych typów danych ta nowatorska technologia może pomóc w syntezie informacji na potrzeby tradycyjnego szkolenia w zakresie modeli sztucznej inteligencji. Ponadto usuwa przeszkody związane z prywatnością i bezpieczeństwem danych, umożliwiając sprzedawcom detalicznym optymalizację wydajności modelu AI w sposób pozbawiony ryzyka.

Zaawansowana analityka

Tradycyjne systemy Business Intelligence (BI) doskonale radzą sobie z przetwarzaniem i analizowaniem ustrukturyzowanych danych, prezentując spostrzeżenia w czytelnych formatach. Systemy BI oparte na sztucznej inteligencji oferują możliwość analizowania danych ustrukturyzowanych, częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych pochodzących z różnych wewnętrznych i zewnętrznych systemów informatycznych. Rozwiązania generatywne AI dla handlu detalicznego imitują funkcjonalność narzędzi do analizy danych opartych na sztucznej inteligencji. Rozwiązania te zapewniają przyjazny interfejs dla pracowników bez wiedzy technicznej, a także dostęp do różnego rodzaju danych z różnych źródeł, takich jak recenzje klientów i wzmianki w mediach społecznościowych. Ponadto mogą generować dane podobne do informacji, które już posiadasz, aby zintensyfikować wysiłki analityczne i symulować realistyczne scenariusze odzwierciedlające aktualne trendy rynkowe i zmiany w zachowaniach klientów.

Inteligentniejsze tworzenie treści

Zdolność generatywnej sztucznej inteligencji do tworzenia treści jest niezrównana. Właśnie dlatego wiodące firmy z branży e-commerce na świecie sięgają po generatywną sztuczną inteligencję, aby pisać przyjazne SEO posty na blogach, strony docelowe i opisy produktów. W handlu detalicznym zastosowania generatywnej sztucznej inteligencji związane z treścią mogą nie mieć tak rewolucyjnego wpływu. Jednak sklepy fizyczne mogą nadal wykorzystywać tę technologię do tworzenia treści odpowiednich kontekstowo, od ulotek i spersonalizowanych komunikatów marketingowych w aplikacjach zakupowych po filmy produktowe wyświetlane na interaktywnych wyświetlaczach.

Zobaczmy, jak te możliwości pasują do konkretnych przypadków użycia.

5 najważniejszych przypadków użycia generatywnej sztucznej inteligencji w handlu detalicznym

Zapewnianie klientom spersonalizowanych wskazówek dotyczących zakupów

Aby spersonalizować obsługę klienta w sklepach stacjonarnych, firmy mogą wykorzystywać podstawowe modele sztucznej inteligencji do tworzenia cyfrowych asystentów zakupowych, którzy zostali przeszkoleni w zakresie danych firmowych. Działając w aplikacji Twojej marki, tacy asystenci mogą pomagać kupującym w znajdowaniu produktów w sklepie, organizowaniu powiązanych produktów w pakiety, tworzeniu list zakupów i oferowaniu rabatów na podstawie wcześniejszych zakupów i danych przeglądania. Możesz także wykorzystać generatywną technologię sztucznej inteligencji w handlu detalicznym do tworzenia dynamicznych, adaptacyjnych treści dla rozwiązań Digital Signage i kiosków.

Do wczesnych przykładów marek detalicznych wykorzystujących generatywną personalizację opartą na sztucznej inteligencji zalicza się Carrefour, międzynarodowa sieć detaliczna i hurtowa posiadająca prawie 14 000 sklepów w 30 krajach. Na początku tego roku firma uruchomiła Hopla, chatbota opartego na ChatGPT, który zapewnia klientom Carrefour spersonalizowane wskazówki dotyczące zakupów, a nawet przepisy, biorąc pod uwagę ich budżet, wcześniejsze zakupy i ograniczenia dietetyczne. Takie chatboty mogą być mile widzianym dodatkiem do rozwiązań zakupowych bez konieczności kasowania, oferując płynną pomoc klientom znającym się na technologii.

Ulepszanie projektu ekspozycji w sklepach stacjonarnych

Dzięki generatywnym modelom sztucznej inteligencji sprzedawcy detaliczni mogą projektować atrakcyjniejsze, wydajniejsze i skuteczniejsze układy sklepów oraz ekspozycję produktów, poprawiając satysfakcję klientów i sprzedaż. Jak wspomnieliśmy w poprzedniej sekcji, sztuczna inteligencja pomaga sprowadzić różne dane o klientach do znaczących wniosków, ustanawiając korelacje między układem sklepu a zachowaniem kupujących. Przykładem mogą być mapy cieplne podkreślające obszary o dużym natężeniu ruchu w Twoim sklepie, które można wykorzystać do optymalnego lokowania produktu.

Myślący przyszłościowo sprzedawcy detaliczni mogą również wykorzystywać sztuczną inteligencję do tworzenia wyświetlaczy dostosowanych do określonych segmentów klientów lub indywidualnych preferencji oraz stymulować interakcje klientów z projektami za pomocą interaktywnych ekranów, aplikacji rzeczywistości rozszerzonej (AR) i rozwiązań marketingu zbliżeniowego opartych na technologii Bluetooth. Chociaż niektóre z tych pomysłów na pierwszy rzut oka mogą wydawać się koncepcją science fiction, czasami porady generatywnej sztucznej inteligencji w handlu detalicznym mogą być tak proste, jak ustawienie ekspozycji w punkcie zakupu (POP), co samo w sobie może zwiększyć sprzedaż nawet o 32 %.

Pomoc w zarządzaniu zapasami i łańcuchem dostaw

Odkąd wybuchła pandemia Covid-19, sektor detaliczny musi stawić czoła zniechęcającym wyzwaniom związanym z łańcuchem dostaw. Należą do nich zamknięcie granic i późniejsze opóźnienia w dostawach, zakłócenia w produkcji spowodowane rygorystycznymi przepisami dotyczącymi blokowania towarów w krajach takich jak Chiny oraz utrzymujące się nadmierne i wyczerpane zapasy wynikające z ogromnych zmian w zachowaniach kupujących.

Zaawansowane technologicznie firmy, takie jak H&M i Zara, od dawna korzystają z usług tworzenia oprogramowania dla handlu detalicznego, aby rozwiązać te problemy za pomocą zintegrowanych ekosystemów danych wyposażonych w możliwości sztucznej inteligencji. Na przykład Zara śledzi wszystkie zakupy na podstawie numerów jednostek magazynowych (SKU), analizuje trendy sprzedaży w każdym ze swoich sklepów stacjonarnych i dostosowuje wielkość produkcji w oparciu o rzeczywisty popyt. Podobnie H&M wykorzystuje sztuczną inteligencję do monitorowania sprzedaży we wszystkich 4700 lokalizacjach, przewidywania wielkości sprzedaży i terminowego uzupełniania zapasów.

Wykorzystując generatywną sztuczną inteligencję w detalicznych łańcuchach dostaw, można także prognozować popyt, utrzymywać optymalny poziom zapasów i optymalizować operacje logistyczne. Pytanie brzmi: jak generatywna sztuczna inteligencja wypada w porównaniu z tradycyjną sztuczną inteligencją i jakie korzyści przynosi? W przeciwieństwie do tradycyjnych rozwiązań AI dla handlu detalicznego, które opierają się na danych historycznych w celu wykrywania wzorców w nowych informacjach i dostarczania inteligentnych rekomendacji, generatywne systemy handlu detalicznego AI mogą generować syntetyczne dane szkoleniowe. Wykorzystując te dane, inteligentne algorytmy symulują warunki i scenariusze rynkowe oraz poddają modele łańcucha dostaw testom warunków skrajnych. Takie możliwości sprawiają, że generatywna sztuczna inteligencja jest realną opcją dla sprzedawców detalicznych nieposiadających znacznych ilości danych dotyczących sprzedaży i logistyki, umożliwiając firmom przyjęcie bardziej szczegółowego podejścia do planowania zapasów i optymalizacji operacji w łańcuchu dostaw przy użyciu złożonych zmiennych.

Opracowywanie konkurencyjnych strategii cenowych

Sprzedawcy stacjonarni mogą wykorzystywać generatywną sztuczną inteligencję do opracowywania dynamicznych strategii cenowych. Na początek muszą zebrać dane dotyczące demografii, zachowań i historii zakupów klientów. Następnie istotne jest gromadzenie aktualnych informacji o cenach konkurencji w poszczególnych kategoriach produktów. Możesz wzbogacić swoje zbiory danych informacjami ze źródeł zewnętrznych, takimi jak raporty rynkowe. Ponadto ważne jest, aby wziąć pod uwagę inne czynniki, które mogą mieć wpływ na wzorce zakupów klientów, takie jak pory roku, święta i powtarzające się wydarzenia, takie jak Czarny Piątek. Generacyjne systemy sztucznej inteligencji dla handlu detalicznego pochłoną te dane i zdobędą umiejętności niezbędne do interpretowania informacji w czasie rzeczywistym i podejmowania natychmiastowych decyzji cenowych w oparciu o rzeczywisty popyt. Inteligentne algorytmy mogą również pomóc w opracowaniu spersonalizowanych strategii cenowych opartych na historii zakupów klienta.

Eliminacja oszustw

Generatywna sztuczna inteligencja może na różne sposoby odgrywać zasadniczą rolę w wykrywaniu nieuczciwych zachowań w tradycyjnych sklepach detalicznych i zapobieganiu im. Można na przykład zlecić generatywnej sztucznej inteligencji tworzenie realistycznych danych syntetycznych w celu uczenia modeli uczenia maszynowego, gdy rzeczywistych danych jest mało lub są one wrażliwe. Dane te można wykorzystać do uczenia systemów bezpieczeństwa opartych na wizji komputerowej, jak wykrywać kradzieże w sklepach i imprezy z udziałem zakochanych. Więcej informacji na temat zastosowań sztucznej inteligencji w handlu detalicznym można znaleźć w naszym najnowszym poście na blogu na temat supermarketów przyszłości.

Generatywna sztuczna inteligencja może również tworzyć autentyczne dane transakcyjne, które pomagają w wykrywaniu nieuczciwych działań, takich jak fałszywe zwroty i zakupy. To nie tylko zwiększa zaufanie klientów, ale także poprawia ogólne wyniki finansowe. Istnieje nawet możliwość połączenia inteligentnych kontraktów opartych na blockchain z generatywnymi rozwiązaniami dla handlu detalicznego opartymi na sztucznej inteligencji, aby wykrywać nieautoryzowanych sprzedawców i podrabiane produkty w tradycyjnych detalicznych łańcuchach dostaw.

Twoja firma może korzystać z inteligentnych kontraktów blockchain, które są automatycznie wykonywane po spełnieniu określonych warunków, podczas gdy generatywna sztuczna inteligencja będzie analizować dane blockchain w czasie rzeczywistym, identyfikując wzorce i trendy, które mogą przeoczyć operatorzy. Niektóre praktyczne przypadki zastosowania tej kombinacji obejmują weryfikację produktów przy użyciu unikalnych kodów QR lub numerów seryjnych, a następnie wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji w celu przewidzenia oszukańczych wzorców związanych z generowaniem tych kodów. Co więcej, technicznie możliwe jest wdrożenie algorytmów sztucznej inteligencji do analizowania informacji o dostawcach i transakcji w technologii blockchain w celu identyfikacji nieautoryzowanych lub fałszywych sprzedawców.

Chociaż generatywna sztuczna inteligencja w handlu detalicznym jest wciąż na wczesnym etapie, jako wizjonerski lider powinieneś jak najszybciej rozważyć dodanie tej technologii do swojego cyfrowego zestawu narzędzi. Ponieważ klienci stają się coraz bardziej zależni od smartfonów i aplikacji podczas zakupów w sklepach stacjonarnych, możesz wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję do personalizacji przekazu, dopracowania strategii sprzedaży dodatkowej i krzyżowej oraz uzyskać głębszy wgląd w zachowania konsumentów.

Istnieją jednak pewne przeszkody, które Twoja organizacja może musieć pokonać, wdrażając dowolny rodzaj sztucznej inteligencji w biznesie. Aby pomóc Ci w realizacji projektu pilotażowego AI, zespół ITRex napisał kilka praktycznych przewodników.

• Wyjaśnienie, czym jest weryfikacja koncepcji AI (POC) i dlaczego jest ona niezbędna dla powodzenia Twojego projektu
• Podsumowanie wyzwań związanych z wdrażaniem sztucznej inteligencji
• Poradnik AI w biznesie, który zawiera instrukcje krok po kroku dotyczące wdrażania AI w Twojej organizacji
• Podsumowanie czynników wpływających na koszty rozwoju AI (z szacunkami dotyczącymi projektów AI z naszego portfolio)

A jeśli potrzebujesz pomocy we wdrażaniu tradycyjnej lub generatywnej sztucznej inteligencji w handlu detalicznym, skontaktuj się z ITRex! Czerpiemy z naszego bogatego doświadczenia w dziedzinie analityki danych, przetwarzania w chmurze, DevOps i inżynierii oprogramowania na zamówienie, aby dostrajać istniejące modele i budować od podstaw niestandardowe rozwiązania AI.

Artykuł ten został pierwotnie opublikowany na stronie internetowej itrex.