Inteligența artificială generativă în retail: Top 5 cazuri de utilizare de luat în considerare

Dacă vă gândiți la ce industrii vor beneficia cel mai mult de adoptarea soluțiilor de inteligență artificială generativă (AI), comerțul cu amănuntul s-ar putea să nu fie primul sector care vă trece prin minte.

Cu toate acestea, un nou raport de la Salesforce afirmă că 17% dintre cumpărători au folosit deja AI generativă pentru inspirație pentru cumpărături. Mai exact, utilizatorii apelează la modele de limbaj (LLM) foarte dezvoltate, cum ar fi ChatGPT, pentru a cerceta idei de gadgeturi, pentru a obține inspirație în modă și pentru a dezvolta planuri personale de nutriție – și au trecut doar nouă luni de când IA generativă a devenit mainstream!

În acest articol, vom explora modalitățile prin care comercianții cu amănuntul pot folosi această tehnologie emergentă pentru a automatiza sarcinile, a supraalimenta experiența clienților și a îmbunătăți marjele de profit prin optimizarea lanțurilor de aprovizionare și eliminarea fraudei.

Explorarea potențialului de transformare al IA generativă în retail

AI generativ este un subset de AI care are capacitatea de a crea conținut nou și unic, cum ar fi text, imagini, audio și video, folosind informațiile pe care a fost instruit să le folosească.

Spre deosebire de majoritatea soluțiilor bazate pe inteligență artificială care sunt concepute pentru sarcini specifice (de exemplu, recunoașterea caracterelor din imagini și fișiere PDF sau detectarea tranzacțiilor de plată anormale), modelele de IA generative pot efectua mai multe sarcini și pot produce rezultate diferite, atâta timp cât sunt similare cu instruirea. seturi de date.

Cu toate acestea, diferențele vizibile dintre cele două tipuri de IA nu înseamnă că acestea nu pot coexista. Dimpotrivă, tehnologiile ajută la abordarea deficiențelor celuilalt, dând putere mărcilor de retail să ia decizii de afaceri mai bine informate și să își reînnoiască strategiile digitale.

La scară largă, utilizarea IA generativă poate fi clasificată după cum urmează.

Generarea de date sintetice

Sistemele tradiționale de inteligență artificială se bazează în mare măsură pe seturi mari de date pentru instruire. Cu toate acestea, colectarea acestor date poate fi un proces consumator de timp și costisitor, care ridică și probleme de confidențialitate. Și aici este util AI generativ. Datorită versatilității sale în generarea diferitelor tipuri de date, această tehnologie nouă poate ajuta la sintetizarea informațiilor pentru formarea tradițională a modelelor AI. În plus, abordează obstacolele legate de confidențialitatea și securitatea datelor, permițând retailerilor să optimizeze performanța modelului AI într-un mod fără riscuri.

Analiză avansată

Sistemele tradiționale de business intelligence (BI) sunt adepți în procesarea și analiza datelor structurate, prezentând perspective în formate care pot fi citite. Sistemele BI bazate pe inteligență artificială se laudă cu capacitatea de a analiza date structurate, semistructurate și nestructurate provenite din diverse sisteme IT interne și externe. Soluțiile AI generative pentru retail imită funcționalitatea instrumentelor de analiză a datelor bazate pe inteligență artificială. Aceste soluții oferă o interfață ușor de utilizat pentru angajații fără expertiză tehnică, precum și acces la diferite tipuri de date din diverse surse, cum ar fi recenziile clienților și mențiunile din rețelele sociale. În plus, pot produce date similare cu informațiile pe care le aveți deja pentru a vă amplifica eforturile de analiză și pentru a simula scenarii realiste care reflectă tendințele actuale ale pieței și schimbările în comportamentul clienților.

Creare de conținut mai inteligentă

Capacitatea IA generativă de a crea conținut este de neegalat. De aceea, cele mai importante companii de comerț electronic din lume apelează la IA generativă pentru a scrie postări de blog, pagini de destinație și descrieri de produse care să fie prietenoase cu SEO. În comerțul cu amănuntul, aplicațiile legate de conținut ale IA generativă ar putea să nu aibă un impact atât de transformator. Cu toate acestea, magazinele fizice pot folosi în continuare tehnologia pentru a crea conținut relevant din punct de vedere contextual, de la fluturași și mesaje de marketing personalizate în aplicațiile de cumpărături până la videoclipuri ale produselor care rulează pe ecrane interactive.

Să vedem cum aceste capabilități se aliniază cu cazurile de utilizare specifice.

Top 5 cazuri de utilizare a IA generativă în retail

Oferirea de îndrumare personalizată pentru cumpărături clienților

Pentru a personaliza experiența clienților în magazinele fizice, companiile pot folosi modele AI de bază pentru a crea asistenți digitali de cumpărături care au fost instruiți cu privire la datele lor corporative. Trăind în cadrul aplicației de brand, astfel de asistenți pot ajuta cumpărătorii să găsească produse într-un magazin, să aranjeze produse similare în pachete, să creeze liste de cumpărături și să ofere reduceri pe baza achizițiilor anterioare și a datelor de navigare. De asemenea, puteți valorifica tehnologia AI generativă de retail pentru a dezvolta conținut dinamic și adaptabil pentru semnalizare digitală și chioșcuri.

Câteva exemple timpurii de mărci de retail care folosesc personalizarea generativă bazată pe inteligență artificială includ Carrefour, un lanț multinațional de retail și angro care operează aproape 14.000 de magazine în 30 de țări. La începutul acestui an, compania a lansat Hopla, un chatbot alimentat de ChatGPT care oferă sfaturi personalizate de cumpărături și chiar rețete clienților Carrefour, ținând cont de bugetul lor, de achizițiile anterioare și de restricțiile alimentare. Astfel de chatbot-uri pot fi un plus binevenit la soluțiile de cumpărături fără checkout, oferind asistență perfectă clienților cunoscători de tehnologie.

Îmbunătățirea designului de afișare în magazinele fizice

Cu modele AI generative, comercianții cu amănuntul pot proiecta amenajări de magazine și afișări de produse mai atrăgătoare, eficiente și eficiente, sporind experiența clienților și vânzările. După cum am menționat în secțiunea anterioară, inteligența artificială ajută la reducerea datelor diverse ale clienților în informații semnificative, stabilind corelații între aspectul magazinului și comportamentul cumpărătorului. Un exemplu în acest sens ar putea fi hărțile termice care evidențiază zonele cu trafic intens din magazinul dvs., care ar putea fi utilizate pentru plasarea optimă a produselor.

De asemenea, comercianții cu amănuntul cu gândire de viitor pot utiliza AI pentru a crea afișaje care se adresează anumitor segmente de clienți sau preferințe individuale și să stimuleze interacțiunile clienților cu design-urile folosind ecrane interactive, aplicații de realitate augmentată (AR) și soluții de marketing de proximitate bazate pe tehnologia Bluetooth. În timp ce unele dintre aceste idei ar putea părea un concept științifico-fantastic la prima vedere, uneori sfaturile AI generative în retail pot fi la fel de simple ca amenajarea unui afișaj la punctul de cumpărare (POP), care singur ar putea crește vânzările cu până la 32 %.

Asistență cu gestionarea stocurilor și a lanțului de aprovizionare

De când a lovit pandemia de COVID-19, sectorul comerțului cu amănuntul se confruntă cu provocări descurajante ale lanțului de aprovizionare. Acestea au inclus închiderea granițelor și întârzierile ulterioare ale transportului, producția întreruptă cauzată de reguli stricte de blocare în țări precum China și suprastocuri persistente și epuizări de stoc rezultate din schimbările masive în comportamentul cumpărătorilor.

Afacerile experte în tehnologie, cum ar fi H&M și Zara, au apelat de mult timp la serviciile de dezvoltare de software de vânzare cu amănuntul pentru a rezolva aceste probleme cu ajutorul ecosistemelor de date integrate, infuzate cu capabilități AI. Zara, de exemplu, urmărește toate achizițiile folosind numerele unităților de stocare (SKU), analizează tendințele vânzărilor pentru fiecare dintre magazinele sale fizice și ajustează volumele de producție în funcție de cererea reală. În mod similar, H&M folosește inteligența artificială pentru a monitoriza vânzările în toate cele 4.700 de locații ale sale, pentru a anticipa volumele vânzărilor și pentru a reaproviziona în timp util articolele.

Prin utilizarea IA generativă în lanțurile de aprovizionare cu amănuntul, este, de asemenea, posibilă prognoza cererii, menținerea unor niveluri optime de stoc și optimizarea operațiunilor logistice. Întrebarea este cum se compară IA generativă cu IA tradițională și ce beneficii aduce aceasta? Spre deosebire de soluțiile tradiționale de inteligență artificială de retail, care se bazează pe date istorice pentru a detecta modele în informații noi și pentru a oferi recomandări inteligente, sistemele de retail AI generative pot produce date sintetice de antrenament. Folosind aceste date, algoritmii inteligenți simulează condițiile și scenariile de piață și modelele lanțului de aprovizionare pentru teste de stres. Astfel de capabilități fac ca AI generativă să fie o opțiune viabilă pentru comercianții cu amănuntul cărora le lipsesc cantități substanțiale de date de vânzări și logistică, dând putere companiilor să adopte o abordare mai granulară a planificării stocurilor și să optimizeze operațiunile lanțului de aprovizionare cu variabile complexe.

Dezvoltarea de strategii de prețuri competitive

Comercianții cu amănuntul fizic pot folosi IA generativă pentru a dezvolta strategii dinamice de prețuri. Ca prim pas, trebuie să colecteze date despre datele demografice ale clienților, comportamentul și istoricul achizițiilor. În continuare, este esențial să colectăm informații actualizate despre prețurile concurenților pentru anumite categorii de produse. Vă puteți îmbunătăți seturile de date cu informații din surse externe, cum ar fi rapoartele de piață. În plus, este important să luați în considerare și alți factori care pot influența modelele de cumpărare ale clienților, cum ar fi anotimpurile, sărbătorile și evenimentele recurente precum Black Friday. Sistemele AI generative de vânzare cu amănuntul vor absorbi aceste date și vor dobândi abilitățile necesare pentru a interpreta informații în timp real și pentru a lua decizii instantanee de preț bazate pe cererea reală. Algoritmii inteligenți pot ajuta, de asemenea, la dezvoltarea unor strategii personalizate de prețuri bazate pe istoricul de cumpărături al unui client.

Eliminarea fraudei

Inteligența artificială generativă poate fi esențială în detectarea și prevenirea comportamentului fraudulos în magazinele de vânzare cu amănuntul din cărămidă și mortar prin diferite mijloace. De exemplu, puteți însărcina AI generativă cu crearea de date sintetice realiste pentru a antrena modele de învățare automată atunci când datele reale sunt rare sau sensibile. Aceste date pot fi folosite pentru a preda sistemele de securitate cu viziune computerizată pentru a identifica evenimentele de furt din magazine și de dragoste – pentru mai multe informații despre aceste aplicații AI în retail, consultați postarea recentă pe blog despre supermarketurile viitorului.

AI generativ poate crea și date autentice ale tranzacțiilor care ajută la detectarea activităților frauduloase, cum ar fi retururile și achizițiile false. Acest lucru nu numai că crește încrederea clienților, dar vă îmbunătățește și performanța financiară generală. Există chiar și o opțiune de a combina contractele inteligente bazate pe blockchain cu soluții de retail AI generative pentru a detecta vânzătorii neautorizați și produsele contrafăcute în lanțurile tradiționale de aprovizionare cu amănuntul.

Compania dvs. ar putea folosi contracte inteligente blockchain care se execută automat atunci când sunt îndeplinite anumite condiții, în timp ce AI generativă va analiza datele blockchain în timp real, identificând modele și tendințe pe care operatorii umani le-ar putea rata. Unele cazuri practice de utilizare pentru această combinație includ verificarea produselor folosind coduri QR sau numere de serie unice și apoi accesarea AI generativă pentru a prezice modele frauduloase asociate cu generarea acestor coduri. În plus, este posibil din punct de vedere tehnic să se implementeze algoritmi AI pentru a analiza informațiile despre furnizor și tranzacțiile pe tehnologia blockchain pentru a identifica vânzătorii neautorizați sau falși.

Deși IA generativă de retail este încă în fazele sale incipiente, în calitate de lider vizionar, ar trebui să luați în considerare adăugarea tehnologiei la cutia dvs. de instrumente digitale cât mai curând posibil. Pe măsură ce clienții devin din ce în ce mai dependenți de smartphone-urile și aplicațiile lor în timp ce cumpără în magazinele fizice, puteți utiliza inteligența artificială generativă pentru a vă personaliza mesajul, pentru a vă ajusta strategiile de upselling și cross-selling și pentru a obține informații mai profunde asupra comportamentului consumatorilor.

Cu toate acestea, există anumite obstacole pe care organizația dvs. ar putea trebui să le depășească atunci când implementează orice tip de IA în afaceri. Pentru a vă ajuta să navigați prin proiectul pilot AI, echipa ITRex a scris mai multe ghiduri practice.

• O explicație a ce este o dovadă de concept AI (POC) și de ce este esențială pentru succesul proiectului dvs.
• O scurtă prezentare a provocărilor legate de implementarea AI
• Manualul AI in Business care oferă instrucțiuni pas cu pas pentru implementarea AI în organizația dvs
• Un rezumat al factorilor care afectează costurile dezvoltării AI (cu estimări generale ale proiectelor AI din portofoliul nostru)

Și dacă aveți nevoie de asistență pentru implementarea AI tradițională sau generativă în retail, contactați ITRex! Ne bazăm pe experiența noastră vastă în știința datelor, cloud computing, DevOps și inginerie software personalizată pentru a ajusta modelele existente și pentru a construi soluții personalizate AI de la zero.

Acest articol a fost publicat inițial pe site-ul web itrex.