ปัญญาประดิษฐ์เจเนอเรชั่นในการค้าปลีก: กรณีการใช้งาน 5 อันดับแรกที่ต้องพิจารณา

หากคุณกำลังคิดว่าอุตสาหกรรมใดจะได้รับประโยชน์จากการนำโซลูชันปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (AI) มาใช้มากที่สุด การค้าปลีกอาจไม่ใช่ภาคส่วนแรกที่นึกถึง

อย่างไรก็ตาม รายงานใหม่จาก Salesforce ระบุว่า 17% ของผู้ซื้อได้ใช้ AI เจนเนอเรชั่นเพื่อเป็นแรงบันดาลใจในการช้อปปิ้งแล้ว โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ผู้ใช้หันไปใช้โมเดลภาษาที่ได้รับการพัฒนาขั้นสูง (LLM) เช่น ChatGPT เพื่อค้นคว้าแนวคิดเกี่ยวกับอุปกรณ์ รับแรงบันดาลใจด้านแฟชั่น และพัฒนาแผนโภชนาการส่วนบุคคล และเพียงเก้าเดือนเท่านั้นที่ AI กำเนิดกลายเป็นกระแสหลัก!

ในบทความนี้ เราจะสำรวจวิธีที่ผู้ค้าปลีกที่มีหน้าร้านจริงสามารถใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีเกิดใหม่นี้เพื่อทำให้งานเป็นอัตโนมัติ ยกระดับประสบการณ์ของลูกค้า และปรับปรุงอัตรากำไรด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทานและกำจัดการฉ้อโกง

สำรวจศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงของ Generative AI ในการค้าปลีก

Generative AI เป็นส่วนย่อยของ AI ที่มีความสามารถในการสร้างเนื้อหาใหม่ๆ ที่ไม่ซ้ำใคร เช่น ข้อความ ภาพ เสียง และวิดีโอ โดยใช้ข้อมูลที่ได้รับการฝึกอบรมให้ใช้

แตกต่างจากโซลูชันที่ใช้ AI ส่วนใหญ่ที่ออกแบบมาสำหรับงานเฉพาะ (เช่น การจดจำอักขระในรูปภาพและไฟล์ PDF หรือการตรวจจับธุรกรรมการชำระเงินที่ผิดปกติ) โมเดล AI เชิงสร้างสรรค์สามารถทำงานหลายอย่างและสร้างผลลัพธ์ที่หลากหลาย ตราบใดที่พวกมันคล้ายกับการฝึกอบรม ชุดข้อมูล

อย่างไรก็ตาม ความแตกต่างที่เห็นได้ชัดเจนระหว่าง AI ทั้งสองประเภทไม่ได้หมายความว่าไม่สามารถอยู่ร่วมกันได้ ในทางตรงกันข้าม เทคโนโลยีช่วยแก้ไขข้อบกพร่องของอีกฝ่าย ช่วยให้แบรนด์ค้าปลีกตัดสินใจทางธุรกิจโดยมีข้อมูลดีขึ้น และปรับปรุงกลยุทธ์ดิจิทัลของตน

ในวงกว้าง การใช้ generative AI สามารถแบ่งได้ดังนี้

การสร้างข้อมูลสังเคราะห์

ระบบ AI แบบดั้งเดิมอาศัยชุดข้อมูลขนาดใหญ่ในการฝึกอบรมเป็นอย่างมาก อย่างไรก็ตาม การรวบรวมข้อมูลนี้อาจเป็นกระบวนการที่ใช้เวลานานและมีค่าใช้จ่ายสูง และยังทำให้เกิดข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวอีกด้วย และนั่นคือจุดที่ AI เชิงสร้างสรรค์เข้ามามีประโยชน์ ด้วยความเก่งกาจในการสร้างข้อมูลประเภทต่างๆ เทคโนโลยีใหม่นี้สามารถช่วยในการสังเคราะห์ข้อมูลสำหรับการฝึกโมเดล AI แบบดั้งเดิม นอกจากนี้ยังระบุถึงอุปสรรคที่เกี่ยวข้องกับความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล ช่วยให้ผู้ค้าปลีกเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล AI ได้อย่างไร้ความเสี่ยง

การวิเคราะห์ขั้นสูง

ระบบธุรกิจอัจฉริยะ (BI) แบบดั้งเดิมมีความเชี่ยวชาญในการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้าง โดยนำเสนอข้อมูลเชิงลึกในรูปแบบที่อ่านได้ ระบบ BI ที่ใช้ AI มีความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้าง กึ่งโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้างที่มาจากระบบไอทีภายในและภายนอกต่างๆ โซลูชัน Generative AI สำหรับการค้าปลีกเลียนแบบฟังก์ชันการทำงานของเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI โซลูชันเหล่านี้มอบอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่ายสำหรับพนักงานที่ไม่มีความเชี่ยวชาญทางเทคนิค รวมถึงการเข้าถึงข้อมูลประเภทต่างๆ จากแหล่งต่างๆ เช่น บทวิจารณ์ของลูกค้าและการกล่าวถึงในโซเชียลมีเดีย นอกจากนี้ ยังสามารถสร้างข้อมูลที่คล้ายกับข้อมูลที่คุณมีอยู่เพื่อขยายความพยายามในการวิเคราะห์และจำลองสถานการณ์จริงที่สะท้อนถึงแนวโน้มของตลาดในปัจจุบันและการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของลูกค้า

การสร้างเนื้อหาที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น

ความสามารถของ Generative AI ในการสร้างเนื้อหานั้นไม่มีใครเทียบได้ นั่นคือเหตุผลที่บริษัทอีคอมเมิร์ซชั้นนำของโลกหันมาใช้ AI เชิงสร้างสรรค์เพื่อเขียนบล็อกโพสต์ หน้า Landing Page และคำอธิบายผลิตภัณฑ์ที่เป็นมิตรต่อ SEO ในการค้าปลีกที่มีหน้าร้านจริง แอปพลิเคชันที่เกี่ยวข้องกับเนื้อหาของ generative AI อาจไม่ส่งผลกระทบในการเปลี่ยนแปลงดังกล่าว อย่างไรก็ตาม ร้านค้าที่มีหน้าร้านจริงยังคงสามารถใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีเพื่อสร้างเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับบริบทได้ ตั้งแต่ใบปลิวและข้อความทางการตลาดส่วนบุคคลในแอปช็อปปิ้งไปจนถึงวิดีโอผลิตภัณฑ์ที่ทำงานบนจอแสดงผลแบบโต้ตอบ

มาดูกันว่าความสามารถเหล่านี้สอดคล้องกับกรณีการใช้งานเฉพาะอย่างไร

กรณีการใช้งาน Generative AI 5 อันดับแรกในการค้าปลีก

ให้คำแนะนำการช้อปปิ้งส่วนบุคคลแก่ลูกค้า

เพื่อปรับเปลี่ยนประสบการณ์ของลูกค้าในร้านค้าที่มีหน้าร้านจริง ธุรกิจต่างๆ สามารถใช้โมเดล AI พื้นฐานเพื่อสร้างผู้ช่วยช้อปปิ้งดิจิทัลที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลองค์กรของตน ผู้ช่วยดังกล่าวที่อาศัยอยู่ในแอปแบรนด์ของคุณอาจช่วยให้ผู้ซื้อค้นหาผลิตภัณฑ์ในร้านค้า จัดเรียงผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องเป็นกลุ่ม สร้างรายการช้อปปิ้ง และเสนอส่วนลดตามการซื้อที่ผ่านมาและข้อมูลการเรียกดู คุณยังสามารถใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี AI สำหรับการค้าปลีกเพื่อพัฒนาเนื้อหาแบบไดนามิกและปรับเปลี่ยนได้สำหรับป้ายดิจิทัลและคีออสก์

ตัวอย่างแรกๆ ของแบรนด์ค้าปลีกที่ใช้ประโยชน์จากการสร้างส่วนบุคคลที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้แก่ Carrefour ซึ่งเป็นเครือข่ายค้าปลีกและค้าส่งข้ามชาติที่มีร้านค้าเกือบ 14,000 แห่งใน 30 ประเทศ เมื่อต้นปีที่ผ่านมา บริษัทได้เปิดตัว Hopla ซึ่งเป็นแชทบอตที่ขับเคลื่อนโดย ChatGPT ซึ่งให้คำแนะนำในการช้อปปิ้งส่วนบุคคลและแม้แต่สูตรอาหารแก่ลูกค้า Carrefour โดยคำนึงถึงงบประมาณ การซื้อในอดีต และข้อจำกัดด้านอาหาร แชทบอทดังกล่าวสามารถเป็นส่วนเสริมที่น่ายินดีในโซลูชันการช็อปปิ้งแบบไม่ต้องชำระเงิน โดยให้ความช่วยเหลือลูกค้าที่เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีได้อย่างราบรื่น

ปรับปรุงการออกแบบจอแสดงผลในร้านค้าทางกายภาพ

ด้วยโมเดล AI เชิงสร้างสรรค์ ผู้ค้าปลีกสามารถออกแบบเค้าโครงร้านค้าและการแสดงผลิตภัณฑ์ที่น่าสนใจ มีประสิทธิภาพ และมีประสิทธิภาพมากขึ้น ช่วยเพิ่มประสบการณ์และยอดขายของลูกค้า ดังที่เราได้กล่าวไว้ในส่วนที่แล้ว AI จะช่วยต้มข้อมูลลูกค้าเบ็ดเตล็ดให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย สร้างความสัมพันธ์ระหว่างรูปแบบร้านค้าและพฤติกรรมของผู้ซื้อ ตัวอย่างนี้อาจเป็นแผนที่ความร้อนที่เน้นพื้นที่ที่มีผู้คนสัญจรสูงในร้านค้าของคุณ ซึ่งสามารถนำไปใช้เพื่อการจัดวางผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมที่สุด

ผู้ค้าปลีกที่มีความคิดก้าวหน้าอาจใช้ AI เพื่อสร้างจอแสดงผลที่ตอบสนองกลุ่มลูกค้าเฉพาะหรือความชอบส่วนบุคคล และกระตุ้นการโต้ตอบของลูกค้ากับการออกแบบโดยใช้หน้าจอแบบอินเทอร์แอคทีฟ แอพ Augmented Reality (AR) และโซลูชันการตลาดแบบใกล้เคียงที่ใช้เทคโนโลยี Bluetooth แม้ว่าแนวคิดบางส่วนอาจดูเหมือนเป็นแนวคิดไซไฟเมื่อมองแวบแรก แต่บางครั้งคำแนะนำของ generative AI ในการค้าปลีกอาจทำได้ง่ายเพียงแค่วางจอแสดงผล ณ จุดซื้อ (POP) ซึ่งเพียงอย่างเดียวก็สามารถเพิ่มยอดขายได้มากถึง 32 รายการ %

ช่วยเหลือด้านสินค้าคงคลังและการจัดการห่วงโซ่อุปทาน

นับตั้งแต่เกิดการแพร่ระบาดของโควิด-19 ภาคการค้าปลีกต้องเผชิญกับความท้าทายที่น่ากลัวในห่วงโซ่อุปทาน สิ่งเหล่านี้รวมถึงการปิดพรมแดนและความล่าช้าในการขนส่งตามมา การผลิตหยุดชะงักที่เกิดจากกฎการล็อคดาวน์ที่เข้มงวดในประเทศต่างๆ เช่น จีน และภาวะล้นสต็อกและสินค้าค้างสต็อกอย่างต่อเนื่องอันเป็นผลมาจากการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในพฤติกรรมของผู้ซื้อ

ธุรกิจที่เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีอย่าง H&M และ Zara ใช้บริการพัฒนาซอฟต์แวร์สำหรับร้านค้าปลีกมานานแล้ว เพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้ด้วยความช่วยเหลือของระบบนิเวศข้อมูลแบบบูรณาการที่ผสมผสานกับความสามารถของ AI ตัวอย่างเช่น Zara ติดตามการซื้อทั้งหมดโดยใช้หมายเลขหน่วยเก็บสต็อก (SKU) วิเคราะห์แนวโน้มการขายสำหรับร้านค้าแต่ละแห่ง และปรับปริมาณการผลิตตามความต้องการที่แท้จริง ในทำนองเดียวกัน H&M ใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อติดตามยอดขายในสาขาทั้งหมด 4,700 แห่ง คาดการณ์ปริมาณการขาย และเติมสต็อกสินค้าตามเวลาที่กำหนด

การใช้ generative AI ในห่วงโซ่อุปทานการค้าปลีก ทำให้สามารถคาดการณ์ความต้องการ รักษาระดับสินค้าคงคลังที่เหมาะสม และเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานด้านลอจิสติกส์ได้ คำถามก็คือ generative AI เปรียบเทียบกับ AI แบบดั้งเดิมได้อย่างไร และมีประโยชน์อะไรบ้าง ต่างจากโซลูชัน AI การค้าปลีกแบบดั้งเดิมซึ่งอาศัยข้อมูลในอดีตเพื่อตรวจจับรูปแบบในข้อมูลใหม่และให้คำแนะนำที่ชาญฉลาด ระบบการค้าปลีก AI แบบกำเนิดสามารถสร้างข้อมูลการฝึกอบรมแบบสังเคราะห์ได้ การใช้ข้อมูลนี้ อัลกอริธึมอัจฉริยะจะจำลองสภาวะและสถานการณ์ของตลาด รวมถึงโมเดลห่วงโซ่อุปทานที่ทดสอบภาวะวิกฤต ความสามารถดังกล่าวทำให้ generative AI เป็นตัวเลือกที่เป็นไปได้สำหรับผู้ค้าปลีกที่ขาดข้อมูลการขายและลอจิสติกส์จำนวนมาก ช่วยให้บริษัทต่างๆ ใช้แนวทางที่ละเอียดยิ่งขึ้นในการวางแผนสินค้าคงคลัง และเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานของห่วงโซ่อุปทานด้วยตัวแปรที่ซับซ้อน

การพัฒนากลยุทธ์ด้านราคาที่แข่งขันได้

ผู้ค้าปลีกที่มีหน้าร้านจริงสามารถใช้ AI เชิงสร้างสรรค์เพื่อพัฒนากลยุทธ์การกำหนดราคาแบบไดนามิกได้ ในขั้นตอนแรก พวกเขาจำเป็นต้องรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับข้อมูลประชากร พฤติกรรม และประวัติการซื้อของลูกค้า ถัดไป การรวบรวมข้อมูลล่าสุดเกี่ยวกับราคาของคู่แข่งสำหรับหมวดหมู่ผลิตภัณฑ์เฉพาะเป็นสิ่งสำคัญ คุณสามารถปรับปรุงชุดข้อมูลของคุณด้วยข้อมูลจากแหล่งภายนอก เช่น รายงานตลาด นอกจากนี้ สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาปัจจัยอื่นๆ ที่อาจส่งผลต่อรูปแบบการซื้อของลูกค้า เช่น ฤดูกาล วันหยุด และกิจกรรมที่เกิดซ้ำ เช่น แบล็คฟรายเดย์ ระบบ AI สำหรับการค้าปลีกจะดูดซับข้อมูลนี้และได้รับทักษะที่จำเป็นในการตีความข้อมูลแบบเรียลไทม์ และตัดสินใจกำหนดราคาทันทีตามความต้องการที่แท้จริง อัลกอริธึมอัจฉริยะยังสามารถช่วยพัฒนากลยุทธ์การกำหนดราคาส่วนบุคคลที่ขับเคลื่อนโดยประวัติการซื้อของลูกค้า

การขจัดการฉ้อโกง

Generative AI สามารถเป็นเครื่องมือในการตรวจจับและป้องกันพฤติกรรมการฉ้อโกงในร้านค้าปลีกที่มีหน้าร้านจริงด้วยวิธีการต่างๆ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถมอบหมายงาน AI เชิงสร้างสรรค์ด้วยการสร้างข้อมูลสังเคราะห์ที่สมจริงเพื่อฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเมื่อข้อมูลจริงมีน้อยหรือละเอียดอ่อน ข้อมูลนี้สามารถนำไปใช้ในการสอนระบบรักษาความปลอดภัยที่ขับเคลื่อนด้วยคอมพิวเตอร์วิทัศน์เพื่อระบุเหตุการณ์การขโมยของในร้านและเหตุการณ์อันเป็นที่รัก สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับแอปพลิเคชัน AI เหล่านี้ในการค้าปลีก โปรดดูบล็อกโพสต์ล่าสุดของเราเกี่ยวกับซูเปอร์มาร์เก็ตแห่งอนาคต

Generative AI ยังสามารถสร้างข้อมูลธุรกรรมที่แท้จริงซึ่งช่วยในการตรวจจับกิจกรรมการฉ้อโกง เช่น การส่งคืนและการซื้อปลอม สิ่งนี้ไม่เพียงเพิ่มความไว้วางใจของลูกค้า แต่ยังปรับปรุงประสิทธิภาพทางการเงินโดยรวมของคุณอีกด้วย มีตัวเลือกในการรวมสัญญาอัจฉริยะที่ใช้บล็อกเชนเข้ากับโซลูชันการค้าปลีก AI ทั่วไปเพื่อตรวจจับผู้ขายที่ไม่ได้รับอนุญาตและผลิตภัณฑ์ลอกเลียนแบบในห่วงโซ่อุปทานการค้าปลีกแบบดั้งเดิม

บริษัทของคุณสามารถใช้สัญญาอัจฉริยะบล็อคเชนที่ดำเนินการโดยอัตโนมัติเมื่อตรงตามเงื่อนไขบางประการ ในขณะที่เจนเนอเรทีฟ AI จะวิเคราะห์ข้อมูลบล็อคเชนแบบเรียลไทม์ โดยระบุรูปแบบและแนวโน้มที่ผู้ปฏิบัติงานที่เป็นมนุษย์อาจพลาดไป กรณีการใช้งานจริงบางประการสำหรับการรวมกันนี้ ได้แก่ การตรวจสอบผลิตภัณฑ์โดยใช้รหัส QR หรือหมายเลขซีเรียลที่ไม่ซ้ำกัน จากนั้นจึงใช้ประโยชน์จาก AI ที่สร้างเพื่อคาดการณ์รูปแบบการฉ้อโกงที่เกี่ยวข้องกับการสร้างรหัสเหล่านี้ นอกจากนี้ ในทางเทคนิคยังเป็นไปได้ที่จะใช้อัลกอริธึม AI เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลผู้ขายและธุรกรรมเกี่ยวกับเทคโนโลยีบล็อกเชน เพื่อระบุผู้ขายที่ไม่ได้รับอนุญาตหรือปลอม

แม้ว่า AI เพื่อการค้าปลีกยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น แต่ในฐานะผู้นำที่มีวิสัยทัศน์ คุณควรพิจารณาเพิ่มเทคโนโลยีลงในกล่องเครื่องมือดิจิทัลของคุณโดยเร็วที่สุด เมื่อลูกค้าพึ่งพาสมาร์ทโฟนและแอปมากขึ้นในขณะที่ช้อปปิ้งในร้านค้าจริง คุณสามารถใช้ประโยชน์จาก AI ทั่วไปเพื่อปรับแต่งข้อความของคุณ ปรับแต่งกลยุทธ์การขายต่อยอดและการขายต่อเนื่อง และรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของผู้บริโภค

อย่างไรก็ตาม มีอุปสรรคบางประการที่องค์กรของคุณอาจต้องเอาชนะเมื่อนำ AI ประเภทใดก็ตามไปใช้ในธุรกิจ เพื่อช่วยให้คุณดำเนินโครงการนำร่อง AI ของคุณได้ ทีม ITRex ได้เขียนคำแนะนำที่เป็นประโยชน์หลายฉบับ

• คำอธิบายว่า AI Proof of Concept (POC) คืออะไร และเหตุใดจึงจำเป็นต่อความสำเร็จของโครงการของคุณ
• สรุปความท้าทายในการใช้งาน AI
• คู่มือ AI ในธุรกิจที่ให้คำแนะนำทีละขั้นตอนสำหรับการนำ AI ไปใช้งานในองค์กรของคุณ
• สรุปปัจจัยที่ส่งผลต่อต้นทุนการพัฒนา AI (พร้อมประมาณการสนามเบสบอลของโครงการ AI จากพอร์ตโฟลิโอของเรา)

และหากคุณต้องการความช่วยเหลือในการใช้งาน AI แบบดั้งเดิมหรือเชิงสร้างสรรค์ในการค้าปลีก โปรดติดต่อ ITRex! เราใช้ประสบการณ์ที่กว้างขวางของเราในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล การประมวลผลบนคลาวด์ DevOps และวิศวกรรมซอฟต์แวร์แบบกำหนดเอง เพื่อปรับแต่งโมเดลที่มีอยู่และสร้างโซลูชัน AI แบบกำหนดเองตั้งแต่เริ่มต้น

บทความนี้เผยแพร่ครั้งแรกบนเว็บไซต์ itrex