A kiskereskedők sokat profitálhatnak az új technológiából.
Julian Skelly, a digitális üzleti átalakítási tanácsadó, a Publicis Sapient alelnöke megvizsgálta, hogy a nagy nyelvi modellek, mint a Chat GPT, hogyan forradalmasíthatják a kiskereskedelmet. Meglátása szerint a kiskereskedők számára nagy lehetőséget biztosít az, hogy több adatforrást használhatnak új tartalom létrehozásához, és a személyre szabott termékajánlásoktól az egyedi marketingtartalmak előállításáig sokat profitálhatnak az új technológiából – írja az ESM.
A szakember szerint a generatív mesterséges intelligencia ötféle módon is átalakíthatja a jelenleg ismert kiskereskedelmet.
Élmények létrehozása
A generatív MI esetében a siker kulcsát az ügyfélélmény megtartása és a bevezetés optimalizálása jelenti. Egymást követik az újabb és újabb innovációk, de a generatív MI megváltoztatja azt is, hogy mit gondolunk az időkeretről. Rövid távon valószínűleg azok a megoldások kapnak majd nagyobb figyelmet, amelyek könnyedén beépíthetőek, és gyorsan nyújtanak hozzáadott értéket. Miután ezek az első kísérletek sikeresnek bizonyulnak, már a nagyobb befektetést igénylő, hosszabb távú felhasználások is el fognak terjedni.
Értékajánlatok tervezése
Ma mind a kiskereskedők, mind a vásárlók számára az érték áll a középpontban. A vevők a vásárlási folyamat minden szakaszában költségmegtakarítást szeretnének látni. Ez arra ösztönözheti a kiskereskedőket, hogy egyszerű, a mesterséges intelligencia által támogatott költségvetés-tervező eszközökkel kísérletezzenek. Például olyan lehetőséget felkínálva, hogy „tegye 20%-kal olcsóbbá a kosaramat”, vagy optimalizálja a bevásárlókosár tartalmát.
A technológia figyelembe veszi majd a spórolási igényt, és esetleg saját márkás termékek ajánlásával az árrést is optimalizálja. A szakember szerint a kiskereskedők a megtakarítás érdekében elsőként valószínűleg ügyfélszolgálati esetekhez nyúlnak, és a természetes nyelvi feldolgozás révén a vásárlói véleményeken és fórumokon keresztül azonosítják a gyakori termékproblémákat. Az ilyen információ csökkenti a hívások számát, ezáltal a költségeket is.
Dinamikus akciók létrehozása
Középtávon valószínűleg dinamikus, igényvezérelt akciókat fogunk látni. A kiskereskedők akár az időjárás és a készlet elérhetőségének változásait is összekapcsolhatják, amit marketing- és promóciós eszközökkel is támogathatnak. Ez azt jelenti, hogy a megfelelő adatforrások összekapcsolásával a generatív MI-t valós időben optimalizált, gyors akciókhoz is fel lehet használni. A nagy nyelvi modellek képesek lehetnek hangutasításokat értelmezni, és kiválasztani a vacsora hozzávalóit, vagy átnézni egy nagy választékot a tökéletes szettért a hétvégi bulira.
Ez forradalmasíthatja a vásárlók és a kiskereskedők közötti interakciót, és személyre szabottabbá, kényelmesebbé teheti a vásárlást.
A beszerzési lánc fejlesztése
A generatív MI-ben nagy lehetőségek rejlenek, ha a beszerzési lánc optimalizálásáról van szó. A gépi tanulás nem pusztán korábbi adatokat elemzéséhez használható fel, hanem a termékek elérhetőségének és a szállítás tervezéséhez is. A valós idejű adatokat – például az időjárásról vagy a forgalomról – beépítve az előrejelzések pontosabbá válnak, és optimalizálják a szállítás útvonalát.
Próbálja ki, mielőtt megveszi
A generatív MI-t virtuális élményekhez is fel lehetne használni, így a vevők még vásárlás előtt kipróbálhatnának egy terméket. Ez akár a termék-visszaküldéseket is csökkentheti, és javíthatja az ügyfélelégedettséget.
Egy olyan világban, ahol az ügyfelek majd egy eszköztől kérnek segítséget azért, mert kifogytak egy hozzávalóból, vagy a kávéból, a kiskereskedőknek újra kell gondolniuk a vásárlás folyamatát. A kereskedelemnek fel kell készülnie a gépi asszisztált vásárlásra is. Minden meg fog változni, a kedvezményektől a márkahűségig mindent újra kell gondolni. A kérdés nem az, hogy lesz-e a generatív MI-nek hatása a kiskereskedelemre, hanem hogy milyen gyorsan tudják a kiskereskedők hasznos funkciókhoz felhasználni. Azok, akik korán bevezetik a technológiát, jelentős előnyre tesznek szert versenytársaikkal szemben azáltal, hogy személyre szabott és kényelmes élményt nyújtanak az ügyfeleknek, miközben saját működésüket is javítják.
