3 důvody, proč by každý prodejce měl uvážit váhy s podporou umělé inteligence.

Vylepšená správa skladu a predikce poptávky

Automatizované sledování skladu pomocí elektronických štítků na policích

Elektronické cenové štítky nebo ESL způsobily změnu v řízení zásob v obchodě, protože umožňují manažerům vidět, co je právě na regálech. Tyto štítky automatizují sledování stavu skladu, díky čemuž jsou údaje mnohem přesnější a regály jsou většinu času správně doplněny. Když se ESL připojí k systémům skladové evidence, aktualizace probíhají automaticky mezi různými částmi obchodního systému, čímž se snižují chyby vzniklé ručním zásahem. Některé studie ukazují, že obchody mohou po instalaci těchto digitálních štítků snížit problémy se skladovou evidencí zhruba na polovinu, i když výsledky se liší podle způsobu implementace. Další výhodou je přínos pro životní prostředí, protože ESL nahrazují malé papírové cenové štítky po celém obchodě. Obchody tímto způsobem ušetří tuny papíru a zároveň působí na zákazníky moderně a jako ekologicky odpovědné, což zákazníci ocení.

Opičení pohonné predikce poptávky pro sezónní trendy

Umelá inteligence pomáhá analyzovat minulé prodejní čísla, aby podniky mohly lépe odhadnout, co si zákazníci budou příště přát. Když AI zkoumá nákupní vzorce a změny na trhu, poskytuje majitelům obchodů náznaky o tom, které položky se budou dobře prodávat, a pomáhá jim rozhodovat, co si mají držet na skladě. Jedna reálná ukázka ukázala, že obchody zlepšily své předpovědi o zhruba 30 procent po zavedení AI systémů, což dokazuje, jak užitečné tyto nástroje mohou být. Strojové učení věci posouvá ještě dále, protože předpovědi s postupem času skutečně získávají na inteligenci, čímž zajišťují, že regály zůstávají plné bez toho, aby se příliš mnoho zboží nečinně hromadilo. Pro podniky, které se potýkají s obdobími, kdy se určité zboží stane populárním nebo naopak ztrácí na oblibě, znamená tento druh předvídání obrovský rozdíl při udržování vyváženého skladového zásobování a při snižování plýtvání zbožím.

Snížení přeplnění a nedostatků prostřednictvím reálného času dat

Maloobchodníci výrazně spoléhají na analýzu dat v reálném čase, aby udržovali zásoby na přesné úrovni, což pomáhá vyhnout se jak nadbytečnému zboží ležícímu stranou, tak prázdným regálům v době, kdy zákazníci požadují produkty. Když obchody sledují zásoby v reálném čase, získávají lepší informace o tom, co je třeba doplnit, a to obvykle znamená rychlejší obrat zásob. Výzkumy ukazují, že kvalitní systémy sledování v reálném čase mohou zvýšit míru obratu zásob zhruba o 20 procent. Příliš velké množství zásob poutá peníze, které by mohly být využity jinde, zatímco nedostatek zboží znamená zameškané prodejní příležitosti a nespokojené zákazníky, kteří odcházejí s prázdnýma rukama. Mnoho obchodů nyní využívá umělou inteligenci k automatickému řízení doplňování zásob podle aktuální situace. To udržuje regály řádně obsazené, aniž by došlo k přesycení, což nakonec zvyšuje zisky a přiměje zákazníky, aby se vraceli znovu a znovu.

Personalizované zákaznické zážitky a zvýšená angažovanost

AI-nadané chatbotty pro podporu zákazníků 24/7

Chatboty využívající umělou inteligenci mění způsob, jakým firmy zajišťují zákaznickou podporu, protože nabízejí okamžité odpovědi kdykoli v průběhu dne nebo noci. Zákazníci jsou spokojenější, jestliže je těchto chytrých botů k dispozici pro okamžitou odpověď na jejich otázky, místo aby museli donekonečna čekat na spojení. Průmyslová data ukazují, že firmy využívající technologii chatbotů dosahují lepších výsledků, pokud jde o udržení zákazníků. V průběhu času se chatboty stávají ještě chytřejšími, což znamená, že konverzace působí přirozeněji a jsou více přizpůsobené skutečným potřebám lidí. Díky pokrokům v oblasti zpracování přirozeného jazyka nyní moderní chatboty lépe chápou kontext a odpovídají způsobem, který má v reálných konverzacích skutečný smysl, čímž interakce působí méně mechanicky a více přátelsky.

Personalizované doporučení produktů pomocí strojového učení

Nástup strojového učení změnil způsob, jakým podniky přistupují k personalizovanému marketingu, a umožnil jim navrhovat zákazníkům produkty na základě toho, co skutečně kupují a prohlížejí. Když zákazníci dostávají doporučení, která odpovídají jejich preferencím, mají tendenci utrácet více peněz za jednu objednávku a jsou pravděpodobnější, že dokončí nákup. Velké obchodní značky z různých odvětví nasadily tyto doporučovací systémy a mohou se pochlubit velkými úspěchy. Jako příklad můžeme uvést Sephora Virtual Artist aplikaci. Zákazníci mohou digitálně vyzkoušet různé make-up styly a následně dostávat návrhy produktů, které odpovídají jejich výběru. Lidé, kteří se těmito funkcemi aktivněji zapojují, obvykle hlásí vyšší spokojenost s nákupním zážitkem, čímž se dlouhodobě posiluje jejich loajalita k značce. Proto mnoho prodejců nyní považuje personalizovaná doporučení za nezbytnou součást soutěže na dnešním trhu.

Dynamické ceny jako strategie pro zvyšování konverzních sazek

Dynamické cenování využívající AI sleduje, co se děje na trhu a jak lidé nakupují, aby mohlo v reálném čase měnit ceny. Hlavní výhodou je zajištění konkurenceschopnosti, abychom neprodělali, ale zároveň dosahovali dobrých zisků. Vezměme si například Zaru. Ta neustále upravuje ceny na základě toho, co zákazníci právě teď chtějí, pokud jde o jejich nejnovější módní zboží. Tím zůstává jejich zboží dostupné ve srovnání s konkurencí, aniž by příliš ovlivňovalo marži. Studie ukazují, že takové změny cen skutečně zvyšují prodeje a zvyšují spokojenost zákazníků. Ale je tu ještě něco, na co by měli obchodníci myslet – průhlednost hraje velkou roli při udržování zákazníků. Pokud lidé pochopí, proč se ceny někdy zvyšují nebo snižují, obvykle k tomu přistupují shovívavěji. Stačí jim jen vysvětlit, co se děje za scénou, a důvěra u pravidelných zákazníků se posílí.

Provozní efektivita a úspory nákladů

Snížení nákladů na práci pomocí automatizovaných systémů pokladny

Automatizace pokladen mění způsob, jakým obchody provozují svůj každodenní chod, hlavně proto, že věci urychluje a zároveň snižuje náklady na personál. Mluvíme o těch samoobslužných pokladnách a digitálních registrech, které umožňují zákazníkům samostatně zpracovat skenování zboží, platbu a dokonce i balení. Obchody nám říkají, že ušetří peníze, když nepotřebují tolik pokladníků, takže zaměstnanci se přesunou na jiné činnosti, které skutečně záleží na podnikání. Některá čísla, která se objevují, naznačují, že čekací doby klesnou o přibližně 40 %, jakmile jsou tyto systémy nainstalovány, což znamená spokojenější zákazníky, kteří se vrací znovu a znovu. Pokud jsou tyto technologie pro pokladny propojeny s programy pro sledování zásob, pomáhají také udržet vše v provozu hladce v pozadí a zajistit, aby údaje o stavu skladu odpovídaly skutečnosti na regálech.

Detekce podvodu a prevence ztrát prostřednictvím analytiky AI

Analytika umělé inteligence zásadně pomáhá při odhalování podvodů a předcházení ztrátám. Tyto chytré systémy procházejí obrovská množství dat, aby našly podezřelé vzorce, které mohou signalizovat nějakou nekalost. Rychle také rozpoznají zvláštní nákupní návyky, čímž se snižují ztráty způsobené krádežemi a podvodnými transakcemi. Obchody, které začaly pro tento účel používat umělou inteligenci, hlásí skutečné výsledky. Jedna společnost zaznamenala pokles případů podvodů o přibližně 20 % poté, co nasadila prediktivní software. Aby tyto nástroje umělé inteligence mohly držet krok s novými fintami podvodníků, musí být pravidelně aktualizovány a doladovány. Když maloobchodníci investují do vylepšených funkcí umělé inteligence, ušetří samozřejmě peníze, ale získají i další výhodu – zákazníci si při obchodování s nimi začnou připadat bezpečnější, což posiluje dlouhodobou věrnost a důvěru v značku.

Rationalizace dodavatelských řetězců pomocí prediktivní logistiky

Řízení dodavatelského řetězce získává významný impuls díky prediktivní logistice, která efektivně využívá aktuální data k doladění každodenního provozu. Když firmy dokážou předpovědět, co zákazníci chtějí, ještě než o to požádají, a správně sledovat úrovně skladových zásob, obchody nakonec utratí méně za dopravu a doručování zboží rychleji než dříve. Podívejte se například na některé velké řetězce, které hovořily o snížení nákladů na logistiku zhruba o 30 % poté, co přešly na tyto chytré systémy. Technologie stojící za tímto přístupem analyzuje různé faktory, jako jsou předchozí nákupní návyky, sezónní vlivy a skutečné místa bydliště lidí, aby určila nejefektivnější způsoby dopravy produktů z bodu A do bodu B. A řekněme si upřímně, nikdo nechce překvapení při objednávání zboží online. Proto se také mnoho podniků nyní zapojuje do používání prediktivní analýzy s využitím umělé inteligence. To jim umožňuje rychleji reagovat na potřeby zákazníků a zároveň budovat silnější dodavatelské řetězce, které se nezhroutí pokaždé, když nastane nějaká potíž v jednom z jejich článků.