EN
Οι ηλεκτρονικές ετικέτες ραφιών ή ESLs έχουν αλλάξει τον τρόπο με τον οποίο τα καταστήματα διαχειρίζονται τα αποθέματά τους, καθώς επιτρέπουν στους διαχειριστές να βλέπουν σε πραγματικό χρόνο τι βρίσκεται στα ράφια. Αυτές οι ετικέτες αυτοματοποιούν την παρακολούθηση των αποθεμάτων, γεγονός που καθιστά τα δεδομένα πολύ πιο ακριβή και διατηρεί τα ράφια κατά την πλειοψηφία τους καλά εφοδιασμένα. Όταν οι ESLs συνδέονται με τα συστήματα αποθέματος, οι ενημερώσεις γίνονται αυτόματα μεταξύ των διαφόρων τμημάτων του συστήματος του καταστήματος, μειώνοντας τα λάθη που προκαλούνται από χειροκίνητες ενέργειες. Μερικές μελέτες δείχνουν ότι τα καταστήματα μπορούν να μειώσουν κατά το ήμισυ τα προβλήματα απογραφής μετά την εγκατάσταση αυτών των ψηφιακών ετικετών, αν και τα αποτελέσματα εξαρτώνται από την εφαρμογή. Ένα άλλο πλεονέκτημα προκύπτει από την προσέγγιση στην πράσινη τεχνολογία, αφού οι ESLs αντικαθιστούν τα μικρά χάρτινα ετικέτες τιμών που υπήρχαν παντού. Με αυτόν τον τρόπο, τα καταστήματα εξοικονομούν τόνους χαρτιού, ενώ παράλληλα φαίνονται πιο σύγχρονα και προσηλωμένα στο περιβάλλον στους πελάτες που παρατηρούν αυτές τις αλλαγές.
Η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά στην ανάλυση προηγούμενων αριθμών πωλήσεων, ώστε οι επιχειρήσεις να μπορούν να μαντέψουν καλύτερα τι θα θέλουν οι πελάτες στο μέλλον. Όταν η τεχνητή νοημοσύνη μελετά τα πρότυπα αγοράς και τις αλλαγές στις αγορές, παρέχει στους ιδιοκτήτες καταστημάτων ενδείξεις για τα προϊόντα που θα πουληθούν καλά, βοηθώντας τους να αποφασίσουν τι να διατηρούν στα ράφια. Ένα πραγματικό παράδειγμα έδειξε πως τα καταστήματα βελτίωσαν τις προβλέψεις τους κατά περίπου 30 τοις εκατό μετά την εφαρμογή συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης, κάτι που αποδεικνύει πόσο χρήσιμα είναι αυτά τα εργαλεία. Η μηχανική μάθηση πηγαίνει ακόμη πιο μακριά, γιατί οι προβλέψεις γίνονται πραγματικά πιο «έξυπνες» καθώς περνάει ο χρόνος, εξασφαλίζοντας ότι τα ράφια παραμένουν γεμάτα, χωρίς να υπάρχει περιττό απόθεμα. Για επιχειρήσεις που αντιμετωπίζουν εποχικές μεταβολές, κατά τις οποίες ορισμένα προϊόντα γίνονται δημοφιλή ή χάνουν το ενδιαφέρον, η δυνατότητα πρόβλεψης κάνει τη διαφορά ώστε να διατηρείται ισορροπημένο το απόθεμα και να μειώνεται η σπατάλη.
Οι λιανομεταπωλητές βασίζονται σε μεγάλο βαθμό στην ανάλυση δεδομένων σε πραγματικό χρόνο για να διατηρούν τις αποθεματικές τους θέσεις στο κατάλληλο επίπεδο, κάτι που βοηθά στην αποφυγή τόσο της περίσσιας αποθεματικής διακίνησης, όσο και των άδειων ραφιών όταν οι πελάτες ζητούν προϊόντα. Όταν τα καταστήματα παρακολουθούν τα αποθέματα σε πραγματικό χρόνο, λαμβάνουν καλύτερες πληροφορίες σχετικά με το τι χρειάζεται να εμπλουτιστεί, κάτι που συνήθως σημαίνει ταχύτερη απογραφή των αποθεμάτων. Έρευνες δείχνουν ότι τα καλά συστήματα παρακολούθησης σε πραγματικό χρόνο μπορούν να αυξήσουν τους ρυθμούς απογραφής κατά περίπου 20 τοις εκατό. Τα πολλά αποθέματα δεσμεύουν χρήματα που θα μπορούσαν να χρησιμοποιηθούν αλλού, ενώ η έλλειψη αποθεμάτων σημαίνει χαμένες ευκαιρίες πώλησης και δυσαρεστημένους πελάτες που φεύγουν χωρίς να αγοράσουν τίποτα. Πολλά καταστήματα χρησιμοποιούν πλέον τεχνητή νοημοσύνη για την αυτόματη διαχείριση των αποθεμάτων, βάσει των εξελίξεων σε πραγματικό χρόνο. Αυτό διασφαλίζει ότι τα ράφια είναι κατάλληλα εμπλουτισμένα, χωρίς να ξεπερνιούνται τα όρια, κάτι που τελικά αυξάνει τα κέρδη και διατηρεί τους πελάτες να επιστρέφουν ξανά και ξανά.
Οι chatbot με τεχνητή νοημοσύνη αλλάζουν τον τρόπο που οι εταιρείες αντιμετωπίζουν την υποστήριξη πελατών, καθώς παρέχουν άμεσες απαντήσεις ανεξάρτητα από την ώρα της ημέρας ή της νύχτας. Οι πελάτες αισθάνονται πιο ικανοποιημένοι όταν αυτά τα έξυπνα chatbot είναι σε θέση να απαντήσουν αμέσως στις ερωτήσεις τους, αντί να περιμένουν συνέχεια σε αναμονή. Στοιχεία από τη βιομηχανία δείχνουν ότι οι εταιρείες που χρησιμοποιούν τεχνολογία chatbot επιτυγχάνουν καλύτερα αποτελέσματα όσον αφορά την επιστροφή των πελατών. Καθώς περνάει ο καιρός, τα chatbot γίνονται και πιο έξυπνα, γεγονός που σημαίνει πως οι συνομιλίες ακούγονται πιο φυσικές και προσαρμοσμένες στις πραγματικές ανάγκες των ανθρώπων. Χάρη στις προόδους στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας, τα σύγχρονα chatbot κατανοούν καλύτερα το πλαίσιο και απαντούν με τρόπο που ταιριάζει στη ροή της πραγματικής συνομιλίας, κάνοντας τις επαφές να αισθάνονται πιο ανθρώπινες και λιγότερο μηχανικές.
Η άνοδος της μηχανικής μάθησης έχει αλλάξει τον τρόπο με τον οποίο οι επιχειρήσεις προσεγγίζουν την προσωποποιημένη διαφήμιση, καθώς τους επιτρέπει να προτείνουν προϊόντα στους πελάτες βάσει αυτών που πραγματικά αγοράζουν και περιηγούνται. Όταν οι αγοραστές λαμβάνουν προτάσεις που ταιριάζουν στις προτιμήσεις τους, τείνουν να ξοδεύουν περισσότερα χρήματα ανά παραγγελία και είναι πιο πιθανό να ολοκληρώσουν αγορές. Μεγάλα εμπορικά σήματα σε διάφορους τομείς έχουν εφαρμόσει αυτά τα συστήματα προτάσεων με μεγάλη επιτυχία. Για παράδειγμα, η εφαρμογή Virtual Artist της Sephora. Οι πελάτες μπορούν να δοκιμάσουν ψηφιακά προβολές μακιγιάζ και στη συνέχεια να λάβουν προτάσεις για προϊόντα που ταιριάζουν στις επιλογές τους. Οι άνθρωποι που αλληλεπιδρούν με αυτού του είδους τα προσωποποιημένα χαρακτηριστικά αναφέρουν γενικά ότι αισθάνονται πιο ευχαριστημένοι από τις εμπειρίες αγορών τους, κάτι που με την πάροδο του χρόνου ενισχύει την πίστη στο εμπορικό σήμα. Γι' αυτό τον λόγο, πολλές επιχειρήσεις λιανικής θεωρούν σήμερα τις προσωποποιημένες προτάσεις απαραίτητες για να παραμείνουν ανταγωνιστικές στη σημερινή αγορά.
Η δυναμική τιμολόγηση με τη δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης εξετάζει τι συμβαίνει στην αγορά και πώς οι άνθρωποι ψωνίζουν για να αλλάζει τις τιμές σε πραγματικό χρόνο. Το κύριο όφελος εδώ είναι να διασφαλίζεται η ανταγωνιστικότητα, ώστε να μην χάνουμε χρήματα αλλά παράλληλα να έχουμε καλά κέρδη. Για παράδειγμα, το Zara προσαρμόζει συνεχώς τις τιμές βάσει αυτών που ζητούν οι πελάτες αυτή τη στιγμή για τα πιο πρόσφατα μοντέλα τους. Έτσι διατηρεί τα προϊόντα τους προσιτά σε σχέση με τους ανταγωνιστές, χωρίς να μειώνεται σημαντικά το περιθώριο κέρδους. Μελέτες δείχνουν ότι αυτού του είδους οι αλλαγές στις τιμές αυξάνουν πραγματικά τον αριθμό των πωλήσεων και κάνουν τους πελάτες πιο ικανοποιημένους. Ωστόσο, υπάρχει και κάτι άλλο που πρέπει να ληφθεί υπόψη από τους λιανοπωλητές: η διαφάνεια έχει μεγάλη σημασία όσον αφορά τη διατήρηση των πελατών. Αν οι πελάτες κατανοούν γιατί μερικές φορές οι τιμές αυξάνονται ή μειώνονται, τότε τείνουν να το δέχονται πιο εύκολα. Απλώς τους ενημερώνουμε για αυτό που συμβαίνει πίσω από την κουρτίνα, κερδίζοντας έτσι την εμπιστοσύνη των πελατών.
Η αυτοματοποίηση της πληρωμής μεταβάλλει τον τρόπο με τον οποίο τα καταστήματα διεκπεραιώνουν τις καθημερινές τους εργασίες, κυρίως επειδή επιταχύνει τις διαδικασίες και μειώνει τα έξοδα προσωπικού. Αναφερόμαστε στους αυτόματους σταθμούς πληρωμής και στους ψηφιακούς ταμειακούς όπου οι πελάτες μπορούν να αναλάβουν οι ίδιοι τη διαδικασία σάρωσης των προϊόντων, πληρωμής και ακόμα και συσκευασίας. Τα καταστήματα μας λένε ότι εξοικονομούν κόστος όταν δεν χρειάζονται πλέον τόσοι πολλοί ταμίες, με αποτέλεσμα το προσωπικό να απασχολείται σε άλλες εργασίες που είναι πραγματικά σημαντικές για την επιχείρηση. Σύμφωνα με κάποια στοιχεία, οι χρόνοι αναμονής μειώνονται κατά περίπου 40% μόλις εγκατασταθούν αυτά τα συστήματα, γεγονός που σημαίνει πιο ευχαριστημένους πελάτες οι οποίοι επιστρέφουν ξανά και ξανά. Σε συνδυασμό με λογισμικό παρακολούθησης αποθέματος, αυτές οι τεχνολογικές βελτιώσεις στη διαδικασία πληρωμής βοηθούν και στην ομαλή λειτουργία των διαδικασιών πίσω από την παρασκηνίου, διασφαλίζοντας ότι τα επίπεδα αποθεμάτων ταιριάζουν με αυτά που υπάρχουν πραγματικά στα ράφια.
Η ανάλυση με τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης κάνει μεγάλη διαφορά όσον αφορά την ανίχνευση απάτης και την πρόληψη απωλειών. Τα έξυπνα συστήματα εξετάζουν τεράστιες ποσότητες δεδομένων για να εντοπίσουν περίεργα μοτίβα που ίσως υποδηλώνουν κάποια ύποπτη δραστηριότητα. Επίσης, ανιχνεύουν αρκετά γρήγορα παράξενες συνήθειες αγοράς, κάτι που μειώνει τις απώλειες από κλοπές και απάτες. Επιχειρήσεις που έχουν ξεκινήσει να χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη για αυτού του είδους την ανάλυση αναφέρουν πραγματικά αποτελέσματα. Μία εταιρεία είδε τις υποθέσεις απάτης να μειώνονται κατά περίπου 20% μετά την εγκατάσταση λογισμικού πρόβλεψης. Για να μπορούν να ανταποκρίνονται στις νέες μεθόδους που χρησιμοποιούν οι απατεώνες, αυτά τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης χρειάζεται να ενημερώνονται και να ρυθμίζονται τακτικά. Όταν οι λιανοπωλητές επενδύουν σε καλύτερες δυνατότητες τεχνητής νοημοσύνης, εξοικονομούν χρήματα, αλλά υπάρχει και ένα ακόμη πλεονέκτημα: οι πελάτες αρχίζουν να νιώθουν πιο ασφαλείς όταν συναλλάσσονται μαζί τους, κάτι που δημιουργεί μακροχρόνια πίστη και εμπιστοσύνη στην επωνυμία.
Η διαχείριση της εφοδιαστικής αλυσίδας λαμβάνει σημαντική ώθηση από την προγνωστική εφοδιαστική, η οποία αξιοποιεί με επιτυχία δεδομένα σε πραγματικό χρόνο για να βελτιστοποιήσει την καθημερινή λειτουργία. Όταν οι εταιρείες μπορούν να προβλέψουν τι θέλουν οι πελάτες πριν καν το ζητήσουν και να παρακολουθούν σωστά τα επίπεδα αποθέματος, τότε καταστήματα καταλήγουν να ξοδεύουν λιγότερα σε μεταφορές και να παραδίδουν εμπορεύματα γρηγορότερα από πριν. Σκεφτείτε μερικούς μεγάλους λιανοπωλητές που αναφέρουν μείωση των εξόδων τους στην εφοδιαστική κατά περίπου 30% μετά τη μετάβασή τους σε αυτά τα έξυπνα συστήματα. Η τεχνολογία πίσω από αυτό εξετάζει διάφορα στοιχεία, όπως προηγούμενα καταναλωτικά μοτίβα, τι συμβαίνει κατά τις διαφορετικές εποχές και πού ζουν πραγματικά οι άνθρωποι, ώστε να καθοριστούν οι καλύτεροι τρόποι μεταφοράς των προϊόντων από το σημείο Α στο σημείο Β. Και για να το πούμε όπως είναι, κανένας δεν θέλει εκπλήξεις όταν παραγγέλνει κάτι διαδικτυακά. Γι’ αυτό τόσες πολλές επιχειρήσεις τώρα επενδύουν στις προβλέψεις με τη χρήση τεχνητής νοημοσύνης. Σημαίνει ότι μπορούν να ανταποκρίνονται γρηγορότερα στις ανάγκες των πελατών, ενώ θα κατασκευάζουν πιο δυνατές εφοδιαστικές αλυσίδες, οι οποίες δεν θα καταρρέουν μόλις υπάρξει κάποιο εμπόδιο κάπου στη διαδρομή.
Hot News2024-09-14
2024-11-18
2023-11-14
2023-04-12
2019-07-11
Εξειδικευόμαστε σε προηγμένες ηλεκτρονικές λύσεις λιανικής για τη βελτίωση των επιχειρησιακών διαδικασιών και την ενίσχυση της εμπειρίας αγοράς.
