3 دلیل برای اینکه هر فروشنده باید مقیاس‌های مجهز به هوش مصنوعی را در نظر بگیرد.

مدیریت انبار و پیش‌بینی تقاضا بهبود یافته

دنباله‌کشی خودکار سهام با برچسب‌های شلف الکترونیکی

برچسب‌های دیجیتالی سلف یا ESLها نحوه مدیریت موجودی در فروشگاه‌ها را تغییر داده‌اند، زیرا به مدیران امکان می‌دهند تا وضعیت فعلی موجودی را به صورت لحظه‌ای مشاهده کنند. این برچسب‌ها فرآیند ردیابی سطح موجودی را خودکار می‌کنند و بدین ترتیب داده‌ها دقت بیشتری پیدا می‌کنند و قفسه‌ها تقریبا همیشه به خوبی پر می‌مانند. وقتی ESLها به سیستم‌های موجودی متصل می‌شوند، به‌روزرسانی‌ها به صورت خودکار بین بخش‌های مختلف سیستم فروشگاه انجام می‌گیرد و این امر خطاهای دستی انسانی را کاهش می‌دهد. برخی مطالعات نشان می‌دهند که فروشگاه‌ها می‌توانند پس از نصب این برچسب‌های دیجیتالی، مشکلات مربوط به شمارش موجودی را تقریباً تا نصف کاهش دهند، هرچند نتایج بسته به نحوه پیاده‌سازی متفاوت است. مزیت دیگری که این روش دارد، سبک زندگی سبز است، زیرا ESLها به جای آن برچسب‌های کوچک کاغذی قیمت استفاده می‌شوند. فروشگاه‌ها با این روش مقدار زیادی کاغذ صرفه‌جویی می‌کنند و در عین حال به مشتریانی که متوجه این تغییرات می‌شوند، مدرن و مسئولیت‌پذیر به نظر می‌رسند.

پیش‌بینی تقاضا با استفاده از هوش مصنوعی برای روند فصلی

هوش مصنوعی به تحلیل اعداد فروش گذشته کمک می‌کند تا کسب‌وکارها بتوانند بهتر پیش‌بینی کنند که مشتریان بعداً چه چیزی را ممکن است بخواهند. وقتی هوش مصنوعی الگوهای خرید و تغییرات بازار را بررسی می‌کند، به مالکان فروشگاه اطلاعاتی در مورد اینکه کدام اقلام به خوبی فروخته خواهند شد می‌دهد و این امکان را فراهم می‌کند که تصمیم بهتری در مورد موجودی کالا گرفته شود. یک مثال واقعی نشان داد که فروشگاه‌ها پس از اجرای سیستم‌های هوش مصنوعی، دقت پیش‌بینی‌های خود را حدود ۳۰ درصد بهبود بخشیدند که این امر گویای کمک‌های قابل توجه این ابزارهاست. یادگیری ماشین کار را یک گام جلوتر می‌برد، چرا که پیش‌بینی‌ها با گذشت زمان واقعاً بهتر و هوشمندانه‌تر می‌شوند و این امکان را فراهم می‌کنند که قفسه‌ها بدون اینکه محصولات اضافی زیادی باقی بماند، همواره پر شوند. برای کسب‌وکارهایی که با فصل‌های خاصی که تقاضا برای برخی کالاها در آنها بالا یا پایین می‌رود روبرو هستند، داشتن این نوع بینایی پیشگویانه تفاوت بزرگی در حفظ تعادل موجودی و کاهش هدررفت کالا ایجاد می‌کند.

کاهش انبارگذاری بیش از حد و کمبود موجودی از طریق داده‌های زمان واقعی

فروشندگان به شدت به تحلیل داده‌های زنده برای نگه داشتن موجودی در سطح مناسب متکی هستند، که این امر به جلوگیری از هر دو مورد زیاد بودن کالا و باقی ماندن آن در انبار و همچنین خالی ماندن قفسه‌ها در زمان تقاضای مشتریان کمک می‌کند. وقتی فروشگاه‌ها موجودی را به صورت زنده پیگیری می‌کنند، اطلاعات بهتری از آنچه نیاز به تکمیل دارد به دست می‌آورند و این امر معمولاً به معنای گردش سریع‌تر موجودی است. تحقیقات نشان می‌دهد که سیستم‌های مناسب پیگیری زمان واقعی می‌توانند نرخ گردش موجودی را تا حدود 20 درصد افزایش دهند. موجودی زیاد سرمایه‌ای را که می‌تواند در جاهای دیگر استفاده شود، مُسدود می‌کند، در حالی که کم بودن موجودی به معنای از دست دادن فرصت‌های فروش و نارضایتی مشتریانی است که بدون خرید از فروشگاه خارج می‌شوند. بسیاری از فروشگاه‌ها اکنون از هوش مصنوعی برای مدیریت خودکار تکمیل موجودی بر اساس شرایط زنده استفاده می‌کنند. این کار باعث می‌شود قفسه‌ها به درستی پر شوند بدون اینکه از حد متعادل عبور کنند و در نهایت سود را افزایش داده و مشتریان را وفادار نگه دارد.

تجربه شخصی سازی شده برای مشتریان و افزایش تعامل

چت بوت‌های توانمند AI برای پشتیبانی مشتری ۲۴/۷

چت‌بات‌هایی که با هوش مصنوعی قدرت می‌گیرند، نحوه برخورد شرکت‌ها با پشتیبانی از مشتریان را تغییر داده‌اند، چون پاسخ‌های سریعی را در هر زمان از شبانه‌روز فراهم می‌کنند. مشتریان تمایل دارند زمانی که این گفتگوهای هوشمند درست موقع سوال‌هایشان حاضر باشند و نه اینکه برای مدت‌ها در خط تلفن نگه داشته شوند، رضایت بیشتری نشان دهند. داده‌های صنعتی نشان می‌دهند که شرکت‌هایی که از فناوری چت‌بات استفاده می‌کنند، نتایج بهتری در جذب مجدد مشتریان دارند. با گذشت زمان، چت‌بات‌ها هم باهوش‌تر می‌شوند، که یعنی گفتگوها طبیعی‌تر و بهتر با نیازهای واقعی مردم هماهنگ می‌شوند. بخاطر پیشرفت‌هایی که در پردازش زبان طبیعی رخ داده، چت‌بات‌های مدرن امروزی زمینه را بهتر درک می‌کنند و پاسخ‌های منطقی‌تری در جریان گفتگوهای واقعی می‌دهند، که این امر تعاملات را کمتر شبیه به ربات و بیشتر انسانی می‌کند.

پیشنهاد محصولات سفارشی از طریق یادگیری ماشین

ظهور یادگیری ماشینی باعث تغییر در روش‌های رویکرد کسب‌وکارها به بازاریابی شخصی‌سازی‌شده شده است، به‌طوری‌که امکان پیشنهاد محصولاتی متناسب با سلیقه واقعی مشتریان بر اساس خریدها و جست‌وجوهای آن‌ها فراهم شده است. وقتی خریداران پیشنهاداتی دریافت می‌کنند که با سلیقه‌شان هماهنگ است، تمایل دارند در هر سفارش مبلغ بیشتری خرج کنند و احتمال اتمام خرید توسط آن‌ها نیز بیشتر می‌شود. فروشگاه‌های بزرگ در صنایع مختلف با موفقیت‌های قابل‌توجهی این سیستم‌های پیشنهادی را اجرا کرده‌اند. به‌عنوان‌مثال، اپلیکیشن Virtual Artist شرکت Sephora را می‌توان نام برد. مشتریان می‌توانند به‌صورت دیجیتالی ظاهر آرایشی خود را امتحان کنند و سپس پیشنهاداتی برای محصولاتی که با سلیقه‌های آن‌ها سازگار است دریافت کنند. افرادی که با این ویژگی‌های شخصی‌سازی‌شده تعامل دارند، عموماً ابراز می‌کنند که از تجربه خرید خود رضایت بیشتری دارند و این امر در بلندمدت منجر به افزایش وفاداری به برندهای مربوطه می‌شود. به همین دلیل، بسیاری از فروشندگان امروزه پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده را یکی از عناصر ضروری برای حفظ رقابت‌پذیری در بازار فعلی می‌دانند.

استراتژی‌های قیمت‌گذاری پویا برای افزایش نرخ تبدیل

قیمت‌گذاری پویا مبتنی بر هوش مصنوعی با بررسی وضعیت بازار و رفتار خرید مشتریان، قیمت‌ها را به‌صورت پویا تغییر می‌دهد. مزیت اصلی این روش، حفظ رقابت‌پذیری است به‌گونه‌ای که از دست‌دادن سود جلوگیری می‌شود و در عین حال سود خوبی نیز کسب می‌شود. به عنوان مثال، شرکت زارا (Zara) قیمت‌های خود را بر اساس تقاضای فعلی مشتریان برای کالاهای جدید مد خود به‌طور مداوم تنظیم می‌کند. این امر باعث می‌شود که کالاهای آن‌ها در مقایسه با رقبا قیمت مناسبی داشته باشند و در عین حال حاشیه سود خود را حفظ کنند. مطالعات نشان می‌دهند که این نوع تغییر قیمت‌ها واقعاً می‌تواند فروش را افزایش دهد و رضایت کلی مشتریان را به دنبال داشته باشد. اما چیز دیگری که فروشندگان باید به آن توجه کنند، این است که شفافیت در این زمینه نقش بسزایی در حفظ مشتریان و بازگشت آن‌ها دارد. اگر مشتریان دلیل افزایش یا کاهش قیمت‌ها را درک کنند، درک و پذیرش بهتری از این تغییرات خواهند داشت. اطلاع‌رسانی ساده با آن‌ها درباره اتفاقات در پس‌زمینه می‌تواند به‌میزان زیادی در ایجاد اعتماد با مشتریان دائمی کمک کند.

بهره وری عملیاتی و صرفه جویی در هزینه

کاهش هزینه‌های نیروی کار با سیستم‌های صدور حساب خودکار

اتوماسیون کسّه، نحوه اداره کسب و کار روزانه فروشگاه‌ها را دستخوش تغییر کرده است، عمدتاً به این دلیل که فرآیندها را سریع‌تر کرده و هزینه‌های نیروی کار را کاهش می‌دهد. منظور همان ایستگاه‌های خرید خودکار و دستگاه‌های ثبت فروش دیجیتالی هستند که به خریداران این امکان را می‌دهند تا کالاها را خودشان اسکن کنند، هزینه را پرداخت کنند و حتی بسته‌بندی کنند. فروشگاه‌ها می‌گویند که وقتی به اندازه قبل به فروشنده نیاز ندارند، هزینه‌ها کاهش می‌یابد و کارکنان می‌توانند به انجام سایر کارهای مهم‌تری که برای کسب و کار ارزش دارند، بپردازند. برخی از اعداد و ارقامی که گردش می‌کنند نشان می‌دهند که زمان انتظار پس از نصب این سیستم‌ها حدود 40٪ کاهش می‌یابد، که به معنی مشتریان خوشحال‌تر و بازگشتی بیشتر به فروشگاه است. هنگامی که این بهبودهای فناوری کسّه با نرم‌افزارهای ردیابی موجودی ترکیب می‌شوند، مدیریت پشت صحنه را هم به خوبی پیش می‌برند و اطمینان می‌دهند که موجودی انبار با آنچه واقعاً روی قفسه‌ها قرار دارد هماهنگ باشد.

تشخیص تقلب و جلوگیری از از دست دادن از طریق تحلیل‌های هوش مصنوعی

تحلیل‌های هوش مصنوعی در شناسایی کلاهبرداری و پیشگیری از زیان‌ها تأثیر زیادی دارند. این سیستم‌های هوشمند داده‌های فراوانی را بررسی می‌کنند تا الگوهای مشکوکی که ممکن است نشانه‌ای از رفتار غیرقانونی باشند را پیدا کنند. همچنین این سیستم‌ها به عادات خرید عجیب و غریب به سرعت پی می‌برند که این امر باعث کاهش از دست دادن پول ناشی از سرقت و تراکنش‌های کلاهبردارانه می‌شود. فروشگاه‌هایی که از هوش مصنوعی برای این نوع تحلیل استفاده کرده‌اند، نتایج واقعی را گزارش داده‌اند. یک شرکت پس از اجرای نرم‌افزار پیش‌بینی، کاهش حدود ۲۰ درصدی موارد کلاهبرداری را تجربه کرد. برای همراهی با ترفند‌های جدیدی که کلاهبرداران به کار می‌برند، این ابزارهای هوش مصنوعی نیاز به به‌روزرسانی و تنظیم منظم دارند. وقتی خرده‌فروشان در بهبود قابلیت‌های هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری می‌کنند، به وضوح پول پس می‌اندازند، اما فایده دیگری هم دارد — مشتریان شروع به احساس ایمنی بیشتر در تعامل با آن‌ها می‌کنند که این امر منجر به وفاداری بلندمدت و اعتماد به برند می‌شود.

ساده‌سازی زنجیره تأمین با لوژیستیک پیش‌بینی‌کننده

مدیریت زنجیره تأمین از طریق لجستیک پیش‌بینانه، افزایش قابل توجهی یافته است، زیرا این روش به خوبی از داده‌های زنده برای تنظیم دقیق فرآیندها در روزهای عادی استفاده می‌کند. وقتی شرکت‌ها بتوانند نیاز مشتریان را قبل از درخواست آنها پیش‌بینی کنند و سطح موجودی را به خوبی پیگیری کنند، فروشگاه‌ها هزینه کمتری را برای حمل و نقل پرداخت می‌کنند و کالاها را سریع‌تر از گذشته تحویل می‌دهند. نگاهی به خرده‌فروشان بزرگ بیندازید که در مورد کاهش ۳۰ درصدی هزینه‌های لجستیک خود پس از انتقال به این سیستم‌های هوشمند صحبت کرده‌اند. فناوری به کار رفته در این زمینه، عوامل مختلفی مانند عادات خرید قبلی، تغییرات فصلی و محل زندگی واقعی افراد را در محاسبه بهترین روش‌های انتقال کالا از نقطه A به نقطه B در نظر می‌گیرد. و درست است که هیچ‌کس دوست ندارد در سفارش آنلاین خود شاهد شگفتی‌های ناخوشایند باشد. به همین دلیل است که بسیاری از کسب‌وکارها اکنون به سیستم‌های پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی روی آورده‌اند. این امر به آنها امکان می‌دهد تا سریع‌تر به نیازهای مشتریان پاسخ دهند و زنجیره تأمین مقاوم‌تری بنا کنند که در صورت بروز هر گونه اختلال در یک نقطه، دچار فروپاشی نشود.