3 motive pentru care fiecare retailer ar trebui să considere balanțele cu AI.

Gestionare îmbunătățită a inventariului și prognozare a cererii

Urmarire automată a stocului cu etichete electronice de raft

Etichetele electronice de raft sau ESL-urile au schimbat modul în care magazinele își gestionează stocurile, deoarece permit managerilor să vadă în timp real ce se află pe rafturi. Aceste etichete automatizează urmărirea nivelurilor de stoc, astfel încât datele sunt mult mai precise, iar rafturile rămân corect aprovizionate în majoritatea timpului. Atunci când ESL-urile se conectează la sistemele de inventar, actualizările au loc automat între diferitele componente ale sistemului magazinului, reducând erorile făcute manual de persoane. Anumite studii indică faptul că magazinele pot reduce problemele legate de numărarea stocurilor cu aproximativ jumătate după instalarea acestor etichete digitale, deși rezultatele variază în funcție de implementare. Un alt beneficiu provine din faptul că ESL-urile contribuie la protejarea mediului, deoarece înlocuiesc acele mici etichete de preț de pe hârtie. Magazinele economisesc tone de hârtie în acest mod, în timp ce arată mai moderne și mai conștiente din punct de vedere ecologic în fața clienților care observă aceste schimbări.

Prevederi ale Cererii Conducute de IA pentru Trenduri Sezoniere

Inteligenta artificiala ajută la analizarea cifrelor de vânzări anterioare, astfel încât companiile pot anticipa mai bine ce ar putea dori clienții în continuare. Atunci când IA examinează modelele de cumpărare și modul în care piețele se schimbă, oferă indicii proprietarilor de magazine despre produsele care se vor vinde bine, ajutându-i să decidă ce să aibă în stoc. Un exemplu practic a arătat că magazinele și-au îmbunătățit previziunile cu aproximativ 30 la sută după implementarea sistemelor AI, ceea ce dovedește cât de utile pot fi aceste instrumente. Învățarea automată duce lucrurile și mai departe, deoarece previziunile devin cu adevărat mai inteligente în timp, asigurându-se că rafturile rămân aprovizionate fără ca produsele suplimentare să rămână nemișcate. Pentru afaceri care se confruntă cu anumite sezoane în care produsele devin populare sau își pierd popularitatea, a avea acest tip de previziune face toată diferența în menținerea unui stoc echilibrat și reducerea deșeurilor.

Reducerea supra-stocurilor și lipselor de stoc prin date în timp real

Distribuitorii se bazează în mod semnificativ pe analiza datelor în timp real pentru a-și menține stocurile la nivelul optim, ceea ce ajută la evitarea atât a stocurilor excesive, cât și a lipsei produselor de pe rafturi atunci când clienții doresc să le cumpere. Atunci când magazinele urmăresc stocurile în timp real, primesc informații mai precise despre ce trebuie reaprovizionat, ceea ce de obicei înseamnă o rotație mai rapidă a stocurilor. Studiile arată că sistemele eficiente de urmărire în timp real pot crește ratele de rotație cu aproximativ 20 la sută. Stocurile prea mari blochează fonduri care ar putea fi utilizate în altă parte, în timp ce stocurile insuficiente înseamnă oportunități pierdute de vânzări și clienți nemulțumiți care pleacă fără să cumpere nimic. Multe magazine folosesc acum inteligență artificială pentru a gestiona automat reaprovizionarea, în funcție de ceea ce se întâmplă în timp real. Aceasta menține rafturile corespunzător aprovizionate, fără a depăși cantitățile necesare, ceea ce în final crește profiturile și îi determină pe clienți să revină.

Experiențe personalizate pentru clienți și creșterea implicării

Chatboturi alimentate de IA pentru suport client 24/7

Chatbot-urile, alimentate de inteligența artificială, schimbă modul în care companiile gestionează suportul pentru clienți, deoarece oferă răspunsuri rapide în orice momentul zilei sau al nopții. Clienții tind să fie mai mulți atunci când acești boti inteligenți sunt disponibili pentru a răspunde imediat la întrebări, în loc de a aștepta într-o linie telefonică nesfârșită. Datele din industrie arată că companiile care folosesc tehnologia chatbot-urilor obțin rezultate mai bune în ceea ce privește reținerea clienților. Pe măsură ce timpul trece, chatbot-urile devin și mai inteligente, ceea ce înseamnă că conversațiile par mai naturale și adaptate nevoilor reale ale utilizatorilor. Datorită progreselor în procesarea limbajului natural, chatbot-urile moderne înțeleg acum mai bine contextul și răspund în moduri care au sens în timpul conversațiilor reale, făcând interacțiunile să pară mai puțin robotizate și mai prietenoase în ansamblu.

Recomandări de Produse Personalizate prin Machine Learning

Creșterea utilizării învățării automate a schimbat modul în care companiile abordează marketingul personalizat, permițându-le să sugereze produse clienților în funcție de ceea ce aceștia cumpără și navighează cu adevărat. Atunci când cumpărătorii primesc recomandări care se potrivesc preferințelor lor, ei tind să cheltuiască mai mulți bani per comandă și au mai multe șanse să finalizeze cumpărăturile. Magazine celebre din diferite industrii au implementat aceste sisteme de recomandare cu rezultate notabile. Luați, de exemplu, aplicația Sephora Virtual Artist. Clienții pot testa digital diferite aspecturi cu machiaj și apoi pot primi sugestii de produse care se potrivesc alegerilor lor stilistice. Persoanele care interacționează cu astfel de funcționalități personalizate raportează în general o mai mare satisfacție în legătură cu experiența lor de cumpărare, ceea ce construiește loialitate față de marcă în timp. De aceea, mulți comercianți consideră în prezent recomandările personalizate esențiale pentru a rămâne competitivi pe piața actuală.

Strategii de Pricing Dinamic pentru a Îmbunătăți Ratele de Conversie

Preturile dinamice bazate pe inteligență artificială analizează ce se întâmplă pe piață și cum cumpără oamenii pentru a modifica prețurile în timp real. Beneficiul principal aici este acela de a ne asigura că lucrurile rămân competitive, astfel încât să nu pierdem bani, dar să obținem totodată profituri bune. Să luăm ca exemplu Zara. Ei ajustează constant prețurile în funcție de ceea ce doresc clienții în prezent pentru noile articole de modă. Aceasta menține produsele lor accesibile din punct de vedere al prețului, comparativ cu cele ale altora, fără a reduce prea mult marjele. Studiile arată că acest tip de modificări de preț au un impact real în creșterea vânzărilor și în crearea unei mai mari satisfacții a clienților. Dar există ceva la care vânzătorii trebuie să reflecteze, și anume că transparența este foarte importantă atunci când este vorba despre păstrarea clienților fideli. Dacă oamenii înțeleg de ce uneori prețurile cresc sau scad, ei tind să fie mai receptivi la aceste schimbări. Pur și simplu le informează despre ceea ce se întâmplă în spatele scenei contribuie semnificativ la construirea unui raport de încredere cu cumpărătorii obișnuiți.

Eficiența operațională și economiile de costuri

Reducerea costurilor de muncă cu sisteme automate de check-out

Automatizarea procesului de plată este în curs de schimbare a modului în care magazinele își desfășoară activitatea zilnică, în principal deoarece accelerează procesele, în același timp reducând cheltuielile cu personalul. Ne referim la acele stații de plată automată și la casele de marcat digitale care permit clienților să gestioneze singuri scanarea produselor, plata și chiar ambalarea acestora. Magazinele ne spun că realizează economii financiare atunci când nu mai au nevoie de mulți casieri, astfel încât angajații sunt mutați să îndeplinească alte sarcini care contează cu adevărat pentru afacere. Anumite date sugerează că timpul de așteptare se reduce cu aproximativ 40% după instalarea acestor sisteme, ceea ce înseamnă clienți mai mulțumiți care revin din nou și din nou. Atunci când sunt combinate cu software-ul de urmărire a inventarului, aceste actualizări tehnologice privind procesul de plată contribuie și la o funcționare mai eficientă în spatele scenei, asigurându-se că nivelurile stocului corespund cu ceea ce se află, de fapt, pe rafturi.

Detectarea Fraudelor și Prevenirea Pierderilor Prin Analiza AI

Analiza prin inteligență artificială face o diferență semnificativă atunci când este vorba despre detectarea fraudelor și prevenirea pierderilor. Aceste sisteme inteligente analizează cantități uriașe de date pentru a identifica modele ciudate care ar putea semnala ceva suspect. Ele reușesc să observe rapid obiceiuri ciudate de cumpărare, ceea ce reduce pierderile cauzate de furturi și tranzacții frauduloase. Magazinele care au început să utilizeze inteligența artificială pentru acest tip de analiză raportează rezultate reale. O companie a observat o scădere a cazurilor de fraudă cu aproximativ 20% după implementarea unui software de predicție. Menținerea la zi cu trucurile noi pe care le folosesc fraudele înseamnă că aceste instrumente AI trebuie actualizate și ajustate regulat. Atunci când magazinele investesc în capabilități AI mai bune, economisesc bani, dar există și un alt beneficiu – clienții încep să se simtă mai în siguranță când fac afaceri cu acestea, ceea ce construiește loialitate pe termen lung și încredere în marcă.

Optimizarea lanțurilor de aprovizionare cu logistica predictivă

Managementul lanțului de aprovizionare primește un impuls major din partea logisticii predictive, care utilizează eficient datele în timp real pentru a optimiza modul în care lucrurile funcționează din zi în zi. Atunci când companiile pot anticipa ce doresc clienții înainte ca aceștia să ceară ceva și pot monitoriza corespunzător nivelurile de stoc, magazinele ajung să cheltuiască mai puțin pe transport și livrarea produselor devine mai rapidă decât înainte. Gândește-te la unii dintre marii comercianți de tip „cutie mare” care au vorbit despre reducerea costurilor logistice cu aproximativ 30% după trecerea la aceste sisteme inteligente. Tehnologia din spatele acestui concept analizează diverse aspecte, cum ar fi obișnuințele anterioare de cumpărare, ceea ce se întâmplă în diferitele anotimpuri și unde locuiesc efectiv oamenii, atunci când determină cele mai bune modalități de a transporta produsele de la punctul A la punctul B. Și să fim sinceri, nimeni nu își dorește surprize când comandă ceva online. De aceea, tot mai multe companii adoptă acum prognoza bazată pe inteligență artificială. Astfel, acestea pot răspunde mai rapid nevoilor clienților, în același timp construind lanțuri de aprovizionare mai solide, care nu se confruntă cu probleme ori de câte ori apare o neregulă undeva în proces.