Internetowi sprzedawcy niesamowicie zwiększyli sprzedaż w trakcie pandemii w momencie, gdy fizyczne sklepy przez większość czasu były pozamykane. Te, które wykorzystują sztuczną inteligencję do pomocy przy trzech największych wyzwaniach, które przed nimi stoją, czyli automatyzacją, analizą baz danych oraz optymalizacją procesów, będą miały znaczną przewagę konkurencyjną nad swoją konkurencją.
W tym artykule
- Sprzedawcy detaliczni wykorzystują sztuczną inteligencję do trzech głównych celów
- Duży wzrost internetowej sprzedaży detalicznej
- Przyspieszenie wzrostów wymaga dostosowania procesów
- Wyzwania w różnych obszarach
- Wyzwanie 1: Wykorzystanie sztucznej inteligencji w celu lepszego dostosowania kanałów sprzedaży
- Wyzwanie 2: Wgląd w zachowania klientów, w celu poprawy ich doświadczeń
- Wyzwanie 3: Redukcja kosztów zwrotów poprzez redukcję zwrotów i poprawę logistyki
- Wykorzystanie sztucznej inteligencji nie jest prostym i szybkim rozwiązaniem
- Sztuczna inteligencja pomaga skierować wzrost we właściwym kierunku
Sprzedawcy detaliczni wykorzystują sztuczną inteligencję do trzech głównych celów
Sposób w jaki robimy zakupy się zmienia, a sztuczna inteligencja rewolucjonizuje detal. Te przedsiębiorstwa, które na to stać, oraz które są wystarczające elastyczne, aby zaadaptować u siebie najnowsze technologie, będą miały zdecydowaną przewagę nad swoją konkurencją.
Sztuczna inteligencja jest pojęciem zbiorowym dla systemu mającego za zadanie naśladować pewne obszary ludzkiej inteligencji. Przykładowo, posiadamy oprogramowanie do rozpoznawania obrazków, które jest w stanie zidentyfikować fałszywe produkty. Mamy również oprogramowanie służące do analizy danych, które może wykryć potencjalną utratę klientów już na wczesnym etapie, skłaniając sprzedawców do podjęcia działań celem ich odzyskania. W rzeczywistości, wyróżniamy trzy główne cele sztucznej inteligencji w handlu detalicznym:
- Automatyzacja wszystkich rodzajów cyfrowych oraz fizycznych procesów
- Uzyskanie użytecznych informacji z zebranych i przeanalizowanych danych w celu poprawy doświadczeń doznań klientów
- Optymalizacja procesów, które skupiają się na generowaniu sprzedaży przy jednoczesnym utrzymaniu kosztów na niskim poziomie
Duży wzrost internetowej sprzedaży detalicznej
Lockdowny spowodowane przez Covid-19 stanowiły znaczący impuls wzrostowy dla internetowych sprzedawców. Zauważyliśmy, że rok do roku wzrost sprzedaży wyniósł między 30%-50% w wielu europejskich krajach. W Wielkiej Brytanii, udział sprzedaży internetowej w całości sprzedaży detalicznej wzrósł z 19% w 2019r. do 23% w roku poprzednim. W Holandii internetowa sprzedaż w roku 2020 wzrosła o 45% w porównaniu do roku poprzedniego, spodziewamy się też kolejnego wzrostu o około 15% w 2021 roku.
Przyspieszenie wzrostów wymaga dostosowania procesów
Wskazane wyżej trzy cele stawiane przed sztuczną inteligencją mają za zadanie, przyczynić się do poprawy sposobem zarządzania przedsiębiorstwami. Potencjalne ulepszenia są teraz szczególnie istotne dla firm omnichannel, ponieważ balans pomiędzy różnymi kanałami sprzedaży ulega znacznej zmianie.
Zmiana ze sprzedaży w sklepach fizycznych do sprzedaży w sklepach internetowych przez strony oraz aplikację trwa już od wielu lat, kryzys spowodowany przez Covid-19 jedynie tą zmianę przyspieszył. W 2020 roku sprzedaż internetowa wzrosła o 32% w Stanach Zjednoczonych, o 44% w Holandii i o 47% w Wielkiej Brytanii w porównaniu do 2019 roku. Sytuacja, w której fizyczne sklepy są w większości zamknięte sprawia, że są one mocno uzależnione od sprzedaży przez kanały online, ale oczekuje się, że ta forma handlu nadal stanowić będzie większą cześć sprzedaży. Wymagać to będzie zmian w organizacji logistyki, marketingu i obsługi posprzedażowej.
Wyzwania w różnych obszarach
Trzy główne wyzwania stojące przed sprzedawcami omnichannel, które powiązane są z rosnącą sprzedażą w kanałach online to:
- Odpowiednie zarządzanie zapasami, czynnikiem komplikującym całą sprawę jest fakt, że sprzedaż odbywa się zarówno w sklepach fizycznych jak i online.
- Optymalizacja procesów sprzedaży online, tak aby doświadczenie klienta, związane z procesem zakupowym, nie były gorsze niż w przypadku zakupów w sklepach fizycznych lub w konkurencyjnych sklepach internetowych.
- Usprawnienia w procesie zwrotów towarów.
Każde z tych trzech elementów ma wpływ na poszczególne obszary handlu detalicznego, w szczególności na sprzedaż, dystrybucję, logistykę oraz obsługę klienta i marketing.
Wyzwanie 1: Wykorzystanie sztucznej inteligencji w celu lepszego dostosowania kanałów sprzedaży
Sztuczna inteligencja wykonuje to zadanie poprzez poprawę predykcji i ulepszanie procesów wykonywanych automatycznie. Zagregowane dane stanowią podstawę do doskonalenia procesów.
Łatwo zauważyć obszary w firmach, w których jest duży potencjał, aby to wykorzystać. Około 1/3 holenderskich sprzedawców detalicznych analizuje duże zbiory danych, ale tylko 14% z nich wykorzystuje do tego sztuczną inteligencję. Lepsza predykcja co do wysokości sprzedaży, możliwa do uzyskania przez analizę transakcji historycznych oraz innych czynników takich jak zachowanie, pogoda, pora dnia itp. przyczyniłaby się do znacznej poprawy efektywności strumieni logistycznych.
Kanały online, sklepy fizyczne, oraz zachodzące między nimi interakcje mogą być dokładnie zbadane. Co więcej, redukuje to czas oczekiwania oraz ryzyko, że klienci nie zdążą na czas, co poprawia ich satysfakcje. Inteligentna automatyzacja ma wiele do zaoferowania, szczególnie w przypadku takich procesów jak zarządzanie zapasami. Korekta stanów magazynowych odbywa się wtedy automatycznie dla wielu produktów i kategorii.
Optymalizacja sprzedaży poprzez automatyczne dostosowywanie cen
Sklepowe ceny zazwyczaj zmieniają się w czasie wyprzedaży, im bliżej końca tym większe rabaty. Sztuczna inteligencja daje możliwość doskonalenia procesu dostosowywania cen. Dynamiczna zmiana cen jest stosowana w lotnictwie i hotelarstwie już od wielu lat. Dostosowywanie w górę lub w dół bazowane jest na wielu czynnikach takich jak dostępność, czy ceny konkurencji.
Coraz większa liczba sprzedawców przyjmuje obecnie takie podejście. Amazon wykorzystuje zaawansowane algorytmy od wielu lat do analizy danych, odkrywania wzorów i dostosowywania cen w czasie rzeczywistym. Zasady ekonomiczne takie jak dyskryminacja cenowa – inna cena dla poszczególnych klientów, oraz elastyczność cenowa – jak zmienia się popyt, kiedy zmienia się cena, odgrywają obecnie w tym wszystkim ważną rolę. Wiele danych historycznych oraz innych danych są przy tym potrzebne, natomiast handlowcy mogą również skorzystać z gotowego już oprogramowania, aby rozpocząć własną strategię dynamicznego ustalania cen.
Wyzwanie 2: Wgląd w zachowania klientów, w celu poprawy ich doświadczeń
Dla sztucznej inteligencji najważniejsze są dane. Sklepy internetowe mogą zbierać, procesować i analizować mnóstwo informacji, aby otrzymać informacje na temat klientów, które mogą pomóc przy upraszczaniu procesu zakupowego. Zaliczyć do tego można czas jaki klient pozostaje na stronie, w co klika, co kupuje i dlaczego. Takie dane mogą poprawić doświadczenie klienta w trakcie procesu zakupowego na przykład poprzez automatyczne oferowanie mu spersonalizowanych ofert, którymi potencjalnie może być zainteresowany.
Wyszukiwanie głosowe oraz wizualne, w którym zdjęcie może być wykorzystywane do wyszukiwania podobnych produktów, również ułatwia konsumentom życie. Połączenie sztucznej inteligencji z innymi technologiami pozwala nam przenieść doświadczenia zakupowe ze sklepów fizycznych do sklepów internetowych. Dla przykładu, klienci mogą wykorzystać rozszerzoną rzeczywistość do przymierzania na sobie wirtualnych ubrań, żeby sprawdzić jak dane ubranie będzie na nich wyglądać.
Omoda głównie wykorzystuje sztuczną inteligencje do procesów zakupowych i marketingu
Omoda jest detalicznym sprzedawcą, który zajmuje się handlem obuwiem i ma wiele lat doświadczeń w analizie danych. Omoda głównie wykorzystuje sztuczną inteligencje do poprawy procesu sprzedaży online. Sektor modowy jest sezonowy, kolekcje znikają po jednym sezonie, co wiąże się z dużym nakładem pracy ludzkiej w okresie zaopatrzenia. Oznacza to, że wkład sztucznej inteligencji może przyczynić się do bardziej inteligentnego zarządzania zapasami.
Wyzwanie 3: Obniżenie kosztów zwrotów poprzez redukcję zwrotów i poprawę logistyki
Sztuczna inteligencja może w dwojaki sposób przyczynić się do usprawnienia procesów związanych ze zwrotami. Pierwsza sprawa to zmniejszenie ilości zwrotów. Dla niektórych produktów takich jak ubrania, zwroty mogą sięgać nawet 40% do 50%. Wirtualni asystenci oraz wirtualne przebieralnie mogą pomóc w doprowadzeniu klientów do właściwych produktów, a co za tym idzie do zmniejszenia ilości zwrotów.
Sztuczna inteligencja daje również możliwość zredukowania kosztów logistyki zwrotnej. Głównie ma to miejsce przez decydowanie o tym, co musi się stać ze zwróconym towarem oraz zautomatyzowanie tego. Na przykład trendy sprzedaży, koszty wysyłki i naprawy mogą być wykorzystane do określenia, czy zwrócony towar do sklepu może tam pozostać, czy musi trafić do magazynu centralnego.
Wykorzystanie sztucznej inteligencji nie jest prostym i szybkim rozwiązaniem
Pomimo, że sztuczna inteligencja pomaga sprzedawcom omnichannel z trzema głównymi wyzwaniami, wprowadzenie tego rozwiązania nie jest proste. Osoby rozpoczynające przygodę ze sztuczną inteligencją potrzebują doświadczenia z danymi, analizą danych oraz z faktycznym wdrażaniem sztucznej inteligencji. Wykorzystywanie tego w różnych procesach nie jest czymś czym można zarządzać w krótkim czasie. Nawet jeśli stosowne oprogramowanie jest dostępne, wiele rozwiązań wymaga danych, które są specyficzne dla danego sprzedawcy.
Przykładowo chatbot, musi być wytrenowany w zapytaniach, które są istotne dla klientów. Te zapytania są inne w przypadku sklepów z elektroniką, a inne dla sklepów odzieżowych. Zainwestowanie dodatkowego czasu i pieniędzy jest niezwykle trudne dla niektórych handlarzy w obecnej sytuacji ekonomicznej. Nawiązując do danych CBS[1], jeden z pięciu sprzedawców detalicznych spodziewa się spadku wartości inwestycji w tym roku w porównaniu do lat poprzednich.
Sztuczna inteligencja pomaga skierować wzrost we właściwym kierunku
Pomimo wad, istnieje ogromna szansa na wykorzystanie sztucznej inteligencji do rozwiązania najważniejszych wyzwań dla sklepów omnichannel. Lepsze dopasowanie popytu i podaży pozwoli zarówno zmniejszyć liczbę zwrotów oraz pomoże zwiększyć sprzedaż i zadowolenie klientów. Poprawiona predykcja wielkości sprzedaży pomoże ulepszyć logistykę oraz poprawi zarządzanie zapasami. Sztuczna inteligencja pomaga skierować wzrost we właściwym kierunku. Większe, sklepy w pełni online, często pracują już ze sztuczną inteligencją, co oznacza że już teraz są bardziej wydajne. Spodziewamy się, że sztuczna inteligencja stanie się również standardem w przypadku sklepów omnichannel.
Materiał źródłowy: Artificial intelligence is driving online sales to a new reality | Article | ING Think
Co powinieneś wiedzieć?