Kleinhandelaars gebruik KI al vir 'n paar dekades, maar die wydverspreide aanvaarding daarvan en aansienlike impak op die bedryf was die afgelope paar jaar meer opvallend.
Die gebruik van KI in die kleinhandel het in die vroeë 2000's momentum begin kry, met die ontwikkeling van meer gevorderde masjienleeralgoritmes en die beskikbaarheid van groot hoeveelhede data.
Aanvanklik het kleinhandelaars KI gebruik vir basiese take, insluitend voorraadbestuur en vraagvoorspelling. Soos vooruitgang gemaak is, het dit egter meer algemeen geword in ander aspekte van kleinhandel, soos persoonlike bemarking, kliëntediens, prysoptimalisering en voorsieningskettingbestuur. Met die opkoms van e-handel en die toenemende belangrikheid van data-gedrewe besluitneming, het KI-aanneming in die kleinhandel versnel. Kleinhandelaars maak nou staat op KI om die inkopie-ervaring te verbeter, sakebedrywighede te optimaliseer en 'n algehele mededingende voordeel te verkry.
Generatiewe KI het potensiaal in kliëntediens
Sedert OpenAI ChatGPT in November 2022 bekend gestel het, was daar baie ophef oor hoe baanbrekend generatiewe KI in alle nywerhede sal wees. In die kleinhandel- en kleresektore sal die belangrikste impak daarvan rondom virtuele inkopieassistente wees. Generatiewe KI-aangedrewe kletsbotte en virtuele assistente kan 24/7 kliëntnavrae hanteer. Hulle kan onmiddellik reageer op gereelde vrae oor produkbeskikbaarheid, bestellingstatus of terugkeerbeleide. Die beantwoording van roetine-navrae en die verskaffing van persoonlike inkopie-advies stel menslike agente vry om op meer komplekse kwessies te fokus.
KI-aangedrewe stelsels kan ook klanteklagtes ontleed en toepaslike antwoorde of resolusies genereer, wat die konsekwente en tydige hantering van klantkwessies verseker.
KI word deur kleinhandelaars gebruik om ESG, inflasie en voorsieningskettingontwrigting aan te pak
KI kan bydra tot kleinhandelaars se ESG-doelwitte deur persoonlike inkopies, voorraadbestuur en logistiek te verbeter. Gereedskap van Salesforce en Dynamic Yield kan kleinhandelaars help om promosies, produkaanbevelings en aanbiedings vir kliënte te personaliseer. Deur klantdata te ontleed, kan kleinhandelaars vermorsing verminder deur relevante produkte aan kliënte te bied, wat verkope en klanttevredenheid verhoog. IBM se bestellingsbestuurstelsel (OMS) kan ook kleinhandelaars help om bestellingakkuraatheid te verbeter, wat die behoefte aan terugsendings en ruilings verminder en vermorsing tot die minimum beperk.
KI kan kleinhandelaars help om hul voorsieningskettings te optimaliseer deur data te analiseer en kostebesparingsgeleenthede te identifiseer om druk wat deur inflasie veroorsaak word, beter te bestuur. KI-algoritmes kan help om vervoerroetes te optimaliseer, verkrygingsprosesse te stroomlyn en alternatiewe verskaffers of verkrygingsopsies te identifiseer om die impak van inflasie op voorsieningskettingkoste te versag.
Vraagvoorspelling en voorraadbestuur is ander maniere waarop kleinhandelaars KI kan gebruik om duur voorsieningskettings te bestuur. KI-aangedrewe vraagvoorspellingsmodelle kan kleinhandelaars help om veranderinge in verbruikersvraag as gevolg van inflasie te verwag. Deur die toekomstige vraag akkuraat te voorspel, kan kleinhandelaars voorraadvlakke aanpas, die beskikbaarheid van gewilde produkte verseker en oor- of ondervoorraad voorkom. Dit help om bedryfskapitaal te optimaliseer en die risiko van voorraadveroudering of voorraadopname te verminder, wat in 'n inflasionêre omgewing duur kan wees.
Bron van Retail-insight-network.com
Vrywaring: Die inligting hierbo uiteengesit word verskaf deur Retail-insight-network.com onafhanklik van Cooig.com. Cooig.com maak geen voorstelling en waarborge oor die kwaliteit en betroubaarheid van die verkoper en produkte nie.
