Peruncit telah menggunakan AI selama beberapa dekad, tetapi penggunaannya yang meluas dan kesan ketara terhadap industri telah menjadi lebih ketara sejak beberapa tahun kebelakangan ini.
Penggunaan AI dalam runcit mula mendapat momentum pada awal 2000-an, dengan pembangunan algoritma pembelajaran mesin yang lebih maju dan ketersediaan sejumlah besar data.
Pada mulanya, peruncit menggunakan AI untuk tugas asas, termasuk pengurusan inventori dan ramalan permintaan. Walau bagaimanapun, apabila kemajuan telah dibuat, ia telah menjadi lebih berleluasa dalam aspek runcit lain, seperti pemasaran diperibadikan, perkhidmatan pelanggan, pengoptimuman harga dan pengurusan rantaian bekalan. Dengan peningkatan e-dagang dan peningkatan kepentingan pembuatan keputusan berasaskan data, penggunaan AI dalam runcit telah dipercepatkan. Peruncit kini bergantung pada AI untuk meningkatkan pengalaman membeli-belah, mengoptimumkan operasi perniagaan dan memperoleh kelebihan daya saing keseluruhan.
Generatif AI mempunyai potensi dalam perkhidmatan pelanggan
Sejak OpenAI melancarkan ChatGPT pada November 2022, terdapat banyak gembar-gembur tentang bagaimana AI generatif yang terobosan akan merentas industri. Dalam sektor runcit dan pakaian, impak utamanya adalah sekitar pembantu beli-belah maya. Chatbot dan pembantu maya dikuasakan AI Generatif boleh mengendalikan pertanyaan pelanggan 24/7. Mereka boleh membalas serta-merta kepada soalan lazim tentang ketersediaan produk, status pesanan atau dasar pemulangan. Menjawab pertanyaan rutin dan memberikan nasihat membeli-belah yang diperibadikan membebaskan ejen manusia untuk memberi tumpuan kepada isu yang lebih kompleks.
Sistem berkuasa AI juga boleh menganalisis aduan pelanggan dan menjana respons atau penyelesaian yang sesuai, memastikan pengendalian isu pelanggan yang konsisten dan tepat pada masanya.
AI sedang digunakan oleh peruncit untuk menangani ESG, inflasi dan gangguan rantaian bekalan
AI boleh menyumbang kepada matlamat ESG peruncit dengan menambah baik beli-belah yang diperibadikan, pengurusan inventori dan logistik. Alat daripada Salesforce dan Dynamic Yield boleh membantu peruncit memperibadikan promosi, pengesyoran produk dan tawaran untuk pelanggan. Dengan menganalisis data pelanggan, peruncit boleh mengurangkan pembaziran dengan menawarkan produk yang berkaitan kepada pelanggan, meningkatkan jualan dan kepuasan pelanggan. Sistem Pengurusan Pesanan (OMS) IBM juga boleh membantu peruncit meningkatkan ketepatan pesanan, mengurangkan keperluan untuk pemulangan dan pertukaran serta meminimumkan pembaziran.
AI boleh membantu peruncit mengoptimumkan rantaian bekalan mereka dengan menganalisis data dan mengenal pasti peluang penjimatan kos untuk mengurus tekanan yang disebabkan oleh inflasi dengan lebih baik. Algoritma AI boleh membantu mengoptimumkan laluan pengangkutan, menyelaraskan proses perolehan dan mengenal pasti pembekal alternatif atau pilihan sumber untuk mengurangkan kesan inflasi ke atas kos rantaian bekalan.
Ramalan permintaan dan pengurusan inventori ialah cara lain di mana peruncit boleh menggunakan AI untuk menguruskan rantaian bekalan yang mahal. Model ramalan permintaan dikuasakan AI boleh membantu peruncit menjangka perubahan dalam permintaan pengguna akibat inflasi. Dengan meramalkan permintaan masa hadapan dengan tepat, peruncit boleh melaraskan tahap inventori, memastikan ketersediaan produk popular dan mengelakkan lebihan stok atau kekurangan stok. Ini membantu mengoptimumkan modal kerja dan mengurangkan risiko keusangan inventori atau kehabisan stok, yang boleh menyebabkan kos yang tinggi dalam persekitaran inflasi.
Sumber daripada Retail-insight-network.com
Penafian: Maklumat yang dinyatakan di atas disediakan oleh Retail-insight-network.com secara bebas daripada Cooig.com. Cooig.com tidak membuat perwakilan dan jaminan tentang kualiti dan kebolehpercayaan penjual dan produk.
