Tomasz Stachlewski, Head of Technology CEE, AWS w komentarzu eksperckim dla ISBtech o oczekiwanym wpływie GenAI na rozwój sprzedaży detalicznej.
GenAI i technologie uczenia maszynowego (ML) stały się potężnymi narzędziami o potencjale transformacyjnym dla branży detalicznej. Zrewolucjonizowały sposób, w jaki sprzedawcy analizują dane, rozumieją zachowania klientów i podejmują świadome decyzje. Wykorzystując te technologie, sprzedawcy mogą zyskać cenne spostrzeżenia, zapewnić klientom spersonalizowane doświadczenia i zoptymalizować różne aspekty swojej działalności.
Rozwiązania GenAI i ML mogą ulepszyć istniejące rozwiązania w branży detalicznej, w tym
zarządzanie pracownikami i zadaniami. Mogą odegrać kluczową rolę, analizując wydajność zadań pracowników i tworząc spersonalizowane treści szkoleniowe. GenAI może również pomóc w automatyzacji rutynowych zadań, uwalniając w ten sposób personel, który może skupić się na zapewnieniu właściwej obsługi klienta. Wreszcie, generatywne ChatBoty AI, wykorzystujące przetwarzanie języka naturalnego, mogą być zintegrowane z istniejącymi narzędziami do zarządzania pracownikami magazynu, pomagając im w szybkim wyszukiwaniu i uzyskiwaniu dostępu do informacji w czasie zbliżonym do rzeczywistego.
Personalizacja w sklepie, poprzez techniki takie jak clienteling, umożliwia pracownikom handlu detalicznego budowanie indywidualnych relacji z kupującymi, co prowadzi do zwiększenia lojalności i bardziej efektywnej sprzedaży. Obecnie sprzedawcy detaliczni używają Amazon Personalize do analizowania danych klientów, historii zakupów, trendów rynkowych i preferencji w celu tworzenia dostosowanych rekomendacji produktów. Dodanie generatywnych możliwości AI może pozwolić na tworzenie niestandardowych wiadomości, skryptów i komunikacji. Ten poziom spersonalizowanej interakcji może być również dostarczany cyfrowo za pośrednictwem aplikacji mobilnych.
Skutecznie zaprojektowany układ półek może znacząco wpłynąć na doświadczenia klientów i ich zachowania zakupowe. GenAI może pomóc detalistom w optymalizacji planogramów poprzez analizę historycznych danych sprzedaży, przepływu klientów, układów półek i innych źródeł danych. Algorytmy AI mogą generować wiele opcji projektowych w oparciu o wcześniej zdefiniowane cele, takie jak maksymalizacja sprzedaży lub poprawa nawigacji klienta.
Dokładne prognozowanie i zarządzanie zapasami ma kluczowe znaczenie dla zapobiegania brakom magazynowym, minimalizacji kosztów transportu i optymalizacji cykli uzupełniania zapasów. Tradycyjne narzędzia do prognozowania oparte na ML przewidują popyt na podstawie historycznych danych o sprzedaży. Jednak GenAI zwiększa możliwości predykcyjne, wykorzystując różne dane, takie jak prognozy pogody, warunki ekonomiczne, wzorce sezonowe, zachowania kupujących i kampanie marketingowe. Ten poziom skomplikowanych danych pozwoli sprzedawcom detalicznym na zwiększenie wydajności prognozowania popytu i automatycznego uzupełniania zapasów.
GenAI może też analizować wzorce przepływu klientów, mapy cieplne i historyczne dane sprzedaży aby tworzyć zoptymalizowane układy i projekty sklepów. Może sugerować zmiany w układach podłóg, oznakowaniach i układach korytarzy, aby zmaksymalizować zaangażowanie klientów i współczynniki konwersji sprzedaży. Analizując preferencje klientów, aktualne trendy w projektowaniu, a nawet czynniki psychologiczne wpływające na zachowania zakupowe, AI może generować zalecenia projektowe dotyczące estetyki sklepu.
Dzięki rozwiązaniom AWS, takim jak Amazon Bedrock klienci mogą tworzyć i skalować generatywne aplikacje oparte na AI przy użyciu FM, demokratyzując dostęp dla wszystkich twórców. Amazon Bedrock to nowa usługa, która udostępnia FM od Amazon i wiodących startupów AI, w tym AI21 Labs, Anthropic i Stability AI, za pośrednictwem interfejsu API. Amazon Bedrock to najłatwiejszy sposób dla klientów na tworzenie i skalowanie generatywnych aplikacji opartych na AI przy użyciu FM.
Alternatywnie Amazon SageMaker JumpStart umożliwia organizacjom korzystanie ze wstępnie wyszkolonych modeli typu open source do szerokiego zakresu zastosowań. Dostępny jest również Amazon CodeWhisperer, narzędzie dla programistów, które może generować sugestie dotyczące kodu, od fragmentów po pełne funkcje, w czasie zbliżonym do rzeczywistego w oparciu o istniejący kod.
Stanowi to dodatek do istniejących usług, takich jak Amazon Personalize, Amazon Forecast (w pełni zarządzana usługa, która wykorzystuje algorytmy statystyczne i ML do przewidywania przyszłych danych szeregów czasowych na podstawie danych historycznych) i Amazon SageMaker (platforma ML, która umożliwia programistom tworzenie, trenowanie i wdrażanie modeli ML w chmurze) – łatwo dostępnych, aby zaspokoić potrzeby sprzedawców detalicznych w zakresie AI i ML.
