Prawie połowa retailerów w Polsce używa sztucznej inteligencji do ochrony przed oszustwami, duża część wprowadza kasy samoobsługowe, a inni inwestują w chatboty. Mimo kontynuowania rozmów, aspekt wdrażania AI na rzecz dalszego rozwoju w handlu często zatrzymuje się na etapie koncepcyjnym, w którym główne pytanie to „co”, a nie „jak”.
Niemal połowa firm z branży retail określa rozwiązania oparte na SI jako mające znaczący wpływ na całą branżę w perspektywie trzech-pięciu lat1. By skorzystać z ich potęgi, systemy muszą być jednak zasilone wewnętrznymi danymi ze sprzedaży, a to właśnie na tym etapie pojawia się na rynku spora blokada. Zaledwie ¼ przedsiębiorców badanych w Adyen Retail Report przyznaje, że jest w stanie połączyć i analizować dane ze swoich kanałów. Na drodze do rozwoju zasilanego SI pojawia się więc wąskie gardło.
Klienci mniej wyjątkowi niż im się wydaje?
Według McKinsey ponad dwie trzecie sprzedawców detalicznych twierdzi, że ich „największym wyzwaniem związanym z personalizacją jest gromadzenie, integracja i synteza danych o klientach”. Badanie Retail Report podkreśla z kolei, że ponad połowa przedsiębiorstw w Polsce ma problem z kategoryzowaniem klientów według zachowań i potrzeb, ponieważ każda osoba oczekuje doświadczenia skrojonego na miarę.
Przedsiębiorcy powinni regularnie analizować dane o swoich klientach, by móc tworzyć wzorce ich zachowań, identyfikować popularne produkty, zarządzać planogramami i ekspozycją, czy lepiej profilować strategie marketingowe. Polska jest jednak na wczesnym poziomie wykorzystywania tej praktyki, a to krok niezbędny do rozwoju biznesu, niezależnie od poziomu jego dojrzałości. – komentuje Jakub Czerwiński, VP CEE w Adyen.
Modele predykcyjne zasilić można danymi z każdego kanału sprzedaży. To m.in. informacje o płatnościach, ruchu, zachowaniu na stronie i powodach porzucenia koszyka. Klienci w trakcie swoich indywidualnych podróży zakupowych mogą płynnie przechodzić między dostępnymi kanałami i wchodzić w interakcje z marką na wiele sposobów. Dlatego handlowcy muszą nauczyć się śledzić i przetwarzać cyfrowe ślady tych podróży, zanim pomyślą o bardziej zaawansowanych możliwościach wykorzystania tych informacji za pomocą sztucznej inteligencji.
Dane poszukiwane
Aby zwiększyć wygodę klientów, sprzedawcy funkcjonują dziś wielokanałowo. Strategię dyktują im warunki modelu multichannel (kilka niepołączonych ze sobą kanałów), omnichannel (płynne przechodzenie między tymi kanałami) lub unified commerce, który idzie o krok dalej. Koncepcja zakłada holistyczne podejście do handlu, integrujące wszystkie kanały sprzedaży, systemy i punkty kontaktu pomiędzy sprzedawcą a klientem, w ramach jednego systemu. Łączy informacje na temat m.in. tego co poszczególni klienci wybierają w danych kanałach, jakie metody płatności preferują, jakie mają zwyczaje zakupowe oraz np. jaką wartość mają ich koszyki zakupowe.
Przedsiębiorstwom daje to dużo lepszy ogląd na temat tego, kim są klienci, czego oczekują i w jaki sposób należy się z nimi komunikować, żeby dotrzeć do nich z najlepszą ofertą. Badania wskazują, że wprowadzenie strategii unifikującej handel wpłynęłoby na wzrost wartości polskiego sektora detalicznego o niemal 40 mld złotych. – dodaje ekspert.
Dane pozyskiwane i przetwarzane w takim ecommercowym systemie połączonych naczyń pomagają w tworzeniu „widoku 360”, stając się punktem wyjścia do działań wzmacniających pozycję marki. Co więcej, mogą posłużyć do trenowania rozwiązań sztucznej inteligencji na rzecz dalszej poprawy podróży zakupowej klienta, zaawansowanej analityki, kontroli kosztów, monitorowania stanów magazynowych i zarządzania łańcuchem dostaw.
Obszar unified commerce wciąż skrywa wiele niewykorzystanego potencjału. Badanie Retail Report pokazało, że już co drugi retailer w Polsce inwestuje w takie rozwiązanie, a kolejne 36 proc. sprzedawców planuje ruszyć w tym kierunku w najbliższym czasie. Najbardziej innowacyjne przedsiębiorstwa na świecie zaczęły dlatego postrzegać płatności jako strategiczny czynnik wpływający na poprawę doświadczeń konsumentów i z dużym powodzeniem wprowadziły nowe, zwiększające przychody rozwiązania.
