5 tantangan AI teratas dalam e-commerce dan ritel

Kecerdasan buatan menjanjikan transformasi ritel dan e-commerce dengan membantu mempersonalisasi perjalanan pelanggan, menciptakan pengalaman yang mendalam, dan menyederhanakan fungsi inti seperti manajemen inventaris.

Namun, penerapan AI secara efektif bukannya tanpa tantangan bagi merek. Berikut adalah beberapa kendala utama:

1. Data buruk atau tidak mencukupi
2. Risiko keamanan dan masalah etika
3. Kurangnya kepercayaan pelanggan
4. Integrasi dengan sistem yang ada
5. Kurangnya keterampilan AI

Mari kita periksa tantangan-tantangan ini dan cara-cara yang dapat dilakukan oleh pengecer untuk mengatasinya.

Tidak terlalu pintar: Data yang buruk menghambat AI

AI bergantung pada data berkualitas tinggi dan dapat diakses. Data yang baik memastikan efektivitas AI dalam sistem ritel mulai dari analisis pelanggan, layanan gudang, pemenuhan dan pengiriman — ini merupakan landasan untuk wawasan dan perkiraan yang tepat.

Kasus penggunaan AI teratas di bidang ritel membentuk perjalanan pelanggan omnichannel yang dipersonalisasi. Dengan menganalisis perilaku dan preferensi pelanggan di berbagai saluran – baik online maupun offline – AI dapat memberikan pengalaman yang mulus dan disesuaikan untuk setiap pelanggan.

AI juga merupakan alat yang ampuh untuk penelitian pesaing. Penggunaan AI untuk menganalisis strategi penetapan harga pesaing, penawaran produk, dan taktik pemasaran memberikan pemahaman pasar yang lebih komprehensif dan mengidentifikasi area untuk diferensiasi dan keunggulan.

Namun, efektivitas sistem AI ini secara intrinsik terkait dengan kualitas dan ketersediaan data yang digunakan. Jika datanya buruk, tidak akurat, atau jarang, wawasan AI akan cacat atau tidak lengkap.

Raksasa online Amazon berhasil memanfaatkan kekuatan data berkualitas tinggi untuk menggerakkan mesin rekomendasi mereka, memberikan saran produk yang dipersonalisasi untuk meningkatkan kepuasan pelanggan dan meningkatkan penjualan.

Untuk menjaga konsistensi aliran data yang andal untuk aplikasi AI, perusahaan harus berinvestasi pada infrastruktur data yang kuat, memprioritaskan penerapan kebijakan tata kelola data yang ketat, dan menerapkan alat pembersihan data.

Langkah-langkah ini membantu memastikan bahwa data yang dikumpulkan tidak hanya berkualitas tinggi, namun juga tersedia untuk proses berbasis AI.

Risiko keamanan dan pertimbangan etis

Penerapan AI disertai dengan berbagai masalah keamanan dan pertimbangan etis. Berikut adalah risiko yang paling umum:

1. Risiko kepatuhan: Tidak memenuhi peraturan privasi data dapat mengakibatkan sanksi hukum dan merusak reputasi perusahaan.
2. Risiko pelanggaran data: Ada potensi kebocoran informasi sensitif pelanggan, yang dapat menyebabkan kerugian finansial dan sangat merusak kepercayaan pelanggan.
3. Pengambilan keputusan yang bias: AI dapat melanggengkan diskriminasi jika dilatih berdasarkan data yang bias, sehingga menyebabkan hasil yang tidak adil dan potensi masalah hukum.
4. Kurangnya transparansi: Sistem AI yang tidak jelas dapat mempersulit pemahaman proses pengambilan keputusan, sehingga mengikis kepercayaan pelanggan dan pemangku kepentingan.
5. Kekhawatiran etis: Masalah terkait privasi, persetujuan, dan tindakan yang didorong oleh AI dapat menyebabkan terputusnya hubungan antara perusahaan dan pelanggan atau karyawannya.

Untuk mengatasi permasalahan ini, dunia usaha harus mengambil langkah-langkah aktif, yang masing-masing memiliki manfaat tersendiri:

• Tinjauan rutin terhadap praktik data dan investasi pada perangkat lunak kepatuhan privasi dapat membantu bisnis menghindari masalah hukum dan membangun kepercayaan dengan pelanggan.
• Langkah-langkah keamanan data yang kuat tidak hanya melindungi pelanggan, namun juga melindungi bisnis dari kerusakan finansial dan reputasi.
• Memastikan keragaman dalam kumpulan data dan menerapkan teknik deteksi bias dapat memberikan hasil yang lebih adil dan meningkatkan pengalaman pelanggan.
• Memberikan wawasan tentang bagaimana AI mengambil keputusan dapat memberikan transparansi untuk membangun kepercayaan dan mempermudah memperbaiki kesalahan.
• Audit etika rutin dan penetapan pedoman etika dapat menyelaraskan operasi AI dengan nilai-nilai perusahaan, sehingga meningkatkan reputasi merek.

Mengatasi masalah penerimaan dan kepercayaan pelanggan

Pengecer mungkin tertarik menggunakan AI, namun bukan berarti setiap pelanggan menyambut baik hal tersebut. Beberapa orang curiga, karena alasan yang baik (lihat di atas). Orang lain mungkin tidak senang dengan prospek berurusan dengan robot sepanjang waktu.

Stitch Fix, layanan penataan gaya pribadi online, menawarkan contoh cara memanfaatkan AI dengan benar dan memenangkan kepercayaan pelanggan. Perusahaan secara terbuka mengomunikasikan cara mereka menggunakan AI dan data pelanggan untuk mendorong layanan yang dipersonalisasi.

Stitch Fix juga hebat dalam membedakan penggunaan data untuk menyarankan produk dan melindungi informasi pelanggan, yang selanjutnya meningkatkan kepercayaan.

Untuk menumbuhkan kepercayaan dan penerimaan pelanggan, bisnis harus mempertimbangkan langkah-langkah berikut:

• Tingkatkan transparansi dalam operasi AI dengan memberi tahu pelanggan bagaimana aplikasi AI berfungsi dan bagaimana data mereka digunakan.
• Memastikan privasi data pelanggan dengan menerapkan sistem penyimpanan data yang aman dan enkripsi data yang kuat,
• Membangun sistem dan solusi AI yang andal ; pengujian dan pembaruan sistem secara berkala dapat memastikan aplikasi AI bekerja secara konsisten dan akurat.
• Beri tahu pelanggan secara rutin tentang kemajuan AI dan manfaatnya.
• Carilah masukan dari pelanggan mengenai sistem AI dan lakukan penyesuaian yang diperlukan berdasarkan tanggapan mereka.

Membuat AI bekerja dengan sistem dan proses yang ada

Mengintegrasikan sistem AI dengan infrastruktur yang ada bisa jadi rumit dan menantang. Keberhasilan integrasi AI Amazon ke dalam operasi gudangnya berfungsi sebagai studi kasus yang komprehensif.

Operasi gudang besar Amazon memerlukan tingkat efisiensi dan akurasi yang tinggi. Raksasa ritel ini menggunakan robot bertenaga AI untuk menyortir dan menangani paket, sementara algoritme AI memprediksi permintaan stok, mengoptimalkan sistem manajemen inventaris mereka. AI juga mendukung toko Amazon Go, tempat visi komputer dan teknologi pembelajaran mendalam melacak apa yang dipilih pelanggan dan apa yang mereka beli.

Salah satu tantangan utama yang dihadapi Amazon adalah perlunya pelatihan staf yang ekstensif untuk berinteraksi dengan robot dan sistem bertenaga AI. Perusahaan juga perlu memperbarui protokol keselamatan untuk mencegah kecelakaan yang melibatkan manusia dan robot. Amazon mengatasi masalah ini melalui pelatihan dan dengan memasukkan fitur keselamatan pada robot mereka, seperti sistem penghindaran rintangan.

Pasca integrasi AI, Amazon melihat peningkatan efisiensi dalam operasi gudang mereka, yang menghasilkan penghematan biaya dan peningkatan kepuasan pelanggan karena waktu pengiriman yang lebih cepat.

Menjembatani kesenjangan bakat AI

Meningkatnya permintaan akan keterampilan AI melebihi pasokan, sehingga menciptakan kesenjangan bakat di industri ini. Namun, ada cara bagi dunia usaha untuk mengatasi masalah ini.

• Peningkatan keterampilan . Ketika dibekali dengan keterampilan AI, anggota tim saat ini yang sudah akrab dengan operasi dan budaya perusahaan terbukti sangat berharga.
• Bermitra dengan institusi akademis dapat menghasilkan gelombang baru talenta AI. Dengan mensponsori laboratorium, menawarkan magang, atau memberikan beasiswa, bisnis dapat menarik lulusan yang menjanjikan dari program AI dan ilmu data.
• Menumbuhkan budaya kerja yang inklusif, fleksibel, dan inovatif adalah kunci untuk menarik dan mempertahankan profesional AI.
• Penerapan kerja jarak jauh juga dapat memperluas sumber daya manusia secara signifikan, memungkinkan perusahaan memanfaatkan keahlian AI global, sehingga mendorong keberagaman dan inovasi.

Masa depan AI dan ritel

Meskipun terdapat tantangan dalam penerapan AI di industri e-commerce dan ritel, manfaatnya cukup besar.

Bisnis yang berhasil mengatasi tantangan ini akan mencapai efisiensi yang belum pernah terjadi sebelumnya; mereka juga akan dapat memberikan pengalaman yang sangat dipersonalisasi kepada pelanggan. Eksplorasi dan adopsi AI yang berkelanjutan akan menjadi kunci untuk mempertahankan keunggulan kompetitif di sektor yang berkembang pesat ini.