5 najważniejszych wyzwań związanych ze sztuczną inteligencją w handlu elektronicznym i handlu detalicznym

Sztuczna inteligencja może zmienić handel detaliczny i e-commerce, pomagając personalizować podróż klienta, tworzyć wciągające doświadczenia i usprawniać podstawowe funkcje, takie jak zarządzanie zapasami.

Jednak skuteczne wdrażanie sztucznej inteligencji nie jest pozbawione wyzwań dla marek. Oto niektóre z najważniejszych przeszkód:

1. Złe lub niewystarczające dane
2. Zagrożenia bezpieczeństwa i kwestie etyczne
3. Brak zaufania klientów
4. Integracja z istniejącymi systemami
5. Brak umiejętności AI

Przyjrzyjmy się tym wyzwaniom i sposobom, w jaki sprzedawcy detaliczni mogą je pokonać.

Nie tak mądrze: słabe dane osłabiają sztuczną inteligencję

Sztuczna inteligencja opiera się na wysokiej jakości i dostępnych danych. Dobre dane zapewniają skuteczność sztucznej inteligencji w systemach handlu detalicznego, począwszy od analityki klientów, usług magazynowych, realizacji i dostaw – to podstawa precyzyjnych spostrzeżeń i prognoz.

Najważniejszym przypadkiem zastosowania sztucznej inteligencji w handlu detalicznym jest kształtowanie spersonalizowanych wielokanałowych podróży klientów. Analizując zachowania i preferencje klientów w różnych kanałach — zarówno online, jak i offline — sztuczna inteligencja może zapewnić płynną, dostosowaną do indywidualnych potrzeb obsługę każdego klienta.

Sztuczna inteligencja jest również potężnym narzędziem do badań konkurencji. Wykorzystywanie sztucznej inteligencji do analizowania strategii cenowych konkurencji, ofert produktów i taktyk marketingowych zapewnia pełniejsze zrozumienie rynku i identyfikuje obszary wyróżnienia się i przewagi.

Skuteczność tych systemów sztucznej inteligencji jest jednak nierozerwalnie związana z jakością i dostępnością danych, którymi się żywią. Jeśli dane są słabe, niedokładne lub rzadkie, spostrzeżenia sztucznej inteligencji będą błędne lub niekompletne.

Internetowy gigant Amazon z powodzeniem wykorzystuje moc wysokiej jakości danych do napędzania swoich silników rekomendacji, dostarczając spersonalizowane sugestie produktów, aby zwiększyć zadowolenie klientów i zwiększyć sprzedaż.

Aby utrzymać spójny strumień niezawodnych danych do zastosowań AI, firmy powinny inwestować w solidną infrastrukturę danych, priorytetowo traktować wdrożenie rygorystycznych zasad zarządzania danymi i wdrażać narzędzia do czyszczenia danych.

Te kroki pomagają zapewnić, że zebrane dane są nie tylko wysokiej jakości, ale także łatwo dostępne dla procesów opartych na sztucznej inteligencji.

Zagrożenia bezpieczeństwa i względy etyczne

Wdrażanie sztucznej inteligencji wiąże się z różnymi obawami dotyczącymi bezpieczeństwa i względami etycznymi. Oto najczęstsze zagrożenia:

1. Ryzyko braku zgodności: Nieprzestrzeganie przepisów dotyczących prywatności danych może prowadzić do kar prawnych i szkody dla reputacji firmy.
2. Ryzyko naruszenia danych: istnieje możliwość wycieku poufnych informacji o klientach, co może prowadzić do strat finansowych i poważnie nadszarpnąć zaufanie klientów.
3. Stronnicze podejmowanie decyzji: sztuczna inteligencja może utrwalić dyskryminację, jeśli jest szkolona na stronniczych danych, co prowadzi do nieuczciwych wyników i potencjalnych problemów prawnych.
4. Brak przejrzystości: nieprzejrzyste systemy sztucznej inteligencji mogą utrudniać zrozumienie procesów decyzyjnych, co osłabia zaufanie klientów i interesariuszy.
5. Kwestie etyczne: kwestie związane z prywatnością, zgodą i działaniami opartymi na sztucznej inteligencji mogą powodować rozdźwięk między firmą a jej klientami lub pracownikami.

Rozwiązanie tych problemów wymaga od przedsiębiorstw podjęcia aktywnych kroków, z których każdy niesie ze sobą odpowiednie korzyści:

• Regularne przeglądy praktyk dotyczących danych i inwestowanie w oprogramowanie zapewniające zgodność z polityką prywatności mogą pomóc firmom uniknąć problemów prawnych i budować zaufanie klientów.
• Solidne środki bezpieczeństwa danych nie tylko chronią klientów, ale także chronią firmy przed szkodami finansowymi i reputacją.
• Zapewnienie różnorodności zbiorów danych i wdrożenie technik wykrywania stronniczości może prowadzić do bardziej sprawiedliwych wyników i poprawy jakości obsługi klienta.
• Zapewnienie wglądu w sposób, w jaki sztuczna inteligencja podejmuje decyzje, może zapewnić przejrzystość, budować zaufanie i ułatwić naprawianie błędów.
• Regularne audyty etyczne i ustanowienie wytycznych etycznych mogą dostosować działania AI do wartości firmy, poprawiając reputację marki.

Pokonywanie problemów z akceptacją i zaufaniem klientów

Sprzedawcy detaliczni mogą chętnie korzystać ze sztucznej inteligencji, ale to nie znaczy, że każdy klient jest z tego zadowolony. Niektórzy są podejrzliwi, nie bez powodu (patrz wyżej). Inni mogą nie być zachwyceni perspektywą ciągłego obcowania z robotami.

Stitch Fix, internetowa usługa stylizacji osobistej, stanowi przykład prawidłowego wykorzystania sztucznej inteligencji i zdobycia zaufania klientów. Firma otwarcie komunikuje, w jaki sposób wykorzystuje sztuczną inteligencję i dane klientów do świadczenia spersonalizowanych usług.

Stitch Fix świetnie radzi sobie również z balansowaniem na delikatnej granicy pomiędzy wykorzystaniem danych do sugerowania produktów a ochroną informacji o klientach, co dodatkowo zwiększa zaufanie.

Aby zwiększyć zaufanie i akceptację klientów, firmy powinny rozważyć następujące kroki:

• Zwiększ przejrzystość działań AI , informując klientów, jak działają aplikacje AI i jak wykorzystywane są ich dane.
• Zapewnij prywatność danych klientów wdrażając bezpieczne systemy przechowywania danych i solidne szyfrowanie danych,
• Buduj niezawodne systemy i rozwiązania AI ; regularne testy i aktualizacje systemu mogą zapewnić spójne i dokładne działanie aplikacji AI.
• Regularnie informuj klientów o postępach AI i korzyściach z nich płynących.
• Uzyskaj opinie klientów na temat systemów AI i wprowadź niezbędne zmiany w oparciu o ich odpowiedzi.

Sprawienie, że sztuczna inteligencja będzie współpracować z istniejącymi systemami i procesami

Integracja systemów sztucznej inteligencji z istniejącą infrastrukturą może być złożona i wymagająca. Udana integracja sztucznej inteligencji Amazona z operacjami magazynowymi służy jako kompleksowe studium przypadku.

Ogromne operacje magazynowe Amazon wymagają wysokiego poziomu wydajności i dokładności. Gigant handlu detalicznego wykorzystuje roboty napędzane sztuczną inteligencją do sortowania i obsługi paczek, a algorytmy sztucznej inteligencji przewidują zapotrzebowanie na zapasy, optymalizując swój system zarządzania zapasami. Sztuczna inteligencja napędza także sklepy Amazon Go, w których technologie wizji komputerowej i głębokiego uczenia śledzą, co klienci wybierają z półek i co kupują.

Jednym z głównych wyzwań, przed którymi stanął Amazon, była potrzeba szeroko zakrojonych szkoleń personelu w zakresie interakcji z robotami i systemami napędzanymi sztuczną inteligencją. Firma musiała także zaktualizować protokoły bezpieczeństwa, aby zapobiec wypadkom z udziałem ludzi i robotów. Amazon rozwiązał te problemy poprzez szkolenia i wprowadzenie do swoich robotów funkcji bezpieczeństwa, takich jak systemy unikania przeszkód.

Po integracji AI firma Amazon zaobserwowała zwiększoną wydajność operacji magazynowych, co doprowadziło do oszczędności kosztów i poprawy zadowolenia klientów dzięki krótszym czasom dostaw.

Wypełnianie luki w talentach AI

Rosnący popyt na umiejętności związane z sztuczną inteligencją przewyższa podaż, tworząc lukę talentów w branży. Istnieją jednak sposoby, dzięki którym firmy mogą uporać się z tym problemem.

• Podnoszenie kwalifikacji . Obecni członkowie zespołu, którzy są już zaznajomieni z działalnością i kulturą firmy, wyposażeni w umiejętności AI, mogą okazać się nieocenieni.
• Współpraca z instytucjami akademickimi może zaowocować świeżym napływem talentów w zakresie sztucznej inteligencji. Sponsorując laboratoria, oferując staże lub tworząc stypendia, firmy mogą przyciągnąć obiecujących absolwentów programów związanych ze sztuczną inteligencją i nauką o danych.
• Kultywowanie włączającej, elastycznej i innowacyjnej kultury pracy jest kluczem do przyciągnięcia i zatrzymania specjalistów w dziedzinie sztucznej inteligencji.
• Korzystanie z pracy zdalnej może również znacznie poszerzyć pulę talentów, umożliwiając firmom korzystanie z globalnej wiedzy specjalistycznej w zakresie sztucznej inteligencji, wspierając różnorodność i innowacje.

Przyszłość sztucznej inteligencji i handlu detalicznego

Pomimo wyzwań związanych z wdrażaniem sztucznej inteligencji w branży e-commerce i handlu detalicznego, korzyści są znaczne.

Firmy, które pomyślnie poradzą sobie z tymi wyzwaniami, oczekują niespotykanej dotąd wydajności; będą także w stanie zapewnić klientom wysoce spersonalizowane doświadczenia. Ciągłe badanie i wdrażanie sztucznej inteligencji będzie kluczem do utrzymania przewagi konkurencyjnej w tym szybko rozwijającym się sektorze.