Top 5 provocări AI în comerțul electronic și retail

Inteligența artificială promite să transforme comerțul cu amănuntul și comerțul electronic, ajutând la personalizarea călătoriei clienților, la crearea experiențelor captivante și la eficientizarea funcțiilor de bază, cum ar fi gestionarea stocurilor.

Cu toate acestea, implementarea eficientă a inteligenței artificiale nu este lipsită de provocări pentru mărci. Iată câteva dintre principalele obstacole:

1. Date proaste sau insuficiente
2. Riscuri de securitate și preocupări etice
3. Lipsa de încredere a clienților
4. Integrare cu sistemele existente
5. Lipsa abilităților AI

Să examinăm aceste provocări și modalitățile în care comercianții cu amănuntul le pot depăși.

Nu atât de inteligent: date slabe afectează IA

AI depinde de date de înaltă calitate și accesibile. Datele bune asigură eficacitatea AI în sistemele de vânzare cu amănuntul, de la analiza clienților, serviciile de depozit, îndeplinirea și livrarea - este piatra de temelie pentru perspective și previziuni precise.

Un caz de utilizare de top al AI în retail este modelarea călătoriilor personalizate ale clienților omnicanal. Analizând comportamentul și preferințele clienților pe diferite canale – atât online, cât și offline – AI poate oferi o experiență perfectă, personalizată pentru fiecare client.

AI este, de asemenea, un instrument puternic pentru cercetarea concurenților. Utilizarea inteligenței artificiale pentru a analiza strategiile de prețuri ale concurenților, ofertele de produse și tacticile de marketing oferă o înțelegere mai cuprinzătoare a pieței și identifică zonele de diferențiere și avantaje.

Cu toate acestea, eficacitatea acestor sisteme AI este intrinsec legată de calitatea și disponibilitatea datelor cu care se alimentează. Dacă datele sunt slabe, inexacte sau rare, informațiile AI vor fi defecte sau incomplete.

Gigantul online Amazon valorifică cu succes puterea datelor de înaltă calitate pentru a-și conduce motoarele de recomandare, oferind sugestii de produse personalizate pentru a crește satisfacția clienților și a crește vânzările.

Pentru a menține un flux consistent de date fiabile pentru aplicațiile AI, companiile ar trebui să investească într-o infrastructură de date robustă, să acorde prioritate implementării politicilor stricte de guvernare a datelor și să implementeze instrumente de curățare a datelor.

Acești pași ajută la asigurarea faptului că datele colectate nu sunt doar de înaltă calitate, ci și sunt ușor disponibile pentru procesele bazate pe inteligență artificială.

Riscuri de securitate și considerații etice

Implementarea AI vine cu diverse preocupări de securitate și considerații etice. Iată cele mai frecvente riscuri:

1. Risc de conformitate: Nerespectarea reglementărilor privind confidențialitatea datelor poate duce la sancțiuni legale și poate afecta reputația unei companii.
2. Risc de încălcare a datelor: există potențialul de scurgere de informații sensibile ale clienților, care ar putea duce la pierderi financiare și ar putea afecta grav încrederea clienților.
3. Luare a deciziilor părtinitoare: IA poate perpetua discriminarea dacă este instruită pe date părtinitoare, ceea ce duce la rezultate nedrepte și potențiale probleme juridice.
4. Lipsa transparenței: sistemele AI opace pot face dificilă înțelegerea proceselor de luare a deciziilor, erodând încrederea clienților și a părților interesate.
5. Preocupări etice: problemele legate de confidențialitate, consimțământ și acțiunile bazate pe inteligență artificială pot crea o deconectare între o companie și clienții sau angajații săi.

Abordarea acestor probleme necesită ca întreprinderile să ia măsuri active, fiecare cu beneficiul său corespunzător:

• Evaluările regulate ale practicilor de date și investițiile în software de conformitate cu confidențialitatea pot ajuta companiile să evite problemele juridice și să construiască încrederea clienților.
• Măsurile robuste de securitate a datelor nu numai că protejează clienții, ci și companiile de daune financiare și reputaționale.
• Asigurarea diversității în seturile de date și implementarea tehnicilor de detectare a părtinirii pot duce la rezultate mai echitabile și pot îmbunătăți experiența clienților.
• Oferirea de informații despre modul în care AI ia decizii poate oferi transparență pentru a construi încrederea și a facilita remedierea greșelilor.
• Auditurile etice regulate și stabilirea de linii directoare etice pot alinia operațiunile AI cu valorile companiei, sporind reputația mărcii.

Depășirea problemelor de acceptare și încredere a clienților

Retailerii ar putea fi dornici să folosească AI, dar asta nu înseamnă că fiecare client îl salută. Unii sunt suspecti, din motive întemeiate (vezi mai sus). Alții ar putea să nu fie încântați de perspectiva de a avea de-a face cu roboți tot timpul.

Stitch Fix, un serviciu online de stil personal, oferă un exemplu despre cum să obțineți AI corect și să câștigați încrederea clienților. Compania comunică deschis modul în care folosește inteligența artificială și datele clienților pentru a conduce serviciul personalizat.

Stitch Fix este, de asemenea, excelent pentru a parcurge linia delicată dintre utilizarea datelor pentru a sugera produse și protejarea informațiilor clienților, ceea ce sporește și mai mult încrederea.

Pentru a stimula încrederea și acceptarea clienților, companiile ar trebui să ia în considerare acești pași:

• Îmbunătățiți transparența în operațiunile AI informând clienții cum funcționează aplicațiile AI și cum sunt utilizate datele lor.
• Asigurați confidențialitatea datelor clienților prin implementarea sistemelor de stocare a datelor securizate și criptare robustă a datelor,
• Construiți sisteme și soluții fiabile AI ; Testele și actualizările regulate ale sistemului pot asigura că aplicațiile AI funcționează în mod constant și precis.
• Informați în mod regulat clienții despre progresele AI și despre beneficiile acestora.
• Căutați feedback-ul clienților cu privire la sistemele AI și faceți ajustările necesare pe baza răspunsurilor acestora.

Faceți AI să lucreze cu sistemele și procesele existente

Integrarea sistemelor AI cu infrastructura existentă poate fi complexă și provocatoare. Integrarea de succes a AI a Amazon în operațiunile sale din depozit servește ca un studiu de caz cuprinzător.

Operațiunile masive de depozitare ale Amazon necesită niveluri ridicate de eficiență și acuratețe. Gigantul de vânzare cu amănuntul folosește roboți alimentați de inteligență artificială pentru sortarea și manipularea pachetelor, în timp ce algoritmii de inteligență artificială prezic cererea de stoc, optimizând sistemul lor de gestionare a stocurilor. AI alimentează și magazinele Amazon Go, unde viziunea computerizată și tehnologiile de învățare profundă urmăresc ceea ce clienții aleg de pe rafturi și ceea ce cumpără.

Una dintre principalele provocări cu care s-a confruntat Amazon a fost nevoia de pregătire extinsă a personalului pentru a interacționa cu roboți și sisteme alimentate de AI. De asemenea, compania trebuia să actualizeze protocoalele de siguranță pentru a preveni accidentele care implică oameni și roboți. Amazon a abordat aceste probleme prin instruire și prin încorporarea unor caracteristici de siguranță în roboții lor, cum ar fi sistemele de evitare a obstacolelor.

După integrarea AI, Amazon a observat o eficiență crescută în operațiunile lor din depozit, ceea ce a condus la economii de costuri și la o satisfacție îmbunătățită a clienților datorită timpilor de livrare mai rapide.

Reducerea decalajului de talent AI

Cererea în creștere pentru competențe AI depășește oferta, creând un decalaj de talente în industrie. Cu toate acestea, există modalități prin care companiile pot aborda această problemă.

• Perfecţionarea abilităţilor . Atunci când sunt echipați cu abilități de inteligență artificială, membrii actuali ai echipei care sunt deja familiarizați cu operațiunile și cultura companiei se pot dovedi de neprețuit.
• Parteneriatul cu instituții academice poate genera un nou aflux de talent AI. Prin sponsorizarea laboratoarelor, oferind stagii de practică sau creând burse, companiile pot atrage absolvenți promițători din programele de IA și știința datelor.
• Cultivarea unei culturi de muncă incluzive, flexibile și inovatoare este cheia pentru atragerea și păstrarea profesioniștilor AI.
• Îmbrățișarea muncii de la distanță poate, de asemenea, lărgi în mod semnificativ fondul de talente, permițând companiilor să profite de expertiza globală în domeniul inteligenței artificiale, încurajând diversitatea și inovația.

Viitorul AI și al retailului

În ciuda provocărilor în implementarea AI în industria comerțului electronic și a retailului, recompensele sunt considerabile.

Companiile care fac față cu succes acestor provocări caută o eficiență fără precedent; de asemenea, vor putea oferi clienților experiențe extrem de personalizate. Explorarea și adoptarea continuă a IA va fi cheia pentru menținerea unui avantaj competitiv în acest sector în evoluție rapidă.