Пять главных проблем искусственного интеллекта в электронной коммерции и розничной торговле

Искусственный интеллект обещает преобразовать розничную торговлю и электронную коммерцию, помогая персонализировать путь клиента, создавать захватывающий опыт и оптимизировать основные функции, такие как управление запасами.

Однако эффективное внедрение ИИ сопряжено с определенными проблемами для брендов. Вот некоторые из главных препятствий:

1. Плохие или недостаточные данные
2. Риски безопасности и этические проблемы
3. Отсутствие доверия клиентов
4. Интеграция с существующими системами
5. Отсутствие навыков ИИ

Давайте рассмотрим эти проблемы и способы, которыми ритейлеры могут их преодолеть.

Не так уж и умно: плохие данные подрывают ИИ

ИИ зависит от качественных и доступных данных. Качественные данные обеспечивают эффективность ИИ в системах розничной торговли, начиная от аналитики клиентов, складских услуг, выполнения заказов и доставки — это краеугольный камень точного анализа и прогнозов.

Основной вариант использования ИИ в розничной торговле — формирование персонализированного омниканального пути клиента. Анализируя поведение и предпочтения клиентов по различным каналам — как онлайн, так и оффлайн — ИИ может обеспечить индивидуальный подход к каждому клиенту.

ИИ также является мощным инструментом исследования конкурентов. Использование искусственного интеллекта для анализа ценовых стратегий конкурентов, предложений продуктов и маркетинговой тактики обеспечивает более полное понимание рынка и определяет области для дифференциации и получения преимуществ.

Однако эффективность этих систем ИИ неразрывно связана с качеством и доступностью данных, которыми они питаются. Если данные скудны, неточны или скудны, выводы ИИ будут ошибочными или неполными.

Интернет-гигант Amazon успешно использует возможности высококачественных данных для управления своими механизмами рекомендаций, предоставляя персонализированные предложения по продуктам, чтобы повысить удовлетворенность клиентов и увеличить продажи.

Чтобы поддерживать постоянный поток надежных данных для приложений ИИ, предприятиям следует инвестировать в надежную инфраструктуру данных, уделять приоритетное внимание внедрению строгих политик управления данными и развертывать инструменты очистки данных.

Эти шаги помогают гарантировать, что собранные данные не только высокого качества, но и легко доступны для процессов, управляемых искусственным интеллектом.

Риски безопасности и этические соображения

Внедрение ИИ сопряжено с различными проблемами безопасности и этическими соображениями. Вот наиболее распространенные риски:

1. Риск несоблюдения требований: несоблюдение правил конфиденциальности данных может привести к юридическим санкциям и нанести ущерб репутации компании.
2. Риск утечки данных. Существует вероятность утечки конфиденциальной информации о клиентах, что может привести к финансовым потерям и серьезно подорвать доверие клиентов.
3. Предвзятое принятие решений. ИИ может увековечить дискриминацию, если он обучен на предвзятых данных, что приводит к несправедливым результатам и потенциальным юридическим проблемам.
4. Отсутствие прозрачности: непрозрачные системы искусственного интеллекта могут затруднить понимание процессов принятия решений, подрывая доверие клиентов и заинтересованных сторон.
5. Этические проблемы. Проблемы, связанные с конфиденциальностью, согласием и действиями, основанными на искусственном интеллекте, могут привести к разрыву связи между компанией и ее клиентами или сотрудниками.

Решение этих проблем требует от предприятий принятия активных мер, каждый из которых имеет соответствующие преимущества:

• Регулярные проверки практики обработки данных и инвестиции в программное обеспечение для обеспечения соблюдения конфиденциальности могут помочь компаниям избежать юридических проблем и укрепить доверие клиентов.
• Надежные меры безопасности данных не только защищают клиентов, но и защищают бизнес от финансового и репутационного ущерба.
• Обеспечение разнообразия наборов данных и внедрение методов обнаружения предвзятости могут привести к более справедливым результатам и улучшению качества обслуживания клиентов.
• Предоставление понимания того, как ИИ принимает решения, может обеспечить прозрачность, укрепить доверие и облегчить исправление ошибок.
• Регулярные этические аудиты и установление этических принципов могут привести деятельность ИИ в соответствие с ценностями компании, повышая репутацию бренда.

Преодоление проблем принятия и доверия клиентов

Ритейлеры, возможно, захотят использовать ИИ, но это не значит, что каждый покупатель его приветствует. Некоторые вызывают подозрения по уважительной причине (см. выше). Другие, возможно, не в восторге от перспективы постоянно иметь дело с роботами.

Stitch Fix, онлайн-сервис индивидуального стиля, предлагает пример того, как правильно использовать искусственный интеллект и завоевать доверие клиентов. Компания открыто сообщает, как она использует искусственный интеллект и данные клиентов для предоставления персонализированного обслуживания.

Stitch Fix также отлично помогает найти тонкую грань между использованием данных для предложения продуктов и защитой информации о клиентах, что еще больше повышает доверие.

Чтобы способствовать доверию и принятию клиентов, предприятиям следует рассмотреть следующие шаги:

• Повысьте прозрачность операций ИИ , информируя клиентов о том, как работают приложения ИИ и как используются их данные.
• Обеспечьте конфиденциальность данных клиентов , внедрив безопасные системы хранения данных и надежное шифрование данных.
• Создавайте надежные системы и решения искусственного интеллекта ; регулярные системные тесты и обновления могут обеспечить стабильную и точную работу приложений искусственного интеллекта.
• Регулярно информируйте клиентов о достижениях в области искусственного интеллекта и их преимуществах.
• Собирайте отзывы клиентов о системах искусственного интеллекта и вносите необходимые коррективы на основе их ответов.

Как заставить ИИ работать с существующими системами и процессами

Интеграция систем искусственного интеллекта с существующей инфраструктурой может быть сложной и сложной задачей. Успешная интеграция искусственного интеллекта Amazon в свои складские операции служит всеобъемлющим практическим примером.

Масштабные складские операции Amazon требуют высокого уровня эффективности и точности. Гигант розничной торговли использует роботов на базе искусственного интеллекта для сортировки и обработки посылок, а алгоритмы искусственного интеллекта прогнозируют спрос на товарные запасы, оптимизируя свою систему управления запасами. Искусственный интеллект также используется в магазинах Amazon Go, где компьютерное зрение и технологии глубокого обучения отслеживают, что покупатели выбирают с полок и что покупают.

Одной из основных проблем, с которыми столкнулся Amazon, была необходимость тщательного обучения персонала взаимодействию с роботами и системами на базе искусственного интеллекта. Компании также необходимо было обновить протоколы безопасности, чтобы предотвратить несчастные случаи с участием людей и роботов. Amazon решила эти проблемы посредством обучения и внедрения в своих роботов функций безопасности, таких как системы предотвращения препятствий.

После интеграции искусственного интеллекта компания Amazon увидела повышение эффективности своих складских операций, что привело к экономии затрат и повышению удовлетворенности клиентов благодаря сокращению сроков доставки.

Преодоление разрыва в талантах в сфере ИИ

Растущий спрос на навыки искусственного интеллекта превышает предложение, создавая дефицит кадров в отрасли. Однако есть способы, которыми бизнес может решить эту проблему.

• Повышение квалификации . Имея навыки работы с искусственным интеллектом, нынешние члены команды, уже знакомые с деятельностью и культурой компании, могут оказаться неоценимыми.
• Партнерство с академическими учреждениями может привести к новому притоку талантов в области ИИ. Спонсируя лаборатории, предлагая стажировки или создавая стипендии, компании могут привлечь многообещающих выпускников программ искусственного интеллекта и обработки данных.
• Развитие инклюзивной, гибкой и инновационной рабочей культуры является ключом к привлечению и удержанию специалистов в области ИИ.
• Использование удаленной работы также может значительно расширить кадровый резерв, позволяя предприятиям использовать глобальный опыт в области искусственного интеллекта, способствуя разнообразию и инновациям.

Будущее искусственного интеллекта и розничной торговли

Несмотря на трудности внедрения ИИ в сфере электронной коммерции и розничной торговли, результаты значительны.

Компании, которые успешно справляются с этими проблемами, стремятся к беспрецедентной эффективности; они также смогут предоставлять клиентам высоко персонализированный опыт. Продолжение изучения и внедрения ИИ будет иметь ключевое значение для поддержания конкурентоспособности в этом быстро развивающемся секторе.