ความท้าทาย 5 อันดับแรกของ AI ในอีคอมเมิร์ซและการค้าปลีก

ปัญญาประดิษฐ์สัญญาว่าจะเปลี่ยนแปลงการค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซโดยช่วยปรับแต่งการเดินทางของลูกค้า สร้างประสบการณ์ที่ดื่มด่ำ และปรับปรุงฟังก์ชันหลัก เช่น การจัดการสินค้าคงคลัง

อย่างไรก็ตาม การใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพไม่ได้ปราศจากความท้าทายสำหรับแบรนด์ต่างๆ นี่คืออุปสรรคสำคัญบางส่วน:

1. ข้อมูลไม่ถูกต้องหรือไม่เพียงพอ
2. ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยและข้อกังวลด้านจริยธรรม
3. ขาดความไว้วางใจจากลูกค้า
4. บูรณาการกับระบบที่มีอยู่
5. ขาดทักษะด้าน AI

มาดูความท้าทายและวิธีที่ผู้ค้าปลีกสามารถเอาชนะความท้าทายเหล่านี้กันดีกว่า

ไม่ฉลาดนัก: AI เอ็นร้อยหวายข้อมูลไม่ดี

AI ขึ้นอยู่กับข้อมูลคุณภาพสูงและสามารถเข้าถึงได้ ข้อมูลที่ดีรับประกันประสิทธิภาพของ AI ในระบบการค้าปลีก ตั้งแต่การวิเคราะห์ลูกค้า บริการคลังสินค้า การดำเนินการตามคำสั่งซื้อ และการส่งมอบ ซึ่งเป็นรากฐานที่สำคัญสำหรับข้อมูลเชิงลึกและการคาดการณ์ที่แม่นยำ

กรณีการใช้งาน AI ชั้นนำในการค้าปลีกกำลังกำหนดเส้นทางการเดินทางของลูกค้าแบบ Omnichannel ที่เป็นส่วนตัว ด้วยการวิเคราะห์พฤติกรรมและความชอบของลูกค้าในช่องทางต่างๆ ทั้งออนไลน์และออฟไลน์ AI สามารถมอบประสบการณ์ที่ราบรื่นและปรับแต่งให้เหมาะกับลูกค้าแต่ละราย

AI ยังเป็นเครื่องมือที่มีศักยภาพในการวิจัยคู่แข่งอีกด้วย การใช้ AI เพื่อวิเคราะห์กลยุทธ์การกำหนดราคาของคู่แข่ง การนำเสนอผลิตภัณฑ์ และกลยุทธ์ทางการตลาดช่วยให้เข้าใจตลาดได้ครอบคลุมมากขึ้น และระบุพื้นที่สำหรับการสร้างความแตกต่างและความได้เปรียบ

อย่างไรก็ตาม ประสิทธิภาพของระบบ AI เหล่านี้เชื่อมโยงโดยเนื้อแท้กับคุณภาพและความพร้อมใช้งานของข้อมูลที่ป้อนเข้าไป หากข้อมูลไม่ดี ไม่ถูกต้อง หรือกระจัดกระจาย ข้อมูลเชิงลึกของ AI จะมีข้อบกพร่องหรือไม่สมบูรณ์

Amazon ยักษ์ใหญ่ทางออนไลน์ประสบความสำเร็จในการควบคุมพลังของข้อมูลคุณภาพสูงเพื่อขับเคลื่อนกลไกการแนะนำ โดยให้คำแนะนำผลิตภัณฑ์เฉพาะบุคคลเพื่อเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้าและเพิ่มยอดขาย

เพื่อรักษากระแสข้อมูลที่เชื่อถือได้สำหรับแอปพลิเคชัน AI อย่างต่อเนื่อง ธุรกิจควรลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่แข็งแกร่ง จัดลำดับความสำคัญในการใช้นโยบายการกำกับดูแลข้อมูลที่เข้มงวด และปรับใช้เครื่องมือทำความสะอาดข้อมูล

ขั้นตอนเหล่านี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลที่รวบรวมไม่เพียงแต่มีคุณภาพสูง แต่ยังพร้อมใช้งานสำหรับกระบวนการที่ขับเคลื่อนด้วย AI อีกด้วย

ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยและการพิจารณาด้านจริยธรรม

การนำ AI ไปใช้นั้นมาพร้อมกับข้อกังวลด้านความปลอดภัยและการพิจารณาด้านจริยธรรมหลายประการ ต่อไปนี้เป็นความเสี่ยงที่พบบ่อยที่สุด:

1. ความเสี่ยงในการปฏิบัติตามกฎระเบียบ: การไม่ปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูลอาจนำไปสู่บทลงโทษทางกฎหมายและสร้างความเสียหายต่อชื่อเสียงของบริษัท
2. ความเสี่ยงจากการละเมิดข้อมูล: มีความเป็นไปได้ที่ข้อมูลสำคัญของลูกค้าจะรั่วไหล ซึ่งอาจนำไปสู่การสูญเสียทางการเงินและทำลายความไว้วางใจของลูกค้าอย่างร้ายแรง
3. การตัดสินใจที่มีอคติ: AI สามารถทำให้การเลือกปฏิบัติดำเนินต่อไปได้ หากได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลที่มีอคติ ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ยุติธรรมและปัญหาทางกฎหมายที่อาจเกิดขึ้น
4. การขาดความโปร่งใส: ระบบ AI ที่ไม่ชัดเจนสามารถทำให้การเข้าใจกระบวนการตัดสินใจเป็นเรื่องที่ท้าทาย ซึ่งกัดกร่อนความไว้วางใจของลูกค้าและผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย
5. ข้อกังวลด้านจริยธรรม: ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับความเป็นส่วนตัว ความยินยอม และการดำเนินการที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถสร้างการตัดการเชื่อมต่อระหว่างบริษัทกับลูกค้าหรือพนักงานได้

การแก้ไขปัญหาเหล่านี้ทำให้ธุรกิจต้องดำเนินการอย่างจริงจัง โดยแต่ละข้อมีประโยชน์ที่สอดคล้องกัน:

• การทบทวนหลักปฏิบัติด้านข้อมูลและการลงทุนในซอฟต์แวร์การปฏิบัติตามความเป็นส่วนตัวเป็นประจำสามารถช่วยให้ธุรกิจหลีกเลี่ยงปัญหาทางกฎหมายและสร้างความไว้วางใจกับลูกค้าได้
• มาตรการรักษาความปลอดภัยข้อมูลที่แข็งแกร่งไม่เพียงแต่ปกป้องลูกค้าเท่านั้น แต่ยังปกป้องธุรกิจจากความเสียหายทางการเงินและชื่อเสียงอีกด้วย
• การรับรองความหลากหลายในชุดข้อมูลและการใช้เทคนิคการตรวจจับอคติสามารถนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ยุติธรรมยิ่งขึ้นและปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า
• การให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับวิธีที่ AI ตัดสินใจสามารถให้ความโปร่งใสเพื่อสร้างความไว้วางใจและทำให้แก้ไขข้อผิดพลาดได้ง่ายขึ้น
• การตรวจสอบด้านจริยธรรมเป็นประจำและการกำหนดแนวทางด้านจริยธรรมสามารถจัดการปฏิบัติงานของ AI ให้สอดคล้องกับค่านิยมของบริษัท และเพิ่มชื่อเสียงของแบรนด์ได้

เอาชนะปัญหาการยอมรับและความไว้วางใจของลูกค้า

ผู้ค้าปลีกอาจกระตือรือร้นที่จะใช้ AI แต่นั่นไม่ได้หมายความว่าลูกค้าทุกรายจะยินดี บางคนน่าสงสัยด้วยเหตุผลที่ดี (ดูด้านบน) คนอื่นอาจไม่ตื่นเต้นกับโอกาสที่จะได้ติดต่อกับหุ่นยนต์ตลอดเวลา

Stitch Fix ซึ่งเป็นบริการจัดแต่งทรงผมออนไลน์ส่วนบุคคล นำเสนอตัวอย่างวิธีทำให้ AI ถูกต้องและได้รับความไว้วางใจจากลูกค้า บริษัทสื่อสารอย่างเปิดเผยถึงวิธีการใช้ AI และข้อมูลลูกค้าเพื่อขับเคลื่อนบริการส่วนบุคคล

นอกจากนี้ Stitch Fix ยังยอดเยี่ยมในการก้าวข้ามเส้นแบ่งระหว่างการใช้ข้อมูลเพื่อแนะนำผลิตภัณฑ์และการปกป้องข้อมูลของลูกค้า ซึ่งช่วยเพิ่มความไว้วางใจอีกด้วย

เพื่อส่งเสริมความไว้วางใจและการยอมรับของลูกค้า ธุรกิจควรพิจารณาขั้นตอนเหล่านี้:

• เพิ่มความโปร่งใสในการดำเนินงานของ AI โดยแจ้งให้ลูกค้าทราบถึงวิธีการทำงานของแอปพลิเคชัน AI และวิธีใช้ข้อมูลของพวกเขา
• รับประกันความเป็นส่วนตัวของข้อมูลลูกค้า โดยการใช้ระบบจัดเก็บข้อมูลที่ปลอดภัยและการเข้ารหัสข้อมูลที่แข็งแกร่ง
• สร้างระบบและโซลูชั่น AI ที่เชื่อถือได้ การทดสอบและอัปเดตระบบเป็นประจำช่วยให้มั่นใจได้ว่าแอปพลิเคชัน AI ทำงานอย่างต่อเนื่องและแม่นยำ
• แจ้งให้ลูกค้าทราบอย่างสม่ำเสมอ เกี่ยวกับความก้าวหน้าของ AI และประโยชน์ที่ได้รับ
• ขอคำติชมจากลูกค้าเกี่ยวกับระบบ AI และทำการปรับเปลี่ยนที่จำเป็นตามการตอบสนองของพวกเขา

การนำ AI มาทำงานร่วมกับระบบและกระบวนการที่มีอยู่

การรวมระบบ AI เข้ากับโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่อาจซับซ้อนและท้าทาย การบูรณาการ AI ที่ประสบความสำเร็จของ Amazon เข้ากับการดำเนินงานคลังสินค้าทำหน้าที่เป็นกรณีศึกษาที่ครอบคลุม

การดำเนินงานคลังสินค้าขนาดใหญ่ของ Amazon ต้องการประสิทธิภาพและความแม่นยำในระดับสูง บริษัทค้าปลีกยักษ์ใหญ่รายนี้ใช้หุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในการคัดแยกและจัดการบรรจุภัณฑ์ ในขณะที่อัลกอริธึม AI คาดการณ์ความต้องการสต็อก และเพิ่มประสิทธิภาพระบบการจัดการสินค้าคงคลัง AI ยังขับเคลื่อนร้านค้า Amazon Go โดยที่คอมพิวเตอร์วิทัศน์และเทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึกติดตามสิ่งที่ลูกค้าเลือกจากชั้นวางและสิ่งที่พวกเขาซื้อ

หนึ่งในความท้าทายหลักที่ Amazon เผชิญคือความต้องการการฝึกอบรมพนักงานอย่างกว้างขวางสำหรับการโต้ตอบกับหุ่นยนต์และระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI บริษัทยังจำเป็นต้องอัปเดตระเบียบปฏิบัติด้านความปลอดภัยเพื่อป้องกันอุบัติเหตุที่เกี่ยวข้องกับมนุษย์และหุ่นยนต์ Amazon แก้ไขปัญหาเหล่านี้ผ่านการฝึกอบรมและรวมคุณสมบัติด้านความปลอดภัยไว้ในหุ่นยนต์ เช่น ระบบหลีกเลี่ยงสิ่งกีดขวาง

การบูรณาการหลัง AI ทำให้ Amazon เห็นว่าการดำเนินงานด้านคลังสินค้ามีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น ซึ่งนำไปสู่การประหยัดต้นทุนและเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้าเนื่องจากเวลาในการจัดส่งเร็วขึ้น

เชื่อมช่องว่างความสามารถด้าน AI

ความต้องการทักษะ AI ที่เพิ่มสูงขึ้นแซงหน้าอุปทาน ทำให้เกิดช่องว่างด้านความสามารถในอุตสาหกรรม อย่างไรก็ตาม มีวิธีต่างๆ มากมายที่ธุรกิจสามารถแก้ไขปัญหานี้ได้

• การยกระดับทักษะ เมื่อมีทักษะด้าน AI สมาชิกในทีมปัจจุบันที่คุ้นเคยกับการดำเนินงานและวัฒนธรรมของบริษัทอยู่แล้วสามารถพิสูจน์ได้ว่ามีคุณค่าอย่างยิ่ง
• การเป็นพันธมิตรกับสถาบันการศึกษา สามารถส่งผลให้มีผู้มีความสามารถด้าน AI หลั่งไหลเข้ามาใหม่ ด้วยการสนับสนุนห้องปฏิบัติการ การเสนอการฝึกงาน หรือการสร้างทุนการศึกษา ธุรกิจต่างๆ สามารถดึงดูดผู้สำเร็จการศึกษาที่มีอนาคตจากโปรแกรม AI และวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้
• การปลูกฝังวัฒนธรรมการทำงานที่ครอบคลุม ยืดหยุ่น และเป็นนวัตกรรม เป็นกุญแจสำคัญในการดึงดูดและรักษาผู้เชี่ยวชาญด้าน AI
• การเปิดรับการทำงานจากระยะไกล ยังช่วยขยายกลุ่มผู้มีความสามารถได้อย่างมาก ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ ใช้ประโยชน์จากความเชี่ยวชาญด้าน AI ระดับโลก ส่งเสริมความหลากหลายและนวัตกรรม

อนาคตของ AI และการค้าปลีก

แม้จะมีความท้าทายในการใช้ AI ในอุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซและค้าปลีก แต่ผลตอบแทนก็มีมาก

ธุรกิจที่ประสบความสำเร็จในการรับมือกับความท้าทายเหล่านี้กำลังมองหาประสิทธิภาพที่ไม่เคยมีมาก่อน พวกเขายังสามารถมอบประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวให้กับลูกค้าได้ การสำรวจและการนำ AI มาใช้อย่างต่อเนื่องจะเป็นกุญแจสำคัญในการรักษาความได้เปรียบทางการแข่งขันในภาคส่วนที่มีการพัฒนาอย่างรวดเร็วนี้