Смена парадигмы в розничной торговле означает, что покупатели становятся более информированными, имеют больше возможностей и лучше разбираются в ценах. Жизнь в условиях изоляции усилила и ускорила эти изменения: за последние месяцы покупательские привычки потребителей изменились еще больше, что привело к долгосрочным последствиям. Новое покупательское поведение и потребительские ожидания побудили розничные компании исследовать новые возможности и внедрять масштабные инновации. Недавний сбой открыл новые возможности, но также выявил значительные пробелы в способности ритейлеров сбалансировать спрос и доступность, обеспечивая при этом безопасные бесконтактные покупки. Некоторые ритейлеры изо всех сил пытались справиться с растущим онлайн-спросом, нехваткой товарных запасов из-за асимметричной структуры спроса и дисбалансом рабочей силы для обслуживания клиентов и выполнения заказов. Хотя основное внимание уделяется благополучию сотрудников, оптимизации затрат и капитала, в долгосрочной перспективе мы видим, что наши розничные клиенты готовятся стать более устойчивыми и адаптироваться к таким изменениям. и проблемы. Омниканальное планирование ассортимента, поддержание прозрачности запасов, управление заказами, доставка «последней мили», интеграция каналов и обеспечение устойчивости цепочки поставок теперь стали главными приоритетами. Ритейлеры, которые смогут организовать все это, одновременно реализуя новые ценностные предложения для бизнеса, окажутся в наилучшем положении для будущего. Чтобы эффективно решить эти проблемы, пришло время интегрировать данные и информацию по всей цепочке создания стоимости, чтобы решить насущные проблемы и раскрыть экспоненциальную ценность посредством алгоритмических вмешательств. Путь алгоритмических продаж требует:
- Примите единый бизнес-подход для создания сильной организации, основанной на анализе данных;
- Создайте единую цепочку создания стоимости, которая затрагивает разрозненные организации и четко показывает, где и как использовать алгоритмические вмешательства в цепочке создания стоимости; и
- Иметь гибкую операционную модель, которая может использовать экосистемы, то есть единую экосистему.
Единое предприятие за пределами каналов алгоритмической розничной торговли
Для процветания компаниям необходимо единое представление о клиентах, независимо от того, какой канал они используют. Это требует плавной интеграции бизнес-систем для постоянного удовлетворения клиентов. Организационная трансформация с использованием машинного подхода во всем предприятии позволит повысить гибкость удовлетворения потребностей клиентов. Ключевой частью этого станут инвестиции в омниканальный покупательский опыт, который принесет пользу покупателям и персоналу розничной торговли. Включение одной корзины, одного заказа и одного списка желаний для всех онлайн- и офлайн-каналов теперь стало возможным благодаря нескольким доступным унифицированным платформам электронной коммерции. Функция глобальной корзины помогает клиентам беспрепятственно переключать свои покупки между устройствами: с онлайн-приложений или мобильных приложений на киоски; из приложения, связанного с магазином, на кассу. Использование подобных технологий также может помочь персоналу розничной торговли. Например, продавец может найти товары, которых нет в наличии в магазине, и добавить их в цифровую корзину покупателя, что позволит ему продолжить продажу. Омниканальный подход необходим для поддержания сильной клиентской базы, когда мы выходим на рынок розничной торговли после COVID. Машинный подход к бизнесу позволяет ритейлерам идти в ногу с меняющимися ожиданиями клиентов и бизнес-средой. В то время, когда безопасность стала превыше всего, автомат впервые позволяет ритейлерам предлагать бесконтактные покупки и лучшие впечатления для своих клиентов.
Единая цепочка создания стоимости: переход от разрозненности к оптимизации цепочки создания стоимости
ИИ не является чем-то новым для розничной торговли; Однако те, кто может определить, как получить максимальную выгоду от алгоритмического вмешательства, ожидают больших прибылей. Клиенты ожидают унифицированного опыта, а аналитика данных и информации больше не может работать изолированно. Возможности алгоритмической розничной торговли можно использовать только путем объединения данных и идей для оптимизации бизнес-процессов в масштабе. Используя ИИ для получения многоканального представления о ценах, ассортименте, рекламных акциях и доставке «последней мили», ритейлеры могут использовать решения по оптимизации розничной торговли на базе ИИ, чтобы реагировать в режиме реального времени, используя аналитическую информацию, получая рекомендации относительно следующих лучших действий и переопределяя клиентов. опыты. Например, для компаний, которые борются с эксплуатационными расходами и использованием грузовиков, решение по пополнению запасов, основанное на нейронном искусственном интеллекте, может изменить цепочку поставок. Благодаря многомерному одновременному моделированию и оптимизации в магазинах, распределительных центрах и на транспорте, практически в реальном времени, компании могут улучшить время безотказной работы и качество обслуживания клиентов, одновременно сокращая отходы и затраты на обслуживание. Для ритейлеров, стремящихся повысить пожизненную ценность каждого покупателя, сбор данных на протяжении всего омниканального пути является необходимостью. Чтобы обеспечить масштабную гиперперсонализацию по всем каналам, ритейлеры должны организовывать путь клиента с помощью решений на базе искусственного интеллекта, основанных на намерениях, которые алгоритмически проектируют всю цепочку рекомендательных систем в режиме реального времени. Хотя ритейлеры продолжают сталкиваться с фундаментальными проблемами, такими как сокращение расходов, отходы, точность инвентаризации и производительность труда, изменения в макроэкономической среде тянут их во всех направлениях, что приводит к серьезной перезагрузке. . К ним относятся переопределение роли магазинов, перекалибровка структуры затрат магазинов, изучение новых бизнес-моделей и подготовка рабочей силы к адаптации к новым нормам. Решения по оптимизации магазинов на базе искусственного интеллекта позволяют ритейлерам заново изобрести комплексные операции магазина и оптимизировать эксплуатационные расходы, повысить производительность и качество обслуживания клиентов за счет переосмысления операций. магазинов посредством цифровизации и когнитивной автоматизации.
Единая экосистема: переход от продукта к функции
Изменение потребительских предпочтений и растущие рынки заставляют компании переосмысливать розничную торговлю и заново изобретать качество обслуживания клиентов. Розничные торговцы меняют свою стратегию с ориентированной на продукт стратегии на целенаправленную. Отношения между ритейлером и покупателем переходят от транзакционного состояния к более комплексному поставщику решений. Ритейлеры создают и управляют экосистемами, которые часто выходят за рамки традиционных границ партнеров и заинтересованных сторон, чтобы удовлетворить потребности клиентов. Дальновидные ритейлеры принимают общекорпоративную стратегию сотрудничества и работают с новыми партнерами по экосистеме, чтобы стать хранителями качества обслуживания клиентов. Сети больше не могут ограничиваться статичными, давними партнерами; Новому поколению динамичных и краткосрочных партнеров также придется сосуществовать. Розничные торговцы также должны предоставить ответы на вопросы «а что, если». Например, моделирование интеллектуальной сети на основе алгоритмов, которое позволяет ритейлерам динамически менять поставщиков в случае задержек или сбоев в цепочке поставок. Приняв такой ориентированный на клиента подход, компании могут полностью переосмыслить свою бизнес-модель и создать уникальное рыночное предложение, чтобы оставаться впереди конкурентов. Используя экосистемы таким образом, ритейлеры могут улучшить продажи, увеличить онлайн-доходы и увеличить цифровой трафик за счет более высоких средних заказов и конверсий. Пришло время для смелых шагов. Розничные торговцы должны определить место для алгоритмического вмешательства в свою цепочку создания стоимости. Целостный, целенаправленный обзор на основе искусственного интеллекта, объединяющий данные о компании, ее клиентах и поставщиках, поможет им создать конкурентное преимущество. У этих алгоритмических ритейлеров есть лучшая возможность решить проблемы сегодняшнего и завтрашнего дня и создать новые рыночные возможности.