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Mentre il settore della vendita al dettaglio assiste a uno spostamento verso una base di consumatori più digitale e on-demand, l’intelligenza artificiale sta diventando l’arma segreta con cui i rivenditori possono comprendere meglio e soddisfare questo comportamento dei consumatori in evoluzione. Con l’aumento dello shopping online altamente personalizzato, dei modelli direct-to-consumer e dei servizi di consegna, l’intelligenza artificiale generativa può aiutare i rivenditori a sbloccare ulteriormente una serie di vantaggi che possono migliorare l’assistenza clienti, la trasformazione dei talenti e le prestazioni delle loro applicazioni.
L’intelligenza artificiale generativa eccelle nella gestione di diverse fonti di dati come e-mail, immagini, video, file audio e contenuti dei social media. Questi dati non strutturati costituiscono la spina dorsale per la creazione di modelli e la formazione continua dell’intelligenza artificiale generativa, in modo che possa rimanere efficace nel tempo. Lo sfruttamento di questi dati non strutturati può estendersi a vari aspetti delle operazioni di vendita al dettaglio, incluso il miglioramento del servizio clienti tramite chatbot e la facilitazione di un routing della posta elettronica più efficace. In pratica, ciò potrebbe significare guidare gli utenti verso le risorse appropriate, collegandoli con l’agente giusto o indirizzandoli a guide per l’utente e domande frequenti.
I rivenditori riconoscono la necessità di costruire le proprie strategie attorno all’intelligenza artificiale, integrandola in molti aspetti delle loro operazioni. Secondo l’ultimo studio sui CEO di IBM, i leader del settore si stanno concentrando sempre più sulle tecnologie AI per favorire la crescita dei ricavi, con il 42% dei CEO del settore retail intervistati che puntano su tecnologie AI come l’intelligenza artificiale generativa, il deep learning e il machine learning per fornire risultati nei prossimi tre anni. Questi dati sono in linea con un recente studio di IDC Europe che ha rilevato che il 40% dei rivenditori e dei marchi a livello mondiale sono nella fase di sperimentazione dell’intelligenza artificiale generativa, mentre il 21% sta già investendo in implementazioni di intelligenza artificiale generativa.
L’impatto di questi investimenti sarà evidente nei prossimi anni. Una recente previsione della società di analisi di ricerca IHL Group prevede che l’intelligenza artificiale generativa avrà un impatto finanziario totale di 9,2 trilioni di dollari sulle attività di vendita al dettaglio fino al 2029. Mentre l’intelligenza artificiale generativa attualmente rappresenta solo il 9% dell’impatto dei profitti del settore della vendita al dettaglio nel 2023, IHL prevede che l’intelligenza artificiale generativa crescerà fino a rappresentare il 78% dell’impatto finanziario totale entro il 2029, raggiungendo un totale di 4,4 trilioni di dollari in quell’anno.
L’intelligenza artificiale generativa può rivelare informazioni chiave
L’intelligenza artificiale consente ai rivenditori di sfruttare l’enorme quantità di dati a cui hanno accesso, molti dei quali fino ad ora sono stati sottoutilizzati. Dalle previsioni sul comportamento dei clienti all’efficienza della supply chain e al marketing personalizzato, l’intelligenza artificiale ha il potenziale per rivoluzionare l’efficienza e la produttività del settore in diverse aree importanti, tra cui l’assistenza clienti, l’efficienza operativa e la trasformazione dei talenti.
- Servizio Clienti: Secondo il recente studio dei CEO di IBM, in cui abbiamo esaminato le prospettive dei settori della vendita al dettaglio e dei beni di largo consumo sull’intelligenza artificiale, la massima priorità per questi settori oggi è l’assistenza al cliente. Nell’ambito dell’assistenza clienti, l’intelligenza artificiale generativa consente ai rivenditori di adottare un approccio incentrato sul cliente sfruttando preziose informazioni provenienti dal feedback dei clienti e dalle abitudini di acquisto. Questo approccio basato sui dati può contribuire a migliorare la progettazione e l’imballaggio del prodotto e può contribuire a garantire un’elevata soddisfazione dei clienti e un aumento delle vendite.
L’intelligenza artificiale generativa può anche fungere da assistente cognitivo per l’assistenza clienti, fornendo indicazioni contestuali basate sulla cronologia delle conversazioni, sul sentiment, sull’analisi e sulle trascrizioni dei call center. Inoltre, l’intelligenza artificiale generativa può consentire esperienze di acquisto personalizzate, favorendo la fidelizzazione dei clienti e fornendo un vantaggio competitivo.
- Efficienza operativa: Quando si tratta di efficienza operativa, le tecnologie AI possono migliorare le strategie di prezzo, la gestione dell’inventario e la logistica, ottimizzando le entrate e creando un’esperienza di acquisto fluida per i clienti. Ad esempio, l’intelligenza artificiale generativa potrebbe essere utilizzata per ottimizzare le strategie di prezzo e di evasione degli ordini prevedendo le fluttuazioni della domanda per prezzi dinamici e analizzando fattori tra cui tempi di consegna e costi di spedizione per migliorare la logistica, con conseguenti potenziali risparmi sui costi e un migliore servizio clienti.
Allo stesso modo, l’intelligenza artificiale generativa può utilizzare dati storici sulle vendite e fattori esterni per aiutare a prevedere la domanda in modo più accurato per prevenire rotture di stock e scorte in eccesso, automatizzando al tempo stesso il rifornimento e l’allocazione delle scorte. Gestendo in modo efficiente questi aspetti, i rivenditori possono semplificare le proprie operazioni e aumentare le prestazioni complessive.
- Trasformazione del talento: Una terza area di potenziale impatto è la trasformazione dei talenti, in cui i rivenditori possono sfruttare i chatbot per il reclutamento e l’onboarding, rendendo il processo più efficiente. Una volta assunti, i dipendenti possono ricevere programmi di formazione personalizzati e adattivi creati dall’intelligenza artificiale generativa che aiutano a identificare gli stili di apprendimento individuali e le lacune di conoscenza.
Secondo un recente studio dell’IBM Institute for Business Value (IBV), lo sviluppo di nuove competenze per i dipendenti esistenti è la principale questione di talento per i leader di alto livello. I dirigenti del commercio al dettaglio intervistati hanno classificato “l’analfabetismo tecnologico” e la “costruzione di nuove competenze per i talenti esistenti” come due delle principali sfide attuali per i talenti delle loro organizzazioni. I dirigenti del commercio al dettaglio intervistati stimano che oltre il 41% della loro forza lavoro dovrà riqualificarsi a seguito dell’implementazione dell’intelligenza artificiale e dell’automazione nei prossimi tre anni. Quasi la metà dei dirigenti del settore retail che hanno risposto afferma di investire nella riqualificazione invece che nell’assunzione dall’esterno.
L’intelligenza artificiale generativa IBM è pronta per la vendita al dettaglio
IBM ha sviluppato soluzioni AI per aiutare a soddisfare queste esigenze. Il settore della vendita al dettaglio può accedere all’intelligenza artificiale di IBM attraverso tre modalità. Il primo tra questi è IBM® watsonx™, la nostra piattaforma dati e AI nativa del cloud, che offre controllo e flessibilità della progettazione. Altri prodotti IBM AI includono IBM® watsonx Orchestrate™, IBM® watsonx Code Assistant™ e IBM® watsonx Assistant™. La terza modalità prevede l’utilizzo di piattaforme open source come Red Hat® OpenShift® AI e la perfetta integrazione con i prodotti dei nostri partner.
IBM ha lanciato Watsonx per aiutare le aziende a sfruttare le opportunità dell’intelligenza artificiale generativa e dei modelli di base. Watsonx è costituito da IBM® watsonx.ai™, IBM® watsonx.data™ e IBM® watsonx.governance™. Watsonx.ai è uno studio aziendale di nuova generazione che consente agli sviluppatori di intelligenza artificiale di addestrare, convalidare, ottimizzare e implementare sia il machine learning tradizionale che le nuove funzionalità di intelligenza artificiale generativa basate su modelli di base attraverso un’interfaccia utente aperta e intuitiva. Watsonx.data è il nostro repository di dati basato su un’architettura Lakehouse e formati di dati aperti progettati per gestire i dati aziendali per modelli di base. Il terzo componente è watsonx.governance, la cui disponibilità è prevista per dicembre 2023, un potente set di strumenti per specificare e gestire i processi di governance a livello aziendale e controllare i rischi.
Guardando al futuro, un rivenditore potrebbe utilizzare watsonx.data per attingere a grandi quantità di dati sui clienti disparati e non strutturati e creare modelli in watsonx.ai per sfruttare gli algoritmi di raccomandazione per consigli di acquisto personalizzati. Con il consenso del cliente, basato sugli acquisti passati e sui comportamenti di navigazione, i rivenditori potrebbero creare strumenti di prova virtuale e sviluppare assistenti allo shopping interattivi. Una volta disponibile, watsonx.governance potrebbe essere integrato in questo processo per aiutare i rivenditori a gestire i dati dei clienti in modo etico e responsabile.
Con questi strumenti a loro disposizione, i rivenditori sono ben posizionati per abbracciare l’intelligenza artificiale generativa come parte integrante delle loro strategie e saranno attrezzati per navigare nel panorama dei consumatori sempre più complesso e frenetico.
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