Основные выводы:
- Генеративный ИИ становится неотъемлемой частью розничной торговли
- Он преобразует лояльность клиентов, эффективность маркетинга, скорость поддержки и многое другое
- Подробная аналитика обеспечивает персонализированное автоматизированное обслуживание
- Мультимодальный и автономный ИИ откроют еще большие возможности для трансформации
Как и во многих других отраслях, возможности генеративного ИИ оказывают реальное влияние на розничную торговлю, особенно в отношении качества и масштаба клиентского сервиса, который могут предоставить ритейлеры. Как показало исследование, большинство ритейлеров уже используют генеративный ИИ для расширения возможностей обслуживания клиентов, и это помогает им соответствовать постоянно растущим ожиданиям потребителей.
Поскольку эти технологии становятся обязательными для бизнеса во всем секторе, в этой статье рассматриваются наиболее эффективные способы применения генеративного ИИ в розничной торговле.
Преимущества генеративного ИИ в клиентском сервисе ритейла
Потенциал генеративного ИИ в розничной торговле может стать преобразующим в нескольких различных областях благодаря его способности автоматизировать взаимодействие и поддерживать значительно возросший масштаб маркетинговых и коммуникационных услуг.
При правильном внедрении и в нужных местах преимущества ИИ могут включать в себя:
Улучшение клиентского опыта за счет персонализации:
Большие языковые модели способны получать доступ к базам данных клиентов и определять типы поддержки и сообщений, которые ищут отдельные потребители. Это основано на невероятно подробных данных о клиентах, таких как поведение в сети, предыдущие покупки и возвраты, что позволяет составлять детальные профили отдельных покупателей и потенциальных клиентов. Это обилие данных и анализ с помощью ИИ позволяют усовершенствовать и персонализировать большинство видов обслуживания клиентов — от решения проблем до рекомендаций продуктов — на уровне, на который у человеческих команд просто не хватило бы времени.
Повышение восприятия клиентов и их лояльности:
Клиенты хотят быстрого, беспроблемного и персонализированного обслуживания, идеально отвечающего их конкретным потребностям и предпочтениям. Когда они получают его, они чувствуют себя более ценными и с большей вероятностью вернутся к бренду за новыми покупками в будущем. Это имеет решающее значение для долгосрочного успеха в то время, когда потребителям еще никогда не было так легко выбирать между разными магазинами: по данным Salesforce, 89% потребителей, получивших положительный опыт обслуживания, с большей вероятностью совершат повторную покупку у этого бренда.
Многоязычная поддержка:
На мировом онлайн-рынке потребители ожидают возможности получать поддержку на своем родном языке. Способность генеративного ИИ переводить запросы для клиентов — и для работающих с ними операторов — способна разрушить языковые барьеры на пути к быстрому и эффективному обслуживанию.
Повышение операционной эффективности и рентабельности:
Генеративный ИИ может анализировать взаимодействие с клиентами, оценивать эффективность работы сотрудников службы поддержки и уровень удовлетворенности в целом. Эта аналитика может способствовать более эффективному принятию решений по улучшению сервиса и определению того, где автоматизацию можно применить для максимальной эффективности персонала и экономической целесообразности.
Улучшение инноваций и разработки продуктов:
Тот же принцип применим к разработке продуктов, где точное прогнозирование настроений и трендов потребителей может лечь в основу создания новых продуктов и продвигающих их маркетинговых кампаний. Это может сыграть решающую роль в доставке нужных товаров нужным клиентам раньше конкурентов.
Основные варианты использования генеративного ИИ в ритейле
По мере того как генеративный ИИ закрепляется в розничной торговле, практические сценарии его использования распространяются по всему сектору. Многие ритейлеры уже успешно используют генеративный ИИ для:
Автоматизация обслуживания клиентов
Возможности чат-ботов на базе генеративного ИИ постоянно улучшаются. Они все лучше имитируют человеческие ответы и быстро решают более сложные проблемы клиентов, а не только простые и повторяющиеся. Их способность понимать голос клиента с помощью обработки естественного языка и работать в режиме 24/7 дополнительно подчеркивают их способность удовлетворять потребности клиентов, которым нужна помощь.
Автоматическая генерация контента
Генеративный ИИ значительно расширяет масштаб создания письменного или визуального контента для цифрового присутствия ритейлера, поскольку материалы могут создаваться на основе пользовательских запросов, которые составляются относительно быстро. Это могут быть четкие и привлекательные описания продуктов для каталогов, а также маркетинговые материалы, такие как блоги и руководства по продуктам.
Персонализированные маркетинговые усилия
Поскольку генеративный ИИ может сегментировать клиентов на очень специфические группы на основе демографии, поведения и предпочтений, маркетинговые кампании и предложения могут быть детально настроены для достижения максимального отклика у каждого конкретного клиента. Это распространяется и на рекомендации продуктов: генеративный ИИ может определить, какие товары с наибольшей вероятностью заинтересуют конкретных покупателей, максимизируя вероятность покупки и одновременно заставляя клиента чувствовать свою значимость.
Синтез отзывов клиентов
Использование обработки естественного языка означает, что генеративный ИИ может анализировать детали каждого отзыва клиента, включая те, что переданы в голосовой форме, и оценивать их на предмет позитива или негатива, а также конкретных эмоций. Это позволяет более точно измерять тональность и производительность, а также проще выявлять потенциальные области для улучшения.
Виртуальные помощники по шопингу
Разговорные виртуальные помощники по шопингу означают, что клиенты могут получить индивидуальное, интуитивно понятное обслуживание, не дожидаясь ответа сотрудника-человека. Эти виртуальные помощники могут обрабатывать общие запросы, предлагать потенциальные продукты на основе данных о клиентах, решать возникающие проблемы и сопровождать клиентов на каждом этапе процесса продаж.
Краткий итог: будущее генеративного ИИ в ритейле
Генеративный ИИ все чаще используется для интеграции с другими приложениями ИИ. Хорошим примером этого является способность чат-ботов на базе ИИ справляться с более сложными и нестандартными проблемами клиентов, высвобождая ценное время персонала для работы в сферах, требующих человеческого участия.
Наряду с этим генеративный ИИ в розничной торговле продолжит стремительно развиваться в предстоящие месяцы и годы. В частности, мы ожидаем, что использование мультимодального ИИ, в котором искусственный интеллект одновременно объединяет данные из нескольких источников, станет более распространенным, что сделает ИИ еще более динамичным и интуитивным. Кроме того, автономные агенты, работающие на основе продвинутого машинного обучения и алгоритмов, смогут адаптироваться к меняющимся условиям и принимать более контекстуальные решения без участия пользователя.
Эти инновации откроют для ритейлеров еще большие возможности в плане эффективности и обслуживания клиентов, однако для максимального использования потенциала технологии вам может потребоваться экспертная помощь. Обратитесь в Ciklum сегодня, чтобы узнать, как мы можем поддержать ваши цели.
Редакционная коллегия Ciklum — это объединение опытных авторов и экспертов отрасли, объединяющих точки зрения, сформированные на основе реального опыта инженерной разработки и реализации проектов. Благодаря совместной аналитике команда исследует, как технологии, ИИ и цифровые инновации проходят путь от концепции до воплощения в различных отраслях.
