Основные выводы:
- Генеративный ИИ становится неотъемлемой частью розничной торговли
- Он трансформирует лояльность клиентов, эффективность маркетинга, скорость поддержки и многое другое
- Подробная аналитика обеспечивает персонализированное автоматизированное обслуживание
- Мультимодальный ИИ и автономные агенты откроют еще больший потенциал для трансформации
Как и во многих других отраслях, возможности генеративного ИИ оказывают реальное влияние на розничную торговлю, особенно в отношении качества и масштаба обслуживания клиентов, которое могут обеспечить ритейлеры. Исследования показывают, что большинство ритейлеров уже используют генеративный ИИ для расширения возможностей клиентского сервиса, и это помогает им удовлетворять постоянно растущие ожидания потребителей.
Поскольку эти технологии становятся обязательными для бизнеса во всем секторе, в этом блоге рассматриваются наиболее эффективные способы применения генеративного ИИ в ритейле.
Читайте далее: ознакомьтесь с руководством Ciklum по практическим примерам генеративного ИИ
Преимущества генеративного ИИ в обслуживании клиентов в ритейле
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 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 покупатели. Это основано на невероятно детальных клиентских данных, таких как поведение в сети, предыдущие покупки и возвраты, что позволяет составлять подробные профили отдельных клиентов и потенциальных покупателей. Это обилие данных и анализ с помощью ИИ позволяют усовершенствовать и персонализировать большинство видов обслуживания клиентов — от разрешения 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 это, 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 магазинами: по данным Salesforce, 89% потребителей, получивших положительный опыт обслуживания клиентов, 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 может устранить языковые барьеры на пути к быстрому и эффективному обслуживанию клиентов.
Повышение операционной эффективности и рентабельности:
Генеративный ИИ может анализировать взаимодействие с клиентами, оценивать производительность сотрудников службы поддержки и общие показатели удовлетворенности. Эти данные могут лечь в основу принятия более эффективных решений по улучшению сервиса и определению областей, где автоматизация может применяться для максимальной эффективности персонала и экономической целесообразности.
Улучшение инноваций и разработки продуктов:
Тот же принцип применим к разработке продуктов, где точное прогнозирование настроений и тенденций потребителей может лечь в основу создания новых продуктов и маркетинговых кампаний, продвигающих их. Это может сыграть решающую роль в доставке нужных продуктов нужным клиентам раньше конкурентов.
Ключевые варианты использования генеративного ИИ в ритейле
По мере того как генеративный ИИ завоевывает позиции в розничной торговле, практические варианты его использования распространяются по всему сектору. Многие ритейлеры уже успешно используют генеративный ИИ для:
Автоматизации 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 еще больше подчеркивает их способность удовлетворять потребности клиентов, которым нужна помощь.
Автоматизированного создания контента
Генеративный ИИ существенно расширяет масштабы создания письменного или визуального контента для цифрового присутствия ритейлера, поскольку его можно создавать на основе относительно простых в составлении запросов пользователей. Это могут быть четкие и привлекательные краткие описания товаров для каталогов, а также маркетинговые материалы вроде блогов и руководств по продуктам.
Персонализированных маркетинговых усилий
Поскольку генеративный ИИ может делить клиентов на очень специфические группы на основе демографии, поведения и предпочтений, маркетинговые кампании и предложения могут быть существенно доработаны для достижения максимального резонанса с конкретными покупателями. Это распространяется и на рекомендации продуктов: генеративный ИИ может определить, какие товары с наибольшей вероятностью заинтересуют конкретных клиентов, максимизируя вероятность покупки и одновременно заставляя клиента чувствовать свою значимость.
Синтеза 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 настроения и эффективность, а также легче выявлять потенциальные области для улучшений.
Виртуальных помощников по покупкам
Разговорные виртуальные помощники по покупкам означают, что клиенты могут получить персонализированное, интуитивно понятное обслуживание, которое они ищут, без необходимости ждать 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.
Резюме: будущее генеративного ИИ в ритейле
Генеративный ИИ все чаще используется для интеграции с другими приложениями ИИ. Ярким примером этого является способность чат-ботов на базе ИИ справляться с более сложными и нестандартными проблемами клиентов, высвобождая драгоценное время сотрудников для работы в тех сферах, где требуется участие человека.
Наряду с этим генеративный ИИ в розничной торговле будет продолжать 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 базе передового машинного обучения и алгоритмов, смогут адаптироваться к меняющимся условиям и принимать более контекстуальные решения без необходимости вмешательства пользователя.
Эти инновации откроют еще большие возможности для повышения эффективности и уровня обслуживания клиентов для ритейлеров, однако вам может потребоваться экспертная помощь, чтобы извлечь максимум пользы из этой технологии. Свяжитесь с Ciklum сегодня, чтобы узнать, как мы можем помочь в достижении ваших целей.
Редакционная коллегия Ciklum — это коллектив опытных авторов и экспертов отрасли, объединяющий взгляды, сформированные на основе реального опыта проектирования и поставок. Благодаря совместному анализу команда исследует, как технологии, ИИ и цифровые инновации проходят путь от концепции до реализации в различных отраслях.
