Pengecer telah menggunakan AI selama beberapa dekade, namun penerapannya secara luas dan dampak signifikan terhadap industri semakin terlihat dalam beberapa tahun terakhir.
Penggunaan AI di bidang ritel mulai mendapatkan momentumnya pada awal tahun 2000-an, dengan berkembangnya algoritma pembelajaran mesin yang lebih canggih dan ketersediaan data dalam jumlah besar.
Awalnya, pengecer menggunakan AI untuk tugas-tugas dasar, termasuk manajemen inventaris dan perkiraan permintaan. Namun, seiring kemajuan yang dicapai, hal ini menjadi lebih lazim dalam aspek ritel lainnya, seperti pemasaran yang dipersonalisasi, layanan pelanggan, optimalisasi harga, dan manajemen rantai pasokan. Dengan meningkatnya e-niaga dan semakin pentingnya pengambilan keputusan berbasis data, adopsi AI di sektor ritel semakin cepat. Pengecer kini mengandalkan AI untuk meningkatkan pengalaman berbelanja, mengoptimalkan operasi bisnis, dan mendapatkan keunggulan kompetitif secara keseluruhan.
AI generatif memiliki potensi dalam layanan pelanggan
Sejak OpenAI meluncurkan ChatGPT pada November 2022, terdapat banyak hype mengenai terobosan AI generatif di berbagai industri. Di sektor ritel dan pakaian jadi, dampak utamanya adalah pada asisten belanja virtual. Chatbot generatif dan asisten virtual yang didukung AI dapat menangani pertanyaan pelanggan 24/7. Mereka dapat langsung merespons pertanyaan umum tentang ketersediaan produk, status pesanan, atau kebijakan pengembalian. Menjawab pertanyaan rutin dan memberikan saran belanja yang dipersonalisasi akan membebaskan agen manusia untuk fokus pada masalah yang lebih kompleks.
Sistem yang didukung AI juga dapat menganalisis keluhan pelanggan dan menghasilkan respons atau resolusi yang tepat, sehingga memastikan penanganan masalah pelanggan secara konsisten dan tepat waktu.
AI digunakan oleh pengecer untuk mengatasi ESG, inflasi, dan gangguan rantai pasokan
AI dapat berkontribusi pada tujuan ESG pengecer dengan meningkatkan belanja yang dipersonalisasi, manajemen inventaris, dan logistik. Alat dari Salesforce dan Dynamic Yield dapat membantu pengecer mempersonalisasi promosi, rekomendasi produk, dan penawaran untuk pelanggan. Dengan menganalisis data pelanggan, pengecer dapat mengurangi pemborosan dengan menawarkan produk yang relevan kepada pelanggan, meningkatkan penjualan dan kepuasan pelanggan. Sistem Manajemen Pesanan (OMS) IBM juga dapat membantu pengecer meningkatkan akurasi pesanan, mengurangi kebutuhan pengembalian dan penukaran, serta meminimalkan pemborosan.
AI dapat membantu pengecer mengoptimalkan rantai pasokan mereka dengan menganalisis data dan mengidentifikasi peluang penghematan biaya untuk mengelola tekanan yang disebabkan oleh inflasi dengan lebih baik. Algoritme AI dapat membantu mengoptimalkan rute transportasi, menyederhanakan proses pengadaan, dan mengidentifikasi pemasok alternatif atau opsi sumber untuk memitigasi dampak inflasi terhadap biaya rantai pasokan.
Perkiraan permintaan dan manajemen inventaris adalah cara lain yang dapat dilakukan pengecer untuk menggunakan AI untuk mengelola rantai pasokan yang mahal. Model perkiraan permintaan yang didukung AI dapat membantu pengecer mengantisipasi perubahan permintaan konsumen akibat inflasi. Dengan memprediksi permintaan di masa depan secara akurat, pengecer dapat menyesuaikan tingkat inventaris, memastikan ketersediaan produk populer, dan mencegah kelebihan atau kekurangan stok. Hal ini membantu mengoptimalkan modal kerja dan mengurangi risiko persediaan usang atau kehabisan stok, yang dapat merugikan dalam kondisi inflasi.
Sumber dari Retail-insight-network.com
Penafian: Informasi yang diuraikan di atas disediakan oleh Retail-insight-network.com secara independen dari Alibaba.com. Alibaba.com tidak membuat pernyataan dan jaminan mengenai kualitas dan keandalan penjual dan produk.
