小売業者は数十年にわたって AI を使用してきましたが、その普及と業界への重大な影響は近年より顕著になってきています。
小売業における AI の使用は、より高度な機械学習アルゴリズムの開発と大量のデータの利用可能性により、2000 年代初頭に勢いを増し始めました。
当初、小売業者は在庫管理や需要予測などの基本的なタスクに AI を使用していました。 しかし、進歩が進むにつれて、パーソナライズされたマーケティング、顧客サービス、価格設定の最適化、サプライチェーン管理など、小売業の他の側面でも普及してきました。 e コマースの台頭とデータ主導の意思決定の重要性の高まりに伴い、小売業における AI の導入が加速しています。 小売業者は現在、ショッピング エクスペリエンスを強化し、業務運営を最適化し、全体的な競争力を獲得するために AI に依存しています。
生成 AI は顧客サービスに可能性を秘めています
OpenAI が 2022 年 24 月に ChatGPT を発表して以来、革新的な生成 AI が業界全体でどのように機能するかについて、多くの誇大宣伝が行われてきました。 小売およびアパレル分野では、主な影響は仮想ショッピングアシスタント周りに及ぶでしょう。 生成 AI を活用したチャットボットと仮想アシスタントは、7 時間年中無休で顧客からの問い合わせに対応できます。 製品の在庫状況、注文状況、返品ポリシーなどに関するよくある質問に即座に回答できます。 日常的な問い合わせに答え、パーソナライズされたショッピングのアドバイスを提供することで、人間のエージェントはより複雑な問題に集中できるようになります。
AI を活用したシステムは、顧客の苦情を分析し、適切な対応や解決策を生成して、顧客の問題を一貫してタイムリーに処理することもできます。
ESG、インフレ、サプライチェーンの混乱に対処するために小売業者は AI を活用しています
AI は、パーソナライズされたショッピング、在庫管理、物流を改善することで、小売業者の ESG 目標に貢献できます。 Salesforce と Dynamic Yield のツールは、小売業者が顧客向けにプロモーション、製品の推奨、オファーをパーソナライズするのに役立ちます。 顧客データを分析することで、小売業者は関連商品を顧客に提供することで無駄を削減し、売上と顧客満足度を向上させることができます。 IBM の注文管理システム (OMS) は、小売業者が注文の精度を向上させ、返品や交換の必要性を減らし、無駄を最小限に抑えるのにも役立ちます。
AI は、小売業者がデータを分析し、インフレによる圧力を適切に管理するためのコスト削減の機会を特定することで、サプライ チェーンを最適化するのに役立ちます。 AI アルゴリズムは、輸送ルートの最適化、調達プロセスの合理化、代替サプライヤーや調達オプションの特定に役立ち、サプライ チェーンのコストに対するインフレの影響を軽減します。
需要予測と在庫管理は、小売業者が AI を使用してコストのかかるサプライ チェーンを管理できるもう XNUMX つの方法です。 AI を活用した需要予測モデルは、小売業者がインフレによる消費者需要の変化を予測するのに役立ちます。 将来の需要を正確に予測することで、小売業者は在庫レベルを調整し、人気のある製品の在庫を確保し、過剰在庫や在庫不足を防ぐことができます。 これにより、運転資本が最適化され、インフレ環境下ではコストが高くなる可能性がある在庫の陳腐化や在庫切れのリスクが軽減されます。
出典 Retail-insight-network.com
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