Как GenAI меняет ритейл
Ритейлеры используют генеративный ИИ для создания описаний продуктов, автоматизации контента, улучшения клиентского сервиса и маркетинга, анализа отзывов и оптимизации операций. GenAI помогает персонализировать покупки, улучшать управление запасами, прогнозировать тренды и упрощать цепочки поставок, что способствует росту бизнеса и увеличению прибыли.
Крупные ритейлеры экспериментируют с генеративным ИИ в надежде решить некоторые из самых больших проблем отрасли с тех пор, как Ричард Сирс начал открывать физические магазины. Они начинают использовать GenAI для создания описаний продуктов и другого контента для веб-сайтов, генерации ответов на запросы от клиентов и сотрудников, персонализации маркетинга и даже для обобщения отзывов клиентов, чтобы помочь в мерчандайзинге и инновациях продуктов.
Однако многие компании, экспериментирующие с GenAI, сталкиваются с разочаровывающими результатами. Это происходит не из-за недостатков самой технологии, а потому что, когда обучение GenAI прекращается, прекращается и его обучение. Часто это приводит к так называемым "галлюцинациям" — неточным или вводящим в заблуждение результатам, сгенерированным моделями GenAI. Ритейлеры начинают использовать такие техники, как генерация с добавлением информации (RAG), чтобы предоставить модели более релевантную информацию для каждого запроса, что позволяет ей точнее отвечать на вопросы сотрудников и клиентов.
Читайте дальше, чтобы узнать больше о том, как ритейлеры преодолевают ранние препятствия GenAI и находят успех с передовыми приложениями.
Однако многие компании, экспериментирующие с GenAI, сталкиваются с разочаровывающими результатами. Это происходит не из-за недостатков самой технологии, а потому что, когда обучение GenAI прекращается, прекращается и его обучение. Часто это приводит к так называемым "галлюцинациям" — неточным или вводящим в заблуждение результатам, сгенерированным моделями GenAI. Ритейлеры начинают использовать такие техники, как генерация с добавлением информации (RAG), чтобы предоставить модели более релевантную информацию для каждого запроса, что позволяет ей точнее отвечать на вопросы сотрудников и клиентов.
Читайте дальше, чтобы узнать больше о том, как ритейлеры преодолевают ранние препятствия GenAI и находят успех с передовыми приложениями.
Что такое генеративный искусственный интеллект?
Генеративный ИИ — это часть искусственного интеллекта, способная понимать простые языковые запросы или вопросы и отвечать текстом или изображениями. Он также может обрабатывать большие объемы данных, создавая их краткие содержания, а также интерпретировать эти данные и делать предложения.
Основные моменты
Основные моменты
- GenAI помогает ритейлерам лучше понимать клиентов на основе их истории заказов, что позволяет давать более полезные ответы на вопросы клиентов и создавать персонализированные списки покупок.
- Ритейлеры используют GenAI для создания контента, такого как описания продуктов для интернет-магазинов, каталогов и полочных дисплеев, а также для блогов и персонализированных маркетинговых писем.
- Ритейлеры выводят "социальное прослушивание" на новый уровень с помощью GenAI, обобщая отзывы клиентов из различных источников, включая социальные сети, сайты с отзывами о продуктах и расшифровки звонков в колл-центры, чтобы создать идеальную обратную связь.
- Ритейлеры внедряют чат-ботов на базе GenAI в процесс закупок, что снижает стоимость товаров и освобождает персонал.
- Крупные розничные сети используют GenAI для создания более захватывающих и интерактивных обучающих видео.
Как GenAI изменит ритейл?
Генеративный ИИ может изменить индустрию, помогая ритейлерам увеличивать продажи и прибыль с существующими клиентами. Он может даже помочь обратить вспять многолетнюю тенденцию снижения лояльности клиентов, позволяя ритейлерам предоставлять отличный сервис. Например, GenAI может помочь ритейлерам в следующем:
- Оптимизация витрин. Ритейлеры могут сделать витрины в магазинах более эффективными, используя умные дисплеи, анализ продаж с помощью ИИ и разговорные возможности GenAI для создания более привлекательных рекламных текстов и элементов дизайна.
- Улучшение обслуживания клиентов в магазине. Не все сотрудники умеют легко находить общий язык с клиентами, но с помощью планшета и GenAI любой сотрудник сможет быстро направить клиента к нужному товару и предложить сопутствующие товары. GenAI может даже подсказать сотрудникам, что спросить у клиентов, чтобы предложить им дополнительные товары. Например, клиент, ищущий краску для интерьера, может быть направлен к подходящим кистям для этой краски.
- Сбор и анализ отзывов. Ритейлеры могут использовать GenAI для сбора и интерпретации отзывов клиентов из различных источников, включая социальные сети, расшифровки звонков и чатов в колл-центрах, а также онлайн-отзывы, создавая краткие сводки из сотен или тысяч комментариев и предложений. Эти сводки могут помочь руководству быть в курсе работы их магазинов, удовлетворенности клиентов качеством обслуживания, ассортиментом товаров и соответствием товаров ожиданиям.
- Персонализация покупательского опыта. Ритейлеры могут использовать GenAI для создания предложений и маркетинговых коммуникаций, которые будут персонализированы для каждого клиента, а не для демографической группы, поскольку GenAI может создавать их быстро и в любом количестве. GenAI также может анализировать историю просмотров, поведение при покупках и предпочтения, создавая высоко персонализированный опыт покупок. Понимая индивидуальные предпочтения и поведение клиентов, ритейлеры могут лучше адаптировать свои рекомендации по продуктам, акции и маркетинговые кампании, повышая удовлетворенность и лояльность клиентов. Также GenAI, в сочетании с RAG или другими способами обновления данных, может предлагать более персонализированное послепродажное обслуживание, помогая клиентам лучше использовать приобретенные товары, упрощая процесс возврата и собирая больше отзывов о покупательском опыте для генерации интереса к будущим покупкам.
Преимущества генеративного ИИ в ритейле
Генеративный ИИ (GenAI) предлагает ритейлерам множество преимуществ в операционной деятельности, обслуживании клиентов и других областях, которые описаны ниже.
Повышение операционной эффективности и снижение затрат
Ритейлеры часто работают с очень низкой маржой, поэтому любые улучшения в операционной эффективности могут значительно увеличить прибыльность. Например, ритейлеры могут использовать GenAI для замены или поддержки сотрудников службы поддержки клиентов как онлайн, так и по телефону, сокращая время, которое их персонал тратит на выполнение рутинных задач, таких как возвраты или обмены товаров. Один ритейлер снизил свои затраты на закупки на 3%, используя чат-ботов на базе GenAI и данных традиционной аналитики и сторонних источников для ведения переговоров с поставщиками через их онлайн-порталы. Также ритейлеры утверждают, что увеличивают продуктивность сотрудников и снижают текучесть кадров, создавая обучающие видео с встроенным GenAI, который проводит стажеров через множество интерактивных сценариев.
Увеличение лояльности клиентов
Лояльность к розничным брендам снижается уже десятилетиями. Ритейлерам нужно прилагать больше усилий, чтобы удерживать своих клиентов. GenAI может быть ценным инструментом, помогающим ритейлерам использовать данные о каждом клиенте, что позволяет отправлять высоко таргетированные электронные письма и другие маркетинговые материалы в больших масштабах — так, как это было бы невозможно с использованием только человеческого труда. GenAI сортирует агрегированные истории покупок, посты в социальных сетях и другие сторонние данные, чтобы определить, какие маркетинговые сообщения могут заинтересовать конкретного покупателя. То, что эти сообщения персонализированы, а не массово произведены, помогает снизить усталость от бренда, повышает релевантность контента и увеличивает лояльность клиентов.
Улучшение клиентского опыта
Большинство ритейлеров страдают не только от высокой текучести кадров, но и вынуждены нанимать сезонных работников, что означает постоянное управление множеством новых сотрудников с небольшими знаниями. GenAI может помочь, создавая сводки характеристик продуктов и маршруты для этих сотрудников, чтобы помочь им направлять клиентов по магазинам. GenAI также может предоставлять истории покупок клиентов и информацию о продуктах для агентов колл-центров, а также управлять интерактивными чат-ботами для обслуживания клиентов. Ритейлеры могут использовать GenAI для ответов на вопросы или жалобы клиентов, как напрямую через онлайн-чатбота, так и косвенно, предоставляя сценарии для сотрудников магазинов. Оба варианта учитывают весь контекст опыта покупателя и релевантную информацию о продуктах.
Например, если клиент спрашивает о политике возврата товара, ответ типа «Ваша гриль, купленная в прошлом месяце, все еще на гарантии, и я могу назначить встречу для ее забора» будет гораздо полезнее, чем ответ «это зависит» или «обычно 30 дней». Такой ответ также поможет установить долгосрочные отношения с этим клиентом.
Кроме того, ритейлеры могут использовать GenAI для ответа на запросы о статусе заказа и даже для предложения языка и изображений для индивидуальных товаров, таких как футболки и кружки.
Содействие развитию и инновациям продуктов
Управление жизненным циклом продуктов всегда было целью ритейлеров, но на практике редко достигалось. До появления GenAI это было слишком трудоемко и затрат на труд для ритейлеров — просеивать массу отзывов клиентов, находить общие жалобы на продукт и передавать их командам разработчиков или производителям под собственными брендами. Регулярная обратная связь могла бы привести к полезным изменениям продукта или даже к созданию новых продуктов.
Однако с помощью GenAI ритейлеры могут просеивать транскрипты колл-центров и аудиозаписи, посты в социальных сетях и отзывы клиентов на розничных и агрегаторских сайтах (таких как Yelp и Google), синтезировать эти данные и даже отличать иррациональные жалобы от осмысленных предложений. Затем они могут использовать GenAI для краткого и своевременного обобщения этих данных. Модели GenAI могут затем делать предложения на основе своей интерпретации общих выводов, например, переводя комментарии типа «Я все время роняю это, и оно ломается!» в «Сделайте его более эргономичным, уменьшив ручку на несколько сантиметров».
Повышение операционной эффективности и снижение затрат
Ритейлеры часто работают с очень низкой маржой, поэтому любые улучшения в операционной эффективности могут значительно увеличить прибыльность. Например, ритейлеры могут использовать GenAI для замены или поддержки сотрудников службы поддержки клиентов как онлайн, так и по телефону, сокращая время, которое их персонал тратит на выполнение рутинных задач, таких как возвраты или обмены товаров. Один ритейлер снизил свои затраты на закупки на 3%, используя чат-ботов на базе GenAI и данных традиционной аналитики и сторонних источников для ведения переговоров с поставщиками через их онлайн-порталы. Также ритейлеры утверждают, что увеличивают продуктивность сотрудников и снижают текучесть кадров, создавая обучающие видео с встроенным GenAI, который проводит стажеров через множество интерактивных сценариев.
Увеличение лояльности клиентов
Лояльность к розничным брендам снижается уже десятилетиями. Ритейлерам нужно прилагать больше усилий, чтобы удерживать своих клиентов. GenAI может быть ценным инструментом, помогающим ритейлерам использовать данные о каждом клиенте, что позволяет отправлять высоко таргетированные электронные письма и другие маркетинговые материалы в больших масштабах — так, как это было бы невозможно с использованием только человеческого труда. GenAI сортирует агрегированные истории покупок, посты в социальных сетях и другие сторонние данные, чтобы определить, какие маркетинговые сообщения могут заинтересовать конкретного покупателя. То, что эти сообщения персонализированы, а не массово произведены, помогает снизить усталость от бренда, повышает релевантность контента и увеличивает лояльность клиентов.
Улучшение клиентского опыта
Большинство ритейлеров страдают не только от высокой текучести кадров, но и вынуждены нанимать сезонных работников, что означает постоянное управление множеством новых сотрудников с небольшими знаниями. GenAI может помочь, создавая сводки характеристик продуктов и маршруты для этих сотрудников, чтобы помочь им направлять клиентов по магазинам. GenAI также может предоставлять истории покупок клиентов и информацию о продуктах для агентов колл-центров, а также управлять интерактивными чат-ботами для обслуживания клиентов. Ритейлеры могут использовать GenAI для ответов на вопросы или жалобы клиентов, как напрямую через онлайн-чатбота, так и косвенно, предоставляя сценарии для сотрудников магазинов. Оба варианта учитывают весь контекст опыта покупателя и релевантную информацию о продуктах.
Например, если клиент спрашивает о политике возврата товара, ответ типа «Ваша гриль, купленная в прошлом месяце, все еще на гарантии, и я могу назначить встречу для ее забора» будет гораздо полезнее, чем ответ «это зависит» или «обычно 30 дней». Такой ответ также поможет установить долгосрочные отношения с этим клиентом.
Кроме того, ритейлеры могут использовать GenAI для ответа на запросы о статусе заказа и даже для предложения языка и изображений для индивидуальных товаров, таких как футболки и кружки.
Содействие развитию и инновациям продуктов
Управление жизненным циклом продуктов всегда было целью ритейлеров, но на практике редко достигалось. До появления GenAI это было слишком трудоемко и затрат на труд для ритейлеров — просеивать массу отзывов клиентов, находить общие жалобы на продукт и передавать их командам разработчиков или производителям под собственными брендами. Регулярная обратная связь могла бы привести к полезным изменениям продукта или даже к созданию новых продуктов.
Однако с помощью GenAI ритейлеры могут просеивать транскрипты колл-центров и аудиозаписи, посты в социальных сетях и отзывы клиентов на розничных и агрегаторских сайтах (таких как Yelp и Google), синтезировать эти данные и даже отличать иррациональные жалобы от осмысленных предложений. Затем они могут использовать GenAI для краткого и своевременного обобщения этих данных. Модели GenAI могут затем делать предложения на основе своей интерпретации общих выводов, например, переводя комментарии типа «Я все время роняю это, и оно ломается!» в «Сделайте его более эргономичным, уменьшив ручку на несколько сантиметров».
5 примеров использования генеративного ИИ в розничной торговле
Ритейлеры начали использовать GenAI различными умными способами для улучшения обслуживания клиентов и их удержания, снижения уровня возвратов, увеличения размера корзины покупок и роста прибыли. Вот пять примеров применения.
1. Улучшение клиентского опыта
Ритейлеры могут использовать чат-ботов на базе GenAI, дополненных актуальными данными о клиентах с помощью технологий вроде RAG, для разговорного взаимодействия с потребителями, когда те задают вопросы. Эти взаимодействия происходят по телефону или на сайтах ритейлеров и могут касаться продуктов, политики возвратов, рабочего времени магазинов или наличия товаров. В отличие от старых поколений чат-ботов, использующих обычный ИИ и имеющих ограниченное количество сценариев, современные чат-боты на базе GenAI предлагают почти неограниченное количество вариантов диалога и могут отвечать на более сложные вопросы клиентов.
Например, чат-бот в большом строительном магазине может помочь клиентам выбрать тип освещения или сантехники, задавая вопросы о размере и расположении дома, помогая выбрать товары с подходящими характеристиками. Виртуальные помощники на базе GenAI также умеют понимать сарказм и идиоматические выражения, например, когда клиент говорит "да катись ты к черту!" в разочаровании, бот понимает, что это не буквально.
2. Автоматизация создания контента
Ритейлеры могут использовать GenAI для создания кратких и привлекательных описаний продуктов для своих сайтов и ценников. Меняя запросы, маркетологи могут попросить GenAI создать более длинные материалы, такие как блоги. Например, одна национальная сеть продуктовых магазинов использует GenAI для создания рецептов из продаваемых ингредиентов, которые публикуются в виде блогов. Чат-бот также может предоставить список покупок на основе вопроса, например "что нужно для приготовления лазаньи?". Ритейлеры могут использовать GenAI для создания персонализированных списков покупок, например, для клиентов с непереносимостью глютена или аллергией на фисташки.
3. Персонализация маркетинга
Ритейлеры могут бороться с усталостью от электронных писем, используя GenAI для создания привлекательных заголовков и контента, ориентированного на каждого получателя, а не на демографические группы. В сочетании с классическим ИИ и RAG, GenAI может создавать персонализированные письма для десятков тысяч клиентов — персонализация в большом масштабе. GenAI также может генерировать бесконечное количество A/B тестов, определяя, какой контент наиболее эффективно приводит к конверсиям.
4. Анализ отзывов клиентов
Ритейлеры могут использовать GenAI для обзора и обобщения комментариев из отзывов клиентов, социальных сетей и других источников. Эти краткие отзывы могут помочь в принятии решений о том, какие продукты закупать, где их размещать в магазинах и на сайтах, как обрабатывать возвраты, где необходимо назначить более квалифицированный персонал и как улучшить существующие продукты.
5. Усиление традиционного ИИ с помощью GenAI
Ритейлеры также используют GenAI для улучшения традиционных приложений ИИ. Например, ритейлеры уже используют обычный ИИ, чтобы помогать онлайн-покупателям искать продукты, позволяя загружать фото. С помощью GenAI ритейлеры могут использовать чат-ботов для более сложных, человеческих бесед с покупателями, например, показывать товары в разных цветах, длинах и с подходящими аксессуарами.
Кроме того, ритейлеры могут использовать GenAI для улучшения инструментов для прогнозирования трендов, основанных на традиционном ИИ. Например, ритейлеры используют аналитику на базе ИИ для анализа трендов на основе данных о погоде и экономических отчетов. С помощью GenAI они могут анализировать данные из более разнообразных источников — социальных сетей, отзывов клиентов, онлайн-журналов и новостных сайтов — чтобы предсказывать тренды с большей точностью.
Также поставщики ритейлеров используют ИИ для коррекции маршрутов доставки в ответ на перебои в цепочке поставок. GenAI может предоставлять сводки новостных отчетов, постов в социальных сетях и других нестандартных источников данных для дополнения такого анализа.
1. Улучшение клиентского опыта
Ритейлеры могут использовать чат-ботов на базе GenAI, дополненных актуальными данными о клиентах с помощью технологий вроде RAG, для разговорного взаимодействия с потребителями, когда те задают вопросы. Эти взаимодействия происходят по телефону или на сайтах ритейлеров и могут касаться продуктов, политики возвратов, рабочего времени магазинов или наличия товаров. В отличие от старых поколений чат-ботов, использующих обычный ИИ и имеющих ограниченное количество сценариев, современные чат-боты на базе GenAI предлагают почти неограниченное количество вариантов диалога и могут отвечать на более сложные вопросы клиентов.
Например, чат-бот в большом строительном магазине может помочь клиентам выбрать тип освещения или сантехники, задавая вопросы о размере и расположении дома, помогая выбрать товары с подходящими характеристиками. Виртуальные помощники на базе GenAI также умеют понимать сарказм и идиоматические выражения, например, когда клиент говорит "да катись ты к черту!" в разочаровании, бот понимает, что это не буквально.
2. Автоматизация создания контента
Ритейлеры могут использовать GenAI для создания кратких и привлекательных описаний продуктов для своих сайтов и ценников. Меняя запросы, маркетологи могут попросить GenAI создать более длинные материалы, такие как блоги. Например, одна национальная сеть продуктовых магазинов использует GenAI для создания рецептов из продаваемых ингредиентов, которые публикуются в виде блогов. Чат-бот также может предоставить список покупок на основе вопроса, например "что нужно для приготовления лазаньи?". Ритейлеры могут использовать GenAI для создания персонализированных списков покупок, например, для клиентов с непереносимостью глютена или аллергией на фисташки.
3. Персонализация маркетинга
Ритейлеры могут бороться с усталостью от электронных писем, используя GenAI для создания привлекательных заголовков и контента, ориентированного на каждого получателя, а не на демографические группы. В сочетании с классическим ИИ и RAG, GenAI может создавать персонализированные письма для десятков тысяч клиентов — персонализация в большом масштабе. GenAI также может генерировать бесконечное количество A/B тестов, определяя, какой контент наиболее эффективно приводит к конверсиям.
4. Анализ отзывов клиентов
Ритейлеры могут использовать GenAI для обзора и обобщения комментариев из отзывов клиентов, социальных сетей и других источников. Эти краткие отзывы могут помочь в принятии решений о том, какие продукты закупать, где их размещать в магазинах и на сайтах, как обрабатывать возвраты, где необходимо назначить более квалифицированный персонал и как улучшить существующие продукты.
5. Усиление традиционного ИИ с помощью GenAI
Ритейлеры также используют GenAI для улучшения традиционных приложений ИИ. Например, ритейлеры уже используют обычный ИИ, чтобы помогать онлайн-покупателям искать продукты, позволяя загружать фото. С помощью GenAI ритейлеры могут использовать чат-ботов для более сложных, человеческих бесед с покупателями, например, показывать товары в разных цветах, длинах и с подходящими аксессуарами.
Кроме того, ритейлеры могут использовать GenAI для улучшения инструментов для прогнозирования трендов, основанных на традиционном ИИ. Например, ритейлеры используют аналитику на базе ИИ для анализа трендов на основе данных о погоде и экономических отчетов. С помощью GenAI они могут анализировать данные из более разнообразных источников — социальных сетей, отзывов клиентов, онлайн-журналов и новостных сайтов — чтобы предсказывать тренды с большей точностью.
Также поставщики ритейлеров используют ИИ для коррекции маршрутов доставки в ответ на перебои в цепочке поставок. GenAI может предоставлять сводки новостных отчетов, постов в социальных сетях и других нестандартных источников данных для дополнения такого анализа.
Примеры использования GenAI в розничной торговле
Хотя GenAI доступен для бизнеса относительно недавно, ритейлеры быстро начали использовать его многочисленные возможности. Вот несколько примеров.
- Одна глобальная сеть гипермаркетов использует чат-бота на базе GenAI, чтобы помогать покупателям выбирать продукты, которые не только соответствуют рецептам, которые они хотят приготовить, но и учитывают их диетические ограничения, при этом общение происходит в дружелюбной, разговорной манере. На внутренней стороне гипермаркет также использует GenAI для составления запросов предложений для потенциальных поставщиков и анализа их заявок.
- Интернет-магазин электроники использует GenAI для краткого изложения отзывов клиентов о различных продуктах, предоставляя покупателям сводку мнений других людей о конкретном товаре, чтобы им не нужно было читать каждый отзыв по отдельности.
- Интернет-магазин одежды и аксессуаров использует чат-бота на базе GenAI, чтобы помочь покупателям с выбором подарков. Чат-бот спрашивает покупателей о поле, размере, хобби и интересах получателя подарка, а также о предпочтительном ценовом диапазоне.
- Глобальный супермаркет использует GenAI для ведения переговоров по небольшим контрактам с поставщиками и подрядчиками. Он делает это, используя традиционную аналитику для понимания рынка того или иного товара или услуги, а чат-бота на базе GenAI — для взаимодействия и обсуждения условий с поставщиками через их онлайн-портал. Это не только снижает трения при взаимодействии с человеческими посредниками, но и освобождает команды закупок ритейлера для сосредоточения на более стратегических сделках.
- Один онлайн-молл использует аналитику на базе традиционного ИИ, чтобы помогать небольшим розничным арендаторам устанавливать цены, а GenAI — для составления описаний продуктов и последующих сообщений покупателям, проявившим интерес.
Часто задаваемые вопросы о генеративном ИИ
Как крупные розничные сети используют GenAI?
Крупные розничные сети используют GenAI для создания описаний продуктов, краткого изложения длинных документов, создания нового типа контента и предоставления сотрудникам рекомендаций по сопутствующим товарам для клиентов.
Как используются большие языковые модели (LLM) в ритейле?
Ритейлеры используют LLM и другие приложения GenAI для работы чат-ботов, обеспечивающих эффективное и дружелюбное обслуживание клиентов, часто более быстрое и точное, чем то, которое могут предложить операторы колл-центров.
Крупные розничные сети используют GenAI для создания описаний продуктов, краткого изложения длинных документов, создания нового типа контента и предоставления сотрудникам рекомендаций по сопутствующим товарам для клиентов.
Как используются большие языковые модели (LLM) в ритейле?
Ритейлеры используют LLM и другие приложения GenAI для работы чат-ботов, обеспечивающих эффективное и дружелюбное обслуживание клиентов, часто более быстрое и точное, чем то, которое могут предложить операторы колл-центров.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи