Hallatud tehisintellekt jaemüügis: tehisintellekti pilootprojektist jaemüügi ja tarbekaupade väärtusloome mootoriks

Turunduskärast kõva infrastruktuurini: miks on "hallatud tehisintellekt" jae- ja tarbekaupade tööstuse uus tegutsemisalus.

USA vs Euroopa: kaks radikaalselt erinevat teed tehisintellekti domineerimiseni jaemüügisektoris

Pikka aega peeti tehisintellekti jaemüügis innovatsiooniosakondade mänguväljakuks: siin vestlusrobot, seal isoleeritud prognoosimudel. Kuid see mittesiduvate pilootprojektide ajastu on lõppemas. Arvestades ajalooliselt madalaid marginaale, volatiilseid tarneahelaid ja killustatud andmemaastikku, seisavad jaemüüjad ja tarbekaupade tootjad silmitsi karmi reaalsusega: need, kes täna tehisintellekti vaid testivad, selle asemel et seda laiendada, rahastavad keskpikas perspektiivis oma konkurentide kasvu.

Paljude ettevõtete põhiprobleemiks ei ole andmete puudus, vaid suutmatus neid piisavalt kiiresti kasumlikeks otsusteks muuta. Jaemüügisektor on "andmerikas, aga otsuste tegemisel vaene". Müüginumbrid, laoseisud, kliendikaartide andmed ja veebikäitumine on maetud eraldi kohtadesse, samas kui otsused kampaaniate, hinnakujunduse või varude täiendamise kohta põhinevad sageli endiselt kõhutundel või aegunud arvutustabelitel.

Just siin tähistab „hallatud tehisintellekti” kontseptsioon paradigma muutust. See kaldub kõrvale arusaamast, et iga tehisintellekti projekt peab olema töömahukas ja ulatuslik IT-ettevõtmine. Selle asemel mõistetakse tehisintellekti kui tööstuslikku infrastruktuuri – hallatud platvormi, mis integreerib algoritme, andmehaldust ja operatsiooniprotsesse. Eesmärk ei ole enam tehniliselt põnev kontseptsiooni tõestus, vaid pigem mõõdetav väärtuse saavutamise aeg: keerukate probleemide, näiteks kaubanduskulude optimeerimise või tarneahela vastupidavuse lahendused peavad olema produktiivsed mitte kuude, vaid päevadega.

See artikkel uurib, miks üleminek hallatud tehisintellekti platvormidele (näiteks Unframe) on muutumas valdkonna ellujäämise seisukohalt ülioluliseks. Analüüsime, kuidas see saab drastiliselt vähendada prognoosimisvigu, miks oma tehisintellekti lahenduste loomine muutub sageli kulukaks lõksuks ja kuidas Euroopa ettevõtted saavad rangetest eeskirjadest hoolimata USA ees konkurentsieelise. See pole enam ulme, vaid intellekti industrialiseerimine kui uus väärtusloome standard.

Sobib selleks:

• Unframe.AI: hallatud tehisintellekti lahendused tarbekaupade ja jaemüügi jaoks

Turundusterminist infrastruktuuriküsimuseni: mida „hallatud tehisintellekt” jaemüügis tegelikult tähendab

Esmapilgul tundub termin „hallatud tehisintellekt” olevat tehnoloogiaturunduse järgmine moesõna. Jae- ja tarbekaupade ettevõtete jaoks kirjeldab see aga tegelikult sügavat nihet: eemale üksikutest tehisintellekti pilootprojektidest ja tehisintellekti poole kui produktiivse infrastruktuuri kihini, mis hõlmab reklaame, tarneahelat, hinnakujundust, kaupluste tegevust ja kliendikogemust.

Põhimõtteliselt taandub see kolmele omadusele, mis teevad vahet reklaami ja mõõdetava lisaväärtuse vahel:

• Esiteks mõistetakse tehisintellekti hallatava platvormina, mitte projektina. Iga küsimuse jaoks uue PoC-meeskonna moodustamise asemel luuakse ühtne tehisintellekti kiht, mis koondab andmed, mudelid, juhtimise ja integratsiooni ning mida saab erinevate kasutusjuhtude jaoks uuesti kasutada.
• Teiseks muutub üha olulisemaks väärtuse tekkimise aeg. Traditsiooniline lähenemisviis „kuud esimese produktiivse lahenduseni” on jaemüügi praeguse marginaali ja konkurentsiolukorra tõttu vaevalt elujõuline. Platvormid, mis pakuvad valdkonnapõhiseid ehitusplokke – näiteks müügiedenduse optimeerimiseks, nõudluse prognoosimiseks või kaupluste analüütikaks – võimaldavad lahendusi leida päevade, mitte kuude jooksul, sest 70–80 protsenti loogikast on juba eelnevalt üles ehitatud ja see tuleb lihtsalt üksikute andmete ja protsessidega kaardistada.
• Kolmandaks, „hallatud” on enamat kui lihtsalt toimimine. See hõlmab pidevat jälgimist, ümberõpet, jõudluse optimeerimist, turvalisuse ja vastavuse haldamist, samuti integreerimist olemasolevatesse töövoogudesse ja autoriseerimissüsteemidesse. Otsustajate jaoks on oluline see, et majandusliku väärtuse ei määra mitte individuaalne mudel, vaid kogu lahenduse garanteeritud ja auditeeritav käitumine.

Selliste teenusepakkujate nagu Unframejaoks, kes positsioneerivad end jae- ja tarbekaupade hallatud tehisintellekti platvormina, on see nihe just see eelis: nad tegelevad struktuuriliste skaleerimisprobleemidega, millega enamik ettevõtteid praegu hädas on, ja ühendavad need korduvkasutatavate, valdkonnapõhiste lahenduste majandusliku loogikaga.

Kaubanduse struktuuriline dilemma: andmerikas, otsustusvõimetu.

Miks on jaemüügis nii suur vajadus hallatud tehisintellekti lahenduste järele? Majanduslikust vaatenurgast on selles sektoris kolm arengut, mis üksteist tugevdavad.

• Esiteks seisavad jaemüüjad ja kiirtarbekaupade tootjad silmitsi ajalooliselt suure andmemahuga, millega kaasneb killustatud süsteemimaastik. Müügi-, hinnakujundus-, laoseisu-, kampaania-, lojaalsus- ja veebisuhtluse andmed asuvad eraldi süsteemides, sageli ERP, POS, CRM, DWH, e-kaubanduse platvormide ja Exceli-põhiste alamregistrite kombinatsioonides, mis on aastakümnete jooksul arenenud. Analüüsid näitavad, et paljud Euroopa jaemüüjad haldavad mitut halvasti integreeritud andmesilo kanalite ja riikide lõikes, mis takistab oluliselt klientide, laoseisu ja marginaalide ühtset ülevaadet.
• Teiseks, klientide ootused kasvavad oluliselt kiiremini kui ettevõtete sisemised võimalused. Praegused uuringud näitavad, et üha suurem osa tarbijatest integreerib tehisintellekti juba aktiivselt oma ostuprotsessi – näiteks inspiratsiooni saamiseks, toodete võrdlemiseks või isikupärastamiseks. Samal ajal on füüsiline jaemüük endiselt ülioluline: üle kolmandiku küsitletud tarbijatest eelistab endiselt ostlemist füüsilistes kauplustes, osaliselt seetõttu, et nad soovivad tooteid näha ja proovida ning hindavad kohest omamiskogemust. See suurendab survet omnikanalite võimalustele: kliendid ootavad järjepidevat kogemust rakendustes, veebisaitidel, sotsiaalmeedias, turuplatsidel ja füüsilistes kauplustes.
• Kolmandaks on tööstusharu püsiva kasumimarginaali surve all. Kasvavad personali-, rendi- ja logistikakulud langevad kokku hinnatundlikkuse ja hinnavõrdlusplatvormide pakutava suure läbipaistvusega. Tõhususe kasvust loobumise võimalus on minimaalne. Seetõttu ei peeta tehisintellekti mitte meeldivaks innovatsiooniprojektiks, vaid üha enam oluliseks tööriistaks prognooside täpsuse, varude käibe, kaubanduskulude tootluse ja keskmise tellimuse väärtuse parandamiseks.

Tulemus: Paljud jaemüüjad kirjeldavad põhimõttelist puudujääki – järjepidevat ja usaldusväärset 360-kraadist ülevaadet klientidest, laost ja kasumlikkusest kõigis kanalites ja partnerite seas. Killustatud andmete, ajalooliselt väljakujunenud protsesside ja ad hoc IT-projektide segu viib selleni, et jaemüüjad tegutsevad külluslike andmetega, kuid piiratud otsustusvõimega. Just siin tulebki mängu hallatud tehisintellekti platvormi kontseptsioon: lahendust ei luba üksikud algoritmid, vaid arhitektuur, mis ühendab andmeid, korraldab mudeleid ja teisendab otsustussoovitused teostatavateks töövoogudeks.

Miks nii paljud tehisintellekti algatused jaemüügis ebaõnnestuvad – ja mis eristab „tegelikult toimivat tehisintellekti”.

Paljud jaemüügisektori juhatuse liikmed ja IT-juhid vaatavad tagasi mitme aasta tehisintellekti investeeringutele, kuid need ei ole kajastunud selgelt mõõdetavates tulemuste paranemistes. Suured konsultatsioonifirmade uuringud näitavad, et vaid umbes veerand ettevõtetest suudab tehisintellekti algatusi pilootprojektidest kaugemale skaleerida ja märkimisväärset väärtust avada, samas kui umbes kolmveerand ettevõtetest ei ole veel saavutanud käegakatsutavat investeeringutasuvust. Tähelepanuväärne on algpõhjuste analüüs: umbes 70 protsenti probleemidest ei asu mitte tehnoloogias, vaid protsessides, organisatsioonis ja juhtimises.

Jaemüügisektoris rakendatuna tähendab see järgmist: kitsaskoht seisneb harva nõudluse prognoosimise algoritmi kvaliteedis, vaid pigem sellistes küsimustes nagu:

• Kasutusjuhtumite eest tervikliku vastutuse puudumine (IT, äriosakonna, andmeteaduse ja kontrollimise vahel),
• ebaselged andmetega seotud vastutusvaldkonnad ja kvaliteet,
• Muudatuste juhtimise puudujäägid müügis, ostus, finantsides ja kaupluste tegevuses,
• projektiloogika, mis on optimeeritud pigem PoC-de kui käitusaja ja skaleeritavuse jaoks.

Algtekstis mainitud arvud – suur osa otsustajatest, kellel puudub täielik ülevaade kliendiandmetest, ettevõtted, kellel puudub usk oma võimesse tehisintellekti ettevõtteüleselt skaleerida, ja organisatsioonid, kellel puudub võimekus minna kontseptsioonitõestustest kaugemale – peegeldavad täpselt seda mustrit. Need on kooskõlas üldiste järeldustega, et kuigi isikupärastamist ja tehisintellekti peetakse kasvu peamisteks edasiviivateks teguriteks, on vaid väike osa ettevõtetest neid võimalusi funktsioonide ja riikide lõikes rakendanud.

„Tehisintellekt, mis tegelikult töötab”, erineb seega vähem sensatsiooniliste mudeliuuenduste kui järjepideva industrialiseerimisloogika kaudu:

• Tehisintellekti lahendused on kindlalt integreeritud põhiprotsessidesse (nt müügiedendusplaanide koostamine, varude täiendamine, tarnijate hindamine), mitte ei ole eraldi analüüsivahend.
• Väljund on tegevuspõhine (nt konkreetsed tegevuskavad, hinnasoovitused, tellimuste ettepanekud) ning olemasolevates süsteemides muudetav ja jälgitav.
• Tulemused on selgitatavad ja auditeeritavad – see on ülioluline finants-, auditeerimis-, vastavus- ja regulatiivsete nõuete täitmiseks, eriti Euroopas.
• Platvorm tegeleb jälgimise, tulemuslikkuse mõõtmise, ümberõppe ja juhtimisega, selle asemel, et neid kõiki projektide kaupa ad hoc korraldada.

Hallatud tehisintellekti platvormid rakendavad seda loogikat tehniliselt ja organisatsiooniliselt. Jaemüüjate jaoks on oluline erinevus järgmine: iga kord uue meeskonna mobiliseerimise asemel hallatakse samal platvormil üha kasvavat tehisintellekti rakenduste portfelli, millel on jagatud andmemudelid, rollid, poliitikad ja integratsioon olemasolevasse andmekogumisse.

Platvorm plaastrite asemel: hallatud tehisintellekti virna ökonoomika

Paljud jaemüüjad ja tarbekaupade tootjad on oma esialgse tehisintellekti kogemuse omandanud punktlahendustega – soovitusmootorid e-kaubanduses, eraldiseisvad nõudluse prognoosid tarneahelas, vestlusrobotid klienditeeninduses. Kuigi need individuaalsed lahendused loovad kohalikke eeliseid, loovad nad samal ajal nähtamatu tehnilise võla: mitu mudelit, andmekanalid, juurdepääsukontrolli kontseptsioonid ja jälgimismehhanismid, mida tuleb paralleelselt hallata.

Majanduslikust vaatenurgast on palju argumente selle maastiku konsolideerimise poolt ühise hallatud tehisintellekti platvormi suunas:

• Esiteks väheneb piirkulu iga täiendava kasutusjuhtumi kohta. Esialgne investeering andmete integreerimisse, identiteedi- ja juurdepääsuhaldusse, jälgitavusse ja vastavusse tasub end ära paljude kasutusjuhtude puhul. Täiendav pingutus edasiste lahenduste jaoks – näiteks puhta reklaamimise optimeerimise laiendamine tehisintellekti toetatud anomaaliate tuvastamisele tarneahelas – väheneb märkimisväärselt.
• Teiseks luuakse juhtimiskiht, mis muudab riskid hallatavaks. Kümne erineva mudeli asemel, mis töötavad erinevate andmeversioonide ja ebaselgete vastutusaladega, on olemas keskne asutus, mis kontrollib andmete kvaliteeti, õigusi, auditeerimisjälgi ja intsidentide käsitlemist. Euroopa ettevõtete jaoks, kellel on ranged andmekaitsenõuded ja regulatiivne surve, on see sageli oluline vastuvõtukriteerium.
• Kolmandaks, integratsioonist saab pigem tugevus kui takistus. Hallatud tehisintellektil põhinev lähenemisviis, mis on otseselt loodud laia ühenduvuse jaoks – „Suvaline SaaS, Suvaline API, Suvaline andmebaas, Suvaline fail” – lahendab heterogeensete jaemüügimaastiku põhiprobleemi: pärandpõhised ERP-süsteemid, valdkonnapõhised lahendused, ettevõttesiseselt arendatud andmelaod, pilveteenused ja kohalikud Exceli protsessid. Äriosakondade jaoks tähendab see, et tehisintellekti lahendused ilmuvad sinna, kus juba tööd tehakse – müügiedendussüsteemis, tarnijaportaalis, kaupluse armatuurlaual –, selle asemel, et nõuda uute liideste loomist.
• Neljandaks avaneb uus OPEX-keskne rahastamisvõimalus. Ühekordsete tehisintellekti projektide kõrgete individuaalsete investeeringute asemel saavad ettevõtted valida kasutusmudeleid, mis seovad kulud tihedamalt kasutuselevõtu ja väärtuspanusega. See on eriti atraktiivne volatiilsetel turgudel, kus investeerimiseelarved on rangelt kontrollitud.

Selliste pakkujate nagu Unframe jaoks tähendab see platvormikesksus seda, et nad ei konkureeri peamiselt üksikute tööriistadega, vaid küsimusega, kellest saab jaemüügi ja tarbekaupade maastikul domineeriv tehisintellekti orkestreerija – sarnaselt suurtele pilveplatvormidele taristusektoris.

Siit saate teada, kuidas teie ettevõte saab kiiresti, turvaliselt ja ilma kõrgete sisenemisbarjäärideta rakendada kohandatud tehisintellekti lahendusi.

Hallatud tehisintellekti platvorm on teie igakülgne ja muretu tehisintellekti pakett. Keerulise tehnoloogia, kalli infrastruktuuri ja pikkade arendusprotsesside asemel saate spetsialiseerunud partnerilt teie vajadustele vastava võtmed kätte lahenduse – sageli juba mõne päeva jooksul.

Peamised eelised lühidalt:

⚡ Kiire teostus: Ideest rakenduseni päevade, mitte kuude jooksul. Pakume praktilisi lahendusi, mis loovad kohest väärtust.

🔒 Maksimaalne andmeturve: Teie tundlikud andmed jäävad teie kätte. Garanteerime turvalise ja nõuetele vastava töötlemise ilma andmeid kolmandate osapooltega jagamata.

💸 Finantsriski pole: maksate ainult tulemuste eest. Suured esialgsed investeeringud riist- ja tarkvarasse või personali jäävad täielikult ära.

🎯 Keskendu oma põhitegevusele: Keskendu sellele, mida sa kõige paremini oskad. Meie tegeleme sinu tehisintellekti lahenduse kogu tehnilise juurutamise, käitamise ja hooldusega.

📈 Tulevikukindel ja skaleeritav: teie tehisintellekt kasvab koos teiega. Tagame pideva optimeerimise ja skaleeritavuse ning kohandame mudeleid paindlikult uutele nõuetele.

Lisateavet selle kohta siin:

• Hallatud tehisintellekti platvorm

Kampaaniad ja hinnakujundus kui tulude suurendamise hoob: tehisintellektil põhinev kaubanduskulude optimeerimine

Reklaami- ja hinnakujundusotsused on jae- ja tarbekaupade tööstuses ühed olulisemad majanduslikud hoovad – ning neid iseloomustavad sageli käsitsi teostatavad, ajalooliselt väljakujunenud protsessid. Suurte kiirtarbekaupade ettevõtete kaubanduskulude eelarved ulatuvad kahekohalise protsendini müügist; seetõttu on isegi väikestel tõhususe ja täpsuse parandustel tohutu mõju EBIT-le ja rahavoogudele.

Tarbekaupade sektoris tehisintellekti kasutamise uuringud näitavad, et tehisintellekti, ja eriti generatiivse tehisintellekti rakendamine turunduses, teadus- ja arendustegevuses ning tarneahela haldamises on juba laialt levinud: umbes kaks kolmandikku ülemaailmsetest tarbekaupade ettevõtetest kasutab generatiivseid tehisintellekti tööriistu ja veelgi rohkem planeerib vastavaid eelarveid. Analüüsid näitavad, et tehisintellekt võib suurendada turunduse investeeringutasuvust umbes 30 protsenti, vähendada prognoosimisvigu kuni 65 protsenti ja parandada tarneahela protsesside tõhusust umbes 20 protsenti. Reklaamide puhul tähendab see sihipärasemat kampaaniamehaanikat, paremaid müügimahu ja müügiedu prognoose, vähem laoseisu ja tõhusamat eelarve jaotamist.

Doktoriõppe valdkonna spetsiifilised hallatud tehisintellekti lahendused on suunatud kogu elutsükli industrialiseerimisele:

• Edasimüüjate tagasiside, ajalooliste reklaamiandmete, müügi- ja finantsandmete koondamine ühtseks andmemudeliks.
• Reklaami sisendite (nt tingimused, kestused, kanalid) automatiseeritud valideerimine reeglistike ja masinõppel põhineva anomaaliate tuvastamise abil.
• Tõusu ja kasumlikkuse stsenaariumide simulatsioon SKU, kliendi ja kanali tasandil.
• Kategooriajuhtidele ja võtmeklientide meeskondadele ettepanekute ja stsenaariumide võrdluste automatiseeritud genereerimine.
• Tegelike andmete pidev tagasiside mudelitesse pideva täiustamise eesmärgil.

Algses näites mainitud mõjud – tsükliaegade lühendamine päevadest minutiteni ja kümnete miljonite kokkuhoid kaubanduskuludelt – on majanduslikult usaldusväärsed, kui arvestada, et suured kiirtarbekaupade ettevõtted investeerivad igal aastal miljardeid dollareid kaubanduse edendamisse ja tingimuste parandamisse. Isegi ühekohalise protsendimäära piires optimeerimine võib kaasa tuua märkimisväärse kokkuhoiu ilma kasvu ohtu seadmata.

USA ja Euroopa vahel on erinevusi: USA-s mõjutavad reklaami- ja allahindlusmehhanisme tugevalt riiklikud ketid ja keerukad lojaalsusprogrammid; kliendi kohta on andmete sügavus sageli suurem ning valitseb suurem valmisolek viia läbi agressiivseid hinnakujundus- ja isikupärastamiskatseid. Euroopas seevastu keskendutakse üha enam isikupärastamise ühildamisele andmekaitse ja õiglusega; samal ajal on jaemüügimaastik killustatum, paljude formaatidega ja riigipõhiste iseärasustega. Hallatud tehisintellekti lahendused peavad kajastama neid erinevusi – alates andmeallikatest ja regulatsioonidest kuni erinevate KPI-loogikateni.

Vastupidavad tarneahelad ja tarnijate haldamine: reaktiivsest tulekustutusest ennustava kontrollini

Jaemüügisektori tarneahelad muutuvad üha keerukamaks geopoliitiliste pingete, volatiilse nõudluse, jätkusuutlikkuse eeskirjade ja kasvavate klientide ootuste tõttu. Traditsioonilised planeerimisviisid on jõudmas oma piirini; valearvestused viivad kiiresti ülevarustamiseni, mahakandmiseni või laoseisu lõppemiseni.

Võrdlusuuringud näitavad, et tehisintellekti rakendused saavad märkimisväärselt vähendada prognoosivigu ja mõõdetavalt suurendada tarneahela protsesside tõhusust – näiteks vähendades prognoosivigu kuni kahe kolmandiku võrra ja suurendades tarneahela tõhusust umbes viiendiku võrra. Jaemüüjate jaoks tähendab see väiksemat ohutusvaru, paremat ruumikasutust, vähem seotud käibekapitali ja suuremat kättesaadavust.

Tarneahela ja tarnijate haldamiseks mõeldud hallatud tehisintellekti lahendused integreerivad tavaliselt mitu ehitusplokki:

• Nõudluse prognoosid, mis võtavad arvesse mitte ainult ajaloolisi müüginumbreid, vaid ka sooduspakkumisi, ilma, sündmusi, konkurentsi ja veebisignaale.
• Anomaaliate tuvastamine tarneahelas, pakkudes varajast hoiatust nõudluse kõrvalekallete, tarneviivituste, tootmisvõimsuse kitsaskohtade või kvaliteediprobleemide kohta.
• Tehisintellektil põhinev hanke- ja tarnijaanalüütika, mis hindab tarnijaid tulemuslikkuse, riski, jätkusuutlikkuse ja vastavuse alusel.
• Automatiseeritud töövood dokumentide, sertifikaatide, auditeerimisprotsesside ja lepingute haldamiseks.

Majanduslik loogika on selge: iga päev, mil on varem näha peatset puudujääki või ülejääki, suurendab tegutsemisvõimalusi ja vähendab kulusid. Maailmas, kus tarneahela riskid mõjutavad otseselt brändi tajumist ja klientide lojaalsust, saab ennustavast juhtimisest strateegiline eristav tegur.

Piirkondlikud erinevused suurendavad hallatud tehisintellekti vajadust: Euroopas suruvad regulatiivsed algatused, näiteks tarneahela ja jätkusuutlikkuse seadused, peale suuremat läbipaistvust ja dokumentatsiooni, mis toetab tehisintellektil põhinevat tarnijate ja vastavuse analüüsi. USA-s seevastu on kesksel kohal paindlikkus, kiirus ja kulutõhusus; siin domineerivad sellised kasutusjuhud nagu dünaamiline varude jaotamine, omnikanalite täitmine ja samal päeval logistika. Hallatud tehisintellekti lähenemisviis, mis suudab teenindada mõlemat maailma, laiendab oluliselt selle sihtrühma kuuluvat turgu.

Omnikanaliline isikupärastamine ja kliendikogemus: suurem eluaegne väärtus suurema reklaamisurve asemel

Tarbimine ei nihku lihtsalt "võrguväliselt ostlemiselt", vaid pigem hübriidsete klienditeekondade suunas. Praegused jaemüügiuuringud näitavad, et märkimisväärne osa tarbijatest kasutab juba aktiivselt tehisintellekti ostude planeerimiseks või teostamiseks ning et enam kui pooled on avatud tehisintellektiga ostlemisele tulevikus. Samal ajal eeldavad paljud kliendid, et saavad brändide ja jaemüüjatega suhelda mitmetes kokkupuutepunktides – sotsiaalmeedias, rakendustes, turuplatsidel, füüsilistes kauplustes – ja saada ikkagi järjepideva kogemuse.

Samal ajal jääb füüsiline jaemüük oluliseks: suurem osa vastanutest eelistab füüsilisi poode puhtalt digitaalsetele ostudele, eriti seetõttu, et nad soovivad tooteid kohe näha, katsuda, proovida ja koju kaasa võtta. Jaemüüjate jaoks tähendab see, et isikupärastamine ei tohiks piirduda ainult e-kaubandusega, vaid seda tuleb arvestada kõigis kanalites – alates isikupärastatud rakenduste pakkumistest ja digitaalsetest poeassistentidest kuni individuaalse kliendisuhtluseni kassas.

Tehisintellektil põhinev omnikanalite isikupärastamine on just nimelt selle eesmärgi saavutamises: see koondab käitumisandmeid veebikanalitest, tehinguandmeid müügikohasüsteemidest, lojaalsusinfot ja vajaduse korral väliseid signaale ning teisendab need andmed konkreetseteks soovitusteks, sisuks ja pakkumisteks kliendi, kanali ja konteksti kohta. Erinevalt traditsioonilistest reeglistikest suudavad tänapäevased tehisintellekti mudelid ära tunda mustreid, mis jäävad inimanalüütikutele märkamata – näiteks toodete, aegade, kanalite ja hinnavahemike kombinatsioonid.

Majanduslikult tähendab see kõrgemat keskmist tellimuse väärtust, suurenenud konversioonimäära, madalamat klientide lahkumist ja suuremat taasostmissagedust. Jaemüügi- ja tarbekaupade sektorites tehtud uuringud näitavad, et tehisintellektil põhinevat isikupärastamist kasutavad ettevõtted saavutavad kliendi kohta märkimisväärse tulu kasvu; isikupärastamine on tarbekaupade ja jaemüügiettevõtetes tehisintellekti üks olulisemaid väärtuste loojaid.

USA ja Euroopa vahel on selles osas selged erinevused: USA-s on tarbijad traditsiooniliselt altimad jagama andmeid isikupärastatud pakkumiste ja mugavuse eest; suurte kettide lojaalsusökosüsteemid genereerivad sügavaid ja individualiseeritud andmekogumeid. Euroopas seevastu kujundavad andmekaitse-eeskirjad ja üldiselt skeptilisem suhtumine andmepõhise isikupärastamise võimalusi ja piiranguid. Seetõttu peavad hallatud tehisintellekti platvormid, mis soovivad Euroopas edu saavutada, toimima erinevalt mitte ainult tehniliselt, vaid ka regulatsioonide ja kommunikatsiooni osas: suurem andmete minimeerimine, keskendumine läbipaistvusele, privaatsuse sisseprojekteerimine ning kohapealne või ELis toimuv andmetöötlus.

Nutikad poed ja autonoomsed ostukogemused: jaemüügipindade taassünd

Kuigi viimastel aastatel on paljudes aruteludes domineerinud veebikaubanduse kasv, on nüüd selge, et füüsilised kauplused jäävad kõige olulisemaks müügikanaliks ja on samal ajal uute tehisintellektil põhinevate lahenduste katsepolügoon. Jaemüüjad näevad füüsilistes kauplustes endiselt suuri kasvuvõimalusi ja kasutavad tehisintellekti selle potentsiaali vallandamiseks.

Üks võtmevaldkond on tehisintellektil põhinev kaupluste analüütika. Jaemüügisektori praegused uuringud näitavad, et suur osa ettevõtetest kasutab juba tehisintellekti kaupluste analüütika ja ülevaadete jaoks – sageli oma peamise kasutusjuhtumina füüsilistes kauplustes. Arvutinägemise, andurite andmete ja ennustusmudelite abil optimeerivad jaemüüjad kaupluste paigutust, toodete esitlust, töötajate ajakava koostamist ja varude täiendamist. Eelised ulatuvad müügisaali suurenenud tootlikkusest ja lühematest ooteaegadest kuni toodete parema saadavuseni.

Teine valdkond on kao ja pettuste vähendamine. Jaemüüjad ja tarbekaupade ettevõtted kasutavad tehisintellekti, et tuvastada anomaaliaid iseteeninduskassades, kaubavoogudes ja tagastustes, piirates seeläbi kahjusid. Arvestades, et ülemaailmsed kao mahud ulatuvad sadadesse miljarditesse dollaritesse, on see oluline majanduslik hoob.

Kolmandaks katsetavad jaemüüjad autonoomseid ja „hõõrdumisvabu“ ostukogemusi – näiteks kauplused, kus kliendid saavad tooteid kaasa võtta ja lahkuda ilma traditsioonilisel viisil maksmata; arveldamine ja tuvastamine toimub taustal andurite ja tehisintellekti abil. Näiteks Euroopas on üks suur Prantsuse kett tehisintellektil põhineva „10 sekundit ostlemist, 10 sekundit maksmist“ kauplusega näidanud, et sellised kontseptsioonid on elujõulised ka rangelt reguleeritud turgudel.

Hallatud tehisintellekti platvormid, mis ühendavad poeanalüütika, reaalajas varude jälgimise, kahanemise tuvastamise ja autonoomsed kassaprotsessid, ei lahenda mitte ainult efektiivsusprobleeme, vaid muudavad ka poekogemust. See annab jaemüüjatele kahekordse võimaluse: nad saavad suurendada oma jaemüügipinna majanduslikku atraktiivsust, luues samal ajal eristuva kliendikogemuse, mida ei määra ainult hind.

Integreerimine keerukatesse IT-maastikesse: miks avatud ühenduvus on tugev konkurentsieelis

Teoreetiliselt kõlab tehisintellektil põhinev transformatsioon sageli lihtsana, kuid praktikas see ebaõnnestub integratsiooni põhiprintsiipide tõttu. Suured jaemüügiettevõtted haldavad ajalooliselt väljakujunenud IT-maastikke, millel on erinevad ERP-süsteemid, filiaalide tagaosad, müügikohasüsteemid, e-kaubandusplatvormid, andmeladud ja spetsiaalsed rakendused – sageli hajutatud riikide ja vormingute vahel.

Hallatud tehisintellekti lähenemisviis, mis on järjepidevalt loodud integreerimiseks – see tähendab, et see toetab ühendusi mis tahes SaaS-süsteemi, API-de, andmebaaside ja failidega – loob siin struktuurilise eelise. See tuleneb kolme peamise kuluteguri vähendamisest:

Esiteks väheneb projekti integreerimise koormus, kuna iga kord nullist alustamise asemel saab kasutada korduvkasutatavaid ühendusi ja integreerimismustreid. See on majanduslikust vaatenurgast väga oluline jaemüügiettevõtetele, kes soovivad väärtusahelas käsitleda mitut tosinat tehisintellekti kasutusjuhtu.

Teiseks väheneb „IT-variprojektide“ oht. Kui osakonnad teavad, et platvorm saab ühendada nende eelistatud tööriistu ja andmeallikaid, väheneb kiusatus kasutusele võtta väliseid, isoleeritud lahendusi, mida saab hiljem vaid märkimisväärse vaevaga üldise arhitektuuri integreerida.

Kolmandaks suurendab see paindlikkust tulevaste muutuste ees. Uusi SaaS-rakendusi, andmeallikaid või pilveplatvorme saab kiiremini integreerida ilma tehisintellekti kihi ümberkujundamist nõudmata. See on eriti oluline USA turul, kus innovatsioonitempo on kiire, aga üha enam ka Euroopas, kus pilveteenuste kasutuselevõtt kasvab.

Selliste pakkujate nagu Unframejaoks, kes reklaamivad integratsioonivõimalusi põhilubadusena, on see nišilahendustega võrreldes peamine eristav tegur. Oluline on see, et platvorm ei pea mitte ainult tehniliselt ühendama, vaid ka looma semantilisi sildu: jagatud andmemudelid, ühtsed identiteedid ja rollid ning ühtlustatud äriloogika.

Turupotentsiaal kuni aastani 2030 ja edaspidi: ulatus ja kasvudünaamika

Hallatud tehisintellekti majandusliku olulisuse hindamiseks kaubanduses tasub vaadata tehisintellekti turuprognoose jae- ja tarbekaupade sektoris.

Jaekaubanduses kasutatava tehisintellekti globaalse turu suurust hinnatakse praegu madalast kuni madala kahekohalise numbriga miljarditesse, kusjuures aastane kasvumäär on väga kõrge. Erinevad analüüsid ennustavad turumahtu 2024/2025. aastaks keskmisest ühekohalisest kuni madala kahekohalise numbriga miljarditesse ning prognoosivad kasvu mitmekümne miljardini 2030. aastaks ja üle 40 miljardi 2030. aastate alguseks, kusjuures aastane kasvumäär on 20–30 protsenti. Ühine nimetaja: tehisintellekt jaekaubanduses areneb nišiturust põhituruks, mille suurus peaks kümnendi jooksul mitmekordselt suurenema.

Euroopas hinnatakse tehisintellekti turu jaemüügis praegu mitme miljardi USA dollari suuruseks ning eeldatav kasv ulatub 2030. aastaks ja hiljemgi keskmise ja kõrge ühekohalise miljardi dollarini. Prognooside kohaselt võiks Euroopa seega 2030. aastate alguseks saavutada umbes 15–20 protsendi suuruse turuosa ülemaailmsel turul. Kasvumootoriteks on siin peamiselt digitaliseerimine, omnikanalite laienemine, isikupärastamine ja efektiivsuse suurenemine – mida aeglustavad, kuid ka kvalitatiivselt kujundavad andmekaitse ja vastavusnõuded.

Paralleelselt on tekkimas veelgi dünaamilisemalt kasvav alamturg: genereeriv tehisintellekt jaemüügis. Hinnangute kohaselt ulatub turumaht siin 2020. aastate keskpaigaks miljarditesse ja võib 2030. aastate keskpaigaks kasvada kahekohalise miljardi numbrini – aastane kasvumäär on tunduvalt üle 30 protsendi. Ainuüksi USA-s prognoositakse genereeriva tehisintellekti osakaalu suurenemist jaemüügis 2020. aastate keskpaiga kolmekohalisest miljonist numbrist 2030. aastate keskpaigaks ühekohalise miljardi numbrini.

Sarnast dünaamikat on näha ka tarbekaupade segmendis: tehisintellekti turu suuruseks tarbekaupade valdkonnas hinnatakse mitut miljardit USA dollarit, eeldatava kasvumääraga umbes 30 protsenti aastas ja potentsiaalse mahuga kümnendi lõpupoole kahekohalise miljardi vahemikus.

Need arvud näitavad, et hallatud tehisintellekti platvormide sihtturg jaemüügi- ja kiirtarbekaupade sektoris hõlmab lisaks tehisintellekti tarkvaralitsentsidele ka integratsiooni-, andme-, haldus- ja operatiivteenuseid. Isegi kui vaid osa prognoositavatest tehisintellekti kulutustest suunatakse hallatud platvormide kaudu, kujutab see endast mitmeaastast miljardite väärtuses kasvuturgu.

Mängu tuleb veel üks vaatenurk: mõned analüüsid viitavad sellele, et tehisintellekti agendid võivad 2030. aastaks mõjutada või otseselt kontrollida kahekohalist protsenti USA e-kaubanduse veebimüügist. Kui märkimisväärset osa digitaalse müügi kasvust korraldavad tehisintellektil põhinevad süsteemid, ei ole jaemüüjate jaoks enam keskne küsimus, kas investeerida tehisintellekti, vaid pigem see, kes neid agentsüsteeme kontrollib – sisemised meeskonnad või välised platvormipakkujad.

USA vs Euroopa: kaks erinevat teed sama tehisintellekti eesmärgini

Kuigi tehisintellekt on ülemaailmses kaubanduses üha olulisem, erinevad lähtetingimused ja sõltuvused teekonnast USA ja Euroopa vahel märkimisväärselt.

USA-s on jaemüügiturg kontsentreeritum, kus suurtel riiklikel kettidel ja platvormidel on tohutud andmekogumid ja investeerimiseelarved. Valdab suur soov investeerida agressiivselt uutesse tehnoloogiatesse ja kiiresti laiendada katseid. Uuringud näitavad, et väga suur osa jaemüügi- ja tarbekaupade ettevõtetest juba hindab või kasutab tehisintellekti, et suur protsent teatab positiivsest mõjust tuludele ja kuludele ning et valdav enamus plaanib oma tehisintellekti investeeringuid lähiaastatel veelgi suurendada. Generatiivset tehisintellekti nähakse seal juba laialdaselt kliendikogemuse, turunduse, hinnakujunduse ja sisemise efektiivsuse hoovana.

Euroopas on turg killustatum, rohkemate formaatidega, piirkondlike kettide ja erinevate regulatiivsete raamistikega. Andmekaitsel ja andmete suveräänsusel on oluliselt suurem roll, nagu ka tehisintellekti süsteemide läbipaistvuse, selgitatavuse ja õigluse nõuded. Samal ajal teatavad Euroopa jaemüüjad, et nad kasutavad tehisintellekti intensiivselt – eriti kaupluste analüütikas, isikupärastamisel ja tarneahela haldamisel –, kusjuures eriti olulist rolli mängivad füüsilised kauplused.

Nendel erinevustel on otsesed tagajärjed hallatud tehisintellekti pakkujatele:

– USA-s on kiirus, skaleeritavus ja innovatsioon võtmetähtsusega. Platvormid, mis pakuvad kiiret väärtuse saavutamise aega koos suure paindlikkuse ja mitme pilve võimekusega, vastavad turule, mis on valmis kandma isegi suuri alginvesteeringuid, eeldusel, et väärtuspakkumine tundub usutav.

– Euroopas on kontrollitavus, vastavus ja integratsiooni sügavus määravad. Platvormid peavad näitama, et nad tagavad andmete suveräänsuse, piirkondliku salvestamise, vastavuse isikuandmete kaitse üldmäärusele, auditeeritavuse ja usaldusväärse juhtimise ilma innovatsiooni ülemäära lämmatamata.

Samal ajal on turud lähenemas: Euroopa jaemüüjad tunnistavad vajadust innovatsioonitempo kiirendada, samas kui USA ettevõtted tunnistavad üha enam andmete privaatsuse, läbipaistvuse ja vastutustundliku tehisintellekti olulisust. Hallatud tehisintellekti platvormidel, mis on suunatud mõlemale maailmale – kiired ja paindlikud lahendused koos kõrgetasemelise juhtimise ja vastavusega –, on seega parimad võimalused mõlemas piirkonnas kanda kinnitada.

Majanduslikud äriplaanid ja rahastamisloogika: projektist korduva väärtuse loomiseni

Jae- ja tarbekaupade tööstuse otsustajate jaoks tekib küsimus: kuidas saab hallatud tehisintellekti majanduslikku väärtust konkreetselt mõõta lisaks üldistele kasvuprognoosidele?

Kasutusjuhtude tasandil näitavad võrdlusuuringud, et tehisintellekti lahendused võivad märkimisväärselt suurendada investeeringutasuvust sellistes valdkondades nagu turundus ja hinnakujundus, vähendada drastiliselt prognoosimisvigu nõudluse planeerimisel ja parandada oluliselt tarneahela tõhusust. Kui sellele lisanduvad valdkonnauuringud, mis näitavad, et suur osa jaemüügisektori ettevõtetest on tehisintellekti abil saavutanud tulude kasvu ja kulude vähenemist, ilmneb järjepidev pilt: tehisintellekt ei ole lisand, vaid pigem hoob põhiliste kasumi-kahjumi positsioonide saavutamiseks.

Väljakutse seisneb vähem teoreetilises potentsiaalis ja rohkem selle operatiivses rakendamises portfelli tasandil. Hallatud tehisintellekti platvormid pakuvad tuge kolmel tasandil:

Esiteks võimaldavad need standardiseeritud äriloogikat eri kasutusjuhtumite puhul. Iga kasutusjuhtumi eraldi hindamise asemel saab süstemaatilisi kulude-tulude mudeleid luua selliste kategooriate jaoks nagu kampaaniad, tarneahel, kaupluse tegevus või isikupärastamine, millest igaüks põhineb valdkonna andmetel, ettevõttepõhistel tulemusnäitajatel ja empiirilistel andmetel.

Teiseks võimaldavad need investeeringut järk-järgult skaleerida. Alustades sihipärasest ja väga tulusast kasutusjuhtumist – näiteks tehisintellektiga toetatud reklaamiplaneerimisest või poeanalüütikast – saab platvormi järk-järgult laiendada, et lisada uusi kasutusjuhtumeid ilma alginvesteeringut kaotamata. Üldine investeeringutasuvus paraneb, kui samale infrastruktuurile ehitatakse rohkem kasutusjuhtumeid.

Kolmandaks toetavad nad alternatiivseid rahastamismudeleid. Kasutuspõhised hinnamudelid, edupõhised mudelid või hübriidsed lähenemisviisid alandavad sisenemisbarjääri, nihutavad osa riskist pakkujale ja seovad maksed tihedamalt tegeliku kasuga. Selliste pakkujate nagu Unframe jaoks tähendab see, et tugevad referentsprojektid – näiteks märkimisväärne kokkuhoid kaubanduskuludes või drastiline käsitsi uurimistöö vähendamine finantsarvestuste tegemiseks – ei ole mitte ainult turundusargumendid, vaid moodustavad ka aluse uutele, väärtuspõhistele hinnamudelitele.

Majanduslikust vaatenurgast nihutab hallatud tehisintellekt arutelu teemalt "Kui palju tehisintellekti projekt maksab?" teemale "Milliseid korduvaid väärtusvooge tehisintellekti platvorm aja jooksul genereerib ja kuidas need jaotuvad jaemüüjate, tootjate ja platvormipakkujate vahel?".

Juhtimine, selgitatavus ja risk: miks „hallatud” on enamat kui lihtsalt tegevused

Jaemüügis hallatud tehisintellekti sageli alahinnatud aspekt on juhtimine ja risk. Tehisintellekti lahendused, mis mõjutavad hinnakujundust, reklaamimehaanikat, laoseisu, kaupluste paigutust või krediidi- ja pettuseotsuseid, mõjutavad otseselt müüki, marginaale, vastavust nõuetele ja mainet. Seega ei seisne tehisintellekti tööriista ja hallatud tehisintellekti platvormi erinevus mitte ainult kasutajaliideses, vaid ka kontrollimehhanismide sügavuses.

Suured uuringud tehisintellekti kasutuselevõtu kohta rõhutavad, et enamik väljakutseid peitub inimeste ja organisatsioonide valdkonnas: rollid, vastutus, valmisolek muutusteks, koolitus ja juhtimisstruktuurid. Hallatud tehisintellekti platvorm sisseehitatud juhtimisega – mis hõlmab rolli- ja õiguste mudeleid, selgeid kinnitamise töövooge, auditeerimisjälgi, mudelitevahelisi poliitikaid ja jälgimist – vähendab riski, et tehisintellekti otsused imbuvad kontrollimatul ja jälgimatul viisil igapäevategevusse.

See on eriti oluline Euroopa turu jaoks. Siin loovad andmekaitse-eeskirjad, läbipaistvusnõuded ja valdkonnapõhised regulatsioonid olukorra, kus tehisintellekti otsuste selgitatavus ja jälgitavus ei ole mitte ainult hea tava, vaid ka juriidiline kohustus. See kehtib eriti juhul, kui töödeldakse isikuandmeid või tehakse algoritmilisi otsuseid, millel on klientidele või töötajatele oluline mõju.

Hallatud tehisintellekti pakkujad, kes mõistavad juhtimist oma platvormi põhikomponendina – mitte lisamoodulina –, positsioneerivad end seetõttu mitte ainult tehnoloogiapartnerite, vaid ka riskipartneritena. Jaemüüjate ja tarbekaupade tootjate jaoks tähendab see, et nad saavad tehisintellekti tundlikes valdkondades juurutada ilma iga üksiku lahenduse jaoks eraldi juhtimisstruktuure loomata.

Strateegilised tagajärjed otsustajatele: kuidas jaemüüjad saavad hallatud tehisintellekti industrialiseerida

Jae- ja tarbekaupade tööstuse tippjuhtide otsustajate jaoks toob turupotentsiaali, tehnoloogilise küpsuse ja organisatsiooniliste väljakutsete kombinatsioon kaasa selge strateegilise ülesande: tehisintellekt tuleb viia katsetamisfaasist industrialiseerimise ja portfellihalduse faasi.

Algselt hõlmab see keskendumist mõnele väga asjakohasele kasutusjuhtumile, millel on selge kasumi-kahjumi mõju ning mis toimivad ka edasiste rakenduste – näiteks müügiedenduse optimeerimise, nõudluse prognoosimise, kaupluste analüüsi või tehisintellekti toel finantsarvestuse – „ankruna“. Sellistel kasutusjuhtumitel on suur võimendav mõju tuludele, marginaalile ja käibekapitalile ning need sobivad samal ajal ka andme- ja juhtimisvõimekuste loomiseks, mis toovad kasu ka teistele valdkondadele.

Paralleelselt on vaja platvormi otsust: kas tehisintellekt tuleks luua ettevõttesiseselt – koos kõigi sellega seotud nõuetega andmetehnika, töövoogude haldamise, juhtimise ja toimingute jaoks – või peaks ettevõte lootma hallatud tehisintellekti partnerile, kes pakub valdkonnapõhiseid lahendusi ja infrastruktuuri? Vastus sõltub sellistest teguritest nagu ettevõtte suurus, olemasolev oskusteave, riskitaluvus ja regulatiivne keskkond. Paljudel juhtudel on mõistlik hübriidlähenemine, kus kriitilised põhifunktsioonid jäävad ettevõttesiseseks, samas kui standardsed kasutusjuhud ja infrastruktuur rakendatakse platvormide, näiteks Unframe kaudu.

Oluline on see, et see oleks ka organisatsiooni sisse integreeritud. Tehisintellekti ei tohiks isoleerida andmeteaduse meeskondades või innovatsioonilaborites, vaid see tuleb integreerida otseorganisatsiooni: kategooriahaldus, ostmine, logistika, müük, rahandus ja kaupluste tegevus vajavad selgust selle kohta, milliseid ülesandeid tehisintellekt toetab, kuidas otsuseid tehakse ja nende eest arvestatakse ning kuidas tulemuslikkust mõõdetakse.

Lõpuks on vaja realistlikult hinnata tempot ja õppimiskõverat. Turuprognoosid ja edulood näitavad, et tehisintellektil on lähiaastatel jaemüügis ja tarbekaupade tööstuses tohutu tähtsus. Samal ajal näitavad uuringud, et enamikul ettevõtetel on praegu endiselt raskusi skaleeritava väärtuse realiseerimisega. Hallatud tehisintellekti platvormid saavad selle lõhe täita, konsolideerides tehnilist ja organisatsioonilist keerukust, lühendades väärtuse saavutamise aega ja industrialiseerides juhtimist.

Ettevõtted, kes soovivad lähiaastatel jae- ja tarbekaupade tööstuses edu saavutada – nii USA andme- ja marginaalimahukatel turgudel kui ka Euroopa reguleeritud ja killustatud turgudel –, peavad tehisintellekti mõistma mitte projektina, vaid kui produktiivset ja hallatud kihti oma väärtusahelas. Strateegiline küsimus ei ole seega enam see, kas ettevõtted kasutavad hallatud tehisintellekti, vaid see, kui järjepidevalt nad seda teevad – ja kas nad saavutavad vaid efektiivsuse kasvu või loovad jaemüügis uue, tehisintellektil põhineva äriloogika.

Aitan teid hea meelega isikliku konsultandina.

minuga ühendust võtta Wolfenstein ∂ xpert.digital

Helistage mulle lihtsalt alla +49 89 674 804 (München)

Linkedin
 

 

Tööstusharu fookus: B2B, digitaliseerimine (tehisintellektist XR-ini), masinaehitus, logistika, taastuvenergia ja tööstus

Lisateavet selle kohta siin:

• Xpert Business Hub

Teemakeskus koos teadmiste ja ekspertiisiga:

• Teadmisplatvorm globaalse ja regionaalse majanduse, innovatsiooni ja tööstusharude suundumuste kohta
• Analüüside, impulsside ja taustteabe kogumine meie fookusvaldkondadest
• Koht ekspertiisi ja teabe saamiseks äri- ja tehnoloogiavaldkonna praeguste arengute kohta
• Teemakeskus ettevõtetele, kes soovivad õppida turgude, digitaliseerimise ja valdkonna uuenduste kohta