खुदरा क्षेत्र में प्रबंधित एआई: एआई पायलट प्रोजेक्ट से लेकर खुदरा और उपभोक्ता वस्तुओं के लिए मूल्य सृजन इंजन तक

मार्केटिंग के प्रचार से लेकर ठोस बुनियादी ढांचे तक: खुदरा और उपभोक्ता वस्तु उद्योग के लिए "मैनेज्ड एआई" नया परिचालन आधार क्यों है?

अमेरिका बनाम यूरोप: खुदरा क्षेत्र में एआई के प्रभुत्व की ओर दो बिल्कुल अलग रास्ते

लंबे समय तक, खुदरा क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता को नवाचार विभागों के लिए एक प्रयोग स्थल माना जाता था: कभी चैटबॉट, कभी पूर्वानुमान मॉडल। लेकिन अब इस तरह के पायलट प्रोजेक्ट्स का दौर समाप्त हो रहा है। ऐतिहासिक रूप से कम लाभ मार्जिन, अस्थिर आपूर्ति श्रृंखलाओं और बिखरे हुए डेटा परिदृश्य को देखते हुए, खुदरा विक्रेताओं और खाद्य एवं पेय पदार्थ निर्माताओं को एक कठोर वास्तविकता का सामना करना पड़ रहा है: जो लोग आज एआई का केवल परीक्षण करेंगे और इसे बड़े पैमाने पर लागू नहीं करेंगे, वे मध्यम अवधि में अपने प्रतिस्पर्धियों के विकास को वित्तपोषित करेंगे।

कई कंपनियों के लिए मूल समस्या डेटा की कमी नहीं है, बल्कि इसे तेजी से लाभदायक निर्णयों में परिवर्तित करने में असमर्थता है। खुदरा क्षेत्र में डेटा की भरमार है, लेकिन निर्णय लेने की क्षमता कम है। बिक्री के आंकड़े, इन्वेंट्री स्तर, ग्राहक लॉयल्टी कार्ड की जानकारी और ऑनलाइन व्यवहार अलग-अलग विभागों में दबे हुए हैं, जबकि प्रचार, मूल्य निर्धारण या पुनःपूर्ति संबंधी निर्णय अक्सर अभी भी अनुमान या पुराने स्प्रेडशीट पर आधारित होते हैं।

यहीं पर "मैनेज्ड एआई" की अवधारणा एक क्रांतिकारी बदलाव लाती है। यह इस धारणा से अलग है कि हर एआई परियोजना एक श्रमसाध्य, बड़े पैमाने का आईटी कार्य होना चाहिए। इसके बजाय, एआई को औद्योगिक बुनियादी ढांचे के रूप में समझा जाता है - एक प्रबंधित प्लेटफॉर्म जो एल्गोरिदम, डेटा प्रबंधन और परिचालन प्रक्रियाओं को एकीकृत करता है। लक्ष्य अब तकनीकी रूप से आकर्षक अवधारणा का प्रमाण नहीं है, बल्कि मापने योग्य समय-से-मूल्य प्राप्त करना है: व्यापार व्यय अनुकूलन या आपूर्ति श्रृंखला लचीलापन जैसी जटिल समस्याओं के समाधान महीनों में नहीं, बल्कि दिनों में उत्पादक होने चाहिए।

यह लेख इस बात की पड़ताल करता है कि प्रबंधित एआई प्लेटफॉर्म (जैसे कि Unframe) की ओर बदलाव उद्योग के अस्तित्व के लिए क्यों महत्वपूर्ण होता जा रहा है। हम विश्लेषण करते हैं कि यह पूर्वानुमान त्रुटियों को किस प्रकार काफी हद तक कम कर सकता है, अपने स्वयं के एआई समाधान बनाना अक्सर एक महंगा जाल क्यों बन जाता है, और सख्त नियमों के बावजूद यूरोपीय कंपनियां अमेरिका पर प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त कैसे हासिल कर सकती हैं। यह अब विज्ञान कथा नहीं है, बल्कि मूल्य सृजन के नए मानक के रूप में बुद्धिमत्ता का औद्योगीकरण है।

के लिए उपयुक्त:

• Unframe.एआई: उपभोक्ता वस्तुओं और खुदरा क्षेत्र के लिए प्रबंधित एआई समाधान

मार्केटिंग शब्दावली से लेकर बुनियादी ढांचे के प्रश्न तक: खुदरा क्षेत्र में "मैनेज्ड एआई" का वास्तव में क्या अर्थ है?

पहली नजर में, "मैनेज्ड एआई" शब्द तकनीकी विपणन में एक नया चर्चित शब्द लगता है। हालांकि, खुदरा और उपभोक्ता सामान कंपनियों के लिए, यह वास्तव में एक महत्वपूर्ण बदलाव को दर्शाता है: व्यक्तिगत एआई पायलट परियोजनाओं से हटकर एआई को एक उत्पादक बुनियादी ढांचे के रूप में देखना जो प्रचार, आपूर्ति श्रृंखला, मूल्य निर्धारण, स्टोर संचालन और ग्राहक अनुभव जैसे सभी क्षेत्रों में व्याप्त है।

संक्षेप में, यह तीन विशेषताओं पर निर्भर करता है जो प्रचार और मापने योग्य अतिरिक्त मूल्य के बीच अंतर पैदा करती हैं:

• सबसे पहले, एआई को एक प्रबंधित प्लेटफॉर्म के रूप में समझा जाता है, न कि एक परियोजना के रूप में। प्रत्येक प्रश्न के लिए एक नई प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट टीम बनाने के बजाय, एक एकीकृत एआई लेयर स्थापित की जाती है जो डेटा, मॉडल, गवर्नेंस और एकीकरण को एक साथ लाती है और विभिन्न उपयोग मामलों के लिए पुन: उपयोग की जा सकती है।
• दूसरा, समय-से-लाभ का महत्व लगातार बढ़ता जा रहा है। खुदरा क्षेत्र में मौजूदा मार्जिन और प्रतिस्पर्धी परिस्थितियों को देखते हुए, "पहले उत्पादक समाधान तक महीनों का समय" वाला पारंपरिक दृष्टिकोण अब व्यावहारिक नहीं रह गया है। ऐसे प्लेटफ़ॉर्म जो उद्योग-विशिष्ट बिल्डिंग ब्लॉक प्रदान करते हैं – उदाहरण के लिए, व्यापार संवर्धन अनुकूलन, मांग पूर्वानुमान या स्टोर विश्लेषण के लिए – समाधान को महीनों के बजाय दिनों में सक्षम बनाते हैं क्योंकि 70 से 80 प्रतिशत लॉजिक पहले से ही निर्मित होता है और इसे केवल व्यक्तिगत डेटा और प्रक्रियाओं से मैप करने की आवश्यकता होती है।
• तीसरा, "प्रबंधित" का अर्थ केवल संचालन से कहीं अधिक है। इसमें निरंतर निगरानी, ​​पुनः प्रशिक्षण, प्रदर्शन अनुकूलन, सुरक्षा और अनुपालन प्रबंधन, साथ ही मौजूदा कार्यप्रवाह और प्राधिकरण प्रणालियों में एकीकरण शामिल है। निर्णय लेने वालों के लिए महत्वपूर्ण बात यह है कि इसका आर्थिक मूल्य व्यक्तिगत मॉडल से नहीं, बल्कि समग्र समाधान के गारंटीकृत, ऑडिट योग्य व्यवहार से निर्धारित होता है।

Unframeजैसे प्रदाताओं के लिए, जो खुद को खुदरा और उपभोक्ता वस्तुओं के लिए एक प्रबंधित एआई प्लेटफॉर्म के रूप में स्थापित करते हैं, यह बदलाव ही उनका मुख्य लाभ बिंदु है: वे उन संरचनात्मक विस्तार संबंधी समस्याओं का समाधान करते हैं जिनसे अधिकांश कंपनियां वर्तमान में जूझ रही हैं और उन्हें पुन: प्रयोज्य, डोमेन-विशिष्ट समाधानों के आर्थिक तर्क के साथ जोड़ते हैं।

व्यापार की संरचनात्मक दुविधा: आंकड़ों की प्रचुरता, निर्णयों की कमी।

खुदरा क्षेत्र में प्रबंधित एआई समाधानों की आवश्यकता इतनी अधिक क्यों है? आर्थिक दृष्टिकोण से, इस क्षेत्र में तीन घटनाक्रम एक साथ घटित हो रहे हैं, जो एक दूसरे को सुदृढ़ कर रहे हैं।

• सबसे पहले, खुदरा विक्रेताओं और खाद्य एवं खाद्य एवं खाद्य सामग्री निर्माताओं को अभूतपूर्व रूप से भारी मात्रा में डेटा और खंडित प्रणालीगत परिदृश्यों का सामना करना पड़ रहा है। बिक्री, मूल्य निर्धारण, इन्वेंट्री, अभियान, लॉयल्टी और ऑनलाइन इंटरैक्शन डेटा अलग-अलग प्रणालियों में मौजूद हैं, जो अक्सर ईआरपी, पीओएस, सीआरएम, डीडब्ल्यूएच, ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म और दशकों से विकसित एक्सेल-आधारित सबलेजर का संयोजन होते हैं। विश्लेषण से पता चलता है कि कई यूरोपीय खुदरा विक्रेता विभिन्न चैनलों और देशों में कई, खराब ढंग से एकीकृत डेटा साइलो का संचालन करते हैं, जिससे ग्राहकों, इन्वेंट्री और मार्जिन का एक सुसंगत दृष्टिकोण प्राप्त करना गंभीर रूप से बाधित होता है।
• दूसरा, ग्राहकों की अपेक्षाएँ कंपनियों की आंतरिक क्षमताओं की तुलना में कहीं अधिक तेज़ी से बढ़ रही हैं। वर्तमान अध्ययनों से पता चलता है कि उपभोक्ताओं का एक बढ़ता हुआ हिस्सा पहले से ही अपनी खरीदारी प्रक्रिया में सक्रिय रूप से AI को एकीकृत कर रहा है – उदाहरण के लिए, प्रेरणा, उत्पाद तुलना या वैयक्तिकरण के लिए। साथ ही, भौतिक खुदरा दुकानें भी महत्वपूर्ण बनी हुई हैं: सर्वेक्षण में शामिल एक तिहाई से अधिक उपभोक्ता अभी भी भौतिक दुकानों में खरीदारी करना पसंद करते हैं, आंशिक रूप से इसलिए क्योंकि वे उत्पादों को देखना और आज़माना चाहते हैं और उन्हें तुरंत प्राप्त करने के अनुभव को महत्व देते हैं। इससे ओमनीचैनल क्षमताओं पर दबाव बढ़ जाता है: ग्राहक ऐप्स, वेबसाइटों, सोशल मीडिया, बाज़ारों और भौतिक दुकानों पर एक समान अनुभव की अपेक्षा करते हैं।
• तीसरा, उद्योग लगातार मार्जिन के दबाव में है। कर्मचारियों, किराए और लॉजिस्टिक्स की बढ़ती लागत, मूल्य संवेदनशीलता और मूल्य तुलना प्लेटफार्मों के कारण उच्च पारदर्शिता के साथ मेल खाती है। दक्षता में सुधार को नज़रअंदाज़ करने की गुंजाइश बहुत कम है। इसलिए, एआई को केवल एक आकर्षक नवाचार परियोजना के रूप में नहीं देखा जा रहा है, बल्कि पूर्वानुमान की सटीकता, इन्वेंट्री टर्नओवर, व्यापार व्यय से होने वाली आय और औसत ऑर्डर मूल्य में सुधार के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण के रूप में देखा जा रहा है।

नतीजा यह है कि कई खुदरा विक्रेता एक मूलभूत कमी का वर्णन करते हैं – सभी चैनलों और भागीदारों में ग्राहकों, इन्वेंट्री और लाभप्रदता का एक सुसंगत, विश्वसनीय 360-डिग्री दृश्य। खंडित डेटा, पुरानी प्रक्रियाओं और तदर्थ आईटी परियोजनाओं के मिश्रण के कारण खुदरा विक्रेताओं के पास प्रचुर मात्रा में डेटा तो होता है, लेकिन निर्णय लेने की क्षमता सीमित होती है। यहीं पर प्रबंधित एआई की प्लेटफ़ॉर्म अवधारणा काम आती है: समाधान व्यक्तिगत एल्गोरिदम द्वारा नहीं, बल्कि एक ऐसे आर्किटेक्चर द्वारा दिया जाता है जो डेटा को एकीकृत करता है, मॉडलों को व्यवस्थित करता है और निर्णय अनुशंसाओं को कार्रवाई योग्य वर्कफ़्लो में परिवर्तित करता है।

खुदरा क्षेत्र में इतनी सारी एआई पहलें विफल क्यों हो जाती हैं - और "वास्तव में काम करने वाली एआई" को क्या चीज़ अलग बनाती है।

खुदरा क्षेत्र के कई बोर्ड सदस्य और मुख्य सूचना अधिकारी (CIO) पिछले कई वर्षों में AI में किए गए निवेशों पर नज़र डालते हैं, लेकिन इनसे परिणामों में कोई स्पष्ट सुधार नहीं दिख रहा है। बड़े परामर्श अध्ययनों से पता चलता है कि केवल लगभग एक चौथाई कंपनियां ही AI पहलों को पायलट परियोजनाओं से आगे बढ़ाकर पर्याप्त लाभ प्राप्त कर पा रही हैं, जबकि लगभग तीन चौथाई कंपनियां अभी तक ठोस ROI हासिल नहीं कर पाई हैं। मूल कारण विश्लेषण ध्यान देने योग्य है: लगभग 70 प्रतिशत समस्याएं तकनीक में नहीं, बल्कि प्रक्रियाओं, संगठन और शासन में निहित हैं।

खुदरा क्षेत्र पर लागू करने पर इसका अर्थ यह है: मांग पूर्वानुमान एल्गोरिदम की गुणवत्ता में शायद ही कभी कोई बाधा होती है, बल्कि यह बाधा निम्नलिखित जैसे मुद्दों में निहित होती है:

• उपयोग मामलों के लिए संपूर्ण जिम्मेदारी का अभाव (आईटी, व्यवसाय विभाग, डेटा विज्ञान, नियंत्रण के बीच)।
• अस्पष्ट डेटा जिम्मेदारियां और गुणवत्ता,
• बिक्री, खरीद, वित्त और स्टोर संचालन में परिवर्तन प्रबंधन की कमियां।
• एक प्रोजेक्ट लॉजिक जो रनटाइम और स्केलेबिलिटी के बजाय प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट्स (PoCs) के लिए अनुकूलित है।

मूल लेख में उल्लिखित आंकड़े – ग्राहक डेटा की पूरी जानकारी न रखने वाले निर्णयकर्ताओं का उच्च अनुपात, कंपनी-व्यापी स्तर पर एआई को लागू करने की अपनी क्षमता में आत्मविश्वास की कमी, और अवधारणाओं के प्रमाण से आगे बढ़ने में असमर्थ संगठनों का – ठीक इसी पैटर्न को दर्शाते हैं। ये व्यापक निष्कर्षों के अनुरूप हैं कि यद्यपि वैयक्तिकरण और एआई को विकास के प्रमुख चालक के रूप में मान्यता प्राप्त है, फिर भी केवल कुछ ही कंपनियों ने विभिन्न विभागों और देशों में इन क्षमताओं को कार्यान्वित किया है।

इसलिए, "वास्तव में काम करने वाली एआई" सनसनीखेज मॉडल नवाचारों के बजाय औद्योगीकरण के सुसंगत तर्क के माध्यम से भिन्न होती है:

• एआई समाधानों को मुख्य प्रक्रियाओं (जैसे, प्रचार योजना, पुनःपूर्ति, विक्रेता मूल्यांकन) में मजबूती से एकीकृत किया जाता है, न कि एक अलग विश्लेषण उपकरण के रूप में।
• आउटपुट कार्रवाई-उन्मुख होता है (जैसे, ठोस कार्य योजनाएं, मूल्य अनुशंसाएं, ऑर्डर सुझाव) और मौजूदा प्रणालियों में संपादन योग्य और अनुरेखणीय होता है।
• परिणाम व्याख्या योग्य और लेखापरीक्षा योग्य हैं - जो वित्त, लेखापरीक्षा, अनुपालन और नियामक आवश्यकताओं के लिए महत्वपूर्ण है, विशेष रूप से यूरोप में।
• यह प्लेटफॉर्म निगरानी, ​​प्रदर्शन माप, पुनर्प्रशिक्षण और शासन का प्रबंधन करता है, बजाय इसके कि इन सभी को परियोजनाओं में तदर्थ रूप से व्यवस्थित किया जाए।

प्रबंधित एआई प्लेटफॉर्म इस तर्क को तकनीकी और संगठनात्मक रूप से लागू करते हैं। खुदरा विक्रेताओं के लिए महत्वपूर्ण अंतर यह है: हर बार एक नई टीम जुटाने के बजाय, एआई अनुप्रयोगों का बढ़ता हुआ पोर्टफोलियो एक ही प्लेटफॉर्म पर संचालित होता है, जिसमें साझा डेटा मॉडल, भूमिकाएं, नीतियां और मौजूदा स्टैक में एकीकरण शामिल होता है।

टुकड़ों में काम करने के बजाय एक प्लेटफॉर्म: प्रबंधित एआई स्टैक की अर्थव्यवस्था

कई खुदरा विक्रेताओं और उपभोक्ता सामान निर्माताओं ने शुरुआती स्तर पर एआई का अनुभव पॉइंट सॉल्यूशंस के माध्यम से प्राप्त किया है – ई-कॉमर्स में अनुशंसा इंजन, आपूर्ति श्रृंखला में स्टैंडअलोन मांग पूर्वानुमान, ग्राहक सेवा के लिए चैटबॉट। हालांकि ये व्यक्तिगत समाधान स्थानीय लाभ प्रदान करते हैं, लेकिन साथ ही साथ एक अदृश्य तकनीकी ऋण भी उत्पन्न करते हैं: कई मॉडल, डेटा पाइपलाइन, एक्सेस कंट्रोल अवधारणाएं और निगरानी तंत्र जिन्हें समानांतर रूप से बनाए रखने की आवश्यकता होती है।

आर्थिक दृष्टिकोण से, इस परिदृश्य को एक सामान्य प्रबंधित एआई स्टैक की ओर समेकित करने के पक्ष में कई तर्क हैं:

• सबसे पहले, प्रत्येक अतिरिक्त उपयोग के मामले में सीमांत लागत कम हो जाती है। डेटा एकीकरण, पहचान और पहुंच प्रबंधन, अवलोकनशीलता और अनुपालन में किया गया प्रारंभिक निवेश कई उपयोग मामलों में लाभकारी सिद्ध होता है। आपूर्ति श्रृंखला में एआई-समर्थित विसंगति पहचान को शामिल करने के लिए शुद्ध प्रचार अनुकूलन का विस्तार करने जैसे अतिरिक्त समाधानों के लिए आवश्यक अतिरिक्त प्रयास काफी कम हो जाते हैं।
• दूसरा, एक ऐसा गवर्नेंस लेयर बनाया जाता है जो जोखिमों को प्रबंधनीय बनाता है। अलग-अलग डेटा संस्करणों और अस्पष्ट जिम्मेदारियों के साथ काम करने वाले दस अलग-अलग मॉडलों के बजाय, एक केंद्रीय प्राधिकरण होता है जो डेटा गुणवत्ता, अनुमतियाँ, ऑडिट ट्रेल और घटना प्रबंधन को नियंत्रित करता है। सख्त डेटा सुरक्षा आवश्यकताओं और नियामक दबाव वाली यूरोपीय कंपनियों के लिए, यह अक्सर एक महत्वपूर्ण स्वीकृति मानदंड होता है।
• तीसरा, एकीकरण एक बाधा के बजाय एक ताकत बन जाता है। व्यापक कनेक्टिविटी के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किया गया प्रबंधित एआई दृष्टिकोण – “कोई भी SaaS, कोई भी API, कोई भी DB, कोई भी फ़ाइल” – विविध खुदरा परिदृश्यों की मूल समस्या का समाधान करता है: पुराने ERP सिस्टम, उद्योग-विशिष्ट समाधान, आंतरिक रूप से विकसित डेटा वेयरहाउस, क्लाउड सेवाएं और स्थानीय एक्सेल प्रक्रियाएं। व्यावसायिक विभागों के लिए, इसका मतलब है कि एआई समाधान वहीं दिखाई देते हैं जहां पहले से काम हो रहा है – व्यापार संवर्धन प्रणाली में, विक्रेता पोर्टल में, स्टोर डैशबोर्ड में – नए इंटरफेस बनाने की आवश्यकता नहीं होती।
• चौथा, परिचालन व्यय (OPEX) पर केंद्रित वित्तपोषण का एक नया मार्ग खुलता है। एकमुश्त AI परियोजनाओं के लिए उच्च व्यक्तिगत पूंजीगत व्यय (CAPEX) लागत वहन करने के बजाय, कंपनियां ऐसे उपयोग मॉडल चुन सकती हैं जो लागत को अपनाने और मूल्य योगदान से अधिक निकटता से जोड़ते हैं। यह अस्थिर बाजारों में विशेष रूप से आकर्षक है जहां निवेश बजट को सख्ती से नियंत्रित किया जाता है।

Unframe जैसे प्रदाताओं के लिए, इस प्लेटफॉर्म पर ध्यान केंद्रित करने का मतलब है कि वे मुख्य रूप से व्यक्तिगत उपकरणों के साथ प्रतिस्पर्धा नहीं कर रहे हैं, बल्कि इस सवाल के साथ प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं कि खुदरा और सीपीजी परिदृश्य में प्रमुख एआई ऑर्केस्ट्रेटर कौन बनेगा - बुनियादी ढांचा क्षेत्र में बड़े क्लाउड प्लेटफॉर्म के समान।

प्रबंधित AI प्लेटफ़ॉर्म - छवि: Xpert.Digital

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लाभ बढ़ाने के लिए प्रमोशन और मूल्य निर्धारण: एआई-संचालित व्यापार व्यय अनुकूलन

खुदरा और उपभोक्ता वस्तु उद्योग में प्रचार और मूल्य निर्धारण संबंधी निर्णय सबसे महत्वपूर्ण आर्थिक कारकों में से हैं – और अक्सर ये पारंपरिक रूप से चली आ रही मैन्युअल प्रक्रियाओं द्वारा निर्धारित होते हैं। बड़ी FMCG कंपनियों में व्यापार व्यय बजट बिक्री के दो अंकों के प्रतिशत तक पहुँच जाता है; इसलिए दक्षता और सटीकता में मामूली सुधार भी EBIT और नकदी प्रवाह पर व्यापक प्रभाव डालते हैं।

उपभोक्ता वस्तु क्षेत्र में एआई के उपयोग पर किए गए अध्ययनों से पता चलता है कि विपणन, अनुसंधान एवं विकास तथा आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में एआई, और विशेष रूप से जनरेटिव एआई का अनुप्रयोग पहले से ही व्यापक रूप से प्रचलित है: वैश्विक स्तर पर लगभग दो-तिहाई सीपीजी कंपनियां जनरेटिव एआई उपकरणों का उपयोग करती हैं, और इससे भी अधिक कंपनियां इसके लिए बजट की योजना बना रही हैं। विश्लेषणों से संकेत मिलता है कि एआई विपणन पर प्रतिफल (आरओआई) को लगभग 30 प्रतिशत तक बढ़ा सकता है, पूर्वानुमान त्रुटियों को 65 प्रतिशत तक कम कर सकता है और आपूर्ति श्रृंखला प्रक्रियाओं की दक्षता में लगभग 20 प्रतिशत तक सुधार कर सकता है। प्रचार-प्रसार में इसका उपयोग करने से अभियान की रणनीति अधिक लक्षित हो जाती है, मात्रा और वृद्धि का पूर्वानुमान बेहतर होता है, स्टॉक की कमी कम होती है और बजट का आवंटन अधिक कुशल होता है।

डॉक्टरेट अध्ययन के क्षेत्र में विशिष्ट प्रबंधित एआई समाधानों का उद्देश्य संपूर्ण जीवनचक्र का औद्योगीकरण करना है:

• डीलरों की प्रतिक्रिया, ऐतिहासिक प्रचार डेटा, बिक्री और वित्तीय डेटा को एक सुसंगत डेटा मॉडल में केंद्रीकृत करना।
• नियम सेट और एमएल-आधारित विसंगति पहचान का उपयोग करके प्रचार इनपुट (जैसे शर्तें, अवधि, चैनल) का स्वचालित सत्यापन।
• एसकेयू, ग्राहक और चैनल स्तरों पर वृद्धि और लाभप्रदता परिदृश्यों का अनुकरण।
• श्रेणी प्रबंधकों और प्रमुख खाता टीमों के लिए सुझावों और परिदृश्य तुलनाओं का स्वचालित निर्माण।
• निरंतर सुधार के लिए मॉडलों में वास्तविक डेटा का निरंतर फीडबैक।

मूल उदाहरण में उल्लिखित प्रभाव – चक्र समय को दिनों से घटाकर मिनटों तक लाना और व्यापार खर्च में करोड़ों की बचत करना – आर्थिक रूप से तर्कसंगत हैं, यह देखते हुए कि बड़ी FMCG कंपनियां व्यापार प्रचार और शर्तों पर सालाना अरबों का निवेश करती हैं। यहां तक ​​कि एकल-अंकीय प्रतिशत सीमा में किए गए अनुकूलन से भी विकास को खतरे में डाले बिना महत्वपूर्ण बचत हो सकती है।

अमेरिका और यूरोप में अंतर मौजूद हैं: अमेरिका में, प्रचार और छूट तंत्र राष्ट्रीय श्रृंखलाओं और परिष्कृत लॉयल्टी कार्यक्रमों से काफी प्रभावित होते हैं; प्रति ग्राहक डेटा की गहराई अक्सर अधिक होती है, और आक्रामक मूल्य निर्धारण और वैयक्तिकरण प्रयोगों को करने की प्रबल इच्छा होती है। दूसरी ओर, यूरोप में, डेटा सुरक्षा और निष्पक्षता के साथ वैयक्तिकरण को संतुलित करने पर अधिक ध्यान केंद्रित किया जा रहा है; साथ ही, खुदरा क्षेत्र अधिक खंडित है, जिसमें कई प्रारूप और देश-विशिष्ट विशेषताएं हैं। प्रबंधित एआई समाधानों को इन भिन्नताओं को प्रतिबिंबित करना चाहिए - डेटा स्रोतों और विनियमों से लेकर भिन्न-भिन्न केपीआई तर्क तक।

लचीली आपूर्ति श्रृंखलाएं और विक्रेता प्रबंधन: तात्कालिक समस्याओं को सुलझाने से लेकर पूर्वानुमानित नियंत्रण तक

भू-राजनीतिक तनाव, अस्थिर मांग, स्थिरता संबंधी नियमों और बढ़ती ग्राहक अपेक्षाओं के कारण खुदरा क्षेत्र में आपूर्ति श्रृंखलाएं तेजी से जटिल होती जा रही हैं। पारंपरिक नियोजन पद्धतियां अपनी सीमा तक पहुंच रही हैं; गलत अनुमानों से जल्दी ही अधिक स्टॉक, नुकसान या स्टॉक की कमी जैसी स्थितियां उत्पन्न हो जाती हैं।

मानक अध्ययनों से पता चलता है कि एआई अनुप्रयोग पूर्वानुमान त्रुटियों को काफी हद तक कम कर सकते हैं और आपूर्ति श्रृंखला प्रक्रियाओं की दक्षता में उल्लेखनीय वृद्धि कर सकते हैं - उदाहरण के लिए, पूर्वानुमान त्रुटियों को दो-तिहाई तक कम करके और आपूर्ति श्रृंखला दक्षता को लगभग एक-पांचवें तक बढ़ाकर। खुदरा विक्रेताओं के लिए इसका अर्थ है: कम सुरक्षा स्टॉक, बेहतर स्थान उपयोग, कम अवरुद्ध कार्यशील पूंजी और उच्च उपलब्धता।

सप्लाई चेन और वेंडर मैनेजमेंट के लिए मैनेज्ड एआई सॉल्यूशंस में आमतौर पर कई बिल्डिंग ब्लॉक्स इंटीग्रेट होते हैं:

• मांग के पूर्वानुमान में न केवल ऐतिहासिक बिक्री के आंकड़े, बल्कि प्रचार, मौसम, कार्यक्रम, प्रतिस्पर्धी गतिविधियां और ऑनलाइन संकेत भी शामिल होते हैं।
• आपूर्ति श्रृंखला में विसंगतियों का पता लगाना, जिससे मांग में अनियमितताओं, वितरण में देरी, क्षमता संबंधी बाधाओं या गुणवत्ता संबंधी समस्याओं की प्रारंभिक चेतावनी मिल सके।
• एआई-संचालित खरीद और विक्रेता विश्लेषण जो प्रदर्शन, जोखिम, स्थिरता और अनुपालन के आधार पर आपूर्तिकर्ताओं का मूल्यांकन करता है।
• दस्तावेज़ों, प्रमाणपत्रों, लेखापरीक्षा प्रक्रियाओं और अनुबंध प्रबंधन के लिए स्वचालित कार्यप्रवाह।

आर्थिक तर्क स्पष्ट है: किसी संभावित कमी या अधिकता की जानकारी जितनी जल्दी मिलेगी, कार्रवाई की गुंजाइश उतनी ही बढ़ेगी और लागत कम होगी। आज की दुनिया में जहां आपूर्ति श्रृंखला से जुड़े जोखिम सीधे तौर पर ब्रांड की छवि और ग्राहकों की वफादारी को प्रभावित करते हैं, वहीं पूर्वानुमानित प्रबंधन एक रणनीतिक विशिष्टता बन जाता है।

क्षेत्रीय अंतर प्रबंधित एआई की आवश्यकता को बढ़ा रहे हैं: यूरोप में, आपूर्ति श्रृंखला और स्थिरता कानूनों जैसी नियामक पहलें अधिक पारदर्शिता और दस्तावेज़ीकरण को बढ़ावा दे रही हैं, जो एआई-संचालित विक्रेता और अनुपालन विश्लेषण का समर्थन करती हैं। दूसरी ओर, अमेरिका में, लचीलापन, गति और लागत दक्षता सर्वोपरि हैं; यहाँ गतिशील इन्वेंट्री आवंटन, ओमनीचैनल पूर्ति और उसी दिन लॉजिस्टिक्स जैसे उपयोग के मामले हावी हैं। एक प्रबंधित एआई दृष्टिकोण जो दोनों क्षेत्रों की जरूरतों को पूरा कर सके, इसके लक्षित बाजार का काफी विस्तार करता है।

ओमनीचैनल वैयक्तिकरण और ग्राहक अनुभव: अधिक विज्ञापन दबाव के बजाय अधिक आजीवन मूल्य

उपभोग का स्वरूप केवल "ऑफ़लाइन से ऑनलाइन" नहीं बदल रहा है, बल्कि यह हाइब्रिड ग्राहक यात्राओं में परिवर्तित हो रहा है। वर्तमान खुदरा अध्ययन दर्शाते हैं कि उपभोक्ताओं का एक महत्वपूर्ण हिस्सा पहले से ही खरीदारी की योजना बनाने या उसे पूरा करने के लिए सक्रिय रूप से एआई का उपयोग कर रहा है, और आधे से अधिक भविष्य में एआई के साथ खरीदारी करने के लिए तैयार हैं। साथ ही, कई ग्राहक सोशल मीडिया, ऐप्स, बाज़ार, भौतिक स्टोर जैसे कई माध्यमों से ब्रांडों और खुदरा विक्रेताओं के साथ संवाद करने में सक्षम होने की अपेक्षा रखते हैं और फिर भी उन्हें एक समान अनुभव प्राप्त हो।

साथ ही, भौतिक खुदरा बिक्री का महत्व भी बना हुआ है: उत्तरदाताओं का एक बड़ा हिस्सा पूरी तरह से डिजिटल खरीदारी की तुलना में भौतिक दुकानों को प्राथमिकता देता है, खासकर इसलिए क्योंकि वे उत्पादों को देखना, छूना, पहनकर देखना और तुरंत घर ले जाना चाहते हैं। खुदरा विक्रेताओं के लिए, इसका मतलब है कि वैयक्तिकरण केवल ई-कॉमर्स तक सीमित नहीं होना चाहिए, बल्कि सभी चैनलों पर इस पर विचार किया जाना चाहिए - वैयक्तिकृत ऐप ऑफ़र और डिजिटल इन-स्टोर सहायकों से लेकर चेकआउट पर व्यक्तिगत ग्राहक संपर्क तक।

एआई-संचालित ओमनीचैनल पर्सनलाइज़ेशन का उद्देश्य ठीक यही है: यह ऑनलाइन चैनलों से व्यवहार संबंधी डेटा, पॉइंट-ऑफ-सेल सिस्टम से लेनदेन डेटा, लॉयल्टी जानकारी और, जहां लागू हो, बाहरी संकेतों को एकत्रित करता है और इस डेटा को प्रत्येक ग्राहक, चैनल और संदर्भ के अनुसार ठोस अनुशंसाओं, सामग्री और ऑफ़र में परिवर्तित करता है। पारंपरिक नियमों के विपरीत, आधुनिक एआई मॉडल ऐसे पैटर्न को पहचान सकते हैं जो मानव विश्लेषकों की समझ से परे होते हैं—जैसे उत्पादों, समय, चैनलों और मूल्य श्रेणियों का संयोजन।

आर्थिक दृष्टि से, इसका अर्थ है औसत ऑर्डर मूल्य में वृद्धि, रूपांतरण दर में वृद्धि, ग्राहक छोड़ने की दर में कमी और पुनर्खरीद की आवृत्ति में वृद्धि। खुदरा और उपभोक्ता वस्तु एवं खुदरा क्षेत्र के अध्ययनों से पता चलता है कि एआई-संचालित वैयक्तिकरण का उपयोग करने वाली कंपनियां प्रति ग्राहक राजस्व में उल्लेखनीय वृद्धि प्राप्त करती हैं; वैयक्तिकरण उपभोक्ता वस्तुओं और खुदरा कंपनियों में एआई के सबसे महत्वपूर्ण मूल्य चालकों में से एक है।

इस संदर्भ में अमेरिका और यूरोप के बीच स्पष्ट अंतर हैं: अमेरिका में, उपभोक्ता पारंपरिक रूप से व्यक्तिगत ऑफ़र और सुविधा के बदले डेटा साझा करने के लिए अधिक इच्छुक होते हैं; बड़ी श्रृंखलाओं के लॉयल्टी इकोसिस्टम गहन, व्यक्तिगत डेटासेट उत्पन्न करते हैं। दूसरी ओर, यूरोप में, डेटा सुरक्षा नियम और आम तौर पर अधिक संशयपूर्ण दृष्टिकोण डेटा-आधारित वैयक्तिकरण के अवसरों और सीमाओं को निर्धारित करते हैं। इसलिए, यूरोप में सफल होने के इच्छुक प्रबंधित एआई प्लेटफॉर्म को न केवल तकनीकी रूप से, बल्कि विनियमन और संचार के संदर्भ में भी अलग तरह से काम करना होगा: डेटा को कम से कम करना, पारदर्शिता पर ध्यान केंद्रित करना, डिज़ाइन द्वारा गोपनीयता और परिसर में या यूरोपीय संघ-आधारित डेटा प्रोसेसिंग।

स्मार्ट स्टोर और स्वायत्त खरीदारी अनुभव: खुदरा क्षेत्र का पुनर्जागरण

हाल के वर्षों में कई बहसों में ऑनलाइन रिटेल की वृद्धि हावी रही है, लेकिन अब यह स्पष्ट है कि भौतिक स्टोर सबसे महत्वपूर्ण बिक्री चैनल बने हुए हैं और साथ ही साथ नई एआई-संचालित समाधानों के लिए परीक्षण स्थल भी हैं। खुदरा विक्रेता अभी भी भौतिक स्टोरों में विकास के अपार अवसर देखते हैं और इस क्षमता को साकार करने के लिए एआई का उपयोग कर रहे हैं।

एआई-आधारित स्टोर एनालिटिक्स एक प्रमुख क्षेत्र है। खुदरा क्षेत्र के मौजूदा सर्वेक्षणों से पता चलता है कि बड़ी संख्या में कंपनियां स्टोर एनालिटिक्स और इनसाइट्स के लिए एआई का उपयोग कर रही हैं - अक्सर यह उनका प्राथमिक भौतिक स्टोर उपयोग का मामला होता है। कंप्यूटर विज़न, सेंसर डेटा और प्रेडिक्टिव मॉडल का उपयोग करके, खुदरा विक्रेता स्टोर लेआउट, उत्पाद प्रस्तुति, स्टाफ शेड्यूलिंग और रीप्लेनिशमेंट को अनुकूलित कर रहे हैं। इसके लाभों में बिक्री फ्लोर की उत्पादकता में वृद्धि, प्रतीक्षा समय में कमी और उत्पाद की बेहतर उपलब्धता शामिल है।

दूसरा क्षेत्र है चोरी और धोखाधड़ी को कम करना। खुदरा विक्रेता और खाद्य एवं पेय पदार्थ कंपनियां सेल्फ-चेकआउट काउंटरों, माल के प्रवाह और रिटर्न में अनियमितताओं का पता लगाने के लिए एआई का उपयोग कर रही हैं, जिससे नुकसान को सीमित किया जा सके। वैश्विक स्तर पर चोरी की मात्रा सैकड़ों अरब डॉलर तक होने के कारण, यह एक महत्वपूर्ण आर्थिक उपाय है।

तीसरा, खुदरा विक्रेता स्वचालित और "बाधा रहित" खरीदारी अनुभवों के साथ प्रयोग कर रहे हैं - उदाहरण के लिए, ऐसे स्टोर जहां ग्राहक पारंपरिक तरीके से भुगतान किए बिना उत्पाद ले सकते हैं और जा सकते हैं; बिलिंग और पहचान का काम सेंसर और एआई के माध्यम से पृष्ठभूमि में किया जाता है। उदाहरण के लिए, यूरोप में, एक बड़ी फ्रांसीसी श्रृंखला ने एआई-संचालित "10 सेकंड में खरीदारी, 10 सेकंड में भुगतान" स्टोर के साथ यह प्रदर्शित किया है कि इस तरह की अवधारणाएं कड़ाई से विनियमित बाजारों में भी व्यवहार्य हैं।

स्टोर एनालिटिक्स, रीयल-टाइम इन्वेंटरी मॉनिटरिंग, चोरी का पता लगाने और स्वचालित चेकआउट प्रक्रियाओं को संयोजित करने वाले प्रबंधित एआई प्लेटफॉर्म न केवल दक्षता संबंधी समस्याओं का समाधान करते हैं, बल्कि स्टोर के अनुभव को भी नया रूप देते हैं। यह खुदरा विक्रेताओं के लिए दोहरा अवसर प्रस्तुत करता है: वे अपने खुदरा स्थान की आर्थिक अपील को बढ़ा सकते हैं और साथ ही एक ऐसा विशिष्ट ग्राहक अनुभव बना सकते हैं जो केवल कीमत से परिभाषित नहीं होता।

जटिल आईटी परिदृश्यों में एकीकरण: ओपन कनेक्टिविटी एक मजबूत प्रतिस्पर्धी लाभ क्यों है?

सैद्धांतिक रूप से, एआई-संचालित परिवर्तन अक्सर सरल लगता है; व्यवहार में, यह एकीकरण के बुनियादी सिद्धांतों के कारण विफल हो जाता है। बड़ी खुदरा कंपनियां ऐतिहासिक रूप से विकसित आईटी प्रणालियों का संचालन करती हैं जिनमें भिन्न-भिन्न ईआरपी सिस्टम, शाखा बैकएंड, पीओएस सिस्टम, ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म, डेटा वेयरहाउस और विशेषीकृत एप्लिकेशन शामिल हैं - जो अक्सर विभिन्न देशों और प्रारूपों में वितरित होते हैं।

एक प्रबंधित एआई दृष्टिकोण जिसे एकीकरण के लिए लगातार डिज़ाइन किया गया है - जिसका अर्थ है कि यह किसी भी SaaS सिस्टम, API, डेटाबेस और फ़ाइलों से कनेक्शन का समर्थन करता है - यहाँ एक संरचनात्मक लाभ पैदा करता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि यह तीन प्रमुख लागत कारकों को कम करता है:

सबसे पहले, प्रत्येक प्रोजेक्ट के लिए एकीकरण में लगने वाला समय कम हो जाता है क्योंकि हर बार नए सिरे से शुरुआत करने के बजाय पुन: प्रयोज्य कनेक्टर और एकीकरण पैटर्न का उपयोग किया जा सकता है। यह खुदरा कंपनियों के लिए आर्थिक दृष्टिकोण से अत्यंत महत्वपूर्ण है जो मूल्य श्रृंखला में कई दर्जन एआई उपयोग मामलों को संबोधित करना चाहती हैं।

दूसरे, "आईटी शैडो प्रोजेक्ट्स" का जोखिम कम हो जाता है। जब विभागों को पता होता है कि प्लेटफ़ॉर्म उनके पसंदीदा टूल्स और डेटा स्रोतों को जोड़ सकता है, तो बाहरी, अलग-थलग समाधानों को अपनाने का प्रलोभन कम हो जाता है, जिन्हें बाद में समग्र आर्किटेक्चर में एकीकृत करने के लिए काफी प्रयास करने पड़ते हैं।

तीसरा, यह भविष्य में होने वाले बदलावों के प्रति लचीलापन बढ़ाता है। नए SaaS एप्लिकेशन, डेटा स्रोत या क्लाउड प्लेटफॉर्म को AI लेयर को फिर से डिज़ाइन किए बिना अधिक तेज़ी से एकीकृत किया जा सकता है। यह विशेष रूप से अमेरिका के बाज़ार में महत्वपूर्ण है, जहाँ नवाचार की गति बहुत तेज़ है, लेकिन यूरोप में भी क्लाउड के बढ़ते उपयोग के साथ यह और भी महत्वपूर्ण होता जा रहा है।

Unframeजैसे प्रदाताओं के लिए, जो एकीकरण क्षमताओं को अपनी मुख्य प्रतिबद्धता के रूप में प्रस्तुत करते हैं, यह विशिष्ट समाधानों की तुलना में एक महत्वपूर्ण अंतर है। महत्वपूर्ण रूप से, प्लेटफ़ॉर्म को न केवल तकनीकी रूप से कनेक्ट होना चाहिए, बल्कि अर्थपूर्ण सेतु भी बनाने चाहिए: साझा डेटा मॉडल, एकीकृत पहचान और भूमिकाएँ, और सामंजस्यपूर्ण व्यावसायिक तर्क।

2030 और उसके बाद तक बाजार की क्षमता: परिमाण और विकास की गतिशीलता

वाणिज्य में प्रबंधित एआई की आर्थिक प्रासंगिकता का आकलन करने के लिए, खुदरा और उपभोक्ता वस्तु क्षेत्र में एआई के लिए बाजार पूर्वानुमानों पर एक नजर डालना उचित होगा।

खुदरा क्षेत्र में एआई के वैश्विक बाजार का अनुमान वर्तमान में अरबों डॉलर के निम्न से निम्न दोहरे अंकों में है, जिसमें वार्षिक वृद्धि दर बहुत अधिक है। विभिन्न विश्लेषणों के अनुसार, 2024/2025 तक बाजार का आकार अरबों डॉलर के मध्य से निम्न दोहरे अंकों में पहुंचने का अनुमान है और 2030 तक कई दसियों अरबों डॉलर और 2030 के दशक के आरंभ तक 40 अरब डॉलर से अधिक होने का पूर्वानुमान है, जिसमें वार्षिक वृद्धि दर 20 से 30 प्रतिशत से अधिक होगी। इन सभी में एक समान बात यह है कि खुदरा क्षेत्र में एआई एक विशिष्ट बाजार से एक प्रमुख बाजार में विकसित हो रहा है, जिसके इस दशक के दौरान अपने वर्तमान आकार से कई गुना अधिक होने की उम्मीद है।

यूरोप में, खुदरा क्षेत्र में एआई का बाजार वर्तमान में कई अरब अमेरिकी डॉलर का होने का अनुमान है, और 2030 और उसके बाद इसके बढ़कर अरबों डॉलर तक पहुंचने की उम्मीद है। पूर्वानुमानों के अनुसार, यूरोप 2030 के दशक की शुरुआत तक वैश्विक बाजार में लगभग 15 से 20 प्रतिशत हिस्सेदारी हासिल कर सकता है। यहां विकास के मुख्य चालक डिजिटलीकरण, ओमनीचैनल विस्तार, वैयक्तिकरण और बढ़ी हुई दक्षता हैं - हालांकि डेटा सुरक्षा और अनुपालन आवश्यकताओं के कारण विकास की गति धीमी हुई है, लेकिन इसकी गुणवत्ता भी प्रभावित हुई है।

इसके समानांतर, एक और भी तेजी से बढ़ता हुआ उप-बाजार उभर रहा है: खुदरा क्षेत्र में जनरेटिव एआई। अनुमान बताते हैं कि 2020 के दशक के मध्य तक इस बाजार का आकार कुछ अरबों में होगा और 2030 के दशक के मध्य तक यह बढ़कर अरबों में पहुंच सकता है – जिसकी वार्षिक वृद्धि दर 30 प्रतिशत से अधिक होगी। अकेले अमेरिका के लिए, खुदरा क्षेत्र में जनरेटिव एआई का आकार 2020 के दशक के मध्य में तीन अंकों के लाखों में था, जो 2030 के दशक के मध्य तक बढ़कर अरबों में पहुंच जाएगा।

उपभोक्ता वस्तुओं के क्षेत्र में भी इसी तरह की गतिविधियां दिखाई दे रही हैं: उपभोक्ता वस्तुओं में एआई के बाजार का अनुमान कई अरब अमेरिकी डॉलर का है, जिसमें प्रति वर्ष लगभग 30 प्रतिशत की अपेक्षित वृद्धि दर और दशक के अंत तक मध्य-दोहरे अंकों के अरबों डॉलर के दायरे में संभावित मात्रा है।

ये आंकड़े दर्शाते हैं कि खुदरा और खाद्य एवं खाद्य एवं खाद्य एवं खाद्य संवाहक (FMCG) क्षेत्रों में प्रबंधित AI प्लेटफॉर्मों के लिए लक्षित बाजार में न केवल AI सॉफ्टवेयर लाइसेंस शामिल हैं, बल्कि एकीकरण, डेटा प्रबंधन, संचालन और परिचालन सेवाएं भी शामिल हैं। यदि AI पर होने वाले अनुमानित खर्च का केवल एक हिस्सा भी प्रबंधित प्लेटफॉर्मों के माध्यम से खर्च किया जाता है, तो यह अरबों डॉलर के बहु-वर्षीय विकास बाजार का प्रतिनिधित्व करता है।

एक और परिप्रेक्ष्य सामने आता है: कुछ विश्लेषणों से पता चलता है कि 2030 तक अमेरिकी ई-कॉमर्स में ऑनलाइन बिक्री के दोहरे अंकों के प्रतिशत को एआई एजेंट प्रभावित या सीधे नियंत्रित कर सकते हैं। यदि डिजिटल बिक्री वृद्धि का एक महत्वपूर्ण हिस्सा एआई-संचालित प्रणालियों द्वारा संचालित होता है, तो खुदरा विक्रेताओं के लिए केंद्रीय प्रश्न यह नहीं रह जाता कि एआई में निवेश किया जाए या नहीं, बल्कि यह है कि इन एजेंटिक प्रणालियों को कौन नियंत्रित करता है - आंतरिक टीमें या बाहरी प्लेटफ़ॉर्म प्रदाता।

अमेरिका बनाम यूरोप: एक ही एआई लक्ष्य तक पहुंचने के दो अलग-अलग रास्ते

हालांकि वैश्विक वाणिज्य में एआई का महत्व बढ़ता जा रहा है, लेकिन अमेरिका और यूरोप के बीच प्रारंभिक परिस्थितियां और पथ निर्भरताएं काफी भिन्न हैं।

अमेरिका में खुदरा बाज़ार अधिक केंद्रित है, जहाँ बड़ी राष्ट्रीय श्रृंखलाओं और प्लेटफ़ॉर्मों के पास विशाल डेटा सेट और निवेश बजट मौजूद हैं। नई तकनीकों में आक्रामक रूप से निवेश करने और प्रयोगों को तेज़ी से विस्तारित करने की प्रबल इच्छा है। अध्ययनों से पता चलता है कि खुदरा और उपभोक्ता उत्पाद (सीपीजी) कंपनियों का एक बहुत बड़ा हिस्सा पहले से ही एआई का मूल्यांकन या उपयोग कर रहा है, एक उच्च प्रतिशत राजस्व और लागत पर सकारात्मक प्रभाव की रिपोर्ट करता है, और अधिकांश कंपनियां आने वाले वर्षों में अपने एआई निवेश को और बढ़ाने की योजना बना रही हैं। जनरेटिव एआई को वहाँ पहले से ही ग्राहक अनुभव, विपणन, मूल्य निर्धारण और आंतरिक दक्षता के लिए एक महत्वपूर्ण साधन के रूप में देखा जा रहा है।

यूरोप में, बाज़ार अधिक खंडित है, जिसमें कई प्रारूप, क्षेत्रीय श्रृंखलाएँ और भिन्न-भिन्न नियामक ढाँचे मौजूद हैं। डेटा सुरक्षा और डेटा संप्रभुता की भूमिका कहीं अधिक महत्वपूर्ण है, साथ ही एआई प्रणालियों की पारदर्शिता, व्याख्यात्मकता और निष्पक्षता की आवश्यकताएँ भी। वहीं दूसरी ओर, यूरोपीय खुदरा विक्रेता बताते हैं कि वे एआई का गहन उपयोग कर रहे हैं—विशेष रूप से स्टोर विश्लेषण, वैयक्तिकरण और आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन में—जिसमें भौतिक और पारंपरिक स्टोरों की भूमिका विशेष रूप से अहम है।

इन अंतरों का प्रबंधित एआई प्रदाताओं पर सीधा प्रभाव पड़ता है:

अमेरिका में गति, विस्तारशीलता और नवाचार महत्वपूर्ण हैं। ऐसे प्लेटफ़ॉर्म जो कम समय में उच्च लचीलापन और मल्टी-क्लाउड क्षमता प्रदान करते हैं, वे ऐसे बाज़ार को आकर्षित करते हैं जो शुरुआती उच्च निवेश भी वहन करने को तैयार है, बशर्ते कि मूल्य प्रस्ताव तर्कसंगत प्रतीत हो।

यूरोप में, नियंत्रणीयता, अनुपालन और एकीकरण की गहराई निर्णायक कारक हैं। प्लेटफ़ॉर्म को यह प्रदर्शित करना होगा कि वे नवाचार को अनावश्यक रूप से बाधित किए बिना डेटा संप्रभुता, क्षेत्रीय भंडारण, GDPR अनुपालन, लेखापरीक्षा योग्यता और विश्वसनीय शासन की गारंटी देते हैं।

साथ ही, बाज़ार एक-दूसरे के अनुरूप ढल रहे हैं: यूरोपीय खुदरा विक्रेता नवाचार की गति को तेज़ करने की आवश्यकता को पहचान रहे हैं, जबकि अमेरिकी कंपनियाँ डेटा गोपनीयता, पारदर्शिता और ज़िम्मेदार एआई के महत्व को स्वीकार कर रही हैं। ऐसे प्रबंधित एआई प्लेटफ़ॉर्म जो दोनों क्षेत्रों की ज़रूरतों को पूरा करते हैं—तेज़, लचीले समाधान जिनमें उच्च स्तर का शासन और अनुपालन हो—इसलिए दोनों क्षेत्रों में अपनी पकड़ बनाने का सबसे अच्छा मौका रखते हैं।

आर्थिक व्यापारिक परिदृश्य और वित्तपोषण तर्क: परियोजना से लेकर आवर्ती मूल्य सृजन तक

खुदरा और उपभोक्ता वस्तु उद्योगों में निर्णय लेने वालों के लिए यह सवाल उठता है: सामान्य विकास पूर्वानुमानों से परे प्रबंधित एआई के आर्थिक मूल्य को ठोस रूप से कैसे मापा जा सकता है?

उपयोग के संदर्भ में, मानक अध्ययनों से पता चलता है कि एआई समाधान विपणन और मूल्य निर्धारण जैसे क्षेत्रों में निवेश पर लाभ (आरओआई) को काफी हद तक बढ़ा सकते हैं, मांग नियोजन में पूर्वानुमान त्रुटियों को काफी कम कर सकते हैं और आपूर्ति श्रृंखला की दक्षता में उल्लेखनीय सुधार कर सकते हैं। जब इसमें उद्योग अध्ययनों को भी शामिल किया जाता है, जो बताते हैं कि खुदरा क्षेत्र की कंपनियों के एक बड़े प्रतिशत ने एआई के उपयोग के माध्यम से राजस्व में वृद्धि और लागत में कमी हासिल की है, तो एक स्पष्ट तस्वीर उभरती है: एआई एक अतिरिक्त सुविधा नहीं है, बल्कि लाभ और हानि (पी एंड एल) की मुख्य स्थिति को मजबूत करने वाला एक महत्वपूर्ण साधन है।

चुनौती सैद्धांतिक क्षमता में कम और पोर्टफोलियो स्तर पर इसके संचालन में अधिक निहित है। प्रबंधित एआई प्लेटफॉर्म तीन स्तरों पर सहायता प्रदान करते हैं:

सबसे पहले, वे विभिन्न उपयोग मामलों में मानकीकृत व्यावसायिक तर्क को सक्षम बनाते हैं। प्रत्येक उपयोग मामले का अलग-अलग मूल्यांकन करने के बजाय, प्रचार, आपूर्ति श्रृंखला, स्टोर संचालन या वैयक्तिकरण जैसी श्रेणियों के लिए व्यवस्थित लागत-लाभ मॉडल स्थापित किए जा सकते हैं, जो उद्योग डेटा, कंपनी-विशिष्ट प्रमुख प्रदर्शन संकेतक और अनुभवजन्य डेटा पर आधारित होते हैं।

दूसरा, ये निवेश को धीरे-धीरे बढ़ाने की सुविधा देते हैं। एआई-समर्थित प्रचार योजना या स्टोर विश्लेषण जैसे किसी विशिष्ट और अत्यधिक लाभदायक उपयोग से शुरुआत करते हुए, प्लेटफ़ॉर्म को प्रारंभिक निवेश को खोए बिना अन्य उपयोगों को शामिल करने के लिए क्रमिक रूप से विस्तारित किया जा सकता है। जैसे-जैसे एक ही बुनियादी ढांचे पर अधिक उपयोग जोड़े जाते हैं, समग्र निवेश पर लाभ (आरओआई) में सुधार होता है।

तीसरा, वे वैकल्पिक वित्तपोषण मॉडलों का समर्थन करते हैं। उपयोग-आधारित मूल्य निर्धारण मॉडल, सफलता-आधारित मॉडल या हाइब्रिड दृष्टिकोण प्रवेश की बाधा को कम करते हैं, जोखिम का कुछ हिस्सा प्रदाता पर डालते हैं और भुगतान को वास्तविक लाभों से अधिक निकटता से जोड़ते हैं। Unframe जैसे प्रदाताओं के लिए, इसका मतलब है कि मजबूत संदर्भ परियोजनाएं—जैसे कि व्यापार खर्च में महत्वपूर्ण बचत या वित्तीय मिलान के लिए मैन्युअल अनुसंधान प्रयासों में भारी कमी—न केवल विपणन तर्क के रूप में काम करती हैं बल्कि नए, मूल्य-आधारित मूल्य निर्धारण मॉडलों का आधार भी बनती हैं।

आर्थिक दृष्टिकोण से, प्रबंधित एआई चर्चा को "एक एआई परियोजना की लागत कितनी है?" से बदलकर "एक एआई प्लेटफॉर्म समय के साथ कौन से आवर्ती मूल्य प्रवाह उत्पन्न करता है, और ये खुदरा विक्रेताओं, निर्माताओं और प्लेटफॉर्म प्रदाताओं के बीच कैसे वितरित होते हैं?" पर केंद्रित कर देता है।

शासन, व्याख्यात्मकता और जोखिम: "प्रबंधित" होना केवल संचालन से कहीं अधिक क्यों है?

खुदरा क्षेत्र में प्रबंधित एआई का एक अक्सर अनदेखा किया जाने वाला पहलू है शासन और जोखिम। मूल्य निर्धारण, प्रचार तंत्र, इन्वेंट्री, स्टोर लेआउट या क्रेडिट और धोखाधड़ी संबंधी निर्णयों को प्रभावित करने वाले एआई समाधान बिक्री, लाभ मार्जिन, अनुपालन और प्रतिष्ठा पर सीधा प्रभाव डालते हैं। इसलिए, एक एआई टूल और एक प्रबंधित एआई प्लेटफॉर्म के बीच का अंतर केवल उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस में ही नहीं, बल्कि नियंत्रण तंत्र की गहराई में भी निहित है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को अपनाने पर किए गए व्यापक अध्ययनों से यह बात स्पष्ट होती है कि अधिकांश चुनौतियाँ मानवीय और संगठनात्मक स्तर पर मौजूद हैं: भूमिकाएँ, जिम्मेदारियाँ, परिवर्तन की इच्छा, प्रशिक्षण और शासन संरचनाएँ। अंतर्निहित शासन प्रणाली से युक्त एक प्रबंधित एआई प्लेटफॉर्म—जिसमें भूमिका और अधिकार मॉडल, स्पष्ट अनुमोदन प्रक्रियाएँ, ऑडिट ट्रेल, क्रॉस-मॉडल नीतियाँ और निगरानी शामिल हैं—एआई निर्णयों के अनियंत्रित और अप्रत्यासनीय तरीके से दैनिक कार्यों में घुसपैठ करने के जोखिम को कम करता है।

यह विशेष रूप से यूरोपीय बाजार के लिए प्रासंगिक है। यहां, डेटा सुरक्षा नियम, पारदर्शिता आवश्यकताएं और उद्योग-विशिष्ट विनियम एक ऐसी स्थिति बनाते हैं जिसमें एआई निर्णयों की व्याख्या और पता लगाने की क्षमता न केवल एक अच्छी प्रथा है बल्कि एक कानूनी दायित्व भी है। यह विशेष रूप से तब लागू होता है जब व्यक्तिगत डेटा संसाधित किया जाता है या ग्राहकों या कर्मचारियों पर महत्वपूर्ण प्रभाव डालने वाले एल्गोरिथम संबंधी निर्णय लिए जाते हैं।

प्रबंधित एआई प्रदाता जो शासन को अपने प्लेटफ़ॉर्म के एक मुख्य घटक के रूप में समझते हैं - न कि एक अतिरिक्त मॉड्यूल के रूप में - वे स्वयं को न केवल प्रौद्योगिकी भागीदार बल्कि जोखिम भागीदार के रूप में भी स्थापित कर रहे हैं। खुदरा विक्रेताओं और उपभोक्ता सामान निर्माताओं के लिए, इसका अर्थ है कि वे प्रत्येक व्यक्तिगत समाधान के लिए अलग-अलग शासन संरचनाएं बनाए बिना संवेदनशील क्षेत्रों में एआई को तैनात कर सकते हैं।

निर्णयकर्ताओं के लिए रणनीतिक निहितार्थ: खुदरा विक्रेता प्रबंधित एआई को किस प्रकार औद्योगिक स्तर पर लागू कर सकते हैं

खुदरा और उपभोक्ता वस्तु उद्योगों में शीर्ष स्तर के निर्णयकर्ताओं के लिए, बाजार की क्षमता, तकनीकी परिपक्वता और संगठनात्मक चुनौतियों के संयोजन से एक स्पष्ट रणनीतिक कार्य सामने आता है: एआई को प्रयोग के चरण से औद्योगीकरण और पोर्टफोलियो प्रबंधन चरण में ले जाना होगा।

इसमें शुरुआत में कुछ चुनिंदा, बेहद प्रासंगिक उपयोग मामलों पर ध्यान केंद्रित किया जाता है जिनका लाभ और हानि पर स्पष्ट प्रभाव पड़ता है। ये उपयोग मामले आगे के अनुप्रयोगों के लिए आधार भी बनते हैं – जैसे व्यापार संवर्धन अनुकूलन, मांग पूर्वानुमान, स्टोर विश्लेषण या एआई-समर्थित वित्तीय मिलान। ऐसे उपयोग मामलों का राजस्व, मार्जिन और कार्यशील पूंजी पर गहरा प्रभाव पड़ता है और साथ ही ये डेटा और शासन क्षमताएं विकसित करने के लिए उपयुक्त होते हैं जिनसे अन्य क्षेत्रों को भी लाभ होता है।

इसके साथ ही, एक प्लेटफॉर्म संबंधी निर्णय भी आवश्यक है: क्या एआई को कंपनी के भीतर ही विकसित किया जाना चाहिए – जिसमें डेटा इंजीनियरिंग, एमएलओपीएस, गवर्नेंस और संचालन से संबंधित सभी आवश्यकताएं शामिल हों – या क्या कंपनी को किसी ऐसे प्रबंधित एआई पार्टनर पर निर्भर रहना चाहिए जो उद्योग-विशिष्ट समाधान और बुनियादी ढांचा प्रदान करता हो? इसका उत्तर कंपनी के आकार, मौजूदा विशेषज्ञता, जोखिम सहनशीलता और नियामक वातावरण जैसे कारकों पर निर्भर करता है। कई मामलों में, एक हाइब्रिड दृष्टिकोण उपयुक्त होगा, जहां महत्वपूर्ण मुख्य क्षमताएं आंतरिक बनी रहती हैं, जबकि मानक उपयोग के मामले और बुनियादी ढांचा Unframe जैसे प्लेटफॉर्म के माध्यम से लागू किए जाते हैं।

सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि इसे संगठन के भीतर समाहित किया जाना चाहिए। एआई को डेटा साइंस टीमों या इनोवेशन लैब तक सीमित नहीं रखा जाना चाहिए, बल्कि इसे संगठन के सभी विभागों में एकीकृत किया जाना चाहिए: श्रेणी प्रबंधन, खरीद, लॉजिस्टिक्स, बिक्री, वित्त और स्टोर संचालन - प्रत्येक विभाग को इस बारे में स्पष्टता होनी चाहिए कि किन कार्यों में एआई की सहायता ली जाती है, निर्णय कैसे लिए जाते हैं और उनका हिसाब कैसे रखा जाता है, और प्रदर्शन का मापन कैसे किया जाता है।

अंत में, विकास की गति और सीखने की प्रक्रिया का यथार्थवादी आकलन आवश्यक है। बाज़ार के पूर्वानुमान और सफलता की कहानियाँ दर्शाती हैं कि आने वाले वर्षों में खुदरा और उपभोक्ता वस्तु उद्योग में एआई का महत्व अत्यधिक बढ़ जाएगा। साथ ही, अध्ययनों से पता चलता है कि अधिकांश कंपनियाँ वर्तमान में भी अपेक्षित मूल्य प्राप्त करने में संघर्ष कर रही हैं। प्रबंधित एआई प्लेटफॉर्म तकनीकी और संगठनात्मक जटिलता को कम करके, मूल्य प्राप्ति में लगने वाले समय को घटाकर और प्रबंधन को सुव्यवस्थित करके इस अंतर को पाट सकते हैं।

आने वाले वर्षों में खुदरा और उपभोक्ता वस्तु उद्योगों में सफल होने की इच्छुक कंपनियों को - चाहे वह अमेरिका के डेटा-आधारित और लाभ-केंद्रित बाज़ार हों या यूरोप के विनियमित और खंडित बाज़ार - एआई को एक परियोजना के रूप में नहीं, बल्कि अपनी मूल्य श्रृंखला की एक उत्पादक, प्रबंधित परत के रूप में समझना होगा। इसलिए रणनीतिक प्रश्न अब यह नहीं है कि कंपनियां प्रबंधित एआई का उपयोग करती हैं या नहीं, बल्कि यह है कि वे इसे कितनी निरंतरता से करती हैं - और क्या वे केवल दक्षता में वृद्धि हासिल करती हैं या खुदरा क्षेत्र में नए, एआई-केंद्रित व्यावसायिक तर्क स्थापित करती हैं।

Konrad Wolfenstein

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