Günler geçmesine rağmen bu önemli konunun perakendeciler, tedarikçileri ve son tüketiciler için nasıl faydalı olacağına dair cevabı bulmaya hala yaklaşamadım. Yılın temasının IAG olmasına ve konferansın geleceğe yönelik heyecan verici fikir ve tahminlerle dolu olmasına rağmen genel izlenim şuydu: “Neyi, kimin için, nasıl ve neden inşa edecek?”
Perakende için yapay zekanın nasıl belirleneceği
Her ne kadar birçok konuşmacı IAG'yi vurgulasa ve şirketlerinin yapay zeka odaklı girişimleri ve daha fazlasını nasıl başlattıklarını paylaşsa da, konuşmalar ilerledikçe yapay zekaya odaklanma kavramsal bir aşamada kalmış gibi görünüyordu.
Dinleyiciler olarak, perakendede yapay zekanın 'ne' aşamasında olduğu, ancak henüz 'nasıl' aşamasında olmadığı yönünde hakim olan duygu var. Gerçekte nasıl uygulanacak? Daha da önemlisi son tüketiciye nasıl fayda sağlayacak? IAG fenomeni ve onun elçileri, kullanışlılığının sıkıcı görevlerin otomasyonunun ötesine geçtiğini ve aynı zamanda son tüketiciye daha iyi deneyimler sunduğunu göstermek zorunda kalacak. Konferansın içeriğine bakılırsa jüri henüz konuyla ilgili kararını açıklamadı.
Bütün, parçaların toplamından daha fazlasıdır
Perakendede yapay zekanın kullanımı, perakendecinin aynı müşteriyi tüm kanallarda takip etme ve anlama yeteneği gibi sınırlıdır. Buna göre McKinsey Perakendecilerin üçte ikisinden fazlası müşteri verilerini toplamayı, entegre etmeyi ve sentezlemeyi “en büyük kişiselleştirme zorluğu” olarak tanımlıyor. Bu engel, yapay zekayı hem perakendeciler hem de müşteriler için önemli bir araca dönüştüren kritik nokta haline geliyor.
Yapay zekanın konuşulan bir konu olmaktan çıkıp değer yaratan bir unsur haline gelmesi için perakendecilerin, her kanaldan hangi verileri (ödeme verileri, web sitesi trafiği, haber bülteni etkileşimi gibi) üretebileceklerini ve bu veri kümesinden tahmine dayalı modelleri nasıl oluşturabileceklerini kendilerine sormaları gerekecek. . Çoğu perakende şirketi çok kanallı bir ortamda faaliyet gösterdiğinden ve müşterileri bireysel müşteri yolculuğunda ve marka etkileşiminde çok yönlü kanallara sahip olduğundan, markaların yapay zekanın yeteneklerini en üst düzeye çıkarmadan önce bu yolculukların dijital adımlarında ustalaşması gerekecek. Yapay zeka yolculuğunuza başlamadan önce kendi haritanızı ve pusulanızı nasıl kullanacağınızı anlamak çok önemlidir.
Perakende için yapay zekanın nasıl belirleneceği
Her ne kadar birçok konuşmacı IAG'yi vurgulasa ve şirketlerinin yapay zeka odaklı girişimleri ve daha fazlasını nasıl başlattıklarını paylaşsa da, konuşmalar ilerledikçe yapay zekaya odaklanma kavramsal bir aşamada kalmış gibi görünüyordu.
Dinleyiciler olarak, perakendede yapay zekanın 'ne' aşamasında olduğu, ancak henüz 'nasıl' aşamasında olmadığı yönünde hakim olan duygu var. Gerçekte nasıl uygulanacak? Daha da önemlisi son tüketiciye nasıl fayda sağlayacak? IAG fenomeni ve onun elçileri, kullanışlılığının sıkıcı görevlerin otomasyonunun ötesine geçtiğini ve aynı zamanda son tüketiciye daha iyi deneyimler sunduğunu göstermek zorunda kalacak. Konferansın içeriğine bakılırsa jüri henüz konuyla ilgili kararını açıklamadı.
Bütün, parçaların toplamından daha fazlasıdır
Perakendede yapay zekanın kullanımı, perakendecinin aynı müşteriyi tüm kanallarda takip etme ve anlama yeteneği gibi sınırlıdır. Buna göre McKinsey Perakendecilerin üçte ikisinden fazlası müşteri verilerini toplamayı, entegre etmeyi ve sentezlemeyi “en büyük kişiselleştirme zorluğu” olarak tanımlıyor. Bu engel, yapay zekayı hem perakendeciler hem de müşteriler için önemli bir araca dönüştüren kritik nokta haline geliyor.
Yapay zekanın konuşulan bir konu olmaktan çıkıp değer yaratan bir unsur haline gelmesi için perakendecilerin, her kanaldan hangi verileri (ödeme verileri, web sitesi trafiği, haber bülteni etkileşimi gibi) üretebileceklerini ve bu veri kümesinden tahmine dayalı modelleri nasıl oluşturabileceklerini kendilerine sormaları gerekecek. . Çoğu perakende şirketi çok kanallı bir ortamda faaliyet gösterdiğinden ve müşterileri bireysel müşteri yolculuğunda ve marka etkileşiminde çok yönlü kanallara sahip olduğundan, markaların yapay zekanın yeteneklerini en üst düzeye çıkarmadan önce bu yolculukların dijital adımlarında ustalaşması gerekecek. Yapay zeka yolculuğunuza başlamadan önce kendi haritanızı ve pusulanızı nasıl kullanacağınızı anlamak çok önemlidir.