Στην σημερινή εποχή, όλες οι εταιρείες είναι υποχρεωμένες να είναι και ψηφιακές, με τις εταιρείες που πουλάνε καταναλωτικά προϊόντα να αποτελούν την αιχμή του δόρατος στην ηλεκτρονική επαφή με τους πελάτες τους. Μπορεί εταιρείες όπως η Amazon και η Alibaba να έχουν προχωρήσει πολύ μπροστά, όμως η διαδρομή τους δείχνει το δρόμο που θα πρέπει να ακολουθήσουν οι υπόλοιποι και να αποτελέσουν αντικείμενα μελέτης για το πόσο μπορεί να βοηθήσει η τεχνολογία στην ανάπτυξη των επιχειρήσεων λιανικής.
Το πρόβλημα είναι ότι πολλές επιχειρήσεις δεν χρησιμοποιούν τα ψηφιακά εργαλεία που πρέπει και καταφεύγουν σε απλές φτηνές λύσεις που στο τέλος δημιουργούν πολύ περισσότερα προβλήματα από όσα λύνουν. Οι μαγικές λέξεις που ακούγονται στον κόσμο και των τεχνολογικών startups για να λύσουν τα προβλήματα είναι Τεχνητή Νοημοσύνη.
Το “παραδοσιακό” ηλεκτρονικό εμπόριο φτάνει στα όρια του και με τον καταιγισμό των δεδομένων των πελατών που μαζεύονται από τις ηλεκτρονικές αγορές, η λιανική έχει έρθει αντιμέτωπη με ένα τεράστιο δίλημμα. Υπάρχει τεράστια ποσότητα δεδομένων και όχι αρκετά μέσα να την επεξεργαστεί.
Εκεί είναι που μπαίνει στο παιχνίδι η Τεχνητή Νοημοσύνη, καθώς βασίζεται σε μια συνεχή διαδικασία τεχνολογικής εκπαίδευσης που βελτιώνεται με την εμπειρία. Συνδυάζοντας τη ροή των δεδομένων με αλγόριθμους επί αλγόριθμων, επιτρέπει την απλούστευση των δεδομένων και εν συνέχεια την αξιοποίηση της γνώσης που έχει λάβει μέσα από αυτά. Η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι ο τέλειος μαθητής, ο οποίος απαιτει όλο και περισσότερα δεδομένα και προβλήματα για να μπορεί να εξελίσσεται και να μαθαίνει.
Η πολυπλοκότητα της λιανικής έχει γίνει πια πολύ μεγάλη για να την χειρίζονται μόνοι τους οι άνθρωποι, ενώ μπορούν να χρησιμοποιήσουν τα στοιχεία που συνέλεξαν οι μηχανές, χωρίς να ασχοληθούν με την “βρώμικη δουλειά“. Έτσι μπορούν να απασχολήσουν πόρους (χρηματικούς ή ανθρώπινους) στην βέλτιστη χρήση των δεδομένων, που θα επιτρέψουν την στοχοποίηση της διαφήμισης ακριβώς στο πελατειακό κοινό που επιθυμούν.
Το Λιανικό εμπόριο μπορεί επίσης να βοηθηθεί από τις εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης που “τρέχουν” το διαχειριστικό κομμάτι του ηλεκτρονικού τους εμπορίου, ελέγχοντας τις μεταβολές των τιμών, τον καθορισμό και το καθάρισμα του στοκ, να αποφασίσουν το χρόνο και το κόστος των προωθητικών ενεργειών για βέλτιστο αποτέλεσμα, ενώ μπορούν να βοηθήσουν ακόμα και τα ”παρατημένα καλάθια” που αφήνουν πίσω τους αναποφάσιστοι καταναλωτές.
Τι μπορεί όμως να προσφέρει η Τεχνητή Νοημοσύνη στο ηλεκτρονικό εμπόριο;
Πρόβλεψη. Χρησιμοποιώντας πληροφορίες από διάφορες πηγές, συμπεριλαμβανομένων των αδόμητων δεδομένων από τρίτους (μηνύματα κοινωνικών μέσων μαζικής ενημέρωσης, δελτία καιρού, και των τοπικών οικονομικών τάσεων) το σύστημα μπορεί να προβλέψει πότε κάποιο προϊόν θα έχει μια απότομη αύξηση των πωλήσεων ή της ζήτησης στο άμεσο μέλλον. Αυτό επιτρέπει στους λιανοπωλητές να προσδιορίσουν με μεγαλύτερη ακρίβεια τις τάσεις και να προετοιμαστούν.
Αποφυγή εκπλήξεων. Το σύστημα αναλύει δεδομένα του παρελθόντος για να καθορίσει το ύψος των επιπλέον αποθεμάτων θα πρέπει να παραγγελθούν και πότε θα πρέπει να τοποθετείται η παραγγελία. Αυτό επιτρέπει την αποφυγή ύπαρξης λίγου ή πολύ στοκ
Διατήρηση ροής εισερχόμενων ή εξερχόμενων παραγγελιών. Το σύστημα είτε ειδοποιεί για την ύπαρξη εισερχόμενης ή εξερχόμενης παραγγελίας, είτε την τακτοποιεί αυτόματα ανάλογα με την ανάγκη.
Υπάρχουν όμως όλα αυτά τα συστήματα και οι εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης; Και αν υπάρχουν, πόσο εξελιγμένα είναι ώστε να τους εμπιστευτεί μια εταιρεία την πλήρη διαχείριση του ηλεκτρονικού καταστήματος και του βασικού ίσως εσόδου της εταιρείας;
Ακόμα τα πράγματα είναι σε αρχικό στάδιο με τις εταιρείες να είναι σε διαδικασία να φέρουν τα πολύπλοκα συστήματα σε εφαρμογές που θα μπορούν να τις εκμεταλλευτούν οι μικρότεροι χρήστες. Δεν υπάρχει όμως αμφιβολία πως στο μέλλον, η Τεχνητή Νοημοσύνη θα αναλάβει τον πλήρη έλεγχο των λειτουργιών του ηλεκτρονικού εμπορίου αφήνοντας ελεύθερο χρόνο για τις υπόλοιπες αποφάσεις που χρειάζεται μια επιχείρηση.
Το μέλλον όμως δεν είναι τόσο μακρυά.
