3 manieren waarop AI-integraties de toekomst van retail vormgeven

Bedrijven die een aantrekkelijkere retailervaring bieden, genieten een tot wel 7 procent hogere omzet dan gemiddeld, en tot wel 10 procent meer aandeelhoudersrendement. In een retailmarkt die met de dag concurrerender wordt, is dat een voordeel dat de moeite waard is.

Maar in een markt die met de dag vluchtiger is en geconfronteerd wordt met consumenten met verwachtingen die nog nooit zo hoog zijn geweest, kan het leveren van een uitstekende retailervaring uiterst uitdagend zijn. Op de een of andere manier moeten retailers manieren vinden om trends bij te benen die veel sneller kunnen veranderen dan hun mogelijkheden om nieuwe campagnes te lanceren of nieuwe voorraad te vinden.

Een van de beste manieren om dit te doen is door gebruik te maken van kunstmatige intelligentie (AI). Met AI kunnen retailers de behoeften van klanten voorspellen, waardoor ze al van te voren op een veranderende vraag kunnen reageren. Met behulp van kunstmatige intelligentie beschikken bedrijven ook over de ondersteuning voor het beheren van schaarse middelen, zoals voorraad of personeelstijd, en kunnen zelfs diepere relaties met klanten worden opgebouwd door de conversatie met hen.

Dus, met de intense feestdagen voor retailers voor de boeg, is dit het moment om serieus werk te maken van AI om de behoeften van klanten voor te zijn, beter van middelen gebruik te maken en een klantervaring te bieden die zowel verrast als verrukt.

Hier zijn drie manieren om AI voor je te laten werken…

1. Verbeter de customer journey

   Een van de meest frustrerende aspecten van marketeers is om te zien dat het uitvoeren van een reeks geweldige klantenwervingcampagnes uiteindelijk slechts leidt tot het wegsijpelen van alle gegenereerde leads door de lekken in de verkooppijplijn. AI kan helpen dit probleem op te lossen door te analyseren waar in de customer journey die lekken zich voordoen.

   Het kan bijvoorbeeld zijn dat ondanks veel verkeer naar uw online winkel en/of hoge bezoekersaantallen in je winkel, klanten er toch vandoor gaan. Met behulp van AI kun je vaststellen of dat komt omdat ze niet kunnen vinden wat ze willen, omdat de betaalervaring verwarrend is of omdat ze hun gewenste betaalmethode niet kunnen gebruiken. En als je eenmaal de exitpunten kent, kun je actie ondernemen om ze aan te pakken.

   AI kan ook daar zelfs bij helpen, zoals we onlangs zagen bij het modemerk Zara toen het een nieuwe flagship store in Madrid opende. De winkel integreert veel geautomatiseerde functies, allemaal ontworpen om de customer journey te verbeteren en te versnellen. Deze omvatten scan-and-go mobiele betalingen, zonder dat je in de rij hoeft te staan bij de kassa, en geautomatiseerde retourneerpunten. Cruciaal is dat deze functies zijn verbonden met een AI-gestuurde backend, die de interacties van mensen hiermee analyseert, waardoor de winkel de klantervaring voortdurend kan verbeteren.

   Dan is er ook nog Selective Marketplace, eigenaar van de dameskledingmerken Wrap London en Poetry. Het bedrijf gebruikte AI-gestuurde oplossingen om oproepen naadloos door te sturen naar de juiste teams en agents, waardoor vertragingen en wachtrijen tot een minimum werden beperkt. Het systeem leverde ook direct inzichten en klantinformatie aan de contactcenterteams. De klantwaarderingen stegen daardoor naar 97 procent.

2. Verbeter de vraagvoorspelling om de efficiëntie te verhogen

   Een andere manier waarop AI je kan helpen een veranderende markt voor te blijven, is door de voorspelling van de vraag te verbeteren. Zelfs in de beste tijden is het voorspellen van de vraag moeilijk, vooral voor nieuwe producten, zonder enige geschiedenisbank met gegevens. Nu we een recessie tegemoet gaan, wordt het correct voorspellen van de impact van meerdere variabelen, waaronder inflatie, werkloosheidstrends, loonafspraken en consumentensentiment, op elkaar en op de consumentenvraag nog uitdagender.

   AI met de mogelijkheden om gegevens sneller te verwerken dan mensen en om correlaties en trends te herkennen, zelfs in de grootste en meest complexe datasets, helpt dit probleem op te lossen. Met behulp van je eigen data en, waar relevant, externe datasets kan AI patronen in het koopgedrag van klanten identificeren. Dit betekent dat u de voorraadinkoop, personeelsbezetting en andere belangrijke beslissingen nauwkeurig kunt aanpassen aan pieken, dalen en schommelingen in de vraag.

   Volgens een recente studie van McKinsey kan het gebruik van AI-gestuurde prognoses het toeleveringsketenbeheer aanzienlijk verbeteren, iets dat mogelijk een enorm concurrentievoordeel oplevert in met name de huidige toelveringsketencrisis, waardoor fouten tot 50 procent worden verminderd. Uit hetzelfde onderzoek bleek ook dat het kan helpen de magazijnkosten met maar liefst 10 procent en de administratiekosten met maar liefst 40 procent te verlagen. In sommige sectoren kan AI zelfs maar liefst 50 procent van alle personeelsbeheertaken automatiseren, waardoor de kosten met 15 procent worden verlaagd.

   Bovendien betekent het gebruik van AI-gestuurde prognoses minder verspilling, lagere opslagkosten en een beter gebruik van bedrijfsmiddelen, wat allemaal leidt tot een beter rendement op de investering (ROI) en een efficiëntere personeelsbezetting. Dit resulteert weer in een verhoogde kostenefficiëntie, wat een enorm voordeel is in de hypercompetitieve markt van vandaag.

3. Lever betere klantenservice

   Je kunt AI ook rechtstreeks op de klantenservice toepassen, het meest voor de hand liggend via geautomatiseerde chatbots. Hier programmeer je je klantervaringsplatform om een geautomatiseerde chatbot te activeren als deze merkt dat de customer journey is vastgelopen en op klantverlies duidt.

   Veelzeggend is dat 65 procent van de klanten zegt dat ze nu liever winkelen bij retailers die dit soort probleemloze, geautomatiseerde ervaringen bieden. En de technologie om deze ervaring te leveren wordt steeds beter.

   Door je klantervaringsplatform (CX-platform) aan te sluiten op je klantrelatiebeheersystemen (CRM-systemen), kun je ook prioriteit geven aan communicatie van klanten die grote omzetdrijvers zijn en hen zo snel mogelijk naar het juiste serviceteam leiden. Met Zendesk Intelligent Triage scant AI bijvoorbeeld de inhoud van een ticket om de behoeften van de klant vast te stellen en stuurt het ticket vervolgens automatisch door naar het team dat het best in staat is om het op te lossen, waardoor de oplossing wordt versneld en de klantervaring wordt verbeterd.

   Bovendien kunnen AI-platforms klantenservicemedewerkers automatisch naar de beste oplossing voor elke klantvraag leiden. Dit helpt de query sneller op te lossen en de algehele ervaring voor klanten te verbeteren. Zodra een ticket bijvoorbeeld bij de agent aankomt, gebruikt Zendesk Smart Assist de tekstanalyse die door Intelligent Triage wordt uitgevoerd om de agent drie oplossingen te bieden die het meest waarschijnlijk zijn om het probleem op te lossen.