Штучний інтелект змінює ритейл: 14 трендів, які формуватимуть майбутнє галузі

Попри значні обсяги даних, багато компаній у сфері споживчих товарів і ритейлу (C&R, англ. Customer and Retail) досі не навчилися ефективно їх використовувати для прийняття реальних бізнес-рішень. Ізольовані департаменти, розрізнені IT-системи й нестача інтеграції ускладнюють перетворення інформації на конкретні дії. Тим не менш, згідно з KPMG Global Tech Report 2024 «Поза межами хайпу: баланс між швидкістю, безпекою та ефективністю» в 2024 році спостерігалися значні позитивні зрушення у сфері C&R.

По-перше, в 2024 році значно зріс відсоток компаній які відчули зростання прибутковості завдяки використанню технологій, оскільки 74% компаній у C&R сфері стали будувати свої технологічні пріоритети спираючись на доведеній ефективності попередніх інвестицій.

По-друге, за останні 12 місяців компанії сектору суттєво просунулись у розвитку своїх програм з управління даними. 52% компаній сектору тепер стверджують, що ефективно отримують аналітичні висновки з даних - проти 38% торік. Втім, вони все ще відстають від компаній в інших секторах.

Детальніше

Також, 73% компаній уже відчули бізнес-цінність від активного впровадження проєктів у сфері штучного інтелекту. Наступний великий виклик — не просто розвивати ШI-ініціативи, а масштабувати їх і робити максимально ефективними.

В цілому, C&R бізнеси, які відійшли від тенденції 2023 року «робити, як усі», і сфокусували інвестиції на перспективних саме для них напрямах, вже бачать конкретні позитивні результати. Зокрема, річне зростання частки C&R керівників, які підтверджують, що зусилля з цифрової трансформації позитивно вплинули на прибутковість їхніх організацій є таким:

ШІ вже працює — тепер головне масштабування

За рік компанії у сфері C&R помітно підвищили зрілість підходів до роботи з даними: 52% у 2024 році проти 38% роком раніше вважають, що вміють отримувати з даних справді цінні інсайти. Найбільший прогрес — у забезпеченні користувачів необхідними даними для виконання їхніх обов’язків, визначенні пріоритетів інвестицій в дані та якості отримання цінних інсайтів завдяки використанню аналітики даних.

Втім, проблеми залишаються – наприклад, 60% компаній сектору визнають, що збирають відгуки від клієнтів, але часто не використовують їх для покращення бізнес-процесів. Відсутність єдиної точки доступу до даних і розриви між різними каналами взаємодії ускладнюють ефективну роботу з клієнтською інформацією. Щоб вирішити цю проблему, сектору потрібно робити ставку на стратегії роботи з даними, отриманими напряму від клієнтів (first-party data), модернізувати застарілі системи та ліквідовувати «острівки даних» (data silos) - коли інформація зберігається у розрізнених і непоєднаних між собою базах.

Щодо використання штучного інтелекту, на найближчі два роки C&R компанії ставлять собі цілком прагматичні цілі: підвищити операційну ефективність через автоматизацію, розвивати нові продукти і сервіси, покращити виявлення закономірностей у даних, автоматизувати процес обслуговування клієнтів і інтегрувати принципи енергоменеджменту та ESG у свою діяльність. Пріоритет — не просто запустити ШI-ініціативи, а перетворити їх на реальні конкурентні переваги.

Щоб рухатись швидше, 46% компаній сектору роблять ставку на відкриту співпрацю, створюючи ШІ-центри компетенцій або крос-функціональні робочі групи. Ще 39% планують централізувати управління експериментами з ШІ після накопичення критичної маси ідей. Але успіх залежить не тільки від технологій — потрібна чітка стратегія управління інноваціями, орієнтована на довгострокову бізнес-цінність і підсилення клієнтського досвіду, особливо з огляду на зростання ролі генеративного ШІ у трансформації.

14 ключових трендів ШІ у роздрібній торгівлі

Щоб витиснути максимум зі штучного інтелекту, компаніям сектору потрібно чітко розуміти, на які напрями робити ставку. Експерти KPMG виділяють основні тренди, які вже зараз формують майбутнє ритейлу та сектору споживчих технологій:

Персоналізований маркетинг — аналіз поведінки клієнтів і історії покупок для створення персоналізованих пропозицій та маркетингових повідомлень, що підвищують конверсію.
Обслуговування клієнтів — автоматизація відповідей на запити клієнтів і створення інтелектуальних гідів для оперативного вирішення проблем.
Розробка продуктів — використання ШI для проєктування нових продуктів або вдосконалення існуючих через аналіз даних і моделювання.
Навчання співробітників — індивідуалізація програм розвитку персоналу на основі оцінки навичок і потреб кожного працівника.
Прогнозування попиту — застосування аналітики для передбачення трендів попиту та оптимізації запасів.
Віртуальна примірка — використання AR-технологій для створення можливості «приміряти» товари онлайн і покращити клієнтський досвід.
Віртуальні асистенти для покупців — персоналізована допомога в онлайн-магазинах у підборі товарів і наданні консультацій.
Сегментація клієнтів — створення персоналізованого контенту та пропозицій для різних аудиторій на основі аналізу даних.
Оптимізація розкладки магазинів — аналіз потоків клієнтів і історії покупок для вдосконалення планування простору.
Стратегія ціноутворення — динамічне управління цінами залежно від попиту, пропозиції і конкурентного середовища.
Прогнозування модних трендів — використання даних для передбачення змін у вподобаннях споживачів і створення нових дизайнів.
Сталий розвиток — впровадження еко-інновацій і розробка продуктів із врахуванням принципів сталого споживання.
Індивідуалізація досвіду — перехід від базової сегментації до справжньої індивідуалізації пропозицій на основі поведінкової аналітики.
Оптимізація ланцюгів постачання — використання ШI для прогнозування попиту, планування логістики та зниження витрат.

Очікуваний вплив трендів на український ритейл

Стрімкий розвиток ШІ у світовому ритейлі відкриває великі можливості і для українських компаній. Персоналізований маркетинг, прогнозування попиту, автоматизація обслуговування та індивідуалізація покупок — це ті напрямки, де штучний інтелект може кардинально змінити взаємодію зі споживачами та суттєво підвищити ефективність бізнесу. Крім того, інвестиції в low code рішення, кібербезпеку та аналітику даних, які вже дають понад 30% приросту прибутковості у світовому ритейлі, можуть стати для українських компаній вирішальними факторами зростання в умовах жорсткої конкуренції та логістичних викликів.

Щоб максимально використати ці можливості, українському ритейлу варто зосередитися на створенні єдиної платформи для роботи з даними, масштабуванні ШІ-ініціатив у ключових бізнес-процесах — таких як логістика, ціноутворення та клієнтський сервіс, а також на посиленні кіберзахисту й розвитку омніканальних стратегій. Ті компанії, які вже сьогодні інтегрують штучний інтелект у свою довгострокову стратегію, а не обмежуються окремими технічними проєктами, отримають реальний шанс не тільки вистояти у складних умовах, але й закріпити сильні позиції на внутрішньому й міжнародному ринках.

Видання про бізнес, інновації, тренди та успішні кейси в різних сферах діяльності

Читати

Висновок: виграють ті, хто вміє працювати з даними

C&R сектор наразі переживає фундаментальні зміни. Компанії сектору споживчих товарів і роздрібної торгівлі досягають вагомого прогресу в цифрових інноваціях, що вже призводить до зростання прибутковості. Підвищення зрілості в управлінні даними та інвестиції в штучний інтелект приносять результати. Водночас, зараз їм необхідно ще рішучіше реалізовувати свої стратегії, щоб впевнено та чітко встановлювати напрямок руху в умовах нестабільного середовища. Зокрема, керівникам компаній сектору варто:

Розширювати доступ до власних даних для отримання інсайтів та прийняття бізнес-рішень;
Критично оцінювати цінність даних отриманих із зовнішніх джерел;
Працювати крос-функціонально, щоб інтегрувати нові можливості в наявні робочі процеси, а не просто додавати нові функції до існуючого технологічного стеку;
Оптимізувати персонал у магазинах для підвищення маржинальності та продуктивності: використовувати дані для моделювання необхідної чисельності працівників і довгострокового планування;
Виходити за межі «легких здобутків» в автоматизації та генеративному ШІ, зосереджуючись на складніших сценаріях використання;
Створити надійні структури управління, здатні захищати організацію та її ключових стейкхолдерів у міру прискорення впровадження штучного інтелекту.

Майбутнє компаній сектору залежить не просто від впровадження нових технологій, а від уміння інтегрувати їх у всі бізнес-процеси — підсилювати прийняття рішень даними, оптимізувати операційні процеси та будувати справді гнучкі організації, одночасно переглядаючи структури управління ризиками, щоб забезпечити необхідні механізми захисту.