GenAI: ما فائدة النفط والغاز؟
هل GenAI هو “الشيء الكبير التالي” في مجال البيع بالتجزئة؟
صناعة التجزئة تتحرك بسرعة. إن توقعات العملاء واحتياجاتهم المتطورة، والمنافسة الشرسة، والسعي لتعزيز تجربة العملاء عبر الإنترنت – من بين أمور أخرى – كلها عوامل تدفع تجار التجزئة إلى الاندفاع إلى تجربة التقنيات الناشئة.
في عام 2022، امتلأت الصحف بعناوين تجار التجزئة والعلامات التجارية الجريئة التي هبطت في Metaverse؛ لقد أثبت عام 2023 بالفعل أنه عام الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI).
بعد هذه الضجة، شهدنا في الأشهر الأخيرة زحف الويب باستخدام تجارب DALL-E الخاصة بشركة OpenAI، ومن الأمثلة على ذلك سلسلة مقاطع الفيديو واسعة الانتشار التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي “By Balenciaga”، أو الصورة الواقعية للغاية للبابا فرانسيس وهو يرتدي سترة Moncler المنتفخة.
ومع ذلك، فإن التطبيقات المحتملة للتكنولوجيا في صناعة البيع بالتجزئة هي أكثر واقعية بكثير من إنشاء المحتوى الرقمي لمجرد ترفيه العملاء.
تم إعداد تقنيات GenAI (مثل ChatGPT وDall-E)، والحلول التي تدعمها LLMs، أو نماذج تحويل النص إلى صورة بشكل عام ليكون لها تأثير مدمر عبر جميع عمليات ووظائف البيع بالتجزئة.
تمتد الفوائد المتوقعة من التكنولوجيا من تعزيز وتسريع العملية الإبداعية لتسويق تجار التجزئة إلى تحقيق تخصيص رحلات العملاء عبر الإنترنت بناءً على التفضيلات والاحتياجات الفردية.
كيف يقترب تجار التجزئة من الذكاء الاصطناعي التوليدي في الوقت الحاضر؟
مع إصدار OpenAI لـ ChatGPT في أوائل نوفمبر 2022، أصبحت نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) أو النماذج الأساسية (FMs) متاحة لعامة الناس، وأتيحت للجميع فرصة تجربة قوتها التحويلية بشكل مباشر من حيث زيادة الإنتاجية البشرية والإبداع.
تجار التجزئة المدرجة.
وفقًا للنتائج التي توصلنا إليها، فإن 40% من تجار التجزئة والعلامات التجارية في جميع أنحاء العالم هم في مرحلة تجربة GenAI، في محاولة لمعرفة المجال الأكثر صلة بالتطبيقات وحالات الاستخدام، بينما يستثمر 21% بالفعل في تنفيذ تقنيات GenAI.
نرى اليوم مؤسسات مثل Coca-Cola وMattel وCarrefour تبدأ في تجربة تطبيقات GenAI، حتى لو كانت لا تزال على نطاق محدود وباستخدام نهج الاختبار والتعلم، في الغالب عبر مجالات تطوير المنتجات والتسويق وخدمة العملاء. .
ما هي حالات استخدام GenAI التي يتوقع تجار التجزئة استكشافها على المدى القصير؟
على المدى القصير، يتوقع معظم تجار التجزئة استكشاف تطبيقات LLMs وFMs في التسويق والمبيعات وإشراك العملاء، كما تؤكده بياناتنا التي تظهر أن 50٪ منهم سيعطون الأولوية لحالات استخدام تسويق GenAI على مدار الـ 18 شهرًا القادمة.
تتبع تطبيقات إدارة المعرفة والتصميم والمحادثة التسويق في أولويات تجار التجزئة الحاليين لحالات استخدام GenAI، في حين أن تطبيقات التعليمات البرمجية متخلفة في الوقت الحالي – على عكس الصناعات الأخرى حيث تقود الطريق لتطبيق التكنولوجيا.
ومن غير المستغرب أن يبدأ تجار التجزئة في التعامل مع GenAI من خلال حالات استخدام أقل استراتيجية وحساسية للبيانات باستخدام نماذج تجارية مفتوحة المصدر أو حلول المكونات الإضافية (على سبيل المثال، تطبيقات التسويق والمحادثة).
حالات أخرى أكثر استراتيجية لاستخدام التجزئة (على سبيل المثال، النماذج الأولية للمنتج وإدارة المعرفة) قد تتطلب ضبط النماذج التجارية على مجموعة بيانات المؤسسة وفي نهاية المطاف تدريب نموذج الملكية الخاص بهم أو حل المؤسسة.
لذلك، يمكننا أن نتوقع أن تصل حالات الاستخدام الاستراتيجي هذه إلى اعتماد واسع النطاق على المدى المتوسط والطويل – عندما تصبح التكنولوجيا أكثر رسوخًا، وسيكون تجار التجزئة قد طوروا قدرات GenAI الداخلية المحسنة وإدارة تغيير القوى العاملة.
المصدر: أولويات تجار التجزئة لحالات استخدام GENAI، IDC 2023
كيف سيؤثر GenAI على صناعة البيع بالتجزئة؟
نحن نعرّف الذكاء الاصطناعي التوليدي بأنه فرع من علوم الكمبيوتر يتضمن خوارزميات غير خاضعة للإشراف وشبه خاضعة للإشراف تمكن أجهزة الكمبيوتر من إنشاء محتوى جديد باستخدام المحتوى الذي تم إنشاؤه مسبقًا، مثل النص والصوت والفيديو والصور والتعليمات البرمجية استجابة للمطالبات القصيرة.
لذلك، فإن قوة GenAI تتجاوز روبوتات الدردشة وتكمن في قدرتها على إنشاء محتوى لا نهائي وملائم لأي تنسيق.
من الناحية النظرية، يمكن أن تشهد صناعة البيع بالتجزئة تحسينات كبيرة عندما تتم إضافة قدرة إنشاء المحتوى المتقدمة لـ GenAI إلى أعلى تطبيقات الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة الحالية التي يستخدمها تجار التجزئة لأتمتة العمليات، وتعزيز التخصيص، وزيادة الكفاءة – وعبر جميع وظائف البيع بالتجزئة.
على المدى القصير، حتى لو كانت التكنولوجيا ستثير حتماً أسئلة مهمة فيما يتعلق بمشاركة بيانات الملكية، وخصوصية بيانات العملاء، وعدم دقة الحقائق، دون أدنى شك، فإن دمج GenAI في رحلات العملاء عبر الإنترنت يمكن أن يؤدي إلى تحسينات كبيرة في كل من الواجهة الخلفية سير عمل التجارة الإلكترونية والواجهة الأمامية لتجربة العملاء عبر الإنترنت – مما يؤدي إلى تحسينات كبيرة في كفاءة وفعالية التجارة الإلكترونية بالتجزئة.
لن تمر القوة التدميرية لـ GenAI في التجارة الرقمية دون أن يلاحظها أحد، على سبيل المثال، أعلن عملاق التجارة الإلكترونية الصيني JD.com عن الإصدار الوشيك لحل ChatGPT الخاص بالبيع بالتجزئة والذي يهدف إلى تحسين تصنيفات تجار التجزئة عبر الإنترنت لقائمة المنتجات في SERP.
، وإنشاء أوصاف المنتج التي تم تصميمها وفقًا لتفضيلات المتسوق، وتحسين صور المنتج عبر الإنترنت وعملية إنشاء الفيديو.
حالتان لاستخدام Nascent GenAI مع أمثلة
- روبوتات الدردشة لخدمة العملاء: كارفور
بالمقارنة مع روبوتات الدردشة القياسية التي تقتصر عادةً على عدد محدد من التفاعلات وأشجار القرار، تفتح تطبيقات المحادثة GenAI عددًا لا حصر له من الردود على استفسارات العملاء المحتملين.
ومن خلال القيام بذلك، يمكن للمساعد الافتراضي GenAI تقديم المزيد من النصائح الملهمة، وتوجيه المتسوقين طوال رحلة التنقل في موقع الويب بالكامل بمعلومات سياقية وذات صلة حول المنتج المدرج في كتالوجهم الضخم عبر الإنترنت.
على المدى القصير، يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي للمحادثة خيارًا جذابًا لتجار التجزئة الذين يحتاجون إلى تعزيز تجربة البحث الضعيفة في مجال التجارة الإلكترونية، حيث يمكن القيام بذلك بسهولة عن طريق توصيل حلول GenAI من خلال واجهة برمجة التطبيقات بدلاً من مراجعة قدرات البحث الداخلية الخاصة بهم.
في نهاية المطاف، يمكن أن يؤدي GenAI إلى نوع مختلف من البحث عن المنتجات، مما يمنح المتسوقين فرصة بدء محادثة مع بائع التجزئة/العلامة التجارية عن طريق تحميل صورة وصورة وصوت، أو ببساطة عن طريق التحدث إلى بواب الذكاء الاصطناعي الذكي.
على سبيل المثال، ابتداء من الثامن من يونيو/حزيران، قامت شركة بيع البقالة بالتجزئة الفرنسية كارفور بدمج روبوت الدردشة القائم على ChatGPT في موقع الشركة على الويب، مما يمنح المتسوقين القدرة على استخدام الذكاء الاصطناعي باللغة الطبيعية لمساعدتهم في تسوق البقالة اليومي.
يمكن للعملاء العثور على “المساعدة الذكية” على الصفحة الرئيسية للشركة والرجوع إليها في اختيار أفضل المنتجات بناءً على ميزانيتهم، أو عدم تحمل الطعام أو الحساسية، أو حتى أفكار قائمة محددة.
ومن خلال اتصاله بمحرك البحث الخاص بموقع كارفور على الويب، يمكن لبرنامج الدردشة الآلي تقديم قائمة بالمنتجات في الوقت الفعلي أثناء التحدث مع العملاء حتى الانتهاء من عملية الشراء.
- تصور محسّن للمنتج عبر الإنترنت: Anthropologie و Everlane وH&M وLOFT
لقد كان تصور المنتج عبر الإنترنت تاريخياً المصدر الرئيسي لإحباط المتسوقين والمبيعات الضائعة لتجار التجزئة، خاصة عندما يكون المنتج المعني منتجًا تجريبيًا مثل قطعة من الملابس أو الأثاث.
باستخدام GenAI لتوليد الصور، يمكن لتجار التجزئة والعلامات التجارية تحسين إنشاء صور المنتج، مما يقلل الوقت والتكاليف المرتبطة بالتصوير داخل الاستوديو.
في الواقع، يمكن استخدام أدوات GENAI لتحويل النصوص أو الصور ثنائية الأبعاد إلى تمثيل منتجات ثلاثية الأبعاد لتقديم كتالوجات منتجات أكثر جاذبية وتفاعلية عبر الإنترنت.
تتعاون كل من H&M، وLOFT، وEverlane، و Anthropologie – من بين علامات تجارية أخرى – مع Google في أحدث إصدار لها لأداة الاختبار الافتراضية GenAI للملابس النسائية على البحث.
بدءًا من صورة كتالوج منتجات العلامة التجارية، يمكن للأداة إنشاء عرض تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي لكيفية ملاءمته لمجموعة متنوعة من النماذج الحقيقية في أوضاع مختلفة.
فيما يتعلق بالمحاولات السابقة الأخرى للتجارب الافتراضية للملابس، مثل “Be Your Own Model” المدعوم بالواقع المعزز والذي أصدرته شركة Walmart، فإن تقنية GenAI ترفع المستوى من خلال عكس بدقة كيفية ثني قطع الملابس، وطيها، والتشبث، والتمدد، والشكل. التجاعيد والظلال – وقم بذلك على نطاق واسع.
GenAI في البيع بالتجزئة: ما هي الخطوة التالية؟
تحدث التطورات في LLMs وFMs وGenAI بسرعة، خاصة بالمقارنة مع التقنيات ذات الحرق البطيء التي شهدناها ظهورًا في السنوات السابقة – مثل metaverse أو blockchain أو AR (الواقع المعزز) وVR (الواقع الافتراضي).
تشير التطبيقات المباشرة لصناعة البيع بالتجزئة التي رأيناها أعلاه إلى أن تجار التجزئة والمديرين التنفيذيين للعلامات التجارية يجب أن يبدأوا في التخطيط لاستراتيجية GenAI الخاصة بهم اليوم، نظرًا لأن العديد من حالات الاستخدام التي قد تبدو مستقبلية للغاية الآن يمكن أن تصبح قابلة للتطبيق في غضون أشهر بدلاً من سنوات.
في هذا السياق، قد يكون نهج الانتظار والترقب محفوفًا بالمخاطر بالنسبة لتجار التجزئة.
ولذلك، يجب عليهم البدء في تجربة نهج الاختبار والتعلم الآن لتطوير عملية قابلة للتكرار يمكن نشرها غدًا على نطاق أوسع، مع وضع الأساس في القوى العاملة لإدارة التغيير GenAI وبناء القدرات الداخلية.
المصدر: idceurope
شاهد المزيد:
