Näyttääkö sinunkin kauppareissusi tulevaisuudessa tältä? "Tekoälystä on hyödynnetty vasta pintaraapaisu"

Tekoäly herättää innostusta kaikkialla, ja jotkut puhuvatkin jo tekoälybuumin ylikuumenemisesta. Alan asiantuntijat kuitenkin uskovat edelleen vankasti, että tekoälyyn pohjautuvat teknologiset ratkaisut tulevat mullistamaan liiketoimintaa. TCS:n asiantuntijat uskovat, että tekoälystä on tähän saakka hyödynnetty kaupan alalla vasta pintaraapaisu.

”Tekoäly muovaa liiketoimintaa myös vähittäiskaupassa. Se tuo alan yhtiöille loputtomat mahdollisuudet parantaa asiakaskokemusta ja myymälöiden toimintaa tarjoamalla asiakkaille elämyksiä”, TCS:n Suomen maajohtaja Subhadipta Samantray toteaa.

Globaalin IT-palvelutalo Tata Consultancy Servicesin (TCS) kaupan alan kehittämisen parissa työskentelevät asiantuntijat listaavat nyt viisi muutosta, jotka tulemme näkemään vähittäiskaupassa lähivuosina. Miltä fyysiset myymälät tulevat näyttämään, ja kuinka toimii autonominen kauppa?

Tässä katsauksessa esittelemme viisi tapaa, joilla kaupanteko voi muuttua:

1. Digitaaliset kaksoset – uudenlainen tapa suunnitella myymälöitä ja toimitusketjuja

Digitaalisten kaksosten teknologialla viitataan fyysisten kokonaisuuksien tai prosessien virtuaaliseen jäljittelemiseen. Kaupan alalla tämä tarkoittaa, että myymälästä, varastosta tai koko tuotantoketjusta voidaan tehdä digitaalinen malli. Tekoäly tekee näistä malleista mukautuvampia ja hyödyllisempiä.

Esimerkiksi myymälästä tehty digitaalinen kaksonen voi simuloida asiakkaiden kulkureittejä, ennakoida ruuhkaisimpia käytäviä ja määritellä eri tuotteille optimaalisimpia sijoituspaikkoja. Kun tekoälymallit ajan saatossa oppivat yhä uusia lainalaisuuksia, ne voivat ennakoida muutoksia asiakkaiden käyttäytymisessä esimerkiksi vuodenaikojen mukaan. Lisäksi mallit voivat suositella tuotteille vaihtoehtoisia hyllypaikkoja esimerkiksi kauppiaan varastotilanteen mukaisesti. Kauppias voi testata muutoksia myymälässään mitä jos -skenaarioilla virtuaalisesti, ennen kuin tekee muutoksia myymälänsä sisustukseen.

Simuloimalla koko toimitusketjun valmistajalta kuluttajalle saakka digitaaliset kaksoset voivat tunnistaa pullonkauloja, optimoida kuljetusreittejä ja nopeuttaa tuotteiden toimituksia. Kaksosmallien avulla voidaan myös kouluttaa uutta myymälähenkilökuntaa, simuloida hätätilanteita ja optimoida työntekijöiden kulkureittejä varastoilla.

2. Palautusten vähentäminen

Tuotepalautukset kuormittavat ympäristöä ja aiheuttavat kaupan alalle suuria kustannuksia. Suuri osa palautuksista voi olla vältettävissä tekoälypohjaisten ratkaisujen avulla.

Verkkokaupassa asiakkaiden ostohistoria ja tuotearvostelut voivat auttaa ymmärtämään, miksi tiettyjä tuotteita palautetaan muita useammin. Tekoäly voi parantaa tuotekuvauksia ja kokosuosituksia. Lisäksi se mahdollistaa virtuaaliset sovitukset – silmälaseista huonekaluihin – minkä ansiosta asiakkailla on parempi ymmärrys siitä, mitä he ovat ostamassa.

Ruoka- ja kosmetiikkatuotteissa tekoäly voi myös auttaa allergioiden tunnistamisessa. Asiakasprofiileita ja tuotteiden ainesosaluetteloita voidaan analysoida ristiin, jolloin asiakas saa automaattisesti varoituksen ostoskoriinsa liittyvistä allergeeneista. Tämä vähentää tuotepalautusten määrää sekä parantaa tuoteturvallisuutta ja asiakastyytyväisyyttä.

3. Älykkäät kampanjat

Nykyisin käytössä olevat alennusstrategiat nojaavat usein ylätasoiseen demografia- ja myyntidataan. Tekoäly voi kuitenkin viedä alennukset henkilökohtaiselle tasolle. Asiakkaan ostohistoria, ostokäyttäytyminen verkossa ja myymälässä sekä tieto asiakkaiden mieltymyksistä, elämäntyylistä, elämänvaiheesta ja ostotapahtumien yleisyydestä auttaa tekoälyä rakentamaan reaaliaikaisia, yksilöllisesti räätälöityjä alennuksia.

Lisäksi tekoäly voi auttaa mallintamaan asiakkaan ostopolkua sekä tarjoamaan ehdotuksia, jotka voivat innostaa ostoksien tekemiseen myöhemmissä vaiheissa. Geneeristen tarjouksien sijaan asiakkaat saavat siis ennakoivasti tarjouksia tuotteista, joista he ovat aidosti kiinnostuneita.

Vastaavat ratkaisut lisäävät tarjouskampanjoiden osumatarkkuutta, parantavat asiakkaiden uskollisuutta ja varmistavat, että kauppiaat saavat enemmän irti tarjouskampanjoihin käyttämistään budjeteista.

4. Menekin ennustaminen ja logistiikka

Kysynnän ennakointi on ollut kaupan alalle aina haaste. Menekin ennustaminen ylä- tai alakanttiin heikentää asiakaskokemusta sekä kustannustehokkuutta ja voi synnyttää ylimääräistä jätettä.

Koska tekoälyllä on kyky analysoida jättimäisiä datamassoja, se voi myös ennustaa menekkiä ennennäkemättömän tarkasti. Kauppiaat saavat yksityiskohtaista tietoa tulevista tuotetarpeista, kun tekoäly tarkastelee aiempaa myyntidataa sekä uudenlaisia datan lajeja, kuten markkinatrendejä, somekeskustelua ja jopa sääennusteita.

Myös esineiden internet (IoT) voi tehostaa logistiikkaa. Verkkoon voidaan kytkeä älyhyllyjä, sovituskoppeja, myymälänäyttöjä sekä reaaliaikaista dataa tarjoavia laitteita. Tällainen esineiden internetiin kytketty myymälä, autonominen kauppa, voi esimerkiksi tehdä automaattisia lisätilauksia tai tilaussuosituksia hyllyjen tarjoaman datan perusteella, muokata hintoja sähköisissä hintanäytöissä menekin tai varastotilanteen perusteella ja valvoa tuotteiden viimeisiä käyttöpäiviä.

5. Älykäs hiilijalanjäljen seuranta ja ympäristövaikutusten mittaaminen

Tekoälyn avulla kauppiaat voivat ottaa vastuullisuustyössään askeleen pidemmälle ja ulottaa sen myös hiilidioksidipäästöjen ennakoivaan hallintaan. Tekoäly voi analysoida liiketoiminnan hiilipäästöintensiivisiä osa-alueita ja suositella tapoja vähennyksille raaka-ainehankinnoista aina tilausten toimituksiin saakka.

Tekoäly voi laajentaa analysoitavaa dataa perinteisistä datalajeista tie- ja sääolosuhteisiin saakka, mikä parantaa hiilijalanjäljen arvioinnin tarkkuutta. Lisäksi tekoäly helpottaa siiloutuneen datan yhdistämistä ja yhtiön vastuullisuusraportointia.

Toimitusketjujen vastuullisuutta voidaan vahvistaa myös lohkoketjujen avulla. Lohkoketjuteknologia parantaa toimitusketjujen läpinäkyvyyttä, kun esimerkiksi tiedot maatilan viljelysmaan laadusta tai paidan valmistuspäivämäärä voidaan tallentaa muuttumattomaan tietokantaan, josta tiedot ovat myöhemmin todennettavissa. Vähittäiskaupoille tämä tarkoittaa muun muassa tuoteväärennösten vähenemistä. Kuluttaja voi lohkoketjun avulla varmistaa tuotteen aitouden esimerkiksi skannaamalla tuotteeseen liitetyn QR-koodin, joka avaa tarkat tiedot tuotteen koko matkasta kaupan hyllylle.