Hvordan AI ændrer vores verden: Detailhandel

Se­ri­en “Hvor­dan AI æn­der vo­res ver­den” er skre­vet i sam­ar­bej­de med Chat­G­PT og Bing AI. Det­te er syvende del af se­ri­en. Du kan læse sjette del her. 

TL;DR: Tre hovedpointer:

• AI i detailhandlen muliggør skræddersyede shoppingoplevelser gennem avanceret dataanalyse og personlige produktanbefalinger.
• AI optimerer lagerstyring og logistikprocesser, forbedrer forudsigelsen af lagerbehov og automatiserer genopfyldningsprocesser.
• Ved brug af AI-drevne chatbots og virtuelle assistenter forbedres kundeservicens hastighed og kvalitet, hvilket øger kundetilfredshed og loyalitet.

AI revolutionerer detailhandlen ved at introducere hidtil usete niveauer af personalisering, effektivitet og forbedring af kundeoplevelsen. AI analyserer kundedata for at tilbyde skræddersyede produktanbefalingerog shoppingoplevelser. Dette inkluderer alt fra personlige e-mails til anbefalinger på e-handelssider, hvilket øger kundeloyalitet og salg. Indenfor lagerstyring og fakturabehandling automatiserer AI mange tidskrævende opgaver, hvilket frigiver medarbejderressourcer til mere kundecentrerede aktiviteter. Ved at anvende AI i kundeservice, som chatbots, og i fysiske butikker, som kasserløse butikker, forbedres kundeoplevelsen betydeligt. AI bidrager også til at optimere brugergrænseflader på digitale platforme for en mere intuitiv shoppingoplevelse.

AI (kunstig intelligens) har allerede haft en stor indflydelse på retail-sektoren og har potentiale til at revolutionere den yderligere. AI kan hjælpe med at forudsige efterspørgslen på produkter, optimere lagerbeholdninger, personalisere kundeoplevelser og meget mere. I Danmark bruger allerede hver fjerde virksomhed med mere end 10 ansatte AI i deres daglige drift, og brugen af AI vokser også i e-handelsverdenen.

En af de største fordele ved AI i retail-sektoren er evnen til at personalisere kundeoplevelser. Ved at analysere kundedata kan AI hjælpe med at forudsige kundernes præferencer og tilbyde dem produkter, som de vil finde interessante. Et eksempel på dette er Zalando, som bruger AI til at tilbyde kunderne personlige anbefalinger baseret på deres tidligere køb og søgninger.

Personliggørelse af Kundeoplevelsen

AI skaber unikke og personlige shoppingoplevelser gennem en række avancerede teknikker og anvendelser. Ved at analysere kunders købshistorik, søgeadfærd og præferencer, kan AI foreslå produkter, der nøje matcher individuelle interesser. Dette øger sandsynligheden for køb og forbedrer kundeoplevelsen betydeligt. AI hjælper virksomheder med at sende personliggjorte e-mails og markedsføringsbudskaber baseret på kundens tidligere adfærd og præferencer. Dette sikrer, at kunder modtager relevant indhold, som de sandsynligvis vil finde værdifuldt.

AI kan også bruges til målrettet markedsføring udover e-mails. Ved at analysere kundedata kan AI hjælpe med at identificere de kunder, der er mest tilbøjelige til at købe et bestemt produkt, og målrette markedsføringen mod dem. Et eksempel på dette er H&M, som bruger AI til at identificere de kunder, der er mest tilbøjelige til at købe et bestemt produkt, og derefter målrette markedsføringen mod dem.

I fremtiden kan AI også bruges til at skabe endnu mere personlige shoppingoplevelser. Et eksempel på dette er Amazon, som har patenteret en teknologi, der kan skabe en virtuel model af en kunde og bruge denne til at vise tøjet på en virtuel version af kunden.

Lagerstyring og Logistik

AI’s rolle i effektivisering af lagerstyring og logistik er afgørende og voksende. AI-baserede løsninger anvender avancerede algoritmer og maskinlæring til at forudsige fremtidig efterspørgsel. Dette omfatter alt fra sæsonmæssig forudsigelse til optimering på tværs af salgskanaler. AI-teknologi hjælper med at optimere lagerniveauer, hvilket reducerer overskydende lager og frigør arbejdskapital ved at anvende algoritmisk optimeringsberegning og “what-if” scenarieplanlægning.

AI kan automatisere genopfyldningsprocesser ved at identificere, hvornår og hvor meget lager der skal genopfyldes, baseret på realtidsdata og forudsigelsesmodeller.

En global minevirksomhed anvendte AI til at forbedre sin værdikæde fra mine til marked, fokuseret på planlægning, herunder produktblanding og lagerstyring, hvilket betydeligt øgede gennemstrømningen og forbedrede marginerne. En hvedehandler optimerede sin høst- og indsamlingsplan for 22.000 marker og over 400 siloer ved hjælp af AI, hvilket gav værdi fra kvalitetssegregation af hvede og logistiske omkostninger. En global producent af basiske kemikalier omdannede sin salgs- og driftsplanlægningsproces til en månedlig øvelse i integreret forretningsplanlægning med AI, hvilket optimerede produkt- og kundemix samt volumenfordeling på tværs af fabrikker.

Over tid kan AI tilpasse lagerstyringsprocesser, anvende den mest passende prognosemetode for hvert element og flagge prognoser, der kræver opmærksomhed, for revision og deling med relevante kolleger. Moderne AI-løsninger integrerer med Internet of Things (IoT) og connectivity for at skabe realtids lagerstyring og dynamisk marginoptimering med digitale tvillinger. I det hele taget bidrager AI løsninger til en mere agil og fleksibel forsyningskæde uden at øge driftsomkostningerne, samtidig med at de opfylder forbrugernes efterspørgsel ved at placere det rigtige produkt på det rigtige sted til rette tid.

AI i Butiksdesign og -layout

AI-teknologi har vist sig at være en banebrydende kraft i optimeringen af butiksdesign og layout for at forbedre kundeoplevelser. Denne teknologi anvendes til at analysere kundeadfærd og justere butiksindretninger, hvilket resulterer i flere fordele for både kunder og detailhandlere.

AI anvendes til at forstå, hvordan kunder bevæger sig gennem butikker og indkøbscentre, hvilket kaldes kundeflow. Dette omfatter overvågning af hvilke områder der besøges mest, og tilpasning af butiksdesign for at optimere kundestrømmen og engagement. For eksempel kan butikker placeres i travle områder for at øge sandsynligheden for, at kunder besøger dem, hvilket kan føre til øget salg og kundeloyalitet. AI kan anvende teknikker som varmekort og flowanalyser til at kortlægge kundebevægelser. Disse værktøjer kan identificere populære områder og spore, hvor længe kunder opholder sig i forskellige dele af butikken. Disse data kan bruges til at træffe informerede beslutninger om butiksindretning, produktplacering og andre aspekter af shoppingoplevelsen.

Ansigtsgenkendelses-teknologi kan bruges til at spore kunders bevægelser og identificere højtrafikområder. Denne data kan også anvendes til at personalisere shoppingoplevelsen ved at tilbyde skræddersyede anbefalinger baseret på tidligere køb og søgehistorik på nettet.  Teknologier såsom sensorer og beacons kan bruges til at spore kundebevægelser og indsamle data, som kan informere optimering af butiksudformning og produktplacering.

AI-teknologi muliggør en høj grad af personalisering i retail, ved at analysere online adfærd, købshistorik og social media interaktioner for at forudsige, hvad kunder sandsynligvis vil købe næste gang. AI og augmented reality (AR) teknologier bruges til at skabe virtuelle prøverum, hvor kunder kan se, hvordan tøj, tilbehør eller makeup ser ud på dem, uden fysisk at skulle prøve dem.

AI-drevne chatbots og virtuelle assistenter hjælper med at besvare spørgsmål og assistere i produktvalg, hvilket bidrager til en mere gnidningsfri shoppingoplevelse.

Kundeinteraktion og Service

AI spiller en afgørende rolle i forbedringen af kundeservice ved at levere personlige, proaktive oplevelser, som øger kundeengagementet. AI-drevet kundeservice tilbyder personaliserede og proaktive oplevelser, hvilket er den hurtigste og mest effektive metode til at drive kundeengagement. Chatbots og lignende teknologier leverer proaktiv kundeinteraktion, reducerer volumen af menneskeassisteret service og omkostninger, samtidig med at de forenkler kundeoplevelsen. For virksomheder, der har omfavnet AI i kundeservice, har det resulteret i øget kundeengagement, hvilket fører til øgede muligheder for cross-sell og upsell, samtidig med at serviceniveauet forbedres og omkostningerne reduceres. Transformationen ved brug af AI i kundeservice har resulteret i en fordobling til tredobling af brugen af selvbetjeningskanaler, en reduktion på 40-50% i serviceinteraktioner, og en reduktion på over 20% i servicetilbudets omkostninger. Dette har forbedret både kunde- og medarbejderoplevelsen. Med stigende kundeforventninger og præferencer for digitale serviceringer er AI-baserede løsninger blevet stadig mere afgørende. Disse løsninger spænder over hele kundeoplevelsen, herunder konversations-AI, proaktive skub og forudsigende motorer, som transformerer hvert punkt i kundeserviceoplevelsen.

Udfordringer og Etiske Betragtninger

Med til historien hører dog også, at AI-teknologien i detailhandlen, især kundesporing og ansigtsgenkendelse, rejser en række etiske problemstillinger. En af de største etiske bekymringer er håndtering af privatliv og personlige data. AI-teknologi kan identificere personer baseret på begrænsede data såsom alder, postnummer eller køn. Dette rejser spørgsmål om graden af datafølsomhed og nødvendigheden af en stærk databeskyttelse, specielt når det kommer til følsomme oplysninger. Dertil kommer, at dataopbevaring ofte mangler sikkerhed, hvilket øger risikoen for dataindsamling uden ordentlig beskyttelse eller kryptering, hvilket kan føre til sikkerhedsbrud. Ansigtsgenkendelsesteknologier har vist sig at indeholde race- og kønsmæssige skævheder. Dette er særligt problematisk, da det kan føre til diskriminerende praksisser, hvor visse demografier behandles anderledes end andre. For eksempel har undersøgelser vist, at disse systemer har større fejlprocenter ved identifikation af mørkere hudfarver og kvinder.

Der er ofte en mangel på transparens og informeret samtykke i brugen af AI, herunder ansigtsgenkendelse. Dette er kritisk, da mange forbrugere ikke er klar over, hvordan deres data indsamles, anvendes og opbevares, hvilket rejser bekymringer omkring privatlivets fred og autonomi. Brugen af ansigtsgenkendelse sammen med omfattende kameraovervågning kan føre til masseovervågning, som kompromitterer borgernes frihed og privatliv. Dette er især kontroversielt, da det berører grundlæggende rettigheder og kan have negative samfundsmæssige konsekvenser.

For at imødegå disse problemstillinger, er det vigtigt, at virksomheder tager etiske hensyn med i deres AI-strategier. Dette kan omfatte udvikling af etiske retningslinjer og adfærdskodekser, implementering af “ethics-by-design” i systemer for at sikre mangfoldighed i teams og skabe brugervenlige systemer med kontroller, der modvirker bias, uddannelse af brugere og sikring af, at de arbejder inden for en etisk ramme, sikring af gennemsigtighed, informeret samtykke og ordentlig databeskyttelse, især ved håndtering af følsomme oplysninger og aktivt arbejde for at reducere bias og diskrimination i AI-systemer. Den slags tiltag er afgørende for at opretholde forbrugertillid og sikre, at AI anvendes på en socialt ansvarlig og etisk forsvarlig måde.

En balance mellem værdi og etisk brug af kundedata

Fremtiden for AI i detailhandlen ser ud til at være både lovende og udfordrende, med betydelige forandringer i vente. Generativ AI, som store sprogmodeller som ChatGPT, er blevet en central teknologi i detailhandlen. Denne udvikling har medført nye strategier og tilgange, men også nye udfordringer, såsom potentialet for svindel i form af falske kunder eller falske websteder. Generativ AI anvendes til at omdanne operationer lige fra kundeservice til lagerstyring, og forbedre personaliserede shoppingoplevelser og optimere forsyningskæde.

Generativ AI bruges til at skabe individuelle og forbundne digitale oplevelser. Dette omfatter anvendelse af AI til analyse af kundedata og skabelse af personaliserede anbefalinger, hvilket er afgørende for trendanalyse i lagerstyring og konkurrencedygtig prissætning. Denne personlige tilgang er central for at øge kundeengagement og tiltrække gentagne købere, men rejser også bekymringer om forbrugerens privatliv og etisk brug af kundedata.

Den globale markedsværdi for AI i detailindustrien var $4,84 milliarder i 2021, og forventes at nå op på $52,94 milliarder i 2029. Dette indikerer en stigende investering i udvikling af AI for detailvirksomheder og en fortsat optimering af processer og effektivitetsovervågning gennem AI. Samlet set tegner fremtiden for AI i detailhandlen et billede af teknologier, der transformerer kundeoplevelser, forbedrer operationelle effektiviteter og kræver en ny balance mellem personalisering og databeskyttelse.