Inteligența Artificială (AI) transformă deja retailul, redefinind interacțiunile cu clienții și eficiența operațională. Însă pentru ca implementarea AI să aducă rezultate concrete, aceasta trebuie să fie gândită strategic. Așadar, în acest articol, aflăm alături de Radu Săndulescu, Data Analytics & AI Services Director la Zitec și Alex Dobre, Retail & Distribution Director, care sunt pașii esențiali pentru implementarea AI și modul în care aceasta poate sprijini dezvoltarea unei afaceri.
Mai important, vom explora și cum retailerii pot maximiza randamentul acestei tehnologii și evita o serie de abordări costisitoare atunci când consideră implementarea AI în afacerile lor prin câțiva pași concreți.
Setarea obiectivelor și structurarea datelor sunt fundamentul oricărui proces de implementarea AI
Înainte de orice implementare AI și de considerarea acestei tehnologii în operațiunile unui retailer, definirea obiectivelor este crucială, pentru a observa dacă acest tip de tehnologie se pretează nevoilor de business.
Câteva exemple de obiective strategice pe care le observam în piață includ reducerea costurilor operaționale prin automatizare, creșterea eficienței în gestionarea inventarului, ori personalizarea experiențelor clienților pentru a spori conversiile. Spre exemplu, unul din clienții noștri din industria fashion a implementat AI pentru a recomanda produse pe baza comportamentului de achiziție al clienților, ceea ce a dus la o creștere semnificativă a ratelor de conversie.
Acest tip de personalizare împreună cu optimizarea ofertelor prin acțiuni de tip “next best offer” amplifică experiența consumatorului, complementează munca agenților de vânzări în proces, și crește conversiile.
Odată definite obiectivele, este important să se analizeze și structureze datele de la care se pornește implementarea. Fără date bine organizate, curate și actualizate, chiar și cele mai avansate soluții AI devin ineficiente.
”Un lucru frecvent ignorat este că retailerii au acces la munți de date care rămân neutilizate sau sunt incomplete. Acestea sunt, de fapt, o resursă valoroasă dacă sunt structurate corect. De exemplu, datele provenite din sistemele interne – precum CRM, ERP sau platformele de e-commerce – trebuie integrate într-o platformă centralizată. La acestea se adaugă first-party data, informațiile directe colectate de la consumatori. Acestea oferă un avantaj competitiv real, dar trebuie colectate și utilizate în conformitate cu normele GDPR”, a adăugat Radu Săndulescu, la solicitarea Wall-Street.ro.
Un factor esențial este organizarea internă și pregătirea pentru inițiative digitale
Orice modificare sau optimizare vine cu o capacitate adecvată de adaptare, atât în ceea ce privește cultura organizațională, cât și la nivel de management.
”Un exercițiu foarte util pe care îl pot face retailerii este să analizeze modul în care au fost gestionate proiectele de transformare anterioare, iar dacă inițiativele similare au fost bine primite în trecut, echipele vor fi mai dispuse să adopte noile tehnologii. Crearea unui mediu favorabil inovației, care implică angajații și promovează programe de învățare continuă, este vitală pentru o tranziție reușită”, spune Alex Dobre, Retail & Distribution Director la Zitec.
În acest context, un consultant experimentat joacă un rol esențial. Prin sesiuni de workshop-uri și transfer de know-how, acesta poate sprijini echipele interne să adopte tehnologiile cu încredere și să le valorifice eficient. Totodată, o astfel de abordare asigură că tehnologia este percepută nu ca o amenințare, ci ca un partener care îmbunătățește procesele și susține echipa în atingerea obiectivelor.
Validarea soluțiilor AI printr-un Proof of Concept (PoC) și analiza ROI
Când vine vorba despre proiecte cu potențial disruptiv ridicat, care necesită o abordare “top-to-bottom” care testează gradul de adaptabilitate și nivelul de management al riscului al unei companii, recomandăm în primă fază implementarea unui Proof of Concept (PoC), pentru a demonstra eficiența tehnologiei AI în rezolvarea provocărilor specifice.
Un PoC oferă companiilor șansa de a valida presupunerile despre ROI-ul potențial și de a ajusta strategiile în funcție de rezultate reale. Un PoC nu oferă soluții finale, ci validează ideile și soluțiile propuse într-un mediu controlat. Scopul principal este de a demonstra viabilitatea tehnologică și potențialul de ROI al proiectului, fără riscuri financiare semnificative.
De exemplu, un retailer poate testa un algoritm de recomandări personalizate bazate pe Machine Learning (ML) pentru un segment specific de produse. Această abordare ajută la identificarea impactului asupra ratelor de conversie și la ajustarea strategiei înainte de implementarea la scară largă. Astfel, această abordare reduce riscurile, optimizează resursele și oferă rezultate tangibile pentru decizii informate.
Un alt beneficiu pentru companii îl reprezintă accesul la fonduri speciale puse la dispoziție de lideri tehnologici internaționali precum Google, Microsoft și Adobe. Aceste fonduri pot fi accesate exclusiv prin intermediul unui partener tehnologic, iar Zitec, în calitate de partener, poate oferi suport retailerilor pentru a beneficia de aceste oportunități. Aceste resurse pot elimina barierele financiare inițiale, iar cu ajutorul unui consultant tehnologic experimentat, companiile pot să identifice rapid ce funcționează, să ajusteze strategiile și să maximizeze impactul soluției implementate.
Alegerea tehnologiei și a modelului de implementare câștigător
Acest proces implică analiza nevoilor, obiectivelor și datelor companiei. Modelele AI precum Gen AI, ML sau predictive analytics oferă soluții standard (off-the-shelf), personalizate sau hibride. Soluțiile standard sunt rapide și accesibile, dar pot fi limitative în integrarea sau utilizarea datelor. Modelele personalizate, însă, pot răspunde exact provocărilor specifice, cum ar fi experiențele de cumpărare hiper-personalizate sau optimizarea lanțului de aprovizionare în retail.
Pentru a alege opțiunea cea mai potrivită, întrebarea nu este „ce tehnologie este mai avansată?”, ci „care tehnologie se aliniază cel mai bine obiectivelor și contextului companiei?”. Aici intervine o altă dimensiune esențială: integrarea expertizei în analiza de date cu capacitățile AI.
Radu Săndulescu, Data & AI Director la Zitec, explică: „În proiectele noastre, îmbinăm inteligența artificială cu analiza datelor pentru a crea soluții care susțin creșterea de business a clientiilor nostri. Totul pornește de la o înțelegere profundă a nevoilor și particularităților fiecărui proiect.”
Monitorizarea succesului prin KPI relevanți
După implementare, monitorizarea KPI-urilor devine esentială. Spre exemplu, creșterea ratelor de conversie, reducerea costurilor operaționale sau îmbunătățirea satisfacției clienților sunt doar câteva dintre elementele care arată dacă AI își îndeplinește promisiunea. Totodată, monitorizarea este și despre a învăța și a adapta, deci iterațiile constante sunt esențiale pentru a rămâne relevant.
Colaborarea cu un partener tehnologic joacă aici un rol crucial. Un partener experimentat oferă o înțelegere profundă a ceea ce înseamnă AI pentru un business, și pot adapta soluțiile specificului industriei pentru a maximiza ROI-ul.
Zitec este lider în servicii de dezvoltare software în România și un partener de încredere pentru transformarea digitală a multinaționalelor europene din peste 30 de țări. Echipele Zitec livrează proiecte digitale end-to-end și servicii personalizate de dezvoltare de produs pentru clienți de renume, precum Decathlon, eMAG, Leroy Merlin, Sameday, Tazz, Token (OderoPay), PayU, Netopia și Innoship.
