Digitalisering – TCS fem exempel

Hur AI och ny teknik formar framtidens detaljhandel

Det kan tyckas att teknisk innovation har nått en topp, men sanningen är att effekten av AI och andra framväxande tekniker knappt har börjat märkas, inte minst inom detaljhandeln. Enligt TCS har ny teknik, inklusive AI, potential att revolutionera detaljhandeln genom att skapa förutsättningar långt bortom vad som är möjligt i dag.

Här är fem sätt som AI och digital teknik redan börjat forma framtiden för detaljhandeln:

1. Digitala tvillingar (Digital Twins)
Digitala tvillingar hänvisar till virtuella kopior av fysiska enheter, processer eller system. I detaljhandelssammanhang innebär detta att återskapa en butik, ett lager eller till och med hela leverantörskedjan som en digital kopia. AI spelar här en avgörande roll för att göra dessa digitala tvillingar både smartare och mer lyhörda.

En digital tvilling av en butik kan till exempel simulera kundflöden, förutsäga vilka gångar som får mest trafik och till och med bestämma den optimala placeringen av produkter. Genom att analysera data i realtid kan AI justera den digitala tvillingen för att återspegla förändringar i kundbeteende, säsongstrender eller lagernivåer. Detta gör att återförsäljare kan testa olika scenarier i en virtuell miljö innan de implementeras i den fysiska butiken.

Genom att simulera hela leverantörskedjans processer, från tillverkare till slutkonsument, kan digitala tvillingar hjälpa till att identifiera flaskhalsar, optimera rutter och säkerställa snabb leverans av produkter. Dessutom kan de användas för att utbilda nya medarbetare, simulera nödsituationer eller optimera flöden på lagret, vilket leder till förbättrad effektivitet och säkerhet. Vidare kan integrering av AI med digitala tvillingar leda till proaktivt underhåll av utrustning såväl som energioptimering för de fysiska butikerna.

2. Färre returer
Returer är ett betydande problem för detaljhandeln. De leder ofta till ökade driftskostnader med minskade vinstmarginaler som resultat. AI kan bidra till att förändra detta genom att förutsäga och göra det möjligt att undvika onödiga returer. Genom att analysera kunddata, köphistorik och feedback kan AI ge insikter om varför vissa produkter returneras oftare.

AI kan till exempel hjälpa till att förbättra produktbeskrivningar, storleksrekommendationer och möjliggöra virtuella provningar för att säkerställa att kunderna har en bättre förståelse för vad de köper.

Vidare kan returer inom sektorer såsom livsmedel och kosmetika ofta kopplas till allergener. AI är redo att spela en avgörande roll för att förebygga allergiska reaktioner. Genom att analysera produktingredienser och korsreferera dem med kundens profil kan tekniken upptäcka och varna om potentiella allergener innan ett köp. Det här proaktiva tillvägagångssättet minskar inte bara antalet returer utan ökar också kundernas säkerhet och höjer deras förtroende för återförsäljaren.

Chatbottar och virtuella assistenter kan också använda AI för att svara på kundfrågor i realtid, vilket kan bidra till att minska sannolikheten för att kunder är missnöjda efter sitt köp.

Genom att minska antalet returer sparar återförsäljare inte bara på driftskostnader utan bidrar också till bättre hållbarhet genom att minimera svinn och minska miljöpåverkan logistiken som krävs för att hantera returerna.

3. Smarta kampanjer
Traditionella marknadsföringsstrategier bygger ofta på bred demografi och tidigare försäljningsdata. AI kan hjälpa till att anpassa kampanjer till en individuell nivå. Genom att analysera en kunds köphistorik, online- och butiksbeteende och data som relaterar till deras ambitioner, livsstil och hur ofta de handlar kan AI sätta ihop realtidskampanjer som är skräddarsydda för varje enskild kund.

Dessutom kan tekniken hjälpa till att modellera en kunds köpresa och ge erbjudanden som skulle inspirera till konverteringar i olika skeden. Detta innebär att i stället för generella rabatter eller generiska kampanjerbjudanden får kunderna erbjudanden på produkter de är genuint intresserade av. Sådana smarta kampanjer ökar sannolikheten för försäljning, ökar kundlojaliteten och säkerställer att kampanjbudgetar används mer effektivt.

4. Logistik och efterfrågan
Att förutsäga efterfrågan har alltid varit en utmaning inom detaljhandeln, främst på grund av dynamiska marknadsförhållanden och störningar i leveranskedjan. Ibland leder detta till för stora eller för små lager vilket också har en negativ inverkan på kostnaden och kundupplevelsen.

AI kan med sin förmåga att analysera stora mängder data förutsäga efterfrågan med oöverträffad noggrannhet. Genom att analysera tidigare försäljningsdata, aktuella marknadstrender, sentiment i sociala medier eller till och med faktorer som vädermönster, kan AI ge återförsäljare detaljerade insikter om vilka produkter som kommer att vara efterfrågade.

Denna prediktiva förmåga sträcker sig även till logistik. AI kan optimera lagernivåerna och se till att butikerna varken för mycket eller för lite av en vara. Det kan också effektivisera leveranskedjan, bestämma de mest effektiva vägarna för produktleverans och förutsäga potentiella störningar.

I huvudsak kommer AI att göra det möjligt för återförsäljare att ha rätt produkter, i rätt kvantiteter, på rätt platser och vid rätt tidpunkt. Detta tillsammans leder till både ökad försäljning och minskade kostnader.

5. Smart spårning och mätning av miljöpåverkan
Hållbarhet blir en prioritet för både konsumenter och företag. När miljömedvetenheten ökar sätts press på detaljhandeln att visa upp sina hållbarhetsinsatser. Genom att integrera AI kan detaljhandeln gå längre än att bara mäta miljöpåverkan till förutsägande och proaktiv koldioxidhantering. AI kan hjälpa återförsäljare att spåra sitt koldioxidavtryck över hela leveranskedjan. Med hjälp av AI kan allt från inköp av råmaterial till produktleverans analyseras för att ge insikter om vilka delar som har störst miljöpåverkan och ge förslag på strategier för att minska den.

Förutom standardparametrarna kan AI analysera data som väg- och väderförhållanden och trafiksituationer för att beräkna miljöpåverkan för en produkt eller tjänst med ännu högre noggrannhet. Dessutom kan generativ AI avsevärt minska arbetet som krävs för att konsolidera data från flera separata system för rapporteringsändamål.

Utöver det kan AI analysera historiska data för att förutsäga framtida miljöpåverkan för de planerade aktiviteterna och hjälpa återförsäljare att i förebyggande syfte implementera reduktionsstrategier. AI kan också användas för att optimera energiförbrukningen i butiker, lager och under transporter. Genom att förutsäga efterfrågan kan AI också minska svinn i form av exempelvis utförsäljningar vilket bidrar till ytterligare hållbarhet.

Roland Bägén
Nordic Head of Marketing & Communication
roland.bagen@tcs.com
0046703178024

2023-12-19 - Industritorget