I retailer danno priorità alle customer experience (72%) e all'impatto sui ricavi (71%) come indicatori principali del successo.
Concetti chiave
- La fiducia è ciò che conta maggiormente nella scalabilità dell'intelligenza artificiale. I dati frammentati e gli output incoerenti dell'intelligenza artificiale creano enormi rischi per la reputazione che possono aumentare immediatamente il tasso di abbandono da parte dei clienti. I retailer stanno risolvendo questo problema dando priorità ai casi d'utilizzo semplici e affidabili per creare fluidità prima di passare alle interazioni ad alto rischio.
- La coerenza delle performance determina il successo globale. Fornire l'intelligenza artificiale su scala globale è difficile a causa di problemi di latenza e affidabilità locale; i team stanno adottando piattaforme cloud-native e provider di servizi sull'edge per garantire user experience semplici e rapide in tutte le aree geografiche.
- La compartimentalizzazione operativa ostacola il ROI legato all'intelligenza artificiale. Le limitate competenze interne e i sistemi legacy, spesso, arrestano l'implementazione, pertanto i retailer stanno superando questi limiti di risorse stipulando partnership strategiche con fornitori specializzati in soluzioni di intelligenza artificiale e integratori di sistemi globali per colmare le lacune esistenti in termini di talenti.
- La governance proattiva è un prerequisito per l'implementazione. I problemi legati alla sicurezza e alle normative, spesso, ostacolano l'innovazione; stabilendo la visibilità sui flussi di dati e sul comportamento delle API nelle fasi iniziali, le organizzazioni possono scalare le proprie applicazioni basate sull'intelligenza artificiale senza compromettere la conformità o l'integrità dei brand.
- L'allineamento strategico impedisce l'esaurimento delle risorse. L'implementazione dell'intelligenza artificiale senza obiettivi definiti porta a provare le applicazioni ancora in fase di progettazione senza una direzione chiara, pertanto i retailer si concentrano su risultati tangibili come l'impatto sui ricavi e le customer experience per ottenere il consenso dell'organizzazione e concentrare i propri sforzi.
Domande frequenti (FAQ)
Le applicazioni più comuni includono le domande e le risposte automatizzate dei clienti (82%), la ricerca visiva dei prodotti (77%) e consigli personalizzati (74%).
La sicurezza è considerata la sfida principale dal 65% degli intervistati, seguita dai requisiti di conformità e normativi (52%).
I retailer si affidano a partner esterni, in particolare alle piattaforme cloud pubbliche (58%), ai provider di soluzioni di AI specializzata e ad integratori di sistemi globali per colmare le lacune esistenti in termini di infrastrutture e talenti.
I partner di edge computing sono essenziali per offrire la bassa latenza richiesta nelle interazioni in tempo reale, come la ricerca, l'assistenza e i consigli.
Circa il 57% dei retailer si aspetta che le loro strategie di AI rivolte ai clienti vengano adottate su scala globale nel lungo termine
Quasi la metà (48%) dei retailer è preoccupata del fatto che output imprecisi o manipolati in modo errato possano causare una perdita di fiducia dei clienti, danni alla reputazione dei brand e un aumento del tasso di abbandono da parte dei clienti.
I retailer devono adottare un modello di implementazione multifase, partendo da semplici applicazioni di comprovata validità per verificare le performance prima di estendere il sistema a livello globale o in workflow complessi.