דמיינו את זה: אתם נכנסים לחנות הבגדים האהובה עליכם, ובמקום לבלות שעות בדפדוף בין מדפי בגדים, מקבל את פניכם עוזר וירטואלי שכבר מכיר את הסגנון, המידה וההעדפות שלכם. בתוך שניות ספורות, הוא מציע לכם מבחר מותאם אישית של פריטים וגם אוסף אותם עבורכם מרחבי החנות כדי שתוכלו למדוד. זה אולי נשמע כמו סצנה מסרט מדע בדיוני, אבל זו מציאות שהולכת ומתבססת בתעשיית הקמעונאות בימים אלה.
כבר היום, חברת האיפור הבינלאומית סאפורה, שחברה לסטארטאפ AI, יצרה תכונה באפליקציה שלה המאפשרת ללקוחות לראות כיצד מוצרי איפור שונים ייראו על פניהם מבלי להתנסות בהם בפועל וללא צורך להגיע לחנות. באמצעות אלגוריתמים מתקדמים של זיהוי פנים ולמידת מכונה, האפליקציה מנתחת את התכונות הייחודיות של הלקוח ואת גוון העור כדי לספק חוויה היפר-ריאליסטית, מותאמת אישית. התוצאה? שיעורי מעורבות גבוהים יותר, מכירות מוגדלות ולקוחות מרוצים יותר שיכולים להתנסות במראה חדש מהנוחות של ביתם.
גם לוריאל השיקה כלי מבוסס בינה מלאכותית בשם "Beauty Genius". אפליקציה חדשנית זו משתמשת ב- Generative AI כדי לספק המלצות אישיות לטיפוח ואיפור המבוססות על סלפי של הלקוח. על ידי ניתוח גורמים כמו סוג וגוון העור, רגישויות וחששות נפוצים, Beauty Genius עוזרת ללקוחות לנווט במגוון המוצרים הרחב של לוריאל ולמצוא את הפריטים המושלמים לצרכיהם הייחודיים.
טכנולוגית ה- AI משתמשת בכמויות אדירות של נתונים כדי ליצור תוכן חדש ומקורי, ומחוללת מהפכה בדרך שבה אנחנו קונים. מחוויות משתמש וירטואליות ועד המלצות מותאמות אישית למוצרים, קמעונאים רותמים את הכוח של AI כדי ליצור חוויות קניות שגורמות ללקוחות לחזור לעוד.
אז איך יוצרים חווית לקוח מבוססת AI שתיתן ערך מוסף?
תכנון ביקוש וחיזוי - ניתוח נתוני מכירות היסטוריים, מגמות שוק וגורמים חיצוניים בזמן אמת מאפשר לקמעונאים לחזות במדויק את הביקוש העתידי ולתכנן את המלאי בהתאם, תוך מזעור עלויות הקשורות לעודף מלאי. לדוגמא, קיוסק לרכישה עצמית משולבת בינה מלאכותית יכול לנתח פריטים סרוקים והיסטוריית רכישות כדי להציע ללקוח הצעות בזמן אמת למוצרים משלימים או מוזלים. זה משפר את ההזדמנויות למכירה נוספת ומכירה צולבת ובסופו של דבר גם מועיל ללקוח, בתנאי שהמוצרים מציעים להם ערך אמיתי.
ביסוס אמון הצרכנים - כדי להשתמש בטכנולוגיה בראש שקט, צרכנים צריכים לדעת שפרטיותם נשמרת ב-100% ושהטכנולוגיה החדשה לא באה על חשבונם. למשל, גישה אחת שהופכת נפוצה יותר היא השימוש במצלמות עם טכנולוגיית זיהוי פנים כדי לזהות לקוחות חוזרים ולברך אותם בשמם. עם זאת, כדאי להיזהר. חלק מהלקוחות עלולים להרגיש אי נוחות כאשר מכונות אוטומטיות או קופה בשירות עצמי פונים אליהם בשמם. לכן, לפני שממהרים להטמיע את הטכנולוגיה החדשנית הבאה, כדאי לוודא שהיא אכן משפרת את חווית הלקוח ולא עושה את הפעולה ההפוכה.
בניית נאמנות לקוח - לקוחות רבים כיום, במיוחד בני דור המילניום ודור ה-Z, מצפים לחוויות מותאמות אישית בעת אינטראקציה עם קמעונאים. התאמות אלה יכולות להיות המלצות למוצרים, תוכניות נאמנות וברכות מותאמות אישית, שעשויות לעלות מניתוח הנתונים.
הטמעת הבינה המלאכותית בעסקים מכל התחומים הולכת וצוברת תאוצה ומציעה חוויות לקוח חדשות וייחודיות לצרכני הקצה. אבל איך בעצם תעשיות שונות מנצלות את הטכנולוגיה הפופולרית? הנה מיפוי קצר של יישום הטכנולוגיה בכמה מהתעשיות המשגשגות בעולם.
תעשיית האופנה: חדרי הלבשה וירטואליים והתאמה אישית של מוצרים
טכנולוגיית AI מחוללת מהפכה בתעשיית האופנה על ידי סיוע ללקוחות בקבלת החלטות רכישה. אפליקציה אחת כזו היא Nike Fit, תכונת מציאות רבודה הזמינה באפליקציית Nike, שמודדת במדויק את צורת כף הרגל של הלקוח ומשווה אותו לנתונים שנאספו ממשתמשים אחרים כדי להמליץ על הנעל המושלמת עבורם או להציע וריאציה של מידות.
דוגמא נוספת היא The North Face, שמעסיקה בינה מלאכותית כדי להתאים ללקוחות את דגם המעיל האידיאלי בהתאם לצרכים הספציפיים שלהם. משתמשים עונים על שאלות לגבי אופי השימוש במוצר, והאלגוריתם מזהה עבורם את האפשרות המתאימה ביותר.
תעשיית המזון: קופות שירות עצמי ורובוטים במקום עובדים
AI מסייע לרשתות המזון ביצירת חווית לקוח אחרת. כך למשל, קופות בשירות עצמי כמו אלה המוצבות בחנויות שופרסל וכן ברשתות שיווק רבות באירופה וארה"ב, עוזרות לקצר את זמן ההמתנה בתור למינימום.
בחנויות אמזון גו לקחו את הטכנולוגיה הזו צעד אחד קדימה כשיצרו אפשרות לסרוק את כף היד של הלקוח ולחייב אותו באמצעותה עבור הפריטים שקנה, במקום שיצטרך להעביר כרטיס או לשלם באמצעות הטלפון.
שימוש נוסף הוא בקרת איכות על ידי סורקים רובוטיים המשוטטים ברחבי החנות כדי לבדוק באיזו מהירות נמכרים המוצרים השונים, עד כמה הם טריים, אילו מוצרים צריכים חידוש מלאי ואיך אפשר לארגן אחרת את המדפים כדי להגדיל מכירות. הם יכולים גם להתאים מבצעים ללקוחות על בסיס התנהגויות הקניה שלהם, ולזהות שינויים בדפוסי הקנייה. על בסיס ניתוח המחירים, התנהגויות הקנייה והשוואה למתחרים, באפשרותם להציע את המחירים הטובים ביותר עבור פריטים משלימים. יישומי ראייה ממוחשבת המבוססים על בינה מלאכותית יכולים לצמצם גניבה על ידי זיהוי קונים שלוקחים פריטים מהמדפים בלי לשלם וקופאיות שלא סורקות כל פריט בקופה.
3. בתחום הבריאות: אבחון עצמי וסיוע לצוותים רפואיים
בדומה לנעשה בתחום הביוטי והקוסמטיקה, בינה מלאכותית יכולה לשפר את מתן השירות גם בבתי החולים, בקופות החולים ובבתי המרקחת, על ידי עיבוד המידע האישי של המטופל, שאילת שאלות רלוונטיות כדי לשפר ולדייק את האבחון, ושיוך ראשוני למחלות ומצבים רפואיים ספציפיים כדי לקצר את זמן הטיפול של הרופא האנושי. כבר היום, בתי החולים המתקדמים בעולם מעסיקים רובוטים שמבצעים מגוון מטלות שגרתיות כמו חלוקת תרופות ובדיקות לחץ דם, כדי להקל על עומס העבודה המוטל על הרופאים והאחיות. בנוסף, הם מסוגלים לנתח סיכומי רופא והפניות, להמליץ על טיפולים בהתבסס על אורח החיים של המטופל, העדפותיו והרגליו, ואף לנהל עבורו תהליכים בירוקרטים כמו קביעת תורים, קבלת החזרים כספיים מחברת הביטוח וכן הלאה.
4. בניה, שיפוצים ועיצוב הבית: כשכל הנתונים מתחברים יחד
ההתקדמות הטכנולוגית משליכה גם על תחום עיצוב הבית. למשל, תוכנות שיודעות לקחת מגוון של נתונים כמו שרטוטים אדריכליים, טופוגרפיה טבעית, שיקולי תקציב, העדפות וצרכים ייחודיים של הלקוח, ולייצר על בסיסם תכניות בנייה, שיפוץ, עיצוב וריהוט מפורטות, המשלבות, בין היתר, הפניות לספקי שירות וחומרים באזור המגורים של הלקוח.
אנשים שהיו רגילים ללכת לחנויות כדי להרגיש ולמשש את המוצרים, כיום מרגישים יותר בנוח לקנות מרחוק, אם רק יתנו להם חוויה טובה. למשל, במקום להסתפק בתמונות סטטיות, תצוגת 360 מעלות יכולה לעזור לזהות פרטים קטנים כמו גודל המוצר, גוון הצבע מזוויות תאורה שונות, מרקם המשטחים ועוד. בנוסף, בעזרת מציאות רבודה ניתן ליצור ויזואליזציה מלאה של הרהיט בתוך חלל הבית ולדעת בדיוק כיצד הוא יראה בחלל המיועד לו, לפני ששולפים את כרטיס האשראי.
5. מכשירי חשמל: אופטימיזציה של צריכת חשמל והרגלי שימוש
בעזרת AI, מכשירי חשמל מהדור החדש יודעים להתאים את אופן הפעולה שלהם לצרכים האישיים של הלקוח. למשל, מזגנים חכמים יודעים לווסת ולתזמן את עוצמת הקירור או החימום בהתאם להעדפות של בני הבית; מכונות כביסה חכמות יודעות להתאים את פעולתן לסוגי הבגדים המכובסים ומידת הלכלוך שעליהם; ומקררים חכמים יודעים להציע הגדרות טמפרטורה אופטימליות, להכין רשימת קניות, להתריע כשמשהו במקרר מתקלקל ואפילו להציע מתכונים חדשים.
התקדמות בצעדים קטנים ושקיפות כערך עליון
על מנת לבחון את תגובת הקהל, מומלץ לאמץ טכנולוגיות AI באופן הדרגתי לפני שהולכים על כל הקופה. כמו כן, חשוב להיות שקופים לגבי הנתונים שאוספים וכיצד משתמשים בהם כדי להתאים אישית את חווית הלקוח. ללקוחות צריכה להיות אפשרות לבטל את הסכמתם לתוכניות שיתוף נתונים וידיעה שלעולם לא תשתפו או תמכרו את הנתונים האישיים שלהם לצד ג'.
תעשיית הקמעונאות נמצאת על סף מהפך גדול, ובינה מלאכותית גנרטיבית מובילה את המגמה. על ידי מינוף הכוח של הנתונים, קמעונאים יכולים ליצור יתרון תחרותי ולטפח את נאמנות הלקוחות לאורך זמן. הקמעונאים שיאמצו בינה מלאכותית ויעדיפו את אמון הלקוחות יהיו אלה שישגשגו בעידן החדש.
יותם לין הוא CTO חטיבת הדיגיטל של אלעד מערכות.