Преглед догађаја
Брз развој вештачке интелигенције фундаментално мења малопродајни сектор, продирући у операције од првог контакта са купцем до аналитике позадине. Кључно за тренутну дискусију је стратешки императив за малопродајце да пређу са изолованог експериментисања на интеграцију вештачке интелигенције у само језгро својих пословних процеса. Како истиче Радуа Сандулеску, директор аналитике података и вештачке интелигенције у компанији Zitec, извлачење стварне вредности из вештачке интелигенције захтева не само технолошко усвајање, већ и снажну организациону основу, спремност система и методичко планирање. Подаци из индустрије показују да модернизација вођена вештачком интелигенцијом доноси мерљиве резултате — 2.5 пута бржи раст прихода и значајна побољшања у повраћају инвестиција, са персонализацијом и оптимизацијом процеса у првом плану.
Зашто је овај тренд значајан
Трансформација инфраструктуре product feed-а
Интеграција вештачке интелигенције директно утиче на управљање product feed-ом — структурираном током података који напајају презентацију асортимана, оглашавање и синдикацију у онлајн трговини. Аутоматизација таговања, откривање недоследности и динамичко ажурирање информација омогућавају тачније и потпуније feed-ове, смањујући ручне грешке и време одржавања. Генеративни модели могу уносити и стандардизовати податке из више извора, консолидујући залихе у кохерентне дигиталне ресурсе који подржавају стратегије више канала и синхронизацију у реалном времену.
Истраживања Publicis Sapient показују да само 11% лидера у малопродаји има прилагођена решења заснована на вештачкој интелигенцији, али они постижу значајно боље резултате у брзини и прецизности каталогизације. Ова унапређења омогућавају краће рокове за излазак производа на тржиште и прилагођавање понуде у реалном времену.
Еволуција стандарда каталогизације
Усвајање вештачке интелигенције намеће потребу за стандардизацијом каталогизације и богатим, структурираним метаподацима. Централизација података омогућава креирање јединствених product catalog-а који подржавају напредну претрагу, филтрирање и персонализацију. Лидери који интегришу податке о купцима и производима на свим каналима — према Adobe и McKinsey — стичу дубље увиде и ефикасније управљају кампањама.
Модели вештачке интелигенције могу класификовати SKUs, генерисати описе производа и препоручивати побољшања метаподатака. Интелигентно препознавање слика и генерација текста побољшавају product card додавањем атрибута, савета за употребу и предлога за унакрсну продају.
Повећање квалитета и комплетности садржаја
Вештачка интелигенција омогућава креирање персонализованих описа производа, анализу садржаја који генеришу корисници и аутоматско попуњавање недостајућих детаља. Према Adobe Digital Trends извештају за 2025, 47% лидера на тржишту већ користи аутоматизацију садржаја и персонализацију у реалном времену. AI такође омогућава уређивање слика, видео генерисање и локализацију, што осигурава доследност квалитета док се асортиман шири.
Брзина лансирања асортимана
Системи засновани на вештачкој интелигенцији омогућавају брже увођење нових SKUs, аутоматизујући процес атрибуције, описа, цена и усаглашености. Ово доводи до бржег изласка производа на тржиште и динамичнијег управљања асортиманом, омогућавајући персонализоване излоге у реалном времену засноване на региону, сезони и понашању купца.
Примена No-code и аутоматизације засноване на вештачкој интелигенцији
Експанзија no-code алата и унапред обучених AI решења снижава техничке баријере за усвајање. Малопродајци користе drag-and-drop платформе за аутоматизацију, персонализацију и брзо лансирање кампања. Истраживања показују да 45% малопродајних брендова већ користи генеративну вештачку интелигенцију у искуству купаца. Ове платформе омогућавају аутоматску синдикацију података, адаптацију садржаја и публиковање на више канала, подстичући агилност и учешће нетехничких тимова у управљању садржајем.
Синергија са трендовима регулације и оквирима поверења
Са ширењем употребе AI у малопродаји, расте и значај транспарентности и усклађености — посебно са регулативама као што је Закон о вештачкој интелигенцији ЕУ. Малопродајци уводе системе за праћење, ревизију и управљање ризицима који осигуравају етичку употребу података. У контексту каталога, то подразумева документовање процеса обраде података, потврду тачности и редовне ревизије непристрасности.
Изазови и изгледи
Упркос потенцијалу, многи малопродајци се суочавају са изазовима интеграције AI-а због наслеђених система и неконзистентних података. Преко половине ради на платформама старијим од пет година, што ограничава могућност примене нових решења. Главни приоритети у наредном периоду су:
- Конзистентно корисничко искуство на више канала (Adobe for Business)
- Персонализација у реалном времену и предвидљиво циљање
- Аутоматизовани, скалабилни радни токови садржаја
- Јединствене структуре података и континуирана ревизија
Малопродајци који ускладе своје product feed системе, каталогизацију и управљање садржајем са стратегијама заснованим на вештачкој интелигенцији — уз очување транспарентности и квалитета — биће најбоље позиционирани за одрживи раст и лојалност купаца.
Извори:
Publicis Sapient
Adobe for Business
Трендови истакнути у извештају — посебно прелазак на AI управљање product feed-ом и каталогизацију — директно решавају изазове модерног е-трговинског садржаја. У NotPIM-у препознајемо значај робусне организације података као основе за примену AI решења. Наша платформа омогућава малопродајцима да уједине податке, стандардизују каталоге и обогате информације о производима, максимизујући вредност AI алата и побољшавајући ефикасност операција е-трговине. Овај приступ омогућава нашим клијентима да брже реагују на промене тржишта и постигну конкурентску предност.