### 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 и уместо тога уграде вештачку интелигенцију у језгро својих пословних процеса. Ова промена, истакнута у недавним размишљањима Радуа Сандулескуа, директора за услуге аналитике података и вештачке интелигенције у компанији Zitec, наглашава да извлачење опипљиве вредности из вештачке интелигенције захтева не само усвајање технологије, већ и робусну основу у организацији података, спремности система и методичног планирања. Подржавање података из индустрије указује на то да модернизација вођена вештачком интелигенцијом даје мерљиве пословне утицаје, као што је 2.5 пута убрзање раста прихода и значајна побољшања у повраћају инвестиција у продаји, са персонализованим искуствима и оптимизацијом процеса у првом плану.
### Зашто је овај тренд значајан
#### Трансформација инфраструктуре продукта feed
Интеграција вештачке интелигенције у малопродају директно утиче на **управљање product feed-ом** - структуриране токове података који покрећу презентацију онлајн асортимана, оглашавање и синдикацију. Побољшани способношћу вештачке интелигенције за аутоматизацију таговања, откривање недоследности и динамичко ажурирање информација о производима, feed-ови постају тачнији и свеобухватнији, ефикасно елиминишући ручне грешке и смањујући напор одржавања. Генеративни модели могу да уносе и стандардизују податке из више извора, консолидујући залихе и уносе каталога у кохерентне дигиталне ресурсе, што је суштински за стратегије више канала и синхронизацију у реалном времену на свим платформама. [Product feed - NotPIM](/blog/product_feed/)
Ово је све важније како малопродајци брзо проширују асортиман: према Publicis Sapient, само мањина (11%) малопродајних лидера је инвестирала у прилагођена решења вештачке интелигенције, али они који то раде виде напредак не само у ефикасности, већ и у прецизности и брзини којом се производи наводе, ажурирају и приказују. Ова унапређења олакшавају краће временске рокове за излазак на тржиште, омогућавајући промене у меренџајзингу у реалном времену како се трендови или нивои залиха развијају.
#### Еволуција стандарда каталогизације
Усвајање вештачке интелигенције намеће потребу за **стандардизованом каталогизацијом** и богатим, структурираним метаподацима о производима. Традиционалне методе често остављају малопродајце са фрагментисаним скуповима података који обухватају ERP, управљање складиштем и платформе за продају на месту. Централизација података - суштински предуслов за успешно спровођење вештачке интелигенције - омогућава креирање јединствених product catalog-а који подржавају напредну претрагу, филтрирање и могућности персонализације. Као што је истакнуто у извештајима индустрије од стране Adobe и McKinsey, лидери на тржишту се разликују по уједињењу података о купцима и производима на свим каналима, што омогућава дубљи увид и омогућава софистициранију монтажу садржаја и оркестрацију кампања.
Штавише, како модели вештачке интелигенције генеришу описе производа, класификују SKUs и препоручују побољшања метаподатака, ови системи покрећу бољи квалитет и потпуност садржаја. На пример, интелигентно препознавање слике и генерација природног језика могу обогатити product card-ове релевантним атрибутима, информацијама о контекстуалној употреби и предлозима за унакрсну продају, што је раније било непрактично скалирати ручно.
#### Повећање квалитета и комплетности садржаја
Утицај вештачке интелигенције на **квалитет садржаја** - посебно странице производа и дигиталне ресурсе - је изражен. Вештачка интелигенција може да саставља персонализоване описе производа, анализира садржај који генеришу корисници за релевантност и осећања и аутоматски попуњава детаље који недостају користећи обучене моделе. Adobe-ов извештај о вештачкој интелигенцији и дигиталним трендовима за 2025. детаљно описује како водећи малопродајци дају приоритет аутоматизованој монтажи садржаја и персонализацији у реалном времену, при чему 47% лидера на тржишту гради крајње синџире снабдевања за персонализоване ресурсе.
Вештачка интелигенција такође подржава аутоматско уређивање слике, генерисање видео записа и локализацију језика, што омогућава одржавање квалитета и конзистентности чак и када се асортиман шири. Према StartUs Insights, дубоки модели учења испитују више извора података о производима и потрошачима, креирајући богатије, занимљивије странице производа које повећавају стопе конверзије и смањују ризик од враћања због погрешних куповина.
#### Брзина лансирања асортимана
Један од најупечатљивијих резултата инфраструктуре омогућене вештачком интелигенцијом је повећана **брзина изласка нових производа на тржиште**. Малопродајци са системима које покреће вештачка интелигенција могу брзо да укључе нове SKUs, аутоматизујући кораке као што су детекција атрибута, генерисање описа, одређивање цена и верификација усклађености. Како е-трговина прелази на меренџајзинг у реалном времену, динамично управљање залихама и каталозима - подстакнуто предвидљивом аналитиком и генеративним моделима - осигурава да нови асортимани стигну до потрошача брже и са већом релевантношћу.
Ово убрзање такође омогућава нијансиране, хипер-персонализоване излоге, где се асортимани динамички курирају на основу региона, сезоне и индивидуалног понашања, подржавајући и главне кампање и блиц продаје. Такве могућности директно испуњавају очекивања потрошача за непосредношћу и разноликошћу, док истовремено покрећу чвршће повратне спреге између маркетинга, куповине и функција синџира снабдевања.
#### Примена No-code и аутоматизације засноване на вештачкој интелигенцији
Демократизацију вештачке интелигенције катализује ширење no-code алата и унапред обучених решења вештачке интелигенције, која смањују технички праг за усвајање. Малопродајци све више користе платформе које омогућавају аутоматизацију drag-and-drop, персонализацију вођену правилима и тренутно лансирање кампања без опсежних развојних ресурса. Према истраживању тржишта, 45% малопродајних радњи активно користи генеративну вештачку интелигенцију за управљање корисничким искуством, док многи други пилотирају такве алате.
Платформе сада нуде аутоматску синдикацију података о производима, адаптацију садржаја канала и радне токове објављивања на више платформа, контролисане путем интуитивних интерфејса. Ова транзиција подстиче агилно експериментисање - као што су пилот пројекти у анализи слике или персонализованој препоруци - док такође позива шире учешће нетехничког особља у управљању садржајем и задацима меренџајзинга. No-code решења омогућавају малопродајцима да пређу са реактивне адаптације на проактивну иновацију, решавајући уска грла у лансирању кампања и управљању асортиманом.
#### Синергија са трендовима регулације и оквирима поверења
Како се вештачка интелигенција у малопродаји скалира, усклађеност и транспарентност су приоритети који се повећавају - посебно са оквирима као што је Закон о вештачкој интелигенцији ЕУ који ступа на снагу. Малопродајци имплементирају системе за транспарентност, регистровање и управљање ризицима, посебно за апликације са директним утицајем на потрошаче. За инфраструктуру каталога и садржаја, то значи систематско документовање начина на који модели вештачке интелигенције прикупљају и обрађују податке о производима, потврђујући тачност и спроводећи редовне ревизије ради непристрасности и правичности. Ове мере се све више траже не само од стране регулатора, већ и од стране крајњих корисника који очекују одговорност у аутоматизованим препорукама и персонализованим понудама.
#### Изазови и изгледи
Иако су предности вештачке интелигенције јасне, остаје неколико препрека. Многи малопродајци се и даље боре са наслеђеним системима; 58% ради на платформама за е-трговину старијим од пет година, стварајући изазове интеграције за нове иницијативе вештачке интелигенције. Квалитет података, силосиране информације и недостатак јединствене архитектуре ограничавају повраћај инвестиција у аутоматизацију. Штавише, док лидери на тржишту показују двоструко веће стопе усвајања од заосталих парова у кључним вертикалама вештачке интелигенције, преко четвртина малопродајних радњи остаје заглављено у пилот режиму, задржано неизвесним повраћајем инвестиција, недостатком вештина и организационом инерцијом.
Међутим, динамика индустрије подразумева агресивну инвестицију у унификацију података, агилност садржаја и увиде вођене вештачком интелигенцијом ће дефинисати успех у наредном периоду. Кључне области фокуса за следећу фазу су:
- Затварање јаза у искуству са конзистентним, повезаним путовањима са више канала (Adobe for Business).
- Персонализација у реалном времену и предвидљиво циљање на свим тачкама контакта са купцима.
- Убрзавање аутоматизованих, скалабилних радних токова садржаја.
- Давање приоритета јединственим структурама података и континуираној ревизији.
Како малопродајци навигирају еволуцијом од експериментисања до скалиране примене, они који усклађују своје операције садржаја, product feed-ове и инфраструктуру како би искористили вештачку интелигенцију - истовремено штитећи транспарентност и квалитет - су најбоље позиционирани за одрживи раст и лојалност купаца.
Извори:
Publicis Sapient
Adobe for Business
Трендови истакнути у извештају, посебно прелазак на управљање product feed-ом и каталогизацију засновану на вештачкој интелигенцији, директно решавају кључне изазове у садржају е-трговине. У NotPIM-у препознајемо важност робусне организације података као основе за успешно спровођење вештачке интелигенције. Наша платформа пружа неопходне алате за малопродајце да уједине податке, стандардизују каталоге и обогате информације о производима, осигуравајући да могу да искористе решења вештачке интелигенције у пуном потенцијалу и покрену ефикасност у својим операцијама е-трговине. Овај приступ омогућава нашим клијентима да поједноставе интеграцију алата вештачке интелигенције, омогућавајући им да брзо реагују на промене на тржишту.