AllSaints, Satın Alma ve Ürün Yerleştirme Yeniden Düzenlemesi İçin Yapay Zeka Tabanlı Araçlar Kullanıyor
İngiliz moda perakendecisi AllSaints, satın alma ve ürün yerleştirme operasyonlarına yapay zeka tabanlı SaaS araçlarını entegre etmek için bir girişim başlattı. Bu, e-ticaret tedarik zinciri ve ürün yaşam döngüsü boyunca otomatikleştirlmiş, içgörü odaklı planlama ile, elektronik tablolar ve manuel veri işlemesine dayalı eski sistemlerin yerini alıyor. Uygulama, süreçleri kolaylaştırmayı, tahmin doğruluğunu artırmayı ve ekip odak noktasını veri manipülasyonundan stratejik karar almaya kaydırmayı hedefleyerek aşamalar halinde ilerleyecek.
Perakendeci, ürün yelpazesi genişledikçe, satış kanalları çoğaldıkça ve pazar oynaklığı arttıkça, ürün yerleştirme ekiplerinin şu anda farklı sistemlerden veri çekmeye, elektronik tabloları düzeltmeye ve raporlar oluşturmaya ne kadar zaman harcadığını vurguladı. Dönüşüm ve teknoloji direktörü Alfie Meekings, bunu şirketin veri odaklı dönüşümünün temel bir unsuru olarak konumlandırdı ve ürün yerleştirme uzmanlarının marka içgörülerini ve ürünlerin müşteri ihtiyaçlarını karşılamak üzere hızlı bir şekilde yerleştirilmesini önceliklendirmesini sağladı.
Aşamalı Uygulama, Temel Perakende Sıkıntılarını Hedefliyor
Aşamalı yaklaşım, daha basit perakende çağları için tasarlanmış geleneksel araçlardaki verimsizlikleri ele alarak, tedarik zinciri ve planlama fonksiyonlarının kapsamlı bir şekilde kapsanmasını sağlar. Sektör gözlemcileri, bu tür manuel iş akışlarının, oynaklık, artan maliyetler ve marj sıkışmaları gibi ekonomik baskılar ortasında, ürün yerleştirme uzmanlığını yetersiz kullandığını ve ekipleri düşük değerli görevlere bağladığını belirtiyor. Bu hamle, yapay zekanın yenilikten operasyonel omurgaya evrimini vurgulayarak, stok riski, marjlar ve müşteri deneyimini doğrudan etkileyen kararları hızlandırıyor.
E-Ticaret Tedarik Zinciri ve Katalog Standartları İçin Çıkarımlar
E-ticarette, yapay zeka odaklı ürün yerleştirme, veri düzeltme ve tahminleri otomatikleştirerek ürün akışlarını doğrudan geliştirir, envanter tahsisindeki hataları azaltır ve değişken talebe gerçek zamanlı ayarlamalar yapılmasını sağlar. Bu, büyük veri ve makine öğrenimi ile yelpazeleri kişiselleştiren, hızlı ve içgörü odaklı planlama yoluyla müşteri yollarını optimize eden daha geniş sektör değişimleriyle uyumludur[1]. Katalog standartları için, yapay zeka araçları kategorizasyonda tutarlılık sağlar – örneğin, hızlı ürün eşleştirmesi için yapay zeka destekli arama – bu da düzenleyici gereksinimlere karşı otomatik kontroller ve listelerin makine öğrenimi doğrulaması dahil olmak üzere, değişen platform gereksinimlerine uygunluğu destekler[3].
Kart kalitesi ve eksiksizliği, otomasyon manuel giriş boşluklarını en aza indirdiği için fayda sağlar; yapay zeka, dinamik güncellemeler için fiyatlandırma dinamikleri ve rakip verileri gibi değişkenleri analiz eder. Pazar ve talep analitiğiyle desteklenen gerçek zamanlı fiyatlandırma otomasyonu, listelerin sürekli gözetim olmadan rekabetçi kalmasını sağlar[6]. Bu, eksik veya güncel olmayan kartların güveni aşındırdığı genel katalog olgunluğunu yükseltir; tüketicilerin %73'ü derecelendirilmemiş ürünlerden kaçınır, otomatik itibar araçlarına olan ihtiyacı artırır[2].
Kodsuz Yapay Zeka Entegrasyonu ile Çeşitlilik Hızını Artırmak
Yapay zeka, modada trendlerin hızla değiştiği bir alanda kritik öneme sahip olan çeşitlilik yayılım hızını artırır – ürün yerleştirme uzmanları, tahmin edici içgörülere daha hızlı erişir, ürünleri daha hızlı aşamalandırır ve kazananları tüm kanallara yayar. Kodsuz yapay zeka platformları, teknik olmayan ekiplerin özel kodlama olmadan iş akışlarını dağıtmasına olanak tanıyarak engelleri azaltır ve tedarik zinciri yönetimi (SCM) alanında SaaS trendlerini yansıtır; bu alan kaynak optimizasyonu için %14,5'lik bir pazar payına sahiptir[7]. SaaS'in %10'una sahip olan içerik iş akışı araçları, ürün verilerini sorunsuz akışlar ve site kişiselleştirmesi için yapılandırarak daha fazla entegre olur[5][7].
Bu gelişmeler, otomasyonu, yüksek etkili görevler için uzmanlığı serbest bırakırken ve çok kanallı büyümeye uyum sağlarken rekabetçi bir zorunluluk olarak konumlandırır. Perakendeciler marj baskılarıyla karşı karşıya kaldıkça, bu tür entegrasyonlar, altyapıyı yeniden düzenlemeden e-ticaret verimliliğini artırır.
InternetRetailing; CNews.
AllSaints'in bu hamlesi, e-ticarette, gelişmiş ürün verisi yönetimi ve katalog optimizasyonu için yapay zekadan yararlanmaya yönelik önemli bir değişimi ifade ediyor. NotPIM'de, perakendecilerin rekabet avantajını korumak için, özellikle kataloglama, veri zenginleştirme ve akış dönüşümünde süreçleri kolaylaştırma ihtiyacını giderek daha fazla fark ediyoruz. Bu değişim aynı zamanda, ekiplerin stratejik ürün kararlarına ve müşteri deneyimi geliştirmelerine odaklanmasına olanak tanıyarak, şu anda önemli ölçüde zaman ve kaynak tüketen görevlerin otomatikleştirmesinin önemini vurgulamaktadır – NotPIM'in tam olarak başarmaya yardımcı olduğu şey.