Marktsegment
Binnen retail wordt de fysieke en online wereld steeds meer met elkaar verweven. Hierdoor is het een grote uitdaging om te voorspellen welke behoeften klanten hebben en hoe retailers deze weten te bereiken. Zo vertelt expert Guus van de Mond: “Tachtig procent van de klanten oriënteert zich vaak eerst online. Dat wil niet zeggen dat ze altijd online kopen. Zeker in de doe-het-zelf zie je dat mensen vaak eerst googelen. Vervolgens stappen ze in de auto en rijden ze er naartoe, want ze willen die pot verf vanmiddag hebben. Dan hebben ze dus al wel de selectie al online gedaan. Daarom is het niet alleen voor e-commerce van belang maar ook voor traditionele winkels van belang om online wel aanwezig te zijn”.
Daarnaast is het lastig om de supply-chain -en verkoopdata te harmoniseren. Omnichannel maakt dat er vele kanalen, momenten en middelen zijn waarmee klanten worden bereikt. Al deze touchpoints genereren veel data om klantgedrag te analyseren. Traditionele, handmatige analyse kost ineens veel meer tijd, geld en levert minder consistente inzichten op. Dit zorgt voor verwarring. De inzet van Kunstmatige Intelligentie (KI) kan hierbij enorm helpen overzicht te creëren. Daarnaast biedt de opkomst van geavanceerde KI-technologieën en de groeiende hoeveelheid beschikbare gegevens, KI-retailers de mogelijkheid om efficiëntere processen, gepersonaliseerde klantervaringen en betere besluitvorming te realiseren. Apart van de drijfveer om meer winst te behalen vormt het duurzaamheidsvraagstuk ook steeds meer een drijfveer om als retailer KI-technologie in te zetten (RetailTrends,2023)
Helemaal nieuw is de inzet van KI in de retail sector overigens niet. Het is interessant te kijken naar wat KI in de toekomst nog meer kan betekenen voor leverancier, retailer en klant. Het is uiteindelijk de bedoeling dat computers met het verzamelen van big data inzicht bieden en voorspellingen kunnen doen. Algoritmes worden steeds nauwkeuriger zodat er nog meer kan worden ingespeeld op koopbehoeften (Bloomreach,2023). Met name voor branches waar klantbeleving essentieel is, kan dit heel belangrijk worden.
Er wordt tegenwoordig zoveel over KI gesproken dat veel ondernemers ergens wel weten dat ze iets met KI dienen te doen, echter weten ze niet hoe. Voordat er dure specialisten worden ingeschakeld is het belangrijk in kaart te brengen: wat het doel is en wat het dient op te leveren. Met alleen een bak data verzamelen is er nog niets, deze moet kwalitatief zijn, moet worden geanalyseerd en worden toepast. Dat is specialistenwerk en hier hangt een prijskaart aan. Het blijkt voor ondernemers vaak een te hoge kostenpost, al wordt het wel laagdrempeliger (Verhagen, T., & Weltevreden, J, 2020). Op dit moment gebruikt het MKB vooral kant-en-klaar ontwikkelde KI-tools, zoals chatbots op websites. De grotere retailers kunnen meer investeren in technologie waardoor er wel een soort scheiding ontstaat tussen de grotere partijen, mkb en de klein en middelgrote bedrijven (Verhagen; Weltevreden, 2020; INRetail,2022).
Verder speelt regel- en wetgeving ook steeds meer een rol. Dat heeft o.a. te maken met het feit dat klanten vanwege hun privacy, steeds minder bereid zijn om hun gegevens achter te laten. In steeds meer landen ontstaan initiatieven om de wetgeving hierop aan te passen en om burgers beter te beschermen tegen het verzamelen en gebruiken van data (retailinsiders,2023). Vooral grote partijen zijn in staat om op grote schaal data te verzamelen. Daarmee hebben ze een voorsprong op de concurrent, want ze kunnen veel sneller en efficiënter te werk gaan.
Tot slot is het nodig kritisch te (blijven) kijken naar het gebruik van algoritmes en ingebouwde regels die kunnen zorgen voor bepaalde vooroordelen verweven in KI-resultaten.
Dossiers
Op basis van deskresearch en expertinterviews zijn verschillende KI-toepassingen te benoemen binnen het marktsegment retail. Wel is de ene toepassing al op grotere schaal ingezet, terwijl de andere nog in een experimentele fase zit. Om een beeld te schetsen van wat er op het gebied van KI in deze sector speelt en wat een directe invloed heeft op het werkveld van de mbo’er in retailfuncties, beschrijven we de meest kenmerkende toepassingen voor de volgende dossiers;
Retail Management
Binnen de retail management helpt KI veel op operationeel vlak. KI-planning systemen kunnen bijvoorbeeld optimale bezettingsroosters maken die rekening houden met verschillende variabelen. KI wordt ook gebruikt om voorspellingen te doen over de toekomstige verkoop op basis van historische gegevens. Dit kan helpen bij het bepalen van de voorraadniveaus en het optimaliseren van de productieplanning. Daarnaast helpt het bij het aanbieden van een gepersonaliseerd aanbod op basis van data zoals aankoopgeschiedenis en andere gegevens. Op basis van concurrentieanalyses en vraag en aanbod worden prijzen geoptimaliseerd, wat bijdraagt aan zicht- en vindbaarheid op het internet.
Ondernemerschap Handel
De outcomes van KI zitten binnen ondernemerschap handel meestal op het gebied van automatisering, perceptie en voorspelling. Het biedt voor ondernemingen veel mogelijkheden. Denk bijvoorbeeld aan voorraadbeheer en optimalisatie van de supplychain. Zo kan KI-retailers helpen bij het identificeren van inefficiënte processen in de supplychain en suggesties doen voor optimalisatie, zoals het optimaliseren van de routeplanning voor leveringen.
Een ander gebied waarop KI van onschatbare waarde is voor retailers, is marketing en klantacquisitie. Door middel van gegevensanalyse en machinaal leren kan KI helpen bij het identificeren van de meest effectieve marketingkanalen, het segmenteren van doelgroepen en het optimaliseren van advertentiecampagnes. Dit stelt retailers in staat om hun marketingbudgetten efficiënter in te zetten en gerichter te adverteren. Bovendien kunnen chatbots en virtuele assistenten met natuurlijke taalverwerkingstechnologie klanten helpen met vragen, klachten en productaanbevelingen.
Retailadvies
Kunstmatige intelligentie (KI) komt net zoals bij de andere dossiers op veel vlakken voor. KI verandert namelijk de manier waarop verkopers met klanten omgaan. Bijvoorbeeld, met behulp van chatbots met natuurlijke taalverwerking kunnen verkopers routinetaken automatiseren en klanten snel en efficiënt van dienst zijn. Dit kan de werklast van verkopers verminderen en hen in staat stellen zich te concentreren op complexere taken en het bieden van gepersonaliseerde service. Ook helpt KI de verkopers bij het beheren van de winkelvoorraad. Door gebruik te maken van geavanceerde algoritmen en gegevensanalyse kan KI de vraag voorspellen en helpen bij het optimaliseren van het voorraadniveau. Verkopers kunnen realtime inzicht krijgen in de beschikbaarheid van producten en daarnaast ondersteunt KI in het aanbevelen van producten.
Interieuradvies
Interieuradviseurs kunnen realtime inzicht krijgen in de beschikbaarheid van producten en kunnen klanten nauwkeurige informatie geven over levertijden. Daarnaast ondersteunt KI in het aanbevelen van producten. Door het analyseren van klantgegevens en koopgedrag kan KI-inzicht bieden in de voorkeuren en interesses van klanten. Verder worden AR- en VR-technologieën steeds geavanceerder en kunnen interieuradviseurs helpen bij het visualiseren en presenteren van ontwerpen aan klanten.