Kemajuan terkini dalam kecerdasan buatan (AI) mengubah perdagangan dengan kecepatan tinggi. Karena berbagai inovasi ini secara dinamis membentuk kembali perjalanan perdagangan, sangat penting bagi para pemimpin untuk mengantisipasi dan menyiapkan perusahaan mereka di masa depan untuk merangkul paradigma baru.
Dalam konteks kemajuan pesat ini, AI generatif dan otomatisasi memiliki kapasitas untuk menciptakan pengalaman pembelian yang lebih relevan secara fundamental dan secara kontekstual. Keduanya dapat menyederhanakan dan mempercepat alur kerja di sepanjang perjalanan perdagangan, mulai dari penemuan hingga keberhasilan penyelesaian transaksi. Sebagai contoh, alat yang difasilitasi AI seperti navigasi suara menjanjikan untuk mengubah cara pengguna berinteraksi dengan sistem secara mendasar. Dan teknologi ini menyediakan alat bantu cerdas bagi merek, yang memungkinkan produktivitas dan efisiensi yang lebih tinggi daripada yang mungkin dilakukan lima tahun yang lalu.
Model AI menganalisis data dalam jumlah besar dengan cepat, dan menjadi lebih akurat dari hari ke hari. Model ini dapat memberikan insight dan perkiraan yang berharga untuk menginformasikan pengambilan keputusan organisasi dalam perdagangan omnichannel, memungkinkan bisnis untuk membuat keputusan yang lebih matang dan berbasis data. Dengan menerapkan solusi AI yang efektif—menggunakan AI tradisional dan generatif—merek dapat menciptakan pengalaman pembelian yang lancar dan personal. Pengalaman ini menghasilkan peningkatan loyalitas pelanggan, keterlibatan pelanggan, retensi, dan peningkatan pangsa dompet di saluran bisnis-ke-konsumen (B2B) dan bisnis-ke-konsumen (B2C). Pada akhirnya, hal ini mendorong peningkatan konversi yang signifikan sehingga mendorong pertumbuhan pendapatan yang berarti dari pengalaman perdagangan yang telah bertransformasi.
Ini merupakan pergeseran yang cepat menuju penggunaan AI di mana-mana. Iterasi awal e-commerce menggunakan AI tradisional sebagian besar untuk membuat kampanye pemasaran yang dinamis (tautan berada di luar ibm.com), meningkatkan pengalaman belanja online, atau memilah permintaan pelanggan. Saat ini kemampuan canggih teknologi mendorong adopsi yang luas. AI dapat diintegrasikan ke setiap titik kontak di seluruh perjalanan perdagangan. Menurut laporan terbaru dari IBM Institute for Business Value, sebagian CEO mengintegrasikan AI generatif ke dalam produk dan layanan mereka. Sementara itu, 43% menggunakan teknologi untuk menyampaikan keputusan strategis.
Namun, pelanggan belum sepenuhnya menerima. Kefasihan dalam menggunakan AI telah berkembang seiring dengan peluncuran ChatGPT dan asisten virtual seperti Amazon Alexa. Namun, karena bisnis di seluruh dunia mengadopsi teknologi dengan cepat demi meningkatkan proses dari merchandising hingga manajemen pesanan (order management), ada beberapa risiko yang timbul. Kegagalan profil tinggi dan litigasi yang mahal mengancam akan memperburuk opini publik dan melumpuhkan janji teknologi perdagangan yang didukung AI generatif.
Dampak AI generatif pada lanskap media sosial sesekali mengumpulkan pers buruk (tautan berada di luar ibm.com). Ketidaksetujuan terhadap merek atau peritel yang menggunakan AI mencapai 38% di antara generasi yang lebih tua, yang mengharuskan bisnis untuk bekerja lebih keras demi mendapatkan kepercayaan mereka.
Sebuah laporan IBM Institute of Business Value menemukan bahwa masih banyak ruang untuk perbaikan dalam pengalaman pelanggan. Hanya 14% dari konsumen yang disurvei menyatakan “puas” dengan pengalaman mereka membeli barang secara online. Sepertiga konsumen menemukan dukungan pelanggan awal dan pengalaman chatbot yang menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) sangat mengecewakan sehingga mereka tidak ingin terlibat dengan teknologi ini lagi. Dan inti dari pengalaman ini tidak terbatas pada vendor B2C. Lebih dari 90% pembeli bisnis mengatakan pengalaman pelanggan perusahaan sama pentingnya dengan apa yang dijualnya (tautan berada di luar ibm.com).
Implementasi teknologi AI tradisional atau generatif yang dijalankan dengan buruk dalam perdagangan—seperti menerapkan model pembelajaran mendalam yang dilatih dengan data yang tidak memadai atau tidak sesuai—mengakibatkan pengalaman buruk yang membuat konsumen dan bisnis terasing.
Demi menghindari hal ini, sangat penting bagi bisnis untuk merencanakan dan merancang inisiatif otomatisasi cerdas secara cermat dengan memprioritaskan kebutuhan dan preferensi pelanggan mereka, baik konsumen atau pembeli B2B. Dengan demikian, merek dapat menciptakan pengalaman pembelian yang dipersonalisasi secara kontekstual dan relevan, tanpa hambatan, yang memupuk loyalitas dan kepercayaan pelanggan.
Artikel ini mengeksplorasi empat contoh penggunaan transformatif untuk AI dalam perdagangan yang telah meningkatkan perjalanan pelanggan, terutama dalam bisnis e-commerce dan komponen platform e-commerce dari keseluruhan pengalaman omnichannel. Hal ini juga membahas bagaimana perusahaan yang berpikiran maju dapat secara efektif mengintegrasikan algoritme AI untuk mengantarkan era baru pengalaman perdagangan cerdas bagi konsumen dan merek. Namun, tidak satu pun dari contoh penggunaan ini berada dalam ruang hampa. Saat masa depan perdagangan terungkap, setiap contoh penggunaan berinteraksi secara holistik untuk mengubah perjalanan pelanggan secara menyeluruh–untuk pelanggan, untuk karyawan, dan untuk mitra mereka.
Alat bantu yang didukung AI bisa sangat berguna dalam mengoptimalkan dan memodernisasi operasi bisnis di sepanjang perjalanan pelanggan, tetapi sangat penting dalam alur perdagangan. Dengan menggunakan algoritme machine learning dan analisis big data, AI dapat mengungkap pola, korelasi, dan tren yang mungkin luput dari analis manusia. Kemampuan ini dapat membantu bisnis mengambil keputusan yang tepat, meningkatkan efisiensi operasional, dan mengidentifikasi peluang pertumbuhan. Penerapan AI dalam perdagangan sangat luas dan beragam. Hal ini termasuk:
AI tradisional mendorong mesin rekomendasi yang menyarankan produk berdasarkan riwayat pembelian pelanggan dan preferensi pelanggan, yang menciptakan pengalaman yang dipersonalisasi yang menghasilkan peningkatan kepuasan dan loyalitas pelanggan. Strategi membangun pengalaman seperti ini telah digunakan oleh peritel online selama bertahun-tahun (tautan berada di luar ibm.com). Saat ini, AI generatif memungkinkan segmentasi dan pembuatan profil pelanggan yang dinamis. Segmentasi ini mengaktifkan rekomendasi dan saran produk yang dipersonalisasi, seperti bundel produk dan upsell, yang beradaptasi dengan perilaku dan preferensi pelanggan, sehingga menghasilkan tingkat keterlibatan dan konversi yang lebih tinggi.
AI tradisional memungkinkan otomatisasi tugas-tugas rutin seperti manajemen inventaris, pemrosesan pesanan, dan pengoptimalan pemenuhan, yang menghasilkan peningkatan efisiensi dan penghematan biaya. AI generatif mengaktifkan analitik dan perkiraan prediktif, yang memungkinkan bisnis untuk mengantisipasi dan merespons perubahan permintaan, mengurangi kehabisan stok dan kelebihan stok, serta meningkatkan ketahanan rantai pasokan. Hal ini juga dapat secara signifikan berdampak terhadap deteksi dan pencegahan penipuan secara real-time, yang meminimalkan kerugian finansial dan meningkatkan kepercayaan pelanggan.
Baik AI tradisional maupun generatif memiliki fungsi penting yang dapat mendefinisikan ulang model bisnis. Keduanya dapat, misalnya, memungkinkan integrasi platform pasar yang mulus di mana algoritme yang didorong AI mencocokkan penawaran dengan permintaan, yang secara efektif menghubungkan penjual dan pembeli di berbagai wilayah geografis dan segmen pasar. AI generatif juga dapat memungkinkan bentuk-bentuk perdagangan baru—seperti perdagangan suara, perdagangan sosial, dan perdagangan berdasarkan pengalaman—yang memberi pelanggan pengalaman berbelanja yang lancar dan personal.
AI tradisional dapat meningkatkan pembelian internasional dengan mengotomatiskan tugas-tugas seperti konversi mata uang dan penghitungan pajak. Ini juga dapat memfasilitasi kepatuhan terhadap peraturan setempat, menyederhanakan logistik transaksi lintas negara.
Namun demikian, AI generatif dapat menciptakan nilai dengan menghasilkan dukungan multibahasa dan konten pemasaran yang dipersonalisasi. Alat-alat ini menyesuaikan konten dengan nuansa budaya dan bahasa di berbagai wilayah, sehingga menawarkan pengalaman yang lebih relevan secara kontekstual bagi pelanggan dan konsumen internasional.
Dengan menggunakan kekuatan AI, merek dapat merevolusi manajemen pengalaman produk dan pengalaman pengguna dengan memberikan pengalaman yang dipersonalisasi, menarik, dan tanpa hambatan di setiap titik sentuh dalam perdagangan. Alat ini dapat mengelola konten, menstandarkan informasi produk, dan mendorong personalisasi. Dengan AI, merek dapat menciptakan pengalaman produk yang menginformasikan, memvalidasi, dan membangun kepercayaan diri yang diperlukan untuk konversi. Beberapa cara untuk menggunakan personalisasi yang relevan dengan mengubah manajemen pengalaman produk meliputi:
AI generatif dapat merevolusi manajemen konten dengan mengotomatiskan pembuatan, klasifikasi, dan optimalisasi konten produk. Tidak seperti AI tradisional yang menganalisis dan mengategorikan konten yang ada, AI generatif dapat membuat konten baru yang disesuaikan dengan setiap pelanggan. Konten ini mencakup deskripsi produk, gambar, video, dan bahkan pengalaman interaktif. Dengan menggunakan AI generatif, merek dapat menghemat waktu dan sumber daya sekaligus memberikan konten yang menarik dan berkualitas tinggi yang sesuai dengan target audiens mereka. AI generatif juga dapat membantu merek menjaga konsistensi di semua titik kontak, memastikan bahwa informasi produk akurat, terkini, dan dioptimalkan untuk konversi.
AI generatif dapat membawa personalisasi ke tingkat berikutnya dengan menciptakan pengalaman khusus yang disesuaikan untuk setiap pelanggan. Dengan menganalisis data pelanggan dan pertanyaan pelanggan, AI generatif dapat membuat rekomendasi produk yang dipersonalisasi, penawaran, dan konten yang lebih mungkin mendorong konversi.
Tidak seperti AI tradisional, yang hanya dapat membagi segmentasi pelanggan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan, AI generatif dapat menciptakan pengalaman unik bagi setiap pelanggan, dengan mempertimbangkan preferensi, perilaku, dan minat mereka. Personalisasi semacam itu sangat penting karena organisasi lebih sering mengadopsi model software-as-a-service (SaaS): Penagihan model langganan global diperkirakan akan berlipat ganda selama enam tahun ke depan, dan sebagian besar konsumen mengatakan model tersebut membantu mereka merasa lebih terhubung dengan bisnis. Dengan potensi AI untuk bersifat hiperpersonalisasi, pengalaman konsumen berbasis langganan tersebut dapat sangat meningkat. Pengalaman ini menghasilkan keterlibatan yang lebih tinggi, peningkatan kepuasan pelanggan, dan akhirnya, penjualan yang lebih tinggi.
Semua alat memungkinkan individu untuk mempelajari lebih lanjut tentang produk melalui proses seperti pencarian visual, mengambil foto suatu barang untuk mempelajari lebih lanjut tentang barang tersebut. AI generatif membawa kemampuan ini lebih jauh, yang mengubah informasi produk dengan menciptakan pengalaman interaktif dan imersif yang membantu pelanggan lebih memahami produk dan membuat keputusan pembelian yang tepat. Sebagai contoh, AI generatif dapat membuat tampilan produk 360 derajat, demo produk interaktif, dan kemampuan uji coba virtual. Pengalaman ini memberikan pemahaman produk yang lebih kaya dan membantu merek membedakan diri mereka dari pesaing dan membangun kepercayaan dengan calon pelanggan. Tidak seperti AI tradisional, yang memberikan informasi produk statis, AI generatif dapat menciptakan pengalaman yang menarik dan berkesan yang mendorong konversi dan membangun loyalitas merek.
AI generatif dapat melakukan revolusi pada mesin pencari dan rekomendasi dengan memberikan hasil yang dipersonalisasi dan kontekstual kepada pelanggan yang sesuai dengan maksud dan preferensi mereka. Tidak seperti AI tradisional yang mengandalkan pencocokan kata kunci, AI generatif dapat memahami bahasa dan maksud alami, sehingga memberikan hasil yang relevan kepada pelanggan yang lebih sesuai dengan kueri penelusuran mereka. AI generatif juga dapat membuat rekomendasi yang didasarkan pada perilaku, preferensi, dan minat pelanggan secara individu, sehingga menghasilkan keterlibatan yang lebih tinggi dan meningkatkan penjualan. Dengan menggunakan AI generatif, merek dapat memberikan kemampuan pencarian dan rekomendasi cerdas yang meningkatkan pengalaman produk secara keseluruhan dan mendorong konversi.
AI generatif dan otomatisasi dapat memungkinkan bisnis membuat keputusan berbasis data untuk menyederhanakan proses di seluruh rantai pasokan, mengurangi inefisiensi dan pemborosan. Misalnya, analisis terbaru (tautan berada di luar ibm.com) dari McKinsey menemukan bahwa hampir 20% biaya logistik dapat berasal dari “serah tangan buta”—saat pengiriman dilakukan di beberapa titik antara pabrik dan lokasi yang dituju. Menurut laporan McKinsey, interaksi yang tidak efisien ini dapat menyebabkan kerugian sebesar $95 miliar di Amerika Serikat setiap tahunnya. Kecerdasan pesanan yang didukung AI dapat mengurangi beberapa inefisiensi ini dengan menggunakan:
Dengan mempertimbangkan sejumlah faktor seperti ketersediaan inventaris, kedekatan lokasi, biaya pengiriman, dan preferensi pengiriman, alat AI dapat secara dinamis memilih opsi pemenuhan yang paling hemat biaya dan efisien untuk setiap pesanan. Alat-alat ini dapat menentukan prioritas pengiriman, memprediksi rute pesanan, atau mengatur pengiriman agar memenuhi persyaratan keberlanjutan.
Dengan menganalisis data historis, AI dapat memprediksi permintaan dan membantu bisnis mengoptimalkan tingkat inventaris mereka dan meminimalkan kelebihan, mengurangi biaya, dan meningkatkan efisiensi. Pembaruan inventaris secara real-time memungkinkan bisnis untuk beradaptasi dengan cepat terhadap kondisi yang berubah, sehingga memungkinkan alokasi sumber daya yang efektif.
Sistem manajemen pesanan yang didukung AI memberikan visibilitas waktu nyata ke dalam semua aspek alur kerja manajemen pesanan yang penting. Alat-alat ini memungkinkan perusahaan untuk secara proaktif mengidentifikasi potensi gangguan sekaligus mengurangi risiko. Visibilitas ini membantu pelanggan dan konsumen percaya bahwa pesanan mereka akan dikirimkan tepat pada waktu dan cara yang dijanjikan.
Pembayaran cerdas meningkatkan proses pembayaran dan keamanan, yang meningkatkan efisiensi dan akurasi. Teknologi tersebut dapat membantu memproses, mengelola, dan mengamankan transaksi digital—dan memberikan peringatan dini tentang potensi risiko dan kemungkinan penipuan.
AI tradisional dan generatif sama-sama meningkatkan proses transaksi untuk pelanggan B2C dan B2B yang melakukan pembelian di toko online. AI tradisional mengoptimalkan sistem POS, mengotomatiskan metode pembayaran baru, dan memfasilitasi berbagai solusi pembayaran di berbagai saluran, yang menyederhanakan operasi dan meningkatkan pengalaman konsumen. AI generatif menciptakan model pembayaran dinamis untuk pelanggan B2B, guna menangani transaksi yang kompleks dengan faktur yang disesuaikan dan perilaku prediktif. Teknologi ini juga dapat memberikan solusi keuangan strategis dan personal. Selain itu, AI generatif dapat meningkatkan pembayaran pelanggan B2C dengan membuat strategi penetapan harga yang dipersonalisasi dan dinamis.
AI tradisional dan machine learning unggul dalam memproses pembayaran B2C dan B2B dalam jumlah besar, yang memungkinkan bisnis untuk mengidentifikasi dan merespons tren yang mencurigakan dengan cepat. AI tradisional mengotomatiskan deteksi pola yang tidak beraturan dan potensi kecurangan, sehingga memangkas kebutuhan akan analisis manusia yang mahal. Sementara itu, AI generatif memberikan kontribusi dengan menyimulasikan berbagai skenario penipuan untuk memprediksi dan mencegah jenis-jenis aktivitas penipuan baru sebelum terjadi, sehingga meningkatkan keamanan sistem pembayaran secara keseluruhan.
Dalam perjalanan perdagangan, AI tradisional membantu mengamankan data transaksi dan mengotomatiskan kepatuhan terhadap peraturan pembayaran, sehingga bisnis dapat dengan cepat beradaptasi dengan undang-undang keuangan yang baru dan melakukan audit berkelanjutan terhadap proses pembayaran. AI generatif kian meningkatkan kemampuan ini dengan mengembangkan model prediktif yang mengantisipasi perubahan peraturan pembayaran. Ini juga dapat mengotomatiskan langkah-langkah privasi data yang rumit, yang membantu bisnis menjaga kepatuhan dan melindungi data pelanggan secara efisien.
Lanskap komersial saat ini dengan cepat berubah menjadi ekosistem yang saling berhubungan secara digital. Dalam kenyataan ini, integrasi AI generatif di seluruh perdagangan omnichannel—baik B2B maupun B2C—sangat penting. Namun, agar integrasi ini berhasil, kepercayaan harus menjadi inti dari implementasinya. Mengidentifikasi momen yang tepat dalam perjalanan perdagangan untuk integrasi AI juga tak kalah penting. Perusahaan perlu melakukan audit komprehensif terhadap alur kerja mereka saat ini guna memastikan inovasi AI efektif dan peka terhadap ekspektasi konsumen. Memperkenalkan solusi AI secara transparan dan dengan langkah-langkah keamanan data yang kuat sangatlah penting.
Bisnis harus melakukan pendekatan dengan memperkenalkan AI generatif tepercaya sebagai peluang untuk meningkatkan pengalaman pelanggan dengan membuatnya lebih personal, komunikatif, dan responsif. Hal ini membutuhkan strategi yang jelas yang memprioritaskan nilai-nilai yang berpusat pada manusia dan membangun kepercayaan melalui interaksi yang konsisten dan dapat diamati yang menunjukkan nilai dan keandalan perangkat tambahan AI.
Ke depannya, AI tepercaya mendefinisikan ulang interaksi pelanggan, yang memungkinkan bisnis untuk bertemu dengan klien mereka tepat di tempat mereka berada, dengan tingkat personalisasi yang sebelumnya tidak dapat dicapai. Dengan bekerja menggunakan sistem AI yang andal, aman, dan selaras dengan kebutuhan pelanggan dan hasil bisnis, perusahaan dapat menjalin hubungan yang lebih dalam dan berbasis kepercayaan. Hubungan ini sangat penting untuk keterlibatan jangka panjang dan akan sangat penting untuk kesuksesan dan pertumbuhan perdagangan masa depan setiap bisnis, dan pada akhirnya, kelangsungan hidup mereka.
Jelajahi layanan konsultasi perdagangan
Berikan dukungan omnichannel dengan chatbot ritel