Problem branży detalicznej: niewłaściwe wykorzystanie danych i AI
Katgoria: WIADOMOŚCI / Utworzono: 21 marzec 2024
Z nowego raportu Salesforce oraz Retail AI Council wynika, że sprzedawcy detaliczni chętnie stosują generatywną sztuczną inteligencję w celu personalizacji oraz poprawy doświadczeń zakupowych w sklepach stacjonarnych i online. Jednak prawie połowa z 1300 ankietowanych sprzedawców ma trudności z wykorzystaniem swoich danych, a tylko 42% łączy różne silosy danych – co może prowadzić do nieskutecznych lub niedokładnych wyników dostarczanych przez sztuczną inteligencję (AI).
Dlaczego ma to znaczenie? Oczekuje się, że generatywna sztuczna inteligencja będzie miała wpływ na sektor detaliczny, który przełoży się na aż 9,2 biliona dolarów przychodów do 2029 roku. Sprzedawcy detaliczni dostrzegają korzyści płynące ze wdrożenia tej technologii w usprawnianiu operacji, zwiększeniu produktywności i zapewnieniu bardziej spersonalizowanych doświadczeń dla kupujących i pracowników. Jednak tylko 13% klientów całkowicie ufa firmom, że wykorzystują one sztuczną inteligencję w sposób etyczny, a 63% obawia się stronniczości w wynikach AI.
Liczby nie kłamią: Sprzedawcy detaliczni szukają generatywnej sztucznej inteligencji do personalizacji i obsługi klienta
Branża sprzedaży detalicznej nie stroni od wdrażania sztucznej inteligencji:
Jak wynika z badania, sprzedawcy detaliczni rozumieją znaczenie danych, ale wielu z nich wciąż pracuje nad tym, jak ujednolicić wszystkie informacje i zbudować pojedynczy widok swoich klientów tak, aby odblokować bardziej efektywne wyniki generatywnej sztucznej inteligencji.
Zaufanie i etyka mają coraz większe znaczenie dla przyjęcia generatywnej AI
Sprzedawcy detaliczni są świadomi zagrożeń dla bezpieczeństwa i zaufania związanych z generatywną sztuczną inteligencją. Na szczęście są też gotowi na ich rozwiązanie i już podejmują kroki w tym kierunku.
Źródło: Salesforce
Rewolucja AI dotyczy danych, zaufania i doświadczenia klienta. Patrzenie na sztuczną inteligencję jako odseparowanego rozwiązania - bez zrozumienia tych elementów jako całości - zaszkodzi zdolności sprzedawcy detalicznego do budowania lojalności i poprawy relacji z klientami. Badania, którymi się dziś dzielimy, pomogą detalistom lepiej zrozumieć potrzebę ujednoliconej strategii danych i tego, w jaki sposób generatywna sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do poprawy doświadczeń zarówno kupujących, jak i pracowników - komentuje Rob Garf, dyrektor generalny ds. handlu detalicznego i towarów konsumpcyjnych.
Liczby nie kłamią: Sprzedawcy detaliczni szukają generatywnej sztucznej inteligencji do personalizacji i obsługi klienta
Branża sprzedaży detalicznej nie stroni od wdrażania sztucznej inteligencji:
- Ankietowani dyrektorzy szacują, że 36% ich pracowników już dziś korzysta z generatywnej sztucznej inteligencji, a liczba ta ma wzrosnąć do 45% do końca 2025 roku.
- 93% sprzedawców detalicznych twierdzi, że już teraz wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję do pewnego rodzaju personalizacji, takiej jak spersonalizowane wiadomości e-mail i rekomendacje produktów.
- 81% respondentów zgłosiło również posiadanie dedykowanego budżetu na sztuczną inteligencję, z czego średnio 50% przeznaczono na generatywną sztuczną inteligencję.
- Trzy główne obszary, w których sprzedawcy detaliczni planują wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję to obsługa klienta, marketing i operacje sklepowe.
- Detaliści traktują priorytetowo użycie AI związane z obsługą klienta oraz chcą rozszerzenia jej działalności o wysoce spersonalizowane, zautomatyzowane wiadomości i treści przeznaczone do szybkiego wysyłania do klientów.
- Po obsłudze klienta, drugim najważniejszym przypadkiem użycia AI w handlu detalicznym jest tworzenie konwersacyjnych, cyfrowych asystentów zakupów, którzy polecają produkty kupującym tworząc odpowiedzi w języku naturalnym.
Jak wynika z badania, sprzedawcy detaliczni rozumieją znaczenie danych, ale wielu z nich wciąż pracuje nad tym, jak ujednolicić wszystkie informacje i zbudować pojedynczy widok swoich klientów tak, aby odblokować bardziej efektywne wyniki generatywnej sztucznej inteligencji.
- Tylko 17% respondentów stwierdziło, że posiada kompletny, całościowy obraz swoich klientów i skutecznie wykorzystuje swoje dane. 49% wciąż znajduje się na wstępnym etapie budowania lub nawet rozważania stworzenia pełnego profilu danych klienta.
- Niezdolność do ujednolicenia i zharmonizowania danych oznacza, że generatywny model sztucznej inteligencji sprzedawcy detalicznego może dostarczać nieskuteczne lub niedokładne wyniki oraz odpowiedzi, które są toksyczne i mogą zawierać uprzedzenia społeczne. Mimo że 67% sprzedawców detalicznych twierdzi, że jest w stanie w pełni przechwytywać dane klientów, tylko 39% uważa, że jest w stanie w pełni oczyścić te dane, a tylko 42% twierdzi, że jest w stanie je w pełni zharmonizować.
- Wielu sprzedawców detalicznych ma również trudności z wykorzystywaniem swoich danych do podejmowania decyzji (40%) i udostępniania swoich danych (47%), co wskazuje, że wielu sprzedawców detalicznych ma znaczną ilość silosowych danych, które nie są wykorzystywane do skutecznego generowania wyników sztucznej inteligencji.
Zaufanie i etyka mają coraz większe znaczenie dla przyjęcia generatywnej AI
Sprzedawcy detaliczni są świadomi zagrożeń dla bezpieczeństwa i zaufania związanych z generatywną sztuczną inteligencją. Na szczęście są też gotowi na ich rozwiązanie i już podejmują kroki w tym kierunku.
- Połowa (50%) ankietowanych sprzedawców twierdzi, że jest w stanie w pełni przestrzegać standardów bezpieczeństwa danych i przepisów dotyczących prywatności danych.
- Sprzedawcy detaliczni deklarują stronniczość, gdy algorytmy sztucznej inteligencji generują uprzedzone wyniki lub odpowiedzi, jako największe ryzyko związane z korzystaniem z generatywnej sztucznej inteligencji – połowa respondentów zauważyła, że jest to dla nich powód do niepokoju. Oprócz stronniczości sprzedawcy detaliczni postrzegają halucynacje AI (38%) i toksyczność wyników (35%) jako główne zagrożenia.
- 62% respondentów uważa, że posiada wytyczne dotyczące przejrzystości, bezpieczeństwa danych i prywatności, jeśli chodzi o etyczne wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji, a także posiada zobowiązania dotyczące wiarygodnych i bezstronnych wyników.
W obecnym krajobrazie handlu detalicznego sztuczna inteligencja nie tylko zmienia grę – ona przekształca cały playbook. To nie tylko asystent za kulisami dla sprzedawców, ale także wschodząca gwiazda w zakupowej podróży j klienta. Sztuczna inteligencja jest niezbędna do przewidywania potrzeb, dostosowywania doświadczeń i przekształcania zakupów z obowiązku transakcyjnego w spersonalizowaną i ewoluującą przygodę - dodaje Jenna Posner, CDO w Solo Brands i wiceprzewodnicząca Retail AI Council.
Źródło: Salesforce
Najnowsze wiadomości
Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką technologiczną, a zaczyna być rozliczana z realnego wpływu na biznes. Organizacje oczekują dziś decyzji, którym można zaufać, procesów działających przewidywalnie oraz doświadczeń klientów, które są spójne w skali. W tym kontekście coraz większe znaczenie zyskuje customer-specific AI - podejście, w którym inteligencja jest osadzona w danych, procesach i regułach konkretnej firmy, a nie oparta na generycznych, uśrednionych modelach.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF
SkyAlyne, główny wykonawca programu Future Aircrew Training (FAcT), wybrał IFS Cloud for Aviation Maintenance jako cyfrową platformę do obsługi technicznej lotnictwa i zarządzania majątkiem. Wdrożenie ma zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w utrzymanie floty, zasoby i zgodność, ograniczyć przestoje oraz zwiększyć dostępność samolotów szkoleniowych RCAF w skali całego kraju. To ważny krok w modernizacji kanadyjskiego systemu szkolenia załóg lotniczych.
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze od wcześniejszych oczekiwań rynku. Dane pokazują, że z rozwiązań AI korzysta dziś wciąż niewiele przedsiębiorstw, a menedżerowie coraz częściej wskazują na bariery regulacyjne, koszty oraz brak powtarzalnych efektów biznesowych. W praktyce technologia jest testowana głównie w wybranych obszarach, a kluczowe decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Również w firmach, które wdrożyły AI, nierzadko towarzyszą temu rozczarowania.
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Najnowsze artykuły
5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP
Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i spadkiem zaufania do systemu? Najczęściej decyduje nie technologia, lecz to, jak organizacja prowadzi zmianę: czy liderzy biorą odpowiedzialność za decyzje czy tempo jest dopasowane do zdolności absorpcji oraz czy ludzie dostają klarowność ról i realne kompetencje. Do tego dochodzi pytanie: co po go-live - stabilizacja czy chaos w firmie? Poniżej znajdziesz 5 pułapek, które najczęściej wykolejają transformację i praktyczne sposoby, jak im zapobiec.
SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP
Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób działania organizacji na lata- a często także jej zdolność do skalowania, adaptacji i realnej transformacji cyfrowej. SAP, Oracle i Microsoft oferują dziś rozwiązania, które na pierwszy rzut oka wyglądają podobnie, lecz w praktyce reprezentują zupełnie odmienne podejścia do chmury, AI i zarządzania zmianą. Ten artykuł pokazuje, gdzie kończą się deklaracje, a zaczynają realne konsekwencje biznesowe wyboru ERP.
Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)
Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowadza się wyłącznie do wyboru systemu. Dla CFO kluczowe jest nie tylko „czy robimy pełną wymianę ERP”, lecz także jak policzyć ryzyko operacyjne po uruchomieniu, ocenić wpływ modelu chmurowego na koszty OPEX oraz utrzymać audytowalność i kontrolę wewnętrzną w nowym modelu działania firmy.
Agentic AI rewolucjonizuje HR i doświadczenia pracowników
Agentic AI zmienia HR: zamiast odpowiadać na pytania, samodzielnie realizuje zadania, koordynuje procesy i podejmuje decyzje zgodnie z polityką firmy. To przełom porównywalny z transformacją CRM – teraz dotyczy doświadczenia pracownika. Zyskują HR managerowie, CIO i CEO: mniej operacji, więcej strategii. W artykule wyjaśniamy, jak ta technologia redefiniuje rolę HR i daje organizacjom przewagę, której nie da się łatwo nadrobić.
Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej
Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój? W dobie nieciągłości biznesowej tradycyjne monolity ustępują miejsca elastycznej architekturze Composable ERP. To rewolucyjne podejście pozwala budować środowisko IT z niezależnych modułów (PBC) niczym z klocków, zapewniając zwinność nieosiągalną dla systemów z przeszłości. W tym raporcie odkryjesz, jak uniknąć pułapki długu technologicznego, poznasz strategie liderów rynku (od SAP po MACH Alliance) i wyciągniesz lekcje z kosztownych błędów gigantów takich jak Ulta Beauty. To Twój strategiczny przewodnik po transformacji z cyfrowego "betonu" w adaptacyjną "plastelinę".
Oferty Pracy
-
Młodszy konsultant programista Microsoft Dynamics 365 Business Central
-
Konsultant programista Microsoft Dynamics 365 Business Central
-
Konsultant Microsoft Dynamics 365
-
Konsultant Wdrożeniowy Symfonia – księgowość
-
Microsoft Fabric Engineer (MFE)
-
Data/Business Analyst (PBI/Fabric)
-
CRM consultant
-
Starszy architekt systemów rozproszonych
-
Inżynier Zastosowań AI
Przeczytaj Również
Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku o wartości sztucznej inteligencji decyduje nie jej „nowość”, ale zdolność do dostarczan… / Czytaj więcej
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Ponad 60% średnich przedsiębiorstw przemysłowych w Europie uważa, że tempo ich transformacji cyfrow… / Czytaj więcej
Nowa era komunikacji biznesowej, KSeF stał się faktem
Od 1 lutego 2026 roku, w Polsce z sukcesem rozpoczęła się nowa era elektronicznej komunikacji w biz… / Czytaj więcej
Co dziś decyduje o sukcesie projektów IT?
Według danych z analizy rynku IT w 2025 roku, 59% projektów jest ukończonych w ramach budżetu, 47%… / Czytaj więcej
Przemysł w 2026 roku: od eksperymentów do zdyscyplinowanego wdrażania AI
Rok 2026 będzie momentem przejścia firm produkcyjnych od pilotaży technologicznych do konsekwentnyc… / Czytaj więcej
Hakerzy nie kradną już tylko haseł. Oni kradną Twój czas i przyszłość. Jak chronić ERP przed paraliżem?
Hakerzy coraz rzadziej koncentrują się wyłącznie na kradzieży haseł. Ich prawdziwym celem jest dziś… / Czytaj więcej

