Comerțul cu amănuntul funcționează pe o combinație de muncă repetitivă și momente care fac diferența la client. Gestionarea stocurilor, stabilirea prețurilor, planificarea personalului, procesarea comenzilor și o parte din serviciul clienți ocupă o mare parte din orele lucrate. Pe lângă acestea, există muncă care se bazează pe evaluare la fața locului: cum este aranjat un raft, cum este rezolvată o reclamație, cum reacționează un vânzător la ceea ce un client nu a spus încă. Rezultatul unui moment de vânzare este determinat de circumstanțe care diferă de la un magazin la altul și de la un lanț la altul: lărgimea gamei de produse, gradul de vânzare fizică față de online, marja per articol și gradul în care clienții compară prețurile înainte de a intra într-un magazin.
Atâta timp cât gestionarea stocurilor și stabilirea prețurilor se bazau în principal pe experiență și verificare manuală, calitatea acestora era rezultatul ocupării și experienței angajaților. Cine avea mai mulți oameni la planificare avea, de regulă, mai puține greșeli. În momentul în care sistemele calculează în mare parte singure stocul și prețul și prezintă unui angajat doar excepțiile, se schimbă ceea ce câștigă în acest domeniu. Nu mai este vorba de câți oameni planifică, ci de calitatea datelor pe care se bazează sistemul și de viteza cu care abaterile sunt identificate și corectate.
Acest lucru se întâmplă deja astăzi la o parte dintre retaileri, dar nu la toți. Diferența constă în gradul în care o companie își are datele privind stocul și vânzările în ordine, în disponibilitatea de a lăsa deciziile pe seama unui sistem în limitele stabilite și în amploarea gamei de produse: la o gamă limitată, automatizarea este mai simplu de validat decât la o ofertă largă și cu schimbări rapide. Lanțurile cu multe filiale și o gamă standardizată sunt frecvent înaintea celorlalți în acest sens, în timp ce magazinele specializate sau puternic sezoniere continuă să se bazeze mai mult pe aprecierea umană.
În cadrul aceluiași departament, cele trei categorii se întrepătrund. Procesarea comenzilor și reaprovizionarea de bază a stocurilor sunt sarcini pe care un sistem le poate gestiona în măsură crescândă în mod independent. Ajustările de preț și alcătuirea programelor de personal se încadrează mai des în categoria intermediară: sistemul face o propunere, un responsabil o aprobă sau o respinge, motivat. Construirea unei relații cu clientul pe suprafața de vânzare, gestionarea unei reclamații neobișnuite și evaluarea preferințelor locale rămân, pentru moment, muncă umană. Locul exact unde se află limita dintre aceste trei categorii diferă de la un format de magazin la altul și de la o funcție la alta, și acesta este și motivul pentru care afirmațiile generice despre „AI în retail” oferă puțin sprijin pentru o comparație concretă cu concurenții.
Dacă doi retaileri afirmă același termen de livrare, același nivel de serviciu sau aceeași politică de preț, întrebarea nu mai este doar cine execută acest lucru cel mai bine, ci și cine a organizat acel proces astfel încât sistemul să îl poată gestiona în mod independent. Un lanț care lasă deciziile privind stocul să fie automatizate în mare parte poate reacționa mai rapid la fluctuațiile cererii decât un lanț care încă ia aceleași decizii printr-o ședință săptămânală. Această diferență este măsurabilă în termeni de timpi de procesare și marje de eroare, nu în intenții sau ambiții.
Aici este exact locul unde un peer group devine relevant: doar comparând formatul dvs. de magazin cu retaileri comparabili ca dimensiune, gamă de produse și canal de vânzare devine vizibil dacă o diferență în termenul de livrare sau în stabilirea prețurilor provine dintr-o abordare diferită a AI sau din altceva. O analiză white space arată apoi pe ce dimensiune niciuna dintre părțile comparabile nu obține un scor ridicat, și unde există astfel spațiu neocupat încă.
Întrebarea de bază, ce muncă din propria companie poate fi efectiv preluată de AI, este răspunsă pe sarcină cu scanul de muncă al FTE TO AI. Dacă această întrebare privește deciziile legate de personal, se aplică cerințe legale proprii pentru acestea; scanul de muncă descrie munca, nu consecințele pentru oameni.
Modul în care AI schimbă comparația dintre concurenți diferă foarte mult de la un sector la altul. În HoReCa, schimbarea se manifestă mai ales în jurul planificării și ocupării, în sectorul IT în jurul vitezei de livrare și al calității codului, iar în serviciile financiare în jurul evaluării riscurilor și al vitezei de acceptare. Și sectorul agricol arată cum se intersectează munca sezonieră și automatizarea, ceea ce prezintă paralele cu gamele sezoniere din retail.
Puteți începe prin a identifica punctele pe care credeți că le câștigați față de concurenții dvs. și a testa aceste afirmații în raport cu ceea ce poate fi efectiv susținut cu dovezi. Verificarea gratuită a dimensiunilor de la FTE TO AI este punctul de pornire pentru aceasta: indicați pe ce credeți că câștigați și vedeți care dintre aceste afirmații rezistă și care încă nu au susținere. Benchmarkul complet, cu peer group-ul și matricea de dovezi pentru comerțul cu amănuntul, este în construcție.