Detaljhandeln bygger på en kombination av repetitivt arbete och ögonblick som gör skillnad för kunden. Lagerhantering, prissättning, personalplanering, orderhantering och en del av kundservicen upptar en stor del av de bemannade timmarna. Därtill finns arbete som handlar om bedömning på plats: hur en hylla ordnas, hur ett klagomål löses, hur en säljare reagerar på det en kund ännu inte har sagt. Utfallet av ett säljögonblick styrs av omständigheter som varierar mellan butiker och kedjor: sortimentsbredd, graden av fysisk kontra digital försäljning, marginalen per artikel och i vilken utsträckning kunder jämför priser innan de går in i en butik.
Så länge lagerhantering och prissättning främst bygger på erfarenhet och manuell kontroll var kvaliteten på detta ett resultat av bemanning och medarbetarnas erfarenhet. Den som hade fler personer i planeringen hade i regel färre felgrepp. I det ögonblick system i stor utsträckning beräknar lager och pris själva och endast lägger fram undantag för en medarbetare, förändras det som avgör vinnaren där. Det handlar då inte längre om hur många personer som planerar, utan om kvaliteten på de data systemet bygger på och om hur snabbt avvikelser identifieras och korrigeras.
Detta sker redan idag hos en del återförsäljare, men inte hos alla. Skillnaden ligger i i vilken utsträckning ett företag har sina lager- och försäljningsdata i ordning, i viljan att låta ett system fatta beslut inom fastställda marginaler, och i sortimentets omfattning: vid ett begränsat sortiment är automatisering enklare att validera än vid ett brett och snabbt föränderligt utbud. Kedjor med många butiker och ett standardiserat sortiment ligger här ofta i framkant, medan specialiserade eller starkt säsongsbetonade butiker fortsätter att förlita sig mer på mänsklig bedömning.
Inom samma avdelning löper de tre kategorierna in i varandra. Orderhantering och grundläggande lagerpåfyllning är uppgifter som ett system i allt högre grad kan hantera på egen hand. Prisjusteringar och sammansättningen av personalscheman hamnar oftare i mellankategorin: systemet lägger fram ett förslag, en chef godkänner eller avvisar det, med motivering. Att bygga en kundrelation i butiken, hantera ett ovanligt klagomål och bedöma lokala preferenser förblir för närvarande mänskligt arbete. Var gränsen exakt går mellan dessa tre kategorier varierar per butiksformat och per funktion, och det är också anledningen till att generella uttalanden om 'AI i handeln' ger lite att gå på för en konkret jämförelse med konkurrenter.
Om två återförsäljare hävdar samma leveranstid, samma servicenivå eller samma prissättning, är frågan inte längre bara vem som utför det bäst, utan även vem som har utformat processen på ett sådant sätt att systemet kan styra den självständigt. En kedja som i stor utsträckning låter automatisera lagerbeslut kan reagera snabbare på efterfrågevariationer än en kedja som fortfarande fattar samma beslut via ett veckomöte. Den skillnaden är mätbar i genomloppstider och felmarginaler, inte i intentioner eller ambitioner.
Det är precis här en peer group blir viktig: endast genom att jämföra er butiksformat med återförsäljare som är jämförbara vad gäller storlek, sortiment och försäljningskanal blir det synligt om en skillnad i leveranstid eller prissättning beror på ett annat AI-angreppssätt eller på något annat. En white space-analys visar därefter på vilken dimension ingen av de jämförbara aktörerna presterar starkt, och var det alltså finns utrymme som ännu inte är upptaget.
Den underliggande frågan om vilket arbete i ert eget företag som faktiskt kan tas över av AI besvaras per uppgift med arbetsskanningen från FTE TO AI. Rör den frågan personalbeslut gäller egna rättsliga krav för det; arbetsskanningen beskriver arbetet, inte konsekvenserna för människor.
Sättet på vilket AI förändrar jämförelsen mellan konkurrenter skiljer sig starkt åt mellan sektorer. Inom restaurangbranschen handlar förskjutningen framför allt om planering och bemanning, inom it-sektorn om leveranshastighet och kodkvalitet, och inom finansiella tjänster om riskbedömning och godkännandehastighet. Även jordbrukssektorn visar hur säsongsbetonat arbete och automatisering möts, vilket uppvisar paralleller med säsongsbetonade sortiment inom handeln.
Ni kan börja med att identifiera de punkter där ni tror er vinna över era konkurrenter, och pröva dessa påståenden mot vad som faktiskt kan underbyggas med bevis. Den kostnadsfria dimensionskontrollen från FTE TO AI är utgångspunkten för detta: ni anger var ni tror er vinna, och ser vilka av dessa påståenden som håller och vilka som ännu saknar underbyggnad. Den fullständiga benchmarken, med peer group och bevismatrisen för detaljhandeln, är under uppbyggnad.