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
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.
Smart Factory w skali globalnej: jak MOWI porządkuje produkcję dzięki danym w czasie rzeczywistym
Cyfryzacja produkcji w skali globalnej wymaga dziś spójnych danych, jednolitych standardów i decyzji podejmowanych w czasie rzeczywistym. W środowisku rozproszonych zakładów produkcyjnych tradycyjne raportowanie i lokalne narzędzia IT przestają wystarczać. Przykład MOWI pokazuje, jak wdrożenie rozwiązań Smart Factory i systemu MES może uporządkować zarządzanie produkcją w wielu lokalizacjach jednocześnie, zwiększając przejrzystość procesów, efektywność operacyjną oraz stabilność jakości.
Cyfryzacja produkcji w skali globalnej wymaga dziś spójnych danych, jednolitych standardów i decyzji podejmowanych w czasie rzeczywistym. W środowisku rozproszonych zakładów produkcyjnych tradycyjne raportowanie i lokalne narzędzia IT przestają wystarczać. Przykład MOWI pokazuje, jak wdrożenie rozwiązań Smart Factory i systemu MES może uporządkować zarządzanie produkcją w wielu lokalizacjach jednocześnie, zwiększając przejrzystość procesów, efektywność operacyjną oraz stabilność jakości.
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 sparaliżowanie kluczowych systemów biznesowych, przejęcie kontroli nad danymi i wymuszenie kosztownych decyzji pod presją czasu. System ERP, jako centralny punkt zarządzania finansami, produkcją i logistyką, stał się dla cyberprzestępców najbardziej atrakcyjnym celem. Ten artykuł pokazuje, dlaczego tradycyjne zabezpieczenia przestają wystarczać i jak realnie chronić ERP przed atakami, które mogą zatrzymać firmę z dnia na dzień.
PSI automatyzuje logistykę Rossmanna: Wdrożenie WMS i MFC w Czechach
Nowoczesne centrum logistyczne Rossmann w Czechach to przykład, jak strategiczne inwestycje w automatykę i systemy IT wspierają skalowanie biznesu w handlu detalicznym. Projekt realizowany przez PSI Polska obejmuje wdrożenie zaawansowanego systemu WMS oraz sterowania przepływem materiałów, tworząc w pełni zintegrowane środowisko dla obsługi rosnących wolumenów sprzedaży i dynamicznego rozwoju e-commerce. To wdrożenie pokazuje, jak technologia staje się fundamentem efektywnej, przyszłościowej logistyki.
Nowoczesne centrum logistyczne Rossmann w Czechach to przykład, jak strategiczne inwestycje w automatykę i systemy IT wspierają skalowanie biznesu w handlu detalicznym. Projekt realizowany przez PSI Polska obejmuje wdrożenie zaawansowanego systemu WMS oraz sterowania przepływem materiałów, tworząc w pełni zintegrowane środowisko dla obsługi rosnących wolumenów sprzedaży i dynamicznego rozwoju e-commerce. To wdrożenie pokazuje, jak technologia staje się fundamentem efektywnej, przyszłościowej logistyki.Najnowsze artykuły
Magazyn bez błędów? Sprawdź, jak system WMS zmienia codzienność logistyki
Współczesna logistyka wymaga nie tylko szybkości działania, lecz także maksymalnej precyzji – to właśnie te czynniki coraz częściej decydują o przewadze konkurencyjnej firm. Nawet drobne pomyłki w ewidencji stanów magazynowych, błędy przy przyjmowaniu dostaw czy nieprawidłowe rozmieszczenie towarów, mogą skutkować poważnymi stratami finansowymi i opóźnieniami w realizacji zamówień. W jaki sposób nowoczesne rozwiązania do zarządzania pomagają unikać takich sytuacji? Czym właściwie różni się tradycyjny system magazynowy od zaawansowanych rozwiązań klasy WMS (ang. Warehouse Management System)? I w jaki sposób inteligentne zarządzanie procesami magazynowymi realnie usprawnia codzienną pracę setek firm?
Jak maksymalizować zyski z MTO i MTS dzięki BPSC ERP?
Zysk przedsiębiorstwa produkcyjnego zależy nie tylko od wydajności maszyn, ale przede wszystkim od precyzyjnego planowania, realnych danych i umiejętnego zarządzania procesami. Dlatego firmy, które chcą skutecznie działać zarówno w modelu Make to Stock (MTS), jak i Make to Order (MTO), coraz częściej sięgają po rozwiązania klasy ERP, takie jak BPSC ERP.
Warsztaty analityczne i sesja discovery. Jak wygląda pierwszy etap współpracy z partnerem wdrożeniowym ERP
Wdrożenie systemu ERP to jedna z najważniejszych strategicznych decyzji, jakie może podjąć firma. To inwestycja, która ma zrewolucjonizować procesy, zwiększyć efektywność i dać przewagę konkurencyjną. Jednak droga do sukcesu jest pełna potencjalnych pułapek. Wielu menedżerów obawia się nieprzewidzianych kosztów, oporu zespołu czy niedopasowania systemu do realnych potrzeb. Jak zminimalizować to ryzyko? Kluczem jest solidne przygotowanie. Zanim padnie słowo „wdrażamy”, konieczne jest przeprowadzenie trzech fundamentalnych etapów: warsztatów analitycznych, sesji discovery oraz analizy przedwdrożeniowej ERP. To nie są zbędne formalności, ale fundament, na którym zbudujesz sukces całego projektu.
Wdrożenie systemu ERP to jedna z najważniejszych strategicznych decyzji, jakie może podjąć firma. To inwestycja, która ma zrewolucjonizować procesy, zwiększyć efektywność i dać przewagę konkurencyjną. Jednak droga do sukcesu jest pełna potencjalnych pułapek. Wielu menedżerów obawia się nieprzewidzianych kosztów, oporu zespołu czy niedopasowania systemu do realnych potrzeb. Jak zminimalizować to ryzyko? Kluczem jest solidne przygotowanie. Zanim padnie słowo „wdrażamy”, konieczne jest przeprowadzenie trzech fundamentalnych etapów: warsztatów analitycznych, sesji discovery oraz analizy przedwdrożeniowej ERP. To nie są zbędne formalności, ale fundament, na którym zbudujesz sukces całego projektu.
Strategia migracji danych do nowego systemu ERP. Metody, ryzyka i najlepsze praktyki
Wdrożenie nowego systemu ERP to dla wielu firm nie tylko krok w stronę unowocześnienia procesów biznesowych, ale także ogromne przedsięwzięcie logistyczne i technologiczne. Aby nowy system ERP zaczął efektywnie wspierać działalność organizacji, kluczowe jest odpowiednie przygotowanie danych, które muszą zostać bezpiecznie i precyzyjnie przeniesione ze starego systemu. Migracja danych ERP to skomplikowany proces, wymagający zarówno zaawansowanej wiedzy technologicznej, jak i dokładnego planowania na poziomie strategicznym. W tym artykule przybliżymy najlepsze metody, wskażemy najczęstsze ryzyka oraz podpowiemy, jak przeprowadzić migrację krok po kroku.
Wdrożenie nowego systemu ERP to dla wielu firm nie tylko krok w stronę unowocześnienia procesów biznesowych, ale także ogromne przedsięwzięcie logistyczne i technologiczne. Aby nowy system ERP zaczął efektywnie wspierać działalność organizacji, kluczowe jest odpowiednie przygotowanie danych, które muszą zostać bezpiecznie i precyzyjnie przeniesione ze starego systemu. Migracja danych ERP to skomplikowany proces, wymagający zarówno zaawansowanej wiedzy technologicznej, jak i dokładnego planowania na poziomie strategicznym. W tym artykule przybliżymy najlepsze metody, wskażemy najczęstsze ryzyka oraz podpowiemy, jak przeprowadzić migrację krok po kroku.
Strategiczna przewaga czy kosztowny mit? Kto wygrywa dzięki chmurze?
Chmura miała być odpowiedzią na wyzwania sektora finansowego: przestarzałą infrastrukturę, rozproszone dane, rosnące oczekiwania klientów i klientek. Dziś korzysta z niej już 91% instytucji, a mimo to tylko nieliczne mówią o realnych efektach. Zaledwie 12% firm maksymalizuje potencjał chmury – tworzy skalowalne platformy, wdraża GenAI, monetyzuje dane. Reszta? Często grzęźnie w kosztach, integracjach i braku kompetencji. Różnica nie tkwi w technologii, ale w strategii – i to ona może zadecydować o miejscu w sektorze, który właśnie wchodzi w kolejną fazę transformacji.
Przeczytaj Również
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
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
AI bez hype’u – od eksperymentów do infrastruktury decyzji
Sektory IT oraz logistyka stoją u progu fundamentalnej zmiany w podejściu do sztucznej inteligencji… / Czytaj więcej
AI na hali produkcyjnej: od „excelowej” analizy do Predictive Maintenance z Prodaso
Cyfrowa transformacja w produkcji nie musi oznaczać wymiany całego parku maszynowego ani wieloletni… / Czytaj więcej
Legislacyjny maraton 2026: Jak zamienić wymogi compliance w przewagę operacyjną?
Nadchodzi legislacyjny maraton 2025–2026. Od rewolucji w stażu pracy i jawności płac, po obowiązkow… / Czytaj więcej
Jak AI zmieni nasze miejsca i sposoby pracy w 2026 roku?
Choć w ostatnich latach zaszły istotne zmiany dotyczące miejsca i sposobu w jaki pracujemy oraz mod… / Czytaj więcej


