Debat: Sådan bruger du AI i hverdagen i dagligvarehandlen

Debat og Kommentar 16. sep 2024 -
This describes the image
PR
  • Kunstig intelligens kan blandt andet bruges til optimering af lagerstyring, forbedrer kundeoplevelsen og effektiviserer markedsføringskampagner, skriver Jonathan Løw, serie-iværksætter og foredragsholder, i dette indlæg.  

Skrevet af: Ekstern skribent

Jeg anbefaler i enhver branche og virksomhed at gøre AI til en del af hverdagen og kulturen. Dvs. at I går fra at være forandringsparate, når det kommer til AI, til at blive forandringsSKABENDE.

Derudover kan I tænke AI som en rigtig god personligt assistent, når I f.eks. skal svare på spørgsmål som:

  • Hvordan kan vi spare tid på vores nuværende rutineopgaver?
  • Hvordan bør vi prissætte vores produkter?
  • Hvad bliver det næste i vores branche

Som du nok bemærkede, er alle disse overvejelser og muligheder formuleret som spørgsmål, for dels er det måden, hvorpå generativ AI som fx ChatGPT bedst kan lide at blive kommunikeret med.

Udover at hjælpe med at være sparringspartner så oplever jeg ofte, at sådan noget som at tage referater er en nyttig use-case i mange virksomheder. Her kan man bede AI om at optage ens møder (online eller fysiske); skrive mødenoterne ned og så lave dem til små referater. Der findes mange glimrende værktøjer til dette, som du finder i denne Top 100-liste.

Udover mødereferater og sparringspartner så finder jeg nedenstående oplagte områder, hvor I specifikt i jeres branche vil kunne få glæde af AI i fremtiden:

1. Optimering af lagerstyring og forsyningskæde

  • Prognoser for efterspørgsel: AI-modeller kan analysere historiske salgsdata og eksterne faktorer som vejr, helligdage og økonomiske tendenser for at forudsige efterspørgslen efter bestemte varer. Dette hjælper med at undgå både overfyldte lagre og udsolgte produkter.
  • Automatiseret bestilling: Generativ AI kan foreslå eller endda automatisk generere ordrer baseret på realtidsdata, hvilket reducerer manuelle fejl og sikrer, at lageret altid er fyldt optimalt.
  • Logistikoptimering: AI kan foreslå de mest effektive ruter og transportmetoder, hvilket reducerer omkostninger og leveringstider.


2. Personalisering af kundeoplevelser

  • Personlige anbefalinger: AI kan analysere kundens købshistorik og generere personlige produktanbefalinger, hvilket kan øge salget og kundetilfredsheden.
  • Dynamisk prissætning: Baseret på efterspørgsel, konkurrentpriser og lagerstatus kan AI dynamisk generere priser for at optimere indtægterne.
  • Kundeinteraktion: Generativ AI kan bruges til at skabe personlig kommunikation gennem e-mails, chatbots eller sociale medier, som kan forbedre kundeloyalitet og engagement.


3. Effektivisering af marketingkampagner

  • Automatiseret indholdsskabelse: AI kan generere tekst, billeder og videoindhold til kampagner baseret på data om målgruppen, hvilket sparer tid og øger effektiviteten.
  • Målretning af annoncer: Ved at analysere kundeprofiler kan AI generere målrettede annoncer og tilbud, der er mere relevante for den enkelte kunde, hvilket kan øge konverteringsraten.


4. Produktudvikling og innovation

  • Trend-analyse: Generativ AI kan analysere sociale medier, søgetendenser og forbrugeranmeldelser for at identificere nye trends, som kan inspirere til nye produkter eller kategorier.
  • Prototyper og produktdesign: AI kan generere forslag til nye produkter eller emballagedesigns baseret på markedstendenser og kundefeedback, hvilket kan fremskynde produktudviklingsprocessen.


5. Forbedring af kundeoplevelsen i butikken

  • Interaktive shoppingoplevelser: AI-drevne kiosker eller apps kan guide kunder rundt i butikken, hjælpe dem med at finde produkter, foreslå opskrifter baseret på indkøbskurven, eller endda generere indkøbslister.
  • Automatisering af checkout-processen: AI kan understøtte selvbetjeningskasser ved at genkende produkter via kameraer eller automatisere betalingsprocessen baseret på kundens indkøbsprofil.


6. Håndtering af kundefeedback og kvalitetssikring

  • Automatisk analyse af feedback: Generativ AI kan gennemgå og analysere store mængder kundeanmeldelser eller feedback og generere rapporter, som kan bruges til at forbedre produkter eller service.
  • Kvalitetssikring: AI kan identificere mønstre i produktionsdata, der indikerer potentielle kvalitetsproblemer, og dermed forhindre spild eller tilbagekaldelser.

Ved at integrere generativ AI i forskellige aspekter af dagligvarehandlen kan virksomheder reducere omkostninger, forbedre effektiviteten, øge kundetilfredsheden og skabe en mere dynamisk og personlig shoppingoplevelse.
 

Debatindlæg er udtryk for skribent holdning 

 

Opdateret 16. sep 2024