Generatywna AI – rewolucja w handlu, marketingu i obsłudze Klienta

Generatywna sztuczna inteligencja zdobywa coraz większą popularność w różnych sektorach gospodarki, w tym w handlu detalicznym, marketingu, obsłudze klienta oraz wśród małych i średnich przedsiębiorstw. Raport Salesforce wskazuje na rosnące zainteresowanie i zastosowanie AI w celu personalizacji doświadczeń, poprawy efektywności i zwiększenia przychodów. Jednocześnie, przedsiębiorstwa borykają się z wyzwaniami związanymi z integracją danych i zapewnieniem etycznego wykorzystania technologii.

Retail

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).

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.

Detaliści zmagają się ze strategiami dotyczącymi danych

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.

Marketing

Salesforce, globalny lider w dziedzinie CRM, opublikował nowy raport State of Marketing, dzieląc się w nim spostrzeżeniami zebranymi od ponad 4800 liderów marketingu z 29 krajów – w tym 150 z Polski.

Raport opisuje najnowsze trendy dotyczące tego, w jaki sposób marketerzy oceniają i wdrażają sztuczną inteligencję do swoich działań. Opisuje także podejście do pozyskiwania danych, utrzymania i strategii rozwoju używanych aplikacji. Raport dotyka także problemu zapewnienia zaufania klientów i bezpieczeństwa ich danych.

Kluczowe wnioski z badań:

• Priorytety w marketingu. Marketerzy stale rozwijają swoje praktyki w wysoce konkurencyjnym otoczeniu. Szukają sztucznej inteligencji – zarówno generatywnej, jak i predykcyjnej – aby pomóc w personalizacji na dużą skalę oraz zwiększyć swoją wydajność.
  • Wdrożenie / wykorzystanie sztucznej inteligencji jest priorytetem nr 1 marketerów w skali globalnej, a także ich największym wyzwaniem.
  • W Polsce marketerzy mają dokładnie ten sam priorytet, jednak z lokalnej perspektywy największym wyzwaniem są przestarzałe narzędzia i technologie.

• Marketerzy wzmacniają swoje zasoby danych. Firmy od dawna zmagają się z łączeniem różnych punktów danych w celu tworzenia spójnych, spersonalizowanych doświadczeń w podróży klienta. Jednak w miarę deprecjacji plików cookie stron trzecich i rozprzestrzeniania się sztucznej inteligencji, zadanie to staje się coraz bardziej krytyczne i trudne.
  • Zaledwie 30% pracowników działów marketingu w Polsce jest w pełni zadowolonych ze swojej zdolności do ujednolicania źródeł danych klientów.
  • 50% z nich ma dostęp do danych w czasie rzeczywistym np. w celu przeprowadzenia kampanii, jednak aż 61% polskich marketerów potrzebuje do tego pomocy działu IT.
  • Marketerzy w Polsce stosują średnio dziewięć różnych taktyk w celu gromadzenia danych, przy czym wykorzystanie danych dotyczących klienta jest najbardziej powszechne. Na tym tle Polska nie różni się od reszty świata.

• Marketerzy wykorzystują sztuczną inteligencję jednak myślą o zaufaniu do niej. Marketerzy zamierzają stosować sztuczną inteligencję w swoich działaniach z odpowiednimi danymi, ale obawiają się o bezpieczeństwo.
  • Już 82% marketerów w Polsce eksperymentuje lub w pełni wdrożyło sztuczną inteligencję do swoich przepływów pracy.
  • Wdrożenie sztucznej inteligencji jest jednak punktem różnicującym: zespoły marketingowe osiągające wysokie wyniki są 1,6x bardziej skłonne do pełnego wdrożenia sztucznej inteligencji w swoich działaniach, niż zespoły osiągające słabsze wyniki.
  • Trzy najpopularniejsze przypadki użycia sztucznej inteligencji wśród marketerów w Polsce to: automatyzacja interakcji z klientami, analiza wydajności oraz automatyzacja integracji danych. Dla przykładu w wielu innych krajach jednym z głównych przypadków użycia sztucznej inteligencji jest zautomatyzowane generowanie kontentu.

• Pełna personalizacja to jeszcze proces, który trwa. Aby sprostać rosnącym oczekiwaniom klientów w zakresie personalizacji, marketerzy wykraczają poza szerokie segmentacje odbiorców, takie jak lokalizacja lub wiek, w kierunku bardziej szczegółowych identyfikatorów, takich jak indywidualne preferencje lub wcześniejsze interakcje. Istnieje również różnica między tym, jak dostosowują się do tego zespoły marketingowe o najwyższych i najniższych wynikach.
  • Zespoły osiągające najlepsze wyniki w Polsce w pełni personalizują średnio 5 kanałów. Zespoły ze słabszymi wynikami w pełni personalizują 4 kanały.

• Marketerzy poszukują ujednoliconej analityki. Nie brakuje źródeł danych, ale wykorzystanie ich do pracy jest wciąż wyzwaniem – zwłaszcza gdy wymaga holistycznego lub długoterminowego spojrzenia na dane.
  • Tylko 44% zespołów marketingu w Polsce śledzi wartość klienta w całym okresie jego życia (CLV).
  • Jednocześnie aż 94% z nich twierdzi, że ma jasny obraz wpływu marketingu na przychody.

• Głębsze relacje powstają dzięki marketingowi opartemu na kontach (ABM) i programom lojalnościowym. Firmy coraz częściej sięgają po strategie takie jak ABM i programy lojalnościowe w celu lepszego pozyskiwania i utrzymywania klientów. Jednak wiele źródeł informacji z tych programów pozostaje rozproszonych, podobnie jak doświadczenia klientów.
  • Tylko 51% marketerów w Polsce twierdzi, że dane lojalnościowe są w pełni zintegrowane we wszystkich punktach kontaktu.
  • 45% z nich twierdzi, że funkcje programu lojalnościowego są dostępne we wszystkich punktach kontaktu.
  • Marketerzy B2B w Polsce używają ABM do pozyskiwania klientów, ale mniej niż połowa używa go do upsellingu i cross-sellingu, odpowiednio to 40% i 58%.

AI w MŚP

Niedawna ankieta przeprowadzona wśród 600 specjalistów IT ujawniła, że małe i średnie firmy (sektor MŚP) są bardziej przekonane do sztucznej inteligencji i korzyści z niej płynących, niż duże przedsiębiorstwa. Zdecydowana większość (95%) specjalistów IT pracujących w sektorze MŚP czuje się pewnie, jeśli chodzi o wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji w swojej pracy i widzi większe możliwości wzrostu przychodów dzięki tej technologii.

Rozwój nowej technologii generatywnej sztucznej inteligencji demokratyzuje innowacje i pozwala małym i średnim firmom konkurować na bardziej wyrównanych warunkach. Badania pokazują, że dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji małe i średnie firmy już teraz uzyskują głębszy wgląd w biznes, zwiększają przychody oraz poprawiają jakość obsługi klienta.

Małe i średnie firmy napędzają wzrost dzięki sztucznej inteligencji, podczas gdy duże przedsiębiorstwa koncentrują się na wydajności operacyjnej.

Trzy najważniejsze korzyści ze sztucznej inteligencji dla małych i średnich firm:

• Lepszy wgląd w biznes
• Zwiększenie przychodów
• Lepsza obsługa klienta

Trzy największe korzyści ze sztucznej inteligencji dla dużych przedsiębiorstw:

• Automatyzacja rutynowych zadań
• Zwiększenie wydajności
• Lepsza obsługa klienta

Duże przedsiębiorstwa zmagają się ze wdrażaniem nowych technologii, takich jak sztuczna inteligencja, częściej niż małe i średnie firmy

Zespoły IT w dużych przedsiębiorstwach pięciokrotnie częściej, niż zespoły IT w małych i średnich firmach, zmagają się z takimi problemami, jak równoważenie szybkości, wartości biznesowej i bezpieczeństwa, które mają miejsce podczas wdrażania nowych technologii, takich jak sztuczna inteligencja. Ponad dwukrotnie częściej martwią się także o to, że infrastruktura zarządzania danymi w ich organizacji, podobnie infrastruktura ds. bezpieczeństwa nie nadążą za zapotrzebowaniem na innowacje.

Obsługa klienta

Nowy raport State of Service, dzieląc się spostrzeżeniami ponad 5 500 specjalistów ds. obsługi klienta w 30 krajach – w tym 200 z Polski. Raport opisuje priorytety, wyzwania i strategie kształtujące obsługę klienta, w tym sposoby, w jaki zespoły wykorzystują sztuczną inteligencję oraz dane w celu zwiększenia przychodów, wydajności i zadowolenia klientów w obliczu rosnących oczekiwań.

Kluczowe wnioski:

• Organizacje stawiają na sztuczną inteligencję w celu zwiększenia wydajności. Chcąc skalować usługi bez utraty jakości, organizacje coraz częściej sięgają po sztuczną inteligencję.
  • 82% organizacji usługowych w Polsce wykorzystuje lub ocenia możliwości sztucznej inteligencji.
  • 79% organizacji usługowych w Polsce planuje w tym roku zwiększyć inwestycje w sztuczną inteligencję.
  • Trzy najważniejsze przypadki wykorzystania AI w usługach w Polsce: odpowiedzi serwisowe, zautomatyzowane podsumowania i raporty, inteligentni asystenci dla klientów/ inteligentni asystenci dla agentów.
  • 93% specjalistów ds. usług w Polsce korzystających ze sztucznej inteligencji twierdzi, że oszczędza ona ich czas.
• Organizacje usługowe podwajają przychody. Trend postrzegania usług jako czynnika generującego przychody, a nie centrum kosztów, znacznie przyspiesza.
• 74% organizacji w Polsce oczekuje, że usługi przyniosą w tym roku większe przychody.
• 77% organizacji usługowych w Polsce spodziewa się większego budżetu w tym roku.
• 66% organizacji usługowych w Polsce spodziewa się zwiększenia zatrudnienia w tym roku.
• Rosnące wymagania wywierają presję na zespoły obsługi. Wraz ze wzrostem oczekiwań klientów, pracownicy działów wsparcia kontrahenta odczuwają coraz silniejszą presję.
• Pracownicy działów obsługi klienta w Polsce poświęcają średnio zaledwie 35% swojego czasu na pomoc klientom.
• 69% organizacji usługowych w Polsce spodziewa się wzrostu liczby spraw w przyszłym roku.
• 81% specjalistów ds. usług w Polsce twierdzi, że klienci są bardziej wymagający niż kiedyś.
• Obsługa klienta zwiększa swoje możliwości w zakresie danych. Organizacje usługowe zwiększają swoje wysiłki w zakresie integracji danych, aby zasilić zasoby pracowników i systemy sztucznej inteligencji.
• 88% specjalistów ds. usług w Polsce twierdzi, że lepszy dostęp do danych z innych zespołów poprawiłby jakość udzielanego wsparcia.
• 74% organizacji usługowych w Polsce zamierza w tym roku zwiększyć inwestycje w integrację danych.

SI w pracy biurowej

Według najnowszych badań przeprowadzonych przez Slack, firmę należącą do Salesforce, wykorzystanie narzędzi AI w miejscu pracy wzrosło w ostatnim kwartale aż o 24%. Badanie pokazuje też średni czas, jaki pracownicy biurowi spędzają na żmudnych i rutynowych zadaniach o niskiej wartości biznesowej.

Kluczowe wnioski płynące z badania:

• Wykorzystanie sztucznej inteligencji w miejscu pracy wzrosło o 24% w ostatnim kwartale, a 1 na 4 pracowników biurowych zgłosił, że wypróbował narzędzia sztucznej inteligencji do pracy w styczniu 2024 r., w porównaniu do 1 na 5 we wrześniu 2023 r.
• Około 80% osób korzystających ze sztucznej inteligencji twierdzi, że ta technologia poprawia ich produktywność. Pomimo tego opinie pracowników biurowych nadal pozostają mieszane – 42% z nich twierdzi, że są podekscytowani możliwością wykorzystania sztucznej inteligencji i automatyzacji do obsługi zadań w ich obecnej pracy, 31% jest neutralnych, a 27% zaniepokojonych wykorzystaniem AI.
• Niemal wszyscy członkowie kadry kierowniczej odczuwają presję na integrację narzędzi AI w swojej organizacji, przy czym połowa wszystkich członków kadry kierowniczej twierdzi, że odczuwa wysoki priorytet na wdrażanie narzędzi AI.
• Pracownicy biurowi w firmach, które wydały wytyczne dotyczące sposobu korzystania ze sztucznej inteligencji, są prawie sześć razy bardziej skłonni do eksperymentowania z narzędziami AI, w porównaniu z pracownikami biurowymi, których firmy nie mają wytycznych dotyczących korzystania z AI.
• Pracownicy biurowi zgłaszają, że spędzają 41% czasu na zadaniach, które są „niskiej wartości, powtarzalne lub nie mają znaczącego wkładu w ich podstawowe aktywności zawodowe”. Wskazuje to na wyraźną szansę dla narzędzi sztucznej inteligencji i automatyzacji, aby pomóc pracownikom biurowym skoncentrować swoją energię z dala od „pracy nad pracą” i na bardziej wartościowych działaniach.

Jak pracownicy biurowi postrzegają AI i kto z niej korzysta?

W najnowszym badaniu Slack – przeprowadzonej wśród ponad 10 000 pracowników biurowych na całym świecie – wykazano, że przyjęcie narzędzi AI w miejscu pracy przyspieszyło o 24% w porównaniu z poprzednim kwartałem, przy czym 1 na 4 zatrudnionych zgłosił, że wypróbował narzędzia AI do pracy w styczniu 2024 r., w porównaniu z 1 na 5 we wrześniu 2023 r. Z kolei 1 na 3 pracowników biurowych korzystał w swojej pracy z narzędzi do automatyzacji.

Spośród osób, które korzystały ze sztucznej inteligencji i narzędzi do automatyzacji pracy, około 80% twierdzi, że technologia ta już poprawia ich produktywność. Najważniejsze zadania, w których pracownicy biurowi dostrzegają obecnie największą wartość sztucznej inteligencji, to pomoc w pisaniu, automatyzacja przepływu pracy i podsumowywanie treści.

Wielu pracowników biurowych jest entuzjastycznie nastawionych do potencjału AI w zakresie poprawy ich efektywności w pracy, a 42% twierdzi, że są podekscytowani pomysłem wykorzystania AI do realizacji zadań służbowych. Jednocześnie 27% twierdzi, że obawia się, czy te narzędzia poradzą sobie z typowymi zadaniami w miejscu pracy, a dodatkowe 31% mówi, że ich odczucia są neutralne i czekają na rozwój sytuacji.

Większość (81%) kadry kierowniczej odczuwa pilną potrzebę włączenia generatywnej sztucznej inteligencji do swoich organizacji, a 50% liderów zgłasza wysoki stopień pilności. Jednak prawie połowa wszystkich respondentów (43%) twierdzi, że nie otrzymała żadnych wskazówek od swoich liderów lub organizacji na temat korzystania z narzędzi AI w pracy.

Podsumowanie

Generatywna sztuczna inteligencja staje się kluczowym narzędziem w wielu branżach, w tym w handlu detalicznym, marketingu i obsłudze klienta. Raporty Salesforce pokazują, że przedsiębiorstwa aktywnie wdrażają AI w celu personalizacji i poprawy wydajności, jednak często napotykają na trudności związane z zarządzaniem danymi i zapewnieniem etycznych standardów. Pomimo tych wyzwań, małe i średnie firmy coraz częściej wykorzystują AI do zdobywania przewagi konkurencyjnej, a pracownicy biurowi dostrzegają korzyści płynące z automatyzacji rutynowych zadań.