AI mažmeninėje prekyboje: kokios užduotys keičiasi?

Kas šį sektorių išskiria

Mažmeninė prekyba yra sektorius su dviem veidais. Parduotuvės grindyse darbas sukasi apie fizinius veiksmus: lentynų pildymą, prekių perkėlimą, klientų aptarnavimą, kasų aptarnavimą, patalpų tvarkymą. Biure ar pagrindinėje būstinėje darbas yra visiškai kitoks: pirkimai, atsargų valdymas, kainų nustatymas, marketingas, personalo planavimas ir administravimas. Šie du pasauliai daugumoje įmonių persipina, todėl bendras teiginys apie „AI mažmeninėje prekyboje“ nėra ypač naudingas. Rezultatas labai priklauso nuo to, kurią darbo dalį nagrinėjate.

Tokio tipo įmonėse didžioji dalis biuro valandų sudaro pasikartojantį, informacija paremtą darbą: užsakymų derinimą su pardavimo skaičiais, kainų koregavimą, ataskaitų sudarymą, bendravimą su tiekėjais ir klientų aptarnavimą el. paštu ar pokalbiuose. Parduotuvės grindyse didžioji dalis valandų tenka tieisiog fiziniam darbui ir tiesioginiam klientų aptarnavimui, kur ekranas ar algoritmas mažai ką gali perimti.

Trys aplinkybės stipriai lemia, ką AI čia gali ir ko negali daryti:

Fizinis darbas. Lentynų pildymas, prekių priėmimas, klientų palydėjimas po parduotuvę: tai išlieka žmogaus darbu, kol į vaizdą neįsijungia robotika, o tai yra visiškai kitas klausimas nei programinė įranga.
Klientų aptarnavimas. Dalis kontaktų yra rutininiai (darbo valandos, grąžinimo politika, atsargų klausimai) ir tinka automatizavimui. Kita dalis reikalauja vertinimo, empatijos ar derybų, ir tai išlieka žmonėms.
Nesusietos sistemos. Daugelis mažmeninės prekybos įmonių naudoja kasos sistemą, atsargų valdymo programą, planavimo įrankį ir atskiras el. pašto programas, kurios ne visada gerai „bendrauja“ tarpusavyje. Kur sistemos nesujungtos, automatizavimas yra sudėtingesnis, net jei pati užduotis savaime yra paprasta.

1 kategorija: užduotys, kurias AI gali perimti

Mažmeninėje prekyboje yra užduočių, kurios gerai tinka visiškam automatizavimui, ypač kai jos sukasi apie fiksuotas taisykles ir pasikartojimą. Pavyzdžiui, standartinių pardavimo ir atsargų ataskaitų generavimas, dažnai užduodamų klientų klausimų atsakymas pokalbiuose, pirminių produktų aprašymų juodraščių rengimas ir kainų nukrypimų tarp kanalų fiksavimas. Paprasti užsakymo pasiūlymai, pagrįsti istoriniais pardavimo duomenimis, taip pat dažnai patenka į šią kategoriją, jei pagrindiniai duomenys yra patikimi.

2 kategorija: užduotys su žmogaus priežiūra

Didelė dalis mažmeninės prekybos darbo patenka į tarpinę kategoriją: AI pateikia pasiūlymą, darbuotojas jį patvirtina ar atmeta ir nurodo priežastį. Pavyzdžiai yra dinaminiai kainų koregavimai, kai algoritmas pasiūlo kainą, bet pirkimų specialistas turi įvertinti akcijos ar konkurento kontekstą; atsargų papildymas kintant paklausai, kai darbuotojas atsižvelgia į sezoniškumo poveikį ar vietinius renginius; ir klientų aptarnavimas, kuris eina toliau nei standartinis klausimas, pavyzdžiui, nusiskundimas dėl defektinio produkto. Ši kategorija taip pat sukelia daugiausiai diskusijų, nes AI pasiūlymas dažnai yra tinkamas, bet ne automatiškai teisingas konkrečiai situacijai.

3 kategorija: darbas, kuris išlieka žmogaus darbu

Kai kurios užduotys išlieka žmogaus darbu ne todėl, kad AI su jomis negali susidoroti, o dėl darbo pobūdžio. Fiziniai veiksmai parduotuvės grindyse, ilgalaikių santykių su nuolatiniais klientais kūrimas, komandos valdymas grindyse ir sudėtingų ar emociškai jautrių nusiskundimų sprendimas dažniausiai patenka į šią kategoriją. Taip pat sprendimai su teisine reikšme, tokie kaip atsakomybės klausimo ar darbo konflikto vertinimas, priklauso čia: jiems taikomi savi teisiniai reikalavimai, kurie nepatenka į AI vertinimo apimtį.

Iš kur atsiranda valandos

Siekiant nustatyti, kas keičiasi konkrečioje įmonėje, naudinga pažvelgti plačiau nei vien parduotuvės grindys. Pavyzdžiui, aprūpinimas ir transportavimas į filialus susijęs su užduotimis, kurios aprašytos kokį darbą AI gali perimti logistikoje, o personalo planavimas kintamoms pamainoms ir piko momentams sutampa su tuo, kas aprašyta kokį darbą AI gali perimti planavime. Įmonės su savu distribucijos centru ar didmeninės prekybos padaliniu gali atpažinti save užduotyse, aprašytose ką AI gali perimti didmeninėje prekyboje. Kas nori į apžvalgą įtraukti ir personalo bylas, nedarbingumą ar personalo paiešką, ras papildomos informacijos kokį darbą AI gali perimti personalo skyriuje.

Kas tai nėra

Šis skirstymas yra užduočių aprašymas, o ne pagrindas personalo sprendimams. Ar ir kaip organizacija panaudoja atsilaisvinusias valandas, sprendžia pati organizacija. Sprendimams, susijusiems su pareigybėmis ar sutartimis, taikomi savi teisiniai reikalavimai, kurių šis puslapis neapima.

Ką galite daryti dabar

Šių trijų kategorijų skirstymas yra pradinis taškas, o ne galutinis vertinimas: tikslus paskirstymas priklauso nuo konkrečios įmonės sistemų, klientų grupės ir darbo būdo. Jei norite pirminio įvertinimo savo situacijai, galite užpildyti nemokamą ftetoai greitąją apklausą: dvylika klausimų, be paskyros, su nuoroda, kurią valandų dalį jūsų profilyje šiandien galėtų perimti AI. Išsamesnė darbo apklausa, kuri giliau nagrinėja individualias užduotis ir procesus, dar kuriama.