小売業における AI の機会

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小売ビジネスは複雑です。 これには、さまざまなプロフェッショナル プロファイル、タスク、プロセスが含まれます。 したがって、AI ソリューションは、ビジネスのいくつかのステップに適合してビジネスを最適化および拡張できます。

生産性

タブレットを持って立っている人物を示す写真。

生産性の向上は、今日の組織の主要な優先事項の 1 つです。 Microsoft 365 Copilot や Microsoft Power BI などの製品には、より生産性を高めるための機能が含まれています。

  • 売上データの分析:データをアクションにつながる分析情報に変換することは、多くの場合、時間がかかります。 Microsoft Power BI などのツールは、傾向とパターンを特定することで時間の節約に役立ちます。
  • 在庫管理と売上予測の支援:マネージャーは、売上量を予測し、それに応じて在庫を管理するために多くの時間を費やしています。 AI を利用した生産性ソリューションは、これらのタスクに関してマネージャーを支援します。
  • カスタマー サービスの生産性の向上:顧客は役に立つ迅速な回答を期待しており、これは顧客サービスの従業員を苦しめることになる可能性があります。 Microsoft 365 Copilot などの製品は、タイムリーで効率的な顧客サービスを保証できます。 たとえば、メールへの返信の下書き作成、長いスレッドの要約、重要な項目へのフラグの設定などを行います。
  • ドキュメント開発の加速:営業担当者、顧客、意思決定者は、製品説明、レポート、およびその他のドキュメントを必要とします。 Microsoft 365 Copilot が利用者を支援するため、利用者はドキュメントの基準と編集に費やす時間を短縮できます。

コンテキストに応じたやり取り

クレジット カードを持ってタブレットで買い物をしている人物を示す写真。

現在のショッピング エクスペリエンスは、大量のデータを生み出しています。 AI ソリューションによって、顧客や小売の専門家は会話インターフェイスを操作して、このデータからより多くの分析情報を得ることができます。

  • カスタマイズされた製品レコメンデーションの提供:Azure AI サービスや Microsoft Dynamics 365 Copilot などの Microsoft AI 製品には、ハイパーパーソナライゼーションのための機能が含まれています。 これらの機能を使用すると、チームは閲覧の履歴や過去の購入に基づいて製品を提案できます。
  • マーケティング キャンペーンのカスタマイズ:同様に、同じサービスを使用して、影響力を高めるより正確なターゲット設定のためにマーケティング キャンペーンをカスタマイズすることができます。
  • より良い仮想アシスタントの実装:OpenAI Service、Azure AI サービス、Dynamics 365 Copilot、Power Virtual Agents、および Power Platform の AI 機能は、より自然で強力な仮想アシスタントの構築に役立ちます。 内部使用のためのソリューションは、大量の売上データ、顧客フィードバック、在庫の詳細を処理および整理することで、小売の専門家をサポートします。 一方、仮想アシスタントは、顧客が現在在庫内にある製品について詳細な質問を行えるようにすることができます。
  • オンボードとトレーニング用のヘルプ デスクの提供:OpenAI Service と Azure AI サービスを使用して、対話型のトレーニング資料を作成できます。 それらは、店舗レイアウト、製品詳細、会社ポリシーに関して新しい従業員をトレーニングするのに役立ちます。 また、それらをイマーシブでカスタマイズされたトレーニングとロールプレイング用に設計することもできます。

自動化の増強

食料品店でタブレットを持っている従業員を示す写真。

生産性を向上させるための一般的な AI 戦略は自動化であり、これは多くの小売の仕事で役に立つ可能性があります。

  • 複雑なドキュメントの検索:Azure AI Document Intelligence、Azure OpenAI Services、Azure AI 検索などの製品を使用すると、長くて密度の高いドキュメントで簡単に分析情報を見つけることができます。 これらのツールのおかげで、小売組織は売上データ、顧客フィードバック、在庫の詳細を処理して整理できます。
  • 在庫とサプライ チェーン管理の予測:Azure Machine Learning、Microsoft Power BI、Azure OpenAI Services は予測分析を実行できます。つまり、履歴データと現在のデータを使用して、将来のシナリオを予測できます。 小売業では、この手法は在庫のニーズと売上を予測するのに役立ちます。 このタスクは、サプライ チェーンを最適化するための鍵です。
  • レポートの自動化:現代の組織がデータに基づいて意思決定を行うには多くのレポートが必要です。 Azure OpenAI Services、Microsoft Power BI、Azure Synapse Analytics などのソリューションは、自動化しなければ長い時間がかかるこれらのレポートの生成を自動化するのに役立ちます。 これにより、小売会社は、売上レポート、顧客の傾向、および財務予測からすぐに利益を得ることができます。

直感的な検出

デスクでビデオ通話をしながらレポートを確認している人物を示す写真。

AI によって小売組織が既に利用可能な情報からより多くの分析情報を得ることが可能になる方法は他にもあります。 成功したカスタマー エクスペリエンスと失敗したカスタマー エクスペリエンスを完全に理解するためには、販売の後において以下のタスクが不可欠です。

  • 販売後のデータの分析:顧客は、顧客との対話、製品レビュー、オンライン会話など、小売業者が使用できる多くの情報を残します。 しかし、多くの場合、情報の量と多様性が問題を難しくします。 Azure OpenAI Services は、複数情報検索を実行して、このすべてのデータから分析情報を抽出します。
  • コンタクトセンター分析の改善:販売後の分析情報の他のソースは、コンタクト センターで受ける電話です。 Azure AI サービスと Microsoft Power BI には、このタスクに役立つ機能が含まれています。 たとえば、AI ソリューションは、アクションにつながる分析情報を得るために顧客サービスの通話を文字起こしして分析することができます。 コンタクト センターのスタッフに対してリアルタイムのコーチングを提供することもできます。 最後に、AI システムは、顧客に対する応答を改善するために、新しい情報と更新情報をコンタクトセンターのナレッジ ベースに入力します。
  • 感情分析による恩恵:販売後には、抽象的なデータ以上のものが必要で、顧客が購入についてどのように感じているかを理解する必要があります。 Azure AI サービスには、これらのニュアンスを検出するための AI モデルが組み込まれています。 それらを使用して、顧客満足度、ブランドの認識、製品に関する意見を測定できます。

ヒント

組織内で AI を使って他にどのような機会を実現したいか考えてみてください。 テーブルを囲んで作業し、話している人々を示す写真。

次に、実際の企業がこれらのシナリオをどのように実装しているかを見てみましょう。 次のユニットでは、実際の食料品店でのカスタマー エクスペリエンスを向上させるための取り組みについて確認します。