×

ขับเคลื่อนความสำเร็จของธุรกิจค้าปลีกและสินค้าอุปโภคบริโภคด้วย Generative AI

06.08.2023
  • LOADING...
Generative AI ค้าปลีก

Generative AI เป็นเทคโนโลยีที่กำลังเข้ามามีบทบาทสำคัญในการเปลี่ยนแปลงการดำเนินงานของธุรกิจค้าปลีกและสินค้าอุปโภคบริโภค โดยสามารถขับเคลื่อนธุรกิจให้มีการดำเนินงานที่ดีขึ้นได้หลากหลายด้าน เช่น การปรับต้นทุน ค่าใช้จ่าย และราคาสินค้าให้อยู่ในระดับที่เหมาะสม ช่วยพัฒนาเนื้อหาโฆษณาให้เหมาะกับกลุ่มเป้าหมาย สร้างคำอธิบายสินค้าที่น่าสนใจ ลดความตึงเครียดในกระบวนการคืนสินค้า และยังสามารถส่งมอบประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้าได้อย่างรวดเร็วและตรงจุดมากขึ้น โดยรวมแล้วการนำ Generative AI มาใช้ในธุรกิจ สามารถเปลี่ยนแปลงวิธีการติดต่อและบริการลูกค้าได้ ทำให้ลูกค้าได้รับประสบการณ์แบบเฉพาะบุคคล ซึ่งจะนำไปสู่ความภักดีของลูกค้าและความสำเร็จของธุรกิจ

 

KPMG LLP ได้จัดทำ 2023 KPMG Generative AI Survey ในเดือนมีนาคม 2566 เพื่อสำรวจความคิดเห็นเกี่ยวกับความเต็มใจและความพร้อมในการนำ Generative AI มาใช้ในการดำเนินธุรกิจของผู้บริหารจำนวน 300 คน จากหลากหลายอุตสาหกรรมทั่วโลก จากผลสำรวจพบว่าธุรกิจค้าปลีกและสินค้าอุปโภคบริโภคมีแนวโน้มที่จะนำ Generative AI มาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าและสร้างแนวทางแนะนำลูกค้าเฉพาะบุคคล (66%) การวิเคราะห์แนวโน้ม/การวิเคราะห์ทางพยากรณ์สำหรับการจัดการสินค้าในคลัง (64%) และการสร้างเนื้อหารวมถึงคำโฆษณาและสรุปผลิตภัณฑ์ (62%) นอกจากนี้ ยังมี 58% เห็นว่าจะนำเทคโนโลยีดังกล่าวมาใช้ในการพัฒนาแชตบอตบริการลูกค้าให้ดียิ่งขึ้น และ 40% เห็นว่าจะช่วยในการกำหนดราคาที่สามารถแข่งขันได้ในอุตสาหกรรมอีกด้วย

 

ในปัจจุบัน องค์กรภาคธุรกิจค้าปลีกและสินค้าอุปโภคบริโภคมุ่งเน้นการนำ Generative AI ไปประยุกต์ใช้กับการตลาดและการขายมากที่สุด โดยผู้บริหารในภาคธุรกิจนี้มีอัตราส่วน 70% (เทียบกับ 49% ในภาคธุรกิจอื่นๆ) ระบุว่าการตลาดและการขายเป็นส่วนงานที่ Generative AI จะเข้ามามีผลกระทบในเชิงการเปลี่ยนแปลงสูงสุด นอกจากนี้ 16% ของผู้บริหารในภาคธุรกิจค้าปลีกและสินค้าอุปโภคบริโภคระบุว่า แผนกการตลาดและการขายในบริษัทของตนเป็นผู้นำในการนำ Generative AI มาใช้งาน (เทียบกับ 5% ของบริษัททั้งหมด) อย่างไรก็ตาม มีเพียง 23% ของกลุ่มบริษัทค้าปลีกและสินค้าอุปโภคบริโภคที่แต่งตั้งบุคลากรหรือแผนกภายในเป็นการเฉพาะสำหรับการจัดการดูแลและพัฒนา Generative AI (เทียบกับ 31% ของบริษัทในภาคธุรกิจทั้งหมด) 

 

เพื่อให้สามารถใช้เทคโนโลยีนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ จึงต้องมีการเตรียมพื้นฐานในการใช้ Generative AI ในองค์กร โดยเราเชื่อว่ามี 5 ขั้นตอนหลักที่องค์กรต่างๆ ควรดำเนินการดังนี้

 

1. รวบรวมแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้และวางแผนวิธีในการตรวจสอบผลลัพธ์

 

Generative AI ที่ได้รับการฝึกฝนจากข้อมูลในปริมาณมากส่วนใหญ่จะอยู่ในระดับสาธารณะ อย่างไรก็ตาม ไม่ใช่ทุกแหล่งข้อมูลที่จะสามารถเชื่อถือได้ และในหลายกรณีแหล่งข้อมูลเหล่านี้อาจไม่ได้รวบรวมข้อมูลทั้งหมดที่แต่ละองค์กรจำเป็นต้องใช้ในการนำ Generative AI ไปใช้ประโยชน์ ข้อจำกัดเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงความสำคัญของการสร้างโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่เหมาะกับแต่ละองค์กร เพื่อให้ Generative AI สามารถเชื่อมต่อข้อมูลในสายงานต่างๆ ภายในองค์กร และเพิ่มประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ อีกทั้งยังทำให้องค์กรใช้ความสามารถของ AI อื่นๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นอีกด้วย 

 

จากผลสำรวจของ KPMG พบว่ามีเพียง 9% ของผู้บริหารในกลุ่มธุรกิจค้าปลีกและสินค้าอุปโภคบริโภคที่ตอบว่าบริษัทของตนมีเทคโนโลยีและโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่เหมาะสมสำหรับ Generative AI ซึ่งอยู่ในระดับต่ำกว่า 22% ของผู้บริหารในภาคธุรกิจทั้งหมด

 

นอกจากนี้ ข้อบกพร่องของ Generative AI ในปัจจุบันคือ สามารถสร้างผลลัพธ์ที่ดูเหมือนจะถูกต้องแต่ก็ยังมีความไม่แม่นยำอยู่ องค์กรที่จะนำ Generative AI มาใช้จึงต้องเริ่มต้นด้วยการประเมินความน่าเชื่อถือในผลลัพธ์ที่ได้ ว่าส่วนใดมาจากข้อมูลที่ถูกต้อง และส่วนใดเป็นผลของการ ‘Hallucinate’ หรือการสร้างภาพลวงตาของ Generative AI องค์กรที่มีความสามารถในการแปลผลลัพธ์ที่ดีจะสามารถใช้ Generative AI ในการตัดสินใจที่ดีขึ้นได้

 

2. การพัฒนากรอบ ‘Responsible AI’ เพื่อควบคุมการประยุกต์ใช้ AI ทั้งหมดในองค์กรของคุณ

 

Responsible AI คือการใช้ AI ในทางที่สอดคล้องกับจริยธรรมและกฎหมาย โดยพิจารณาผลกระทบต่อลูกค้า พนักงาน และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียอื่นๆ ซึ่งจะมีความสำคัญมากต่อการได้รับความเชื่อถือจากบุคคลเหล่านี้และปกป้องชื่อเสียงขององค์กรในการใช้งานข้อมูลส่วนบุคคล องค์กรต่างๆ ควรมีการสร้างกรอบ ‘Responsible AI’ เพื่อควบคุมและป้องกันความเสี่ยงในแง่ต่างๆ เช่น ความเสี่ยงจากผลลัพธ์ที่ไม่แม่นยำ การฉ้อโกง การป้องกันทรัพย์สินทางปัญญาของตัวองค์กรเองและความเสี่ยงในการละเมิดทรัพย์สินทางปัญญาของผู้อื่น จากผลสำรวจมีเพียง 8% ของผู้บริหารในกลุ่มธุรกิจค้าปลีกและสินค้าอุปโภคบริโภคที่ตอบแบบสอบถามเชิงสำรวจว่ามีโมเดลการบริหารและนโยบายที่เหมาะสมในการใช้ Generative AI ในธุรกิจของตน

 

3. ทดลองการใช้งาน กำหนดยุทธศาสตร์ พัฒนา และเก็บรวบรวมกรณีการใช้งานทางธุรกิจ (Business Use Cases)

 

ในการใช้งาน AI องค์กรต้องพัฒนายุทธศาสตร์ที่ชัดเจนโดยระบุบทบาทและความรับผิดชอบของผู้ที่เกี่ยวข้อง รวมถึงผู้รับผิดชอบในการตัดสินใจเกี่ยวกับแผนงาน Generative AI และผู้รับผิดชอบในการใช้เทคโนโลยีนี้ ในเวลาเดียวกัน ควรส่งเสริมบุคลากรในองค์กรให้ใช้เทคโนโลยีนี้ในการรวบรวมและค้นหา กรณีการใช้งานในธุรกิจอย่างสร้างสรรค์ ความสามารถของ Generative AI จะเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า ดังนั้นการมียุทธศาสตร์เทคโนโลยีและการตรวจสอบความสามารถในเชิงธุรกิจและเชิงการตลาดเป็นสิ่งสำคัญต่อความสำเร็จในการใช้ Generative AI ในองค์กรนั้นๆ

 

4. นำเครื่องมือ Generative AI ระดับองค์กรไปใช้งาน

 

เมื่อมีการจัดการและออกแบบข้อมูลให้เหมาะสมเรียบร้อยแล้ว ควรมีการติดตั้งเครื่องมือ Generative AI ระดับองค์กร เพื่อให้องค์กรสามารถฝึกอบรมและใช้ในสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยด้วยข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ขององค์กรเองและใช้ประโยชน์เป็นการเฉพาะต่อธุรกิจขององค์กรนั้นๆ ได้ อีกทั้งยังป้องกันข้อมูลขององค์กรและความลับทางธุรกิจจากคู่แข่งในตลาดอีกด้วย 

 

5. การดำเนินกลยุทธ์ Generative AI และการนำไปใช้ในการสร้างผลการใช้งานที่เหมาะสม

 

ในการใช้ Generative AI องค์กรต้องมีผู้เชี่ยวชาญที่มีความสามารถเฉพาะทาง ตำแหน่งงานเหล่านี้จะประกอบด้วยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกรซอฟต์แวร์ วิศวกรข้อมูล และผู้เชี่ยวชาญแขนงใหม่ เช่น วิศวกรชุดคำสั่ง หรือ Prompt Engineers ที่สามารถช่วยทดสอบและยืนยันความสามารถของแชตบอตได้ อีกทั้งได้รับการฝึกฝนในการถาม Generative AI เพื่อให้ได้คำตอบที่ถูกต้อง ในปัจจุบัน การมีผู้เชี่ยวชาญในสาขาต่างๆ ข้างต้นเป็นสิ่งสำคัญในการใช้เทคโนโลยีนี้อย่างเต็มประสิทธิภาพในภาคธุรกิจค้าปลีกและสินค้าอุปโภคบริโภค

 

การใช้ Generative AI เป็นสิ่งใหม่ในองค์กรหลายแห่ง องค์กรต่างๆ จึงควรเตรียมความพร้อม ลงทุนเพิ่มเติมเพื่อดำเนินกลยุทธ์ที่เกี่ยวกับ Generative AI หรือหาพาร์ตเนอร์ภายนอกที่สามารถเป็นผู้นำทางในการใช้เทคโนโลยีนี้ให้กับองค์กรได้

 

อ้างอิง: 

  • KPMG generative AI survey report: Consumer and retail
  • LOADING...

READ MORE




Latest Stories

Close Advertising