Perangkat AI untuk CIO dan CDO Merek Ritel
Selamat datang di Toolkit AI definitif yang dirancang untuk CIO dan CDO merek ritel. Panduan ini merupakan sumber daya utama Anda untuk menavigasi adopsi AI di seluruh penjualan, distribusi, dan operasi bisnis-apakah Anda merupakan bagian dari organisasi yang berkembang pesat atau perusahaan yang sudah mapan.
01. Opsi AI: AI Terpusat Korporat & AI Tertanam SaaS
Merek ritel memiliki dua pendekatan AI utama. Memahami perbedaan keduanya sangat penting untuk memilih keseimbangan yang tepat untuk kebutuhan bisnis Anda.
| Kriteria | AI Terpusat Perusahaan | SaaS Tertanam AI |
| Sumber Data Pelatihan | Berbagai sistem seperti ERP, SFA, DMS, HRMS, E-Commerce, dll. | Platform yang lengkap (mis. Penjualan, Layanan, Pengadaan) |
| Waktu Penyebaran | 12-24 bulan; membutuhkan integrasi yang kompleks dan pengaturan data lake | Berminggu-minggu hingga berbulan-bulan; sering kali sudah terlatih dan siap digunakan |
| Contoh Kasus Penggunaan | Peramalan di seluruh perusahaan, perencanaan alokasi sumber daya | Rekomendasi pesanan, prediksi risiko pengadaan, keterlibatan karyawan |
| Kompleksitas TI | Danau data dengan kebutuhan tinggi, saluran data, API yang kuat, tata kelola, lapisan integrasi | Integrasi rendah - diperlukan integrasi minimal |
| Skalabilitas | Cakupan yang luas di seluruh fungsi dan geografis, tetapi dibatasi oleh kompleksitas TI | Skalabilitas yang lebih cepat dalam alur kerja dan fungsi tertentu |
| Tingkat Investasi | Biaya di muka yang tinggi dengan manfaat strategis jangka panjang | Biaya yang lebih rendah dengan dampak bisnis langsung dan inovasi yang dipimpin oleh vendor yang berkelanjutan |
02. Strategi Adopsi AI
2.1 Strategi untuk Organisasi Kecil dan Menengah
Bisnis-bisnis ini biasanya kekurangan sumber daya untuk membangun pengaturan AI yang terpusat. Sebaliknya, mereka harus menargetkan biaya overhead minimal dengan dampak maksimal.
| Tantangan | Solusi | Pendekatan Terperinci |
| Anggaran Terbatas | Mengadopsi SaaS AI yang siap digunakan | Gunakan platform terpadu berbasis langganan untuk menurunkan belanja modal |
| Fragmentasi Data | Gunakan alat bantu yang ramah integrasi | Menstandarkan input di seluruh sistem; hindari data lake berskala penuh |
| Kendala Sumber Daya TI | Memprioritaskan AI tertanam | Pilih alat bantu yang sudah terlatih dan siap pakai |
| Alat Sprawl | Mengkonsolidasikan sistem | Pilih platform yang cukup terukur untuk mencakup seluruh fungsi (penjualan, pengadaan, SDM); hindari konsolidasi yang berlebihan pada alat bantu horizontal |
Catatan: Menghindari data lake penuh dan memilih integrasi point-to-point menciptakan risiko pemisahan vendor-tetapi membantu menghindari biaya infra yang signifikan.
2.2 Strategi untuk Perusahaan Besar & Matang
Untuk perusahaan besar, strategi AI hibrida direkomendasikan: gunakan AI Tertanam untuk kemenangan cepat dan AI Terpusat untuk wawasan jangka panjang dan lintas fungsi.
| Faktor Kunci | Strategi yang Direkomendasikan | Pendekatan Terperinci | Hasil yang diharapkan |
| Manajemen Data | Memanfaatkan infra yang ada untuk Embedded AI; mengintegrasikan secara selektif | Gunakan platform terpadu + analitik terpusat yang berdampak tinggi | Penyebaran yang cepat; dapat diskalakan seiring dengan pertumbuhan kasus penggunaan |
| Manajemen Risiko Vendor | Memastikan pemisahan sistem yang mudah | Pilih sistem terbaik per fungsi | Fleksibilitas yang lebih besar, mengurangi ketergantungan pada vendor |
| Skalabilitas | Pendekatan hibrida untuk skalabilitas di tingkat fungsi dan seluruh perusahaan | Mulailah dengan yang tertanam, berkembang menjadi terpusat | ROI langsung; inovasi jangka panjang |
| Arsitektur Perusahaan | Gunakan sistem terbuka dan modular | Hindari data lake skala penuh kecuali jika diperlukan | Infrastruktur yang lincah untuk pertumbuhan di masa depan |
| Konfigurasi | Lebih memilih alat yang spesifik untuk industri dan dapat dikonfigurasi oleh perusahaan | AI harus memungkinkan peralihan, pelatihan ulang, dan aliran kustom | Lebih selaras dengan kebutuhan unik |
Kutipan
"Kami telah berevolusi dari membangun semuanya secara internal menjadi hanya membangun kasus penggunaan khusus. Selebihnya, kami membeli platform perusahaan yang terbaik dan mengintegrasikannya melalui lapisan orkestrasi data."
- Nischai Nevrekar, Kepala, Inisiatif Digital
2.3 Keputusan Membangun vs Membeli
Keputusan membangun vs. membeli sangat penting di era AI karena laju perubahan teknologi.
Tiga Fase Membangun In-House
| Metrik | Membangun AI In-House | Beli SaaS Tertanam AI |
| Biaya Pengembangan | Tim AI berdedikasi tinggi & infra dibutuhkan | Dukungan vendor berbasis langganan yang lebih rendah |
| Saatnya Menerapkan | 12-24 bulan (hasil yang tidak pasti) | Berminggu-minggu hingga berbulan-bulan-evaluasi sebelum membeli |
| Pemeliharaan & Peningkatan | Sedang berlangsung, intensif sumber daya | Siklus yang dikelola vendor dan dapat diprediksi |
| Realisasi ROI | Lambat, tidak pasti | Cepat, terukur dengan metrik yang jelas |
03. Membenarkan Investasi AI: ROI & Dampak Bisnis
Kerangka kerja yang jelas dan terstruktur sangat penting untuk menjustifikasi dan mengamankan investasi AI.
Kerangka Perhitungan ROI AI
| Komponen Biaya | Rincian Investasi | Potensi Dampak ROI |
| Penyiapan Infrastruktur | Layanan cloud, danau data, platform AI | Kesiapan data yang lebih baik; wawasan yang terukur |
| Lisensi Perangkat Lunak | Biaya berlangganan untuk alat AI | Peningkatan pendapatan melalui penjualan & penetapan harga yang dioptimalkan |
| Biaya Operasional | Pelatihan, biaya vendor, dukungan | Penghematan dari otomatisasi dan pekerjaan manual yang lebih rendah |
| Waktu Pelaksanaan | 3-12 bulan | Waktu yang lebih cepat ke pasar; keunggulan kompetitif yang lebih baik |
Rumus ROI
ROI = (Peningkatan Pendapatan + Penghematan Biaya) / Investasi AI
Contoh
Pendapatan = $1000
Biaya RTM = $100
Peningkatan AI = pendapatan 5% + pengurangan biaya 10%
Investasi AI = $10
ROI = ($50 + $10) / $10 = 6X
04. Membangun Tim yang Siap AI untuk Barang Ritel dan Konsumen
Tim Anda menentukan keberhasilan inisiatif AI Anda. Fokus pada integrasi, strategi, dan pengukuran-bukan hanya pada pengembangan.
Praktik Terbaik
- Memprioritaskan solusi AI yang sudah matang dan terlatih daripada pengembangan khusus.
- Lengkapi tim Anda untuk mengevaluasi vendor AI.
- Membangun kemampuan untuk pengukuran dampak-setiap pemimpin akan menuntutnya.
- Keamanan AI dapat dilakukan secara internal atau dialihdayakan.
Peran & Tanggung Jawab Penting
| Peran | Tanggung Jawab Utama | Area Fokus |
| Strategi AI | Mengembangkan peta jalan AI; menyelaraskan dengan tujuan | Strategi, ROI, visi |
| Manajemen Vendor AI | Mengevaluasi/memilih vendor; memastikan kesesuaian | Pemilihan vendor, kontrak, kinerja |
| Analisis Data AI | Mengukur hasil; melacak KPI | Kualitas data, peningkatan berkelanjutan |
| Integrasi TI AI | Menanamkan AI ke dalam sistem dengan mulus | Integrasi sistem, dukungan, tata kelola |
05. Tentang BeatRoute & Pendekatan Kami terhadap AI
BeatRoute adalah platform SaaS yang digerakkan oleh tujuan yang melayani 200+ merek perusahaan di lebih dari 20 negara. Platform kami dapat diskalakan, dikonfigurasi, dan dirancang untuk memberikan dampak penjualan yang terukur di seluruh penjualan ritel dan jaringan distribusi.
Apa yang Membedakan BeatRoute
- Kecerdasan Buatan yang Didorong oleh Tujuan: AI yang siap digunakan dengan opsi integrasi yang mudah untuk intelijen terpusat.
- Sangat Dapat Dikonfigurasi: Beradaptasi dengan proses dan alur kerja Anda.
- Pembelajaran Berkelanjutan: AI meningkat seiring dengan pembelajaran dari data Anda.
Peningkatan Penjualan dari BeatRoute ke Goal-Driven AI
| Kasus Penggunaan | Uplift | Modul & Alur Kerja | Parameter Pengukuran |
| Pemberdayaan Tim Penjualan | 12.6% | Kartu Skor KPI, (Scheduling AI Agent, Wawasan Pelanggan Agen AI), Gamifikasi, Copilot | Penjualan bulanan sebelum/sesudah, lini yang terjual, rasio pengecer baru, pergerakan papan peringkat gamifikasi |
| Keterlibatan Pelanggan | 5.2% | Visibilitas tonggak sejarah, Spin & Win, kampanye komunikasi, Dorongan Pesanan, Gamifikasi Pelanggan | Pra/pasca penjualan, lini yang terjual, penggunaan anggaran skema, pesanan tambahan |
| Operasional AI | 4.3% | Order AI Agent, Scheduling AI Agent Wawasan Pelanggan AI Agen | Penjualan bulanan, jumlah kunjungan produktif, nilai pesanan rata-rata |
| Percakapan AI & Analisis | 5.3% | Kopilot, Dasbor yang Dapat Dikonfigurasi, Wawasan Pesaing | Tindakan yang disarankan vs. tindakan aktual, tindakan manajer sebelum/sesudah, penjualan dari kumpulan pelanggan yang sama |
Siap Membangun Stack AI Jangka Panjang?
Pesan demo gratis dengan BeatRoute untuk melihat AI kami beraksi, dan pelajari bagaimana Anda dapat menggabungkan platform AI kami dalam tumpukan teknologi Anda.
Gunakan Goal-Driven AI untuk Mencapai Peningkatan Penjualan Ritel, Hari Ini!
Bergabunglah dengan perusahaan di lebih dari 20 negara yang mempercayai BeatRoute, platform AI yang dominan secara global untuk otomatisasi tenaga penjualan, penjualan lapangan, DMS, dan eB2B
Ebook & Laporan Terbaru
Unduh laporan & ebook gratis ini untuk mempersiapkan merek Anda agar siap memasuki pasar di masa depan.
