AI dengan cepat mengubah distribusi ritel, membentuk kembali cara tim penjualan merencanakan kunjungan, berinteraksi dengan pelanggan, dan menjalankan strategi penjualan. Secara tradisional, penjualan dan distribusi mengandalkan pengambilan keputusan secara manual, intuisi, dan sumber data yang terfragmentasi.
Namun, saat ini merek-merek bertanya bagaimana mereka dapat memanfaatkan AI dalam distribusi ritel, di setiap langkah mulai dari perencanaan kunjungan hingga rekomendasi SKU dan wawasan pelanggan secara real-time.
Meskipun AI telah menjadi topik hangat di industri ini, penerapannya dalam distribusi ritel sering kali condong ke arah implementasi yang umum dan digerakkan oleh gimmick.
Di BeatRoute, kami mengambil pendekatan yang berbeda. Sebagai pelopor dalam inovasi AI dalam industri kami, kami telah menggabungkan kemampuan AI yang canggih ke dalam Teknologi Penjualan Goal-Driven milik kami, yang memberikan hasil yang nyata dan terukur.
Operational AI dan Conversational AI telah menjadi landasan kemajuan AI kami sejauh ini. Kami memahami bahwa banyak pelanggan kami yang masih mengupayakan kesiapan data atau menyiapkan arsitektur perusahaan yang tahan terhadap masa depan. Itulah mengapa kami merekomendasikan strategi AI jangka panjang sekaligus memungkinkan proyek AI pertama dan kedua yang paling layak.
Artikel ini mengeksplorasi tantangan spesifik yang dihadapi AI dalam distribusi ritel, manfaat terperinci dari eksekusi penjualan yang digerakkan oleh AI, dan pemahaman kami tentang tren masa depan yang akan membentuk adopsi AI di bidang ini.
Tantangan Utama yang Dihadapi AI dalam Distribusi Ritel
Tim distribusi ritel sering kali menghadapi ketidakefisienan yang menghambat produktivitas dan kinerja penjualan mereka. Setelah melakukan penelitian ekstensif, kami telah mengidentifikasi enam kasus penggunaan utama untuk AI yang dapat mentransformasi distribusi ritel, yaitu sebagai berikut:
- Memprioritaskan Kunjungan Toko Secara Efektif: Tenaga penjualan sering kali tidak memiliki arahan yang jelas tentang toko mana yang harus dikunjungi terlebih dahulu, yang menyebabkan cakupan wilayah yang kurang optimal dan pemanfaatan waktu yang tidak efisien. Hal ini berlaku untuk industri seperti Peralatan Konsumen, Bahan Bangunan, Farmasi, Alat-alat pendukung otomotif dan lainnya di mana tenaga penjualan tidak mengikuti jadwal tetap. Bahkan di industri FMCG, manajer wilayah tidak memiliki jadwal tetap dan merasa sulit untuk memprioritaskan kunjungan mereka sendiri.
- Eksekusi di dalam toko yang tidak konsisten: Tanpa wawasan waktu nyata, para perwakilan kesulitan untuk menentukan aktivitas penjualan yang paling penting untuk difokuskan di setiap toko, sehingga mengorbankan produktivitas dan dampak penjualan.
- Kurangnya Wawasan Waktu Nyata Bagi Manajer: Manajer area kesulitan mendeteksi masalah seperti kehabisan stok, kesenjangan kepatuhan, atau toko yang berkinerja buruk dan segera mengambil tindakan korektif.
- Rekomendasi SKU yang Tidak Efisien Menyebabkan Hilangnya Penjualan: Perwakilan penjualan mengandalkan pengalaman masa lalu atau tebakan untuk menawarkan produk baru, yang sering kali mengakibatkan hilangnya peluang penjualan silang dan pergerakan saham yang tidak efisien.
- Data yang Berlimpah Tanpa Wawasan yang Dapat Ditindaklanjuti: Tim penjualan menerima data dalam jumlah besar namun tidak memiliki analisis berbasis AI untuk mengekstrak intelijen yang bermakna dan dapat ditindaklanjuti untuk membuat intervensi yang berdampak tinggi.
- Kurangnya Penetapan Tujuan yang digerakkan oleh AI untuk Tim dan Individu: Target penjualan tradisional sering kali ditetapkan dengan menggunakan aturan statis, tanpa optimalisasi berdasarkan wawasan AI, yang mengarah pada inefisiensi dalam perencanaan target serta pencapaian tujuan.
Bagaimana AI Mengubah Distribusi Ritel
Solusi berbasis AI mengatasi tantangan ini dengan menyediakan kemampuan pengambilan keputusan otomatis, rekomendasi cerdas, dan wawasan waktu nyata yang memberdayakan tim penjualan untuk mengoptimalkan eksekusi.
| Perencanaan Kunjungan | Bantu Saya Merencanakan BeatRoute secara dinamis memprioritaskan kunjungan toko berdasarkan potensi pendapatan, tren penjualan, dan dampak bisnis. |
| Pelaksanaan Tugas | Rekomendasi Tugas BeatRoute menghasilkan rencana tindakan yang disesuaikan untuk perwakilan penjualan, memastikan efisiensi di tingkat toko. |
| Wawasan Penjualan | Wawasan Pelanggan BeatRoute memberikan wawasan cerdas tentang pelanggan, memungkinkan pengambilan keputusan yang didukung data. |
| Penjualan Silang | Rekomendasi Pesanan memanfaatkan AI untuk menyarankan SKU terbaik untuk setiap toko. |
| Pemecahan Masalah | AI percakapan menawarkan wawasan dan rekomendasi waktu nyata kepada tim lapangan dan manajer dengan antarmuka seperti ChatGPT. |
| Penetapan Tujuan | Pengaturan Target berbasis AI dirancang untuk menyesuaikan sasaran bagi peritel, distributor, tim, dan individu berdasarkan tren masa lalu dan kondisi pasar. |
Eksekusi Penjualan Tradisional vs Eksekusi yang Diaktifkan AI
Dengan sendirinya, metode eksekusi penjualan tradisional menjadi semakin ketinggalan zaman, mengandalkan tebakan dan proses manual. Sebaliknya, AI memperkenalkan wawasan waktu nyata, dan ketepatan untuk mendukung pendekatan tradisional. Tabel perbandingan di bawah ini menyoroti perbedaan-perbedaan ini secara berdampingan.
| Fitur | Metode Tradisional | Pendekatan Bantuan AI |
| Perencanaan Kunjungan | Manual, berbasis intuisi | AI dioptimalkan berdasarkan dampak berbasis data |
| Pelaksanaan Tugas | Generik, berbasis daftar periksa | Rekomendasi yang dipersonalisasi dan cerdas |
| Analisis Data | Tertunda, berbasis spreadsheet | Wawasan waktu nyata yang didukung oleh AI |
| Rekomendasi SKU | Satu ukuran untuk semua | Saran khusus toko yang digerakkan oleh AI |
| Keputusan Manajerial | Reaktif, berdasarkan audit berkala | Intervensi proaktif yang digerakkan oleh AI |
| Penetapan Tujuan | Target yang statis dan kaku | Penetapan tujuan yang digerakkan oleh AI, mudah beradaptasi, dan cerdas |
Mengatasi Tantangan Adopsi AI dalam Distribusi Ritel
Terlepas dari manfaat potensial AI, merek sering menghadapi tantangan saat mengintegrasikan AI ke dalam distribusi ritel mereka.
| Tantangan | Masalah yang Dihadapi | Solusi Berbasis AI |
| Silo Data & Data Tidak Terstruktur | Data merek terfragmentasi di seluruh ERP, DMS, alat bantu SFA, dan sistem SDMsehingga menciptakan ketidakkonsistenan. Data penjualan itu sendiri terkadang dibagi di beberapa SFA yang berbeda untuk saluran yang berbeda, sementara transaksi distributor tetap berada di platform DMS yang tidak terhubung. Kurangnya integrasi ini menyebabkan inefisiensi dan pelaporan yang tidak akurat. | Berinvestasi dalam platform terpadu seperti BeatRoute memungkinkan integrasi data tanpa batas, memastikan sumber kebenaran tunggal. Selain itu, danau data membantu mengkonsolidasikan dan membersihkan data untuk analisis berbasis AI. |
| Takut Mengganggu Proses yang Sudah Ada | Bisnis khawatir bahwa otomatisasi yang digerakkan oleh AI akan menggantikan alur kerja mereka saat ini dan mengganggu stabilitas operasional. | AI harus meningkatkan proses yang sudah ada daripada menggantikannya, melengkapi pengambilan keputusan manusia dengan kecerdasan berbasis data. |
| Model AI Tidak Selaras dengan Kebutuhan Khusus Bisnis | Model generik AI sering kali gagal memperhitungkan nuansa spesifik industri, sehingga menghasilkan rekomendasi yang tidak akurat atau tidak relevan. | AI seharusnya disetel dengan baik untuk menyelaraskan dengan tujuan bisnis tertentu, memastikan aplikasi yang disesuaikan dengan merek yang mendorong hasil yang terukur. |
| Model AI Bekerja pada Data Generik | Model AI dilatih dengan data penjualan generik, tidak memiliki konteks kebutuhan bisnis yang unik dari setiap merek. | Model AI harus menggabungkan pola spesifik industri, serta dapat dilatih pada data merek sendiri. |
Dampak AI untuk Merek Ritel
Kemampuan untuk mengukur dan menjustifikasi ROI dari investasi AI merek dengan memberikan peningkatan penjualan yang terukur merupakan prinsip utama dari pandangan dunia AI kami. Kami telah mengukur dampak dari fitur AI kami untuk pelanggan dalam 2 kategori besar:
Dampak Langsung dari Fitur AI
- 4.3% Peningkatan Penjualan melalui Operasional AI
- 5.3% Peningkatan Penjualan melalui Percakapan AI & Analisis
Dampak Tidak Langsung dengan Menanamkan AI di GDST
- 12.6% Peningkatan Penjualan melalui Teknologi Penjualan Goal-Driven (GDST) untuk Tim Penjualan
- 5.2% Peningkatan Penjualan melalui Teknologi Penjualan Goal-Driven (GDST) untuk Pelanggan
Kami akan terus menilai peningkatan penjualan yang dihasilkan oleh AI saat kami merilis lebih banyak fitur AI.
Kesimpulan
Solusi AI generik dengan cepat menjadi ketinggalan zaman. Saat ini, merek membutuhkan strategi RTM yang dipimpin oleh AI untuk mengatasi tantangan dan tujuan unik mereka. Bisnis yang merangkul AI tidak hanya akan tetap berada di depan, tetapi juga akan berkembang di pasar yang semakin digerakkan oleh kecerdasan.
Di situlah BeatRoute menonjol, menawarkan perencanaan kunjungan yang lebih cerdas, wawasan waktu nyata, dan penetapan tujuan yang digerakkan oleh AI untuk menjembatani kesenjangan dalam eksekusi penjualan tradisional. Dengan fitur AI seperti Conversational AI (CuesBot), kami telah meningkatkan penjualan sebesar 5,3%, serta peningkatan 4,3% melalui fitur Operational AI seperti rekomendasi pesanan, perencanaan kunjungan, rekomendasi tugas, dan wawasan pelanggan.
Pesan demo untuk mengetahui bagaimana kemampuan BeatRoute AI dapat mendorong pertumbuhan penjualan yang terukur untuk bisnis Anda.
Tentang Penulis
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
Wawasan & Artikel Terbaru
Berikut ini adalah artikel, pembaruan platform, ebook, dan laporan yang paling berpengaruh untuk Anda.
