小売業のオートメーションのためのIAとRPA

インテリジェントオートメーションを活用した顧客体験の向上に取り組むなら、今がチャンスです。顧客はパーソナライズされた体験の提供を期待し、その多くが店舗に足を運ぶよりオンラインでの買い物を重視しています。個人データを企業に提供する見返りとして、最高の体験を期待する買い物客も増えています。IAにより顧客体験を改善し、リピート注文を増やし、顧客の離脱を最小限に抑える方法を、以下でご覧ください。

顧客ごとの最適化

個人識別情報（PII）を活用して、パーソナライズされたオファーを作成します。顧客体験を改善し、業績を向上させます。

価格のマッチング

他所でもっと安く売られているのを見つけた顧客が連絡してきた場合には、デジタルワーカーがオンライン検索を通じて商品、価格、条件を確認し、顧客にメールで回答します。

顧客からの返品

コンタクトセンターのオペレーターが単一のウェブフォームから入力するデータを活用できるようデジタルワーカーをプログラムすれば、下流の複数のアプリケーションで行う返品処理を自動化できます。これにより、転記ミスの発生が最小限に抑えられ、通話時間が短縮され、顧客はパーソナライズされた体験が得られます。

コンタクトセンター

デジタルワーカーが双方向の音声応答システムを通じて顧客の詳細情報を自動入力し、顧客からの問い合せに迅速に回答します。

オムニチャネル仮想エージェント

顧客と会話するチャネルを増やして、迅速に成果を実現します。顧客の要望をすばやく把握し、顧客が目標を達成できるよう必要な専門知識を提供します。

顧客の行動を分析するIAの能力を使えば、アクションにつながるデータ主導の顧客インサイトが取得できます。それを活用して将来の購買行動と需要が予測できます。この予測により小売企業は正しい商品を、適切なタイミングと価格で、安定して確保できるようになり、競合他社の一歩先を行くことができます。IAが、データを重要な顧客インサイトに迅速に変換します。

顧客体験

顧客はデジタルチャネルやセルフサービスのプロセスにおいて、提案型でパーソナライズされた、一貫性のあるサービス体験を期待しています。

データ収集

複数のソースシステム（POS、ロイヤルティプログラム、eコマースなど）からのデータ収集と集約を自動化し、迅速に正確なデータセットを作成します。これを利用して分析とターゲットアクションを行うことができます。

レポーティングと予測

デジタルワーカーがタイムリーに作成するインサイトレポートは、ソーシャルメディアの影響力を最適化できる日時のアドバイスから、どの商品がどの地域で最も売れる可能性が高いかといった分析まで提供するため、すばやいアクションが可能になります。

マーケティングキャンペーン

デジタルワーカーを活用して、データ主導型のマーケティングキャンペーンを実行し、適切なタイミングで顧客にキャンペーン情報を提供します。従業員の数を増やすことなく、キャンペーンのピークを管理できます。

世界の小売業では、不正な注文により毎年数十億ドルが失われているといわれてます。小売企業として迅速に行動し、詐欺の疑いがある注文は調査することが必要です。また、不正注文と同様、輸送中の在庫商品の損失も小売企業にとって手痛い損失です。IAは、各種リソースを動員して行動傾向をモニタリングし、不正の手口の変化にも迅速な対応を可能にします。その結果、不正のリスクを軽減できます。

注文のクロスチェック

注文の審査が推奨される場合、CRMシステムにケースが作成されます。デジタルワーカーは社内外のシステムを活用して注文に対する一連のクロスチェックを実行できます。不正注文が疑われる注文については通知を発し、担当者の介入を求めます。

注文キャンセル

不正行為が疑われる場合の注文キャンセルを自動化し、アクションの遅延により発送されてしまうリスクを最小限に抑えます。

在庫のクロスチェック

デジタルワーカーが在庫数量と予想数量と照合し、例外的な在庫減少についてはフラグを立て、担当者が詳細な調査を行えるようにします。

マネーロンダリング防止とKYC

デジタルワーカーはすべてのシステムにわたり顧客トランザクションを監視し、マネーロンダリング活動を検出します。デジタルワーカーは、分析ツールから疑わしい取引を検出すると、ケースファイルを作成し、複数の銀行記録からデータを抽出して、顧客に情報を求め、不正の疑いを特定します。最終的に、担当者が提示された情報を判断してマネーロンダリングを防ぎます。

急速に変化するESGの要件に遅れないために、各企業はIAを活用して環境インパクトを軽減し、顧客と従業員の満足度を向上させ、レポーティングの質と透明性を確保しながら、競合他社をリードしようとしています。

Environmental（環境）

デジタルワーカーを使用することにより、リソースを適正な場所に適時に割り当て、廃棄物の量を減らすことができます。人と比較してデジタルワーカーのカーボンフットプリントは小さく、短時間でより多くの業務を効率的にこなします。IAが在庫情報の更新と監視を行い、無駄な費用と場所を要する過剰在庫を縮小します。

Social（社会）

IAが煩雑で時間のかかる作業を削減するため、従業員の士気が上がり、仕事に対する満足度の上昇によって離職率を下げることができます。

Governance（ガバナンス）

デジタルワーカーは、規定されたルールの範囲で100%正確に働きます。業界や社内の規制要件に確実に準拠することができます。

需要計画から在庫管理、ロジスティクスまで、フルフィルメントプロセス全体で小売企業には多くの課題があります。どんな商品を販売できるか、顧客が求めるのはどんな商品か、ニーズに応じてどう配送するかなど、効果的なフルフィルメントプロセスを構築する鍵は、最適な意思決定を可能にする正確なデータを確保することです。SS&C Blue Prismを活用すれば、受注システム、ERP、在庫管理システムなどを有機的に接続でき、フルフィルメントプロセス全体の可視性が高まります。

注文管理

顧客の注文管理プロセスを自動化して、注文から確認、発送まで最短で処理します。

在庫レベルの確認

デジタルワーカーは、在庫管理のレガシーシステムを監視して随時在庫状況を把握し、担当者にオンライン注文に備えた商品の確保を通知します。

在庫の追跡管理

デジタルワーカーは、RFIDなどのテクノロジーからデータを収集し、商品アイテムを追跡し、ステータスを正確に更新して、サプライチェーン全体の可視性を向上させます。

注文ステータスの更新

商品がピッキングまたは梱包されたことを自動的に確認し、注文品の配送準備ができたことや配送中になったことをメールで顧客に通知します。

商品の返品

返品商品の支店間転送プロセスを自動化し加速させます。過去の返品情報や店舗の希望を参照し、物流センターや店舗に入荷する返品を正しく分類します。次に在庫を適切な販売場所に割り当て、移転に関する伝票を作成します。プロセスがすばやく処理されるため、値引き率は最小限に抑えられます。

小売業界全体にわたる大きな課題のひとつが高い離職率です。多岐にわたる就労契約、多様なフランチャイズの事業所、バックオフィススタッフの増加などにより、従業員の詳細情報の正確な把握が困難になる場合があります。IAが需要ピークを管理し、繁忙期や閑散期の効果的な人員配置をお手伝いします。

募集、研修、照会先確認

新規雇用に関わるあらゆる手動の人事業務を自動化し、人事システムの更新や照会結果への対応ができます。

給与計算の作成

新入社員の給与支払いをミスなく適切なタイミングで実施し、給与の未払いが発生しないようにします。

勤怠管理

従業員のタイムレコードを毎日確認し、当日の記録が正確に入力されていることを確認できます。不足している情報について従業員やマネージャーに通知し、情報を修正して給与計算の精度を最大限に高めます。

システムと施設へのアクセス

デジタルワーカーは、営業および人事システムで新しいユーザーアカウントを作成し、従業員が初日から問題なく仕事を始められるように、物理的なアクセスを適切に設定します。

オンボーディングとスキル転換

自己学習型カリキュラムでオンボーディングを自動化し、スキル転換の機会を見分けて仕事の未来への対応力を高めます。

学習開発管理

従業員の認定ステータスを要件に照らし合わせて確認します。従業員、マネージャー、コンプライアンスチームに認定要件を通知します。