In de Europese detailhandel geeft 45% van de detailhandelaren aan gebruik te maken van operationele AI, waarbij AI vastgestelde werkprocessen ondersteunt, zoals campagneoptimalisatie, productontdekking, prijsbepaling of CRM-uitvoering.
Wat meer geavanceerde organisaties onderscheidt, is hoe vroeg AI in het besluitvormingsproces wordt ingezet. In organisaties die zich in een middenfase bevinden, verbetert AI de uitvoering binnen specifieke kanalen. In meer volwassen organisaties vormt AI de basis voor planning, prioritering en commerciële afwegingen tussen verschillende afdelingen.
Slechts een kleine minderheid slaagt erin om een continu, op feedback gebaseerd optimalisatieproces te realiseren, waarbij prestatiegegevens direct worden meegenomen in toekomstige beslissingen.
Het gaat er niet om of winkeliers AI gebruiken, maar waar binnen de organisatie deze wordt ingezet.
Retailers die zich in een vergevorderd stadium bevinden, maken gebruik van bijna twee keer zoveel gegevensbronnen als bedrijven die zich nog in een vroege fase bevinden. Dit onderstreept een structureel gegeven: volwassenheid wordt in de loop van de tijd opgebouwd door de ontwikkeling van een gegevensbasis, en is niet het resultaat van één enkele technologische keuze.
In middelgrote organisaties zijn gegevens vaak verspreid over verschillende systemen: CRM-systemen, e-commerceplatforms, loyaliteitsprogramma’s, mediatools en voorraadsystemen werken naast elkaar. AI kan binnen die omgevingen voor optimalisatie zorgen, maar de impact ervan blijft beperkt door het gebrek aan onderlinge koppeling tussen de gegevens.
In meer volwassen organisaties zijn klantgedrag, productinformatie, voorraadgegevens, prijsinformatie en prestatiegegevens met elkaar verbonden. Dankzij deze bredere dataomgeving kunnen AI-systemen met meer context werken.
Aangezien 58% van de detailhandelaren een tekort aan vaardigheden als belangrijkste belemmering noemt, naast zorgen over bestuur, vertrouwen en verantwoordingsplicht, vormt de toegang tot hulpmiddelen zelden een knelpunt. De echte uitdaging ligt in de organisatorische capaciteit.
In veel middelgrote organisaties zijn AI-initiatieven verspreid over verschillende teams, zonder dat er sprake is van duidelijke verantwoordelijkheid. Marketing en e-commerce werken onafhankelijk van elkaar, leveranciers beheren de optimalisatielogica en interne teams beschikken vaak niet over de expertise om modellen te beoordelen of AI in de commerciële planning te integreren. Daardoor blijft automatisering beperkt en voorzichtig.
Meer volwassen organisaties pakken dit bewust aan. Ze leggen duidelijk vast wie verantwoordelijk is voor de resultaten van AI, bouwen interne capaciteit op om AI-systemen te beheren en te optimaliseren, en zetten bestuurskaders op die automatisering juist mogelijk maken in plaats van beperken. Leidinggevenden investeren niet alleen in systemen, maar ook in vaardigheden, waardoor ze de interne expertise opbouwen die nodig is om prestaties te meten, modellen te verfijnen en menselijk toezicht effectief toe te passen.
Bij alle retailers die meetbare resultaten behalen met AI, is het patroon hetzelfde. Vooruitgang wordt niet geboekt door steeds meer tools in te zetten, maar door AI te integreren in de manier waarop de organisatie functioneert. Hierdoor verschuift de focus van individuele productiviteit naar meetbare bedrijfsresultaten.
Wanneer AI de basis vormt voor de planning, werkt op basis van eenduidige gegevens en wordt ondersteund door interne capaciteit, worden de resultaten steeds beter. Wanneer een van deze elementen ontbreekt, kan AI weliswaar nog steeds actief zijn, maar blijft de impact beperkt en is schaalvergroting moeilijk te realiseren.
Volgende paragraaf: De economische impact →
Bekijk het volledige onderzoek van Voyado en Retail Economics om te ontdekken wat koplopers onderscheidt van de rest.
Ontdek hoe retailers zoals die van u AI-gestuurde klantbetrokkenheid, productontdekking en loyaliteitsprogramma’s inzetten om hun omzet te verhogen — op maat van uw bedrijf, geen standaardaanpak.
