Bagi merek dan pengecer, kesuksesan bukan hanya tentang melaksanakan pilihan produk atau mengelola permintaan musiman. Ini tentang membuat keputusan yang tepat dengan lebih cepat dan melakukannya secara terus-menerus di seluruh operasi yang semakin kompleks. Dalam skenario ini, kemampuan untuk mundur, memprioritaskan hal-hal yang penting, dan bertindak dengan tepat telah menjadi pembeda yang signifikan.
Pada tahun 2025, ada satu topik yang terus membentuk diskusi strategis berikut: AI Agen. Menurut Gartner, pertanyaan terkait agen AI melonjak lebih dari 750% pada tahun 2024, dan pada tahun 2029, setengah dari keputusan pekerjaan sehari-hari diperkirakan akan dibuat secara mandiri oleh agen AI, naik dari hanya 20% saat ini.
Selain itu, Gartner juga mengatakan bahwa Agentic AI mewakili “evolusi kematangan AI berikutnya,” yang beralih dari otomatisasi ke operasi yang otonom dan berorientasi pada hasil.
AI agen di ritel menjadi lapisan keputusan belajar mandiri yang mencakup seluruh rantai pasokan, penjualan, penetapan harga, operasi, dan pengalaman pelanggan (CX).
Namun, pertanyaan sebenarnya bukan lagi apakah AI agen akan mentransformasi ritel, namun bagaimana pengecer dapat memanfaatkannya untuk menghasilkan manfaat nyata, mengubah kecerdasan menjadi keputusan yang cepat, lebih tangkas, dan dampak yang terukur di seluruh organisasi. Mari selami.
Merangkul perubahan: Kasus penggunaan Ai Agentik Teratas di bidang ritel untuk menjadi yang terdepan dalam kurva AI agenik
Tahukah Anda bahwa 77% pengecer global kini percaya bahwa pengambilan keputusan secara mandiri akan menjadi pembeda terbesar dalam kinerja ritel selama lima tahun ke depan. Jadi, dengan mengingat hal itu, mari kita lihat kasus penggunaan AI agen teratas di industri ritel yang harus menjadi fokus merek pada tahun 2026.
#1 Belanja yang sangat dipersonalisasi, dengan kecepatan agen
Personalisasi pada tahun 2026 lebih dari sekadar rekomendasi produk atau kampanye tersegmentasi. AI agen di ritel memungkinkan agen pelanggan individu mempelajari preferensi, konteks, maksud, dan waktu secara real time.
Agen-agen ini menyusun berbagai macam, konten, penawaran, dan saluran yang disesuaikan untuk setiap pembeli—di seluruh aplikasi, web, toko, dan bahkan perintah suara. Daripada hanya menunggu pelanggan menelusuri atau mencari, agen mengambil inisiatif untuk memandu pengalaman berbelanja, memprediksi kebutuhan, dan mengarahkan keputusan pada saat yang tepat.
Dampak:
Peningkatan ukuran keranjang, tingkat konversi yang lebih tinggi, dan loyalitas yang lebih dalam—tanpa menekankan pada perencanaan kampanye manual.
#2 Penetapan harga dinamis yang berpikir dan bereaksi secara mandiri
Dengan rak-rak yang dipenuhi berbagai produk, memilih harga yang tepat tidak pernah mudah. Bagaimana pembeli mengetahui apakah mereka mendapatkan penawaran yang lebih baik atau tidak? Memang benar, sistem AI Agentik adalah solusi untuk menyederhanakan proses promosi dan penetapan harga yang dipersonalisasi. Dengan segmentasi pelanggan yang efektif, Anda dapat memanfaatkan rangkaian RGM kami dengan kemampuan agen untuk:
- Perencanaan promosi – Analisis elastisitas harga dan tindakan pesaing untuk menghilangkan diskon yang terlalu agresif dan meningkatkan dampak promosi.
- Harga yang dipersonalisasi – Memberikan diskon kepada pelanggan setia untuk barang yang mereka beli atau menyesuaikan harga promosi untuk pembeli baru.
- Optimasi Harga – Terapkan pagar pembatas untuk mencegah penetapan harga yang berlebihan, penetapan harga yang terlalu rendah, atau posisi yang kompetitif sambil mempertahankan keuntungan maksimal.
Dampak:
Respons yang lebih cepat terhadap volatilitas pasar, peningkatan margin, dan lebih sedikit kebocoran pendapatan yang disebabkan oleh keputusan yang tertunda.
#3 Manajemen inventaris yang prediktif dan dapat mengoreksi diri sendiri
Persediaan selalu menjadi salah satu masalah ritel yang paling menantang—dan salah satu pusat biaya terbesarnya. Dengan adanya AI Agentik, pengecer dapat menanamkan agen inventaris yang mendeteksi risiko sejak dini, memperkirakan permintaan, dan bertindak secara mandiri di seluruh rantai pasokan.
Agen-agen ini terus-menerus menyeimbangkan kembali stok di seluruh lokasi, menyesuaikan rute pemenuhan, memicu pengisian ulang, dan bahkan menegosiasikan ulang pemasok secara real-time. Ketika permintaan berubah secara tidak terduga, sistem akan beradaptasi—tanpa menunggu campur tangan manusia.
Dampak:
Biaya penyimpanan yang lebih rendah, berkurangnya kelebihan stok dan kehabisan stok, serta ketersediaan di rak yang lebih tinggi.
#4 Dukungan pelanggan menyeluruh yang menyelesaikan masalah, bukan meningkatkannya
Pikirkan tentang AI Agentik di industri ritel dengan cara ini- Mereka adalah penanggap lini pertama terhadap pertanyaan pelanggan di obrolan, email, dan media sosial—mengotomatiskan tugas dukungan harian seperti- pembaruan status pesanan, penyelesaian FAQ, dan pengembalian. Dengan menyematkan indikator sentimen dan konteks seperti data CRM, agen layanan pelanggan dapat meneruskan masalah yang menantang ke agen manusia dan mempersonalisasi interaksi bila diperlukan.
Mencapai keseimbangan yang tepat antara menjawab pertanyaan dengan cepat menggunakan AI dan intervensi manusia adalah hal yang utama. Walmart memimpin dalam bidang ini, dengan menekankan komitmennya dalam menggunakan agen untuk meningkatkan respons layanan dengan cepat, mengarahkan pertanyaan, mengotomatiskan hal-hal yang “biasa”, dan melibatkan manusia saat diperlukan untuk menangani masalah yang lebih kompleks.
Dampak:
Waktu penyelesaian yang cepat, biaya dukungan yang lebih rendah, dan peningkatan kepuasan pelanggan yang terukur.
#5 Perdagangan mesin-ke-mesin
Salah satu perubahan mendasar yang akan terjadi adalah munculnya perdagangan mesin-ke-mesin. Agen AI konsumen, yang mewakili pembeli, akan semakin terlibat langsung dengan pengecer dan agen merek.
Agen-agen ini menangani negosiasi harga, membandingkan opsi yang berbeda, mengelola langganan, memeriksa ketersediaan, dan melakukan pembelian secara mandiri, berdasarkan preferensi yang ditentukan pengguna. Pengecer dengan sistem yang siap agen akan berhasil dalam negosiasi ini—bukan melalui pengeluaran pemasaran, namun melalui keputusan yang lebih cerdas dan cepat.
Dampak:
Pembelian berulang yang lebih tinggi, pembelian tanpa hambatan, dan loyalitas jangka panjang yang kuat.
#6 Pengambilan keputusan proaktif di seluruh operasi ritel
Di tingkat perusahaan, AI agen di ritel menjadi lapisan orkestrasi keputusan. Agen di seluruh bidang penetapan harga, merchandising, rantai pasokan, pemasaran, dan CX terus berkolaborasi untuk menyelesaikan trade-off secara real-time.
Alih-alih eksekutif bereaksi terhadap dasbor, agen mengambil tindakan, mengambil keputusan, dan hanya melibatkan manusia saat diperlukan. Pendekatan ini menciptakan perusahaan ritel yang terus belajar, beradaptasi dengan cepat, dan beroperasi dengan ketahanan.
Dampak:
Penyelarasan lintas fungsi yang lebih baik, peningkatan ketangkasan, dan keunggulan operasional yang terukur.
Kesimpulan
Apa yang baru saja Anda alami lebih dari sekadar perubahan di bidang teknologi; ini adalah pemikiran ulang yang mendasar tentang bagaimana area ini berdampak pada ruang ritel.
Pada Analisis Bintang Polekami membantu pengecer mewujudkan transformasi tersebut. Kami menggabungkan strategi, sistem, dan keahlian Agentic AI untuk merancang operasi cerdas yang menghasilkan keuntungan terukur dan bertahan lama. Hubungi kami hari ini.
Pos AI Agen dalam Ritel 2026: Pedoman untuk Dampak yang Skalabel muncul pertama kali di Insights Success.
