McKinsey का कहना है कि AI यूरोपीय रिटेल में €320 अरब जोड़ सकता है

McKinsey & Company और EuroCommerce की एक नई रिपोर्ट के अनुसार, कृत्रिम बुद्धिमत्ता अगले पाँच वर्षों में यूरोपीय रिटेल के लिए €240 अरब से €320 अरब तक का आर्थिक मूल्य उत्पन्न कर सकती है। यह निष्कर्ष इस बात पर सीधे असर डालता है कि पूरे क्षेत्र में वाइन, बीयर और स्पिरिट्स की खोज, प्रचार और बिक्री कैसे होती है।

“Rewiring Retail in Europe: The AI Imperative” नामक रिपोर्ट कहती है कि यह तकनीक प्रयोगात्मक चरण से आगे बढ़कर रिटेल बिज़नेस मॉडल, ऑपरेटिंग सिस्टम, स्टाफिंग ज़रूरतों और ग्राहक अनुभव के व्यापक पुनर्गठन की ओर जा रही है। इसमें यह भी कहा गया है कि अधिकांश रिटेलर्स अभी तक AI पर किए गए खर्च को मापनीय वित्तीय लाभ में नहीं बदल पाए हैं, जबकि कार्यकारी इसे प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए increasingly आवश्यक मान रहे हैं।

रिपोर्ट का संदेश इसी तनाव के इर्द-गिर्द केंद्रित है। लेखकों का कहना है कि रिटेलर्स अब यह बहस नहीं कर रहे कि AI अपनाना चाहिए या नहीं। सवाल अब यह है कि क्या वे इसे इतनी तेज़ी से बड़े पैमाने पर लागू कर सकते हैं कि उपभोक्ताओं के उत्पाद खोजने और तुलना करने के तरीके बदलने के साथ उनकी प्रासंगिकता खत्म न हो जाए।

अल्कोहलिक बेवरेजेज़ के लिए यह बदलाव महत्वपूर्ण है क्योंकि उत्पाद खोज लंबे समय से शेल्फ प्लेसमेंट, पैकेजिंग, मूल्य टैग, स्टोर स्टाफ की सिफारिशों और ब्रांड पहचान पर निर्भर रही है। रिपोर्ट कहती है कि 61% यूरोपीय उपभोक्ता पहले ही उत्पाद खोजने या उनका मूल्यांकन करने के लिए AI का उपयोग कर रहे हैं। ऐसे पेय श्रेणियों में, जहाँ खरीदार अक्सर स्वाद, फूड पेयरिंग, मूल्य सीमा, मूल स्थान या अवसर के बारे में मार्गदर्शन चाहते हैं, इसका मतलब है कि रिकमेंडेशन इंजन, शॉपिंग असिस्टेंट और स्वचालित सर्च टूल्स यह तय करने में बढ़ती भूमिका निभा सकते हैं कि आखिरकार कार्ट में क्या जाता है।

यह बदलाव खास तौर पर वाइन, क्राफ्ट बीयर, प्रीमियम स्पिरिट्स और निच लिक्यूर के लिए महत्वपूर्ण हो सकता है, जहाँ उपभोक्ता विकल्प व्यापक होते हैं और उत्पाद जानकारी जटिल हो सकती है। जो खरीदार डिनर के लिए बोतल, तय बजट में गिफ्ट व्हिस्की या कॉकटेल्स के लिए उपयुक्त जिन ढूँढ़ रहा हो, वह ब्राउज़िंग की बजाय AI-जनित सुझावों पर अधिक निर्भर हो सकता है। इससे रिटेलर्स और डिजिटल प्लेटफ़ॉर्म्स को इस बात पर अधिक प्रभाव मिलता है कि कौन-से लेबल दृश्यता हासिल करते हैं।

रिपोर्ट उन 10 बदलावों की पहचान करती है जो आने वाले वर्षों में यूरोपीय रिटेल में AI की भूमिका को परिभाषित करेंगे। इनमें वह प्रवृत्ति भी शामिल है जिसे वह “agentic commerce” कहती है, जो ई-कॉमर्स के बाद सबसे बड़ा संरचनात्मक बदलाव बन सकती है। पूरी तरह स्वायत्त खरीदारी अभी सीमित है, लेकिन रिपोर्ट का तर्क है कि उत्पाद खोज के लिए उपभोक्ताओं द्वारा AI का उपयोग पहले ही इस बात का संकेत देता है कि मांग कैसे पैदा होती है और कैसे पकड़ी जाती है, इसमें गहरा बदलाव आ रहा है।

यह भी कहा गया है कि पूर्ण AI परिवर्तन से राजस्व वृद्धि, मार्जिन सुधार और उत्पादकता लाभों के जरिए ऑपरेटिंग प्रॉफिट में चार से 10 प्रतिशत अंक तक की बढ़ोतरी हो सकती है। फिर भी सर्वे किए गए केवल 15% रिटेलर्स ही निवेश को उन व्यावसायिक क्षेत्रों पर केंद्रित कर रहे हैं जहाँ रिपोर्ट सबसे अधिक मूल्य देखती है, जिनमें प्राइसिंग, प्रमोशंस, असॉर्टमेंट ऑप्टिमाइज़ेशन और सप्लायर नेगोशिएशंस शामिल हैं।

ये ऐसे क्षेत्र हैं जिनका शराब उत्पादकों और वितरकों पर तुरंत असर पड़ता है। वाइन, बीयर और स्पिरिट्स में प्रमोशनल प्राइसिंग, मौसमी अभियान, वॉल्यूम डिस्काउंट और सुपरमार्केट चेन के साथ बातचीत व्यवसाय के केंद्रीय हिस्से हैं। यदि रिटेलर्स मांग का पूर्वानुमान लगाने, मूल्य संवेदनशीलता का परीक्षण करने और स्टोर या चैनल के अनुसार असॉर्टमेंट को बेहतर बनाने में AI का अधिक प्रभावी उपयोग करते हैं, तो सप्लायर्स को कठिन बातचीत और इस बारे में अधिक डेटा-आधारित फैसलों का सामना करना पड़ सकता है कि कौन-से उत्पाद शेल्फ पर बने रहें या डिजिटल सिफारिशों में दिखाई दें।

रिपोर्ट कहती है कि AI परिवर्तन के लिए आम तौर पर कंपनी के आकार, परिपक्वता और महत्वाकांक्षा के आधार पर राजस्व का 1.5% से 5% तक निरंतर पूंजीगत और परिचालन खर्च चाहिए होता है। इसके बावजूद सर्वे किए गए 10 में से आठ रिटेल कार्यकारियों ने कहा कि EBITDA पर AI के प्रभाव का आकलन करने के लिए अभी भी बहुत जल्दी है। McKinsey और EuroCommerce इसे महत्वाकांक्षा और क्रियान्वयन के बीच बड़े अंतर का प्रमाण बताते हैं।

McKinsey में वरिष्ठ साझेदार और उसकी वैश्विक डेटा पहलों के सह-नेता Holger Harreis ने कहा कि यूरोपीय रिटेल में AI का अवसर €240 अरब से €320 अरब तक का है, लेकिन अधिकांश कंपनियाँ अभी भी निवेश को मापनीय परिणामों में बदलने में संघर्ष कर रही हैं। उन्होंने कहा कि उपभोक्ता व्यवहार पहले ही कई संगठनों की अनुकूलन गति से तेज़ बदल रहा है।

“तकनीक अब बाधा नहीं रही,” Harreis ने रिपोर्ट के साथ जारी एक बयान में कहा। “सवाल यह है कि क्या रिटेलर्स अपने संगठनों को इतनी तेज़ी से पुनर्गठित कर सकते हैं कि वे AI को बड़े पैमाने पर लागू करें और उसका मूल्य तब पकड़ लें जब तक बाज़ार उनसे आगे न निकल जाए।”

EuroCommerce की महानिदेशक Christel Delberghe ने कहा कि पूरे यूरोप में रिटेलर्स पहले ही नवाचार और कार्यान्वयन में निवेश कर रहे हैं। उन्होंने कहा कि कंपनियाँ उत्पाद खोज से लेकर सप्लाई चेन तक वैल्यू चेन भर उन्नत तकनीकों को लागू कर रही हैं, ताकि दक्षता और ग्राहक अनुभव बेहतर हो सके। उनके अनुसार अब चुनौती इस गति को संचालन भर में AI को स्केल करके लगातार और मापनीय प्रभाव में बदलने की है।

पेय कंपनियों के लिए एक व्यावहारिक परिणाम यह है कि उत्पाद डेटा पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण हो सकता है। AI सिस्टम्स द्वारा सामने लाए जाने के लिए बोतलों को रिटेलर की कैटलॉग में सिर्फ एक बुनियादी लिस्टिंग से अधिक की ज़रूरत हो सकती है। स्टाइल, फ्लेवर प्रोफ़ाइल, मूल स्थान, अल्कोहल स्तर, फ़ॉर्मैट, फूड पेयरिंग्स, सस्टेनेबिलिटी दावे, पुरस्कार, उपलब्धता और कीमत जैसी स्पष्ट जानकारी increasingly यह तय कर सकती है कि कोई उत्पाद सर्च रिज़ल्ट्स या रिकमेंडेशन फ़ीड्स में दिखाई देगा या नहीं।

यह छोटे उत्पादकों के लिए अवसर और जोखिम दोनों पैदा कर सकता है। स्वतंत्र वाइनरीज़, क्राफ्ट ब्रुअर्स और आर्टिसनल डिस्टिलर्स को लाभ मिल सकता है यदि AI टूल्स उनके उत्पादों को उन उपभोक्ताओं से मिलाएँ जिनकी पसंद उन पेशकशों से मेल खाती हो। साथ ही एल्गोरिद्म उन उत्पादों को प्राथमिकता दे सकते हैं जिनका बिक्री इतिहास मजबूत हो, स्टॉक उपलब्धता बेहतर हो, डेटा सेट समृद्ध हों या प्रमुख रिटेलर्स के साथ व्यावसायिक संबंध अधिक निकट हों। व्यवहार में शेल्फ स्पेस की प्रतिस्पर्धा एल्गोरिद्मिक प्लेसमेंट की प्रतिस्पर्धा तक फैल सकती है।

रिपोर्ट यह भी कहती है कि सफल AI तैनाती की सबसे बड़ी बाधाएँ तकनीकी नहीं बल्कि संगठनात्मक हैं। कमजोर परिवर्तन प्रबंधन, पुरानी कार्यप्रणालियाँ, बिखरा हुआ डेटा और प्रतिभा की कमी प्रमुख अड़चनें बनी हुई हैं। सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाले रिटेलर्स जरूरी नहीं कि वे हों जो सबसे अधिक पायलट प्रोजेक्ट चला रहे हों। इसके बजाय रिपोर्ट कहती है कि वे कम संख्या वाले उच्च-मूल्य वाले व्यावसायिक क्षेत्रों पर निवेश केंद्रित करते हैं, जबकि एंटरप्राइज़-व्यापी अपनाने के आसपास वर्कफ़्लो, क्षमताएँ, गवर्नेंस और ऑपरेटिंग मॉडल को फिर से डिज़ाइन करते हैं।

यह बात पेय आपूर्तिकर्ताओं के लिए महत्वपूर्ण है क्योंकि इससे संकेत मिलता है कि रिटेलर्स अब साझेदारों से अधिक संरचित डेटा साझा करने और व्यावसायिक प्रदर्शन का स्पष्ट प्रमाण देने की अपेक्षा करेंगे। यदि खरीदार कन्वर्ज़न दरों, दोहराई गई खरीदारी, मार्जिन और चैनल-विशिष्ट प्रदर्शन की अधिक सटीक तुलना कर सकते हैं तो ब्रांड विरासत या कथित गुणवत्ता अकेले कम महत्व रख सकती है।

रिपोर्ट यह भी कहती है कि जैसे-जैसे AI संगठनों भर फैलता जाएगा, रिटेल में 75% तक नौकरियाँ बदल सकती हैं। मानव कार्य अधिक निगरानी, समन्वय, निर्णय क्षमता और उच्च-मूल्य वाले निर्णय लेने की ओर स्थानांतरित होगा। बेवरेज रिटेलिंग में इसका असर कैटेगरी मैनेजर्स, ई-कॉमर्स टीमों, प्राइसिंग विशेषज्ञों और स्टोर स्टाफ पर पड़ सकता है जो अब खरीदारी मार्गदर्शन में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।

इसका प्रभाव सुपरमार्केट्स से आगे भी फैलने की संभावना है। ऑनलाइन वाइन शॉप्स, सुविधा स्टोर चेनें, ड्यूटी-फ्री स्टोर्स, डिलीवरी ऐप्स और मार्केटप्लेस सभी ऐसे श्रेणियों में काम करते हैं जहाँ रिकमेंडेशन की भूमिका असाधारण रूप से बड़ी होती है। उपभोक्ता शराब खरीदते समय अक्सर सरल लेकिन विशिष्ट सवाल पूछते हैं: मछली के साथ कौन-सी वाइन चलेगी; मसालेदार भोजन के लिए कौन-सी बीयर उपयुक्त होगी; कौन-सी बोरबन अच्छा गिफ्ट बनेगी; कौन-सी स्पार्कलिंग वाइन बजट में फिट बैठेगी। ये ठीक वही तरह के प्रश्न हैं जिनका उत्तर देने के लिए AI सिस्टम बनाए गए हैं ताकि वे जल्दी जवाब दे सकें।

अल्कोहल को लेकर एक नियामकीय आयाम भी मौजूद है जो कई अन्य रिटेल श्रेणियों पर बिल्कुल उसी तरह लागू नहीं होता। अधिक व्यक्तिगत सिफारिशें रिटेलर्स को अल्कोहल सामग्री पर स्पष्ट जानकारी देने या कम-अल्कोहल विकल्पों को उजागर करने में मदद कर सकती हैं। लेकिन एक विनियमित श्रेणी में स्वचालित प्रमोशन टार्गेटिंग प्रथाओं, जिम्मेदार उपभोग और रिकमेंडेशन सिस्टम्स की नैतिक सीमाओं पर सवाल भी उठाता है।

McKinsey और EuroCommerce कहते हैं कि रिटेलर्स को अब पाँच प्राथमिकताओं पर ध्यान देना चाहिए: एक स्पष्ट AI वैल्यू मैप तय करना; एजेंट-आधारित खरीदारी के लिए तैयारी करना; ऑपरेटिंग मॉडल्स को AI के अनुरूप फिर से डिज़ाइन करना; निवेश के प्रति अनुशासित दृष्टिकोण अपनाना; और कर्मचारियों को AI-native भविष्य के लिए तैयार करना।

यूरोप के अल्कोहल सेक्टर के लिए ये प्राथमिकताएँ रिटेल के भीतर शक्ति-संतुलन में व्यापक बदलाव की ओर इशारा करती हैं। जैसे-जैसे AI प्राइसिंग सिस्टम्स, डिजिटल स्टोरफ्रंट्स और रिकमेंडेशन टूल्स में अधिक गहराई से जुड़ता जाएगा, वह इस बात में बड़ी भूमिका निभा सकता है कि उपभोक्ता किन वाइनों, बीयरों और स्पिरिट्स को पहले देखते हैं, सबसे आसानी से तुलना करते हैं और अंततः खरीदते हैं.