Izazovi maloprodaje automobila u 2026.: Neuravnotežena zaliha i uloga umjetne inteligencije
Derek Hansen iz Cox Automotivea ističe da će u 2026. godini neuravnotežena zaliha rabljenih automobila predstavljati ključni izazov za maloprodaju automobila, a ne nedostatak potražnje. U razgovoru sa stručnjacima, razmatra se kako alati pokretani umjetnom inteligencijom mogu pomoći trgovcima u suočavanju s ovim problemom.
Neuravnoteženi popis rabljenih vozila
Prema analizi Cox Automotivea, zaliha rabljenih vozila povijesno je bila ograničena. Kupci, umjesto da kupuju nova vozila, često se okreću starijim modelima, a trgovci su prisiljeni nalaziti se u središtu tog prijelaza. Ovaj fenomen izaziva mnoge poteškoće za maloprodaju, posebno jer se cijene novih automobila i dalje povećavaju.
Pristupačnost i dostupnost vozila
Hansen naglašava da, iako zalihe novih automobila rastu, njihova distribucija je neravnomjerna. Proizvođači automobila sve više favoriziraju više klase vozila, što otežava dostupnost pristupačnijih opcija za mnoge kupce. Dodatni pritisci, poput rastućih cijena nafte i geopolitičkih tenzija, dodatno kompliciraju situaciju, čime se smanjuje dostupnost rabljenih automobila na tržištu.
Izvori rabljene zalihe
Prema Hansenu, ključno rješenje za trgovce jest preispitivanje izvora rabljenih automobila. “Pametni trgovci zarađuju kada kupuju automobile”, kaže Hansen, ističući važnost korištenja postojećih resursa unutar zastupništava. Povezivanje prodajnih i servisnih odjela može otvoriti nove kanale nabave rabljenih vozila.
Nedovoljno iskorišteni podaci iz servisnog odjela
Jedna od ključnih problematika leži u nedovoljno iskorištenim podacima iz servisnog odjela. Hansen primjećuje da kada kupci odbiju određene ponude za popravak, informacije o tim odbijenicama ne utječu na proces ocjenjivanja rabljenih vozila. Ova zaboravljena statistika mogla bi značajno utjecati na konačnu cijenu automobila na tržištu.
Uloga umjetne inteligencije u procesu procjene
Cox Automotive koristi platformu Navigator koja povezuje različite alate i omogućava automatski protok podataka među odjelima. Hansen ističe da umjetna inteligencija igra ključnu ulogu u analizi povijesti vozila prilikom procjenjivanja, dodajući važne kontekstualne informacije koje pomažu u ocjenjivanju vrijednosti vozila.
Potrošačka strana transakcije i AI
Na potrošačkoj strani, Hansen primjećuje rast upotrebe pretraživanja vođenog umjetnom inteligencijom za pronalaženje vozila. Trgovci se moraju osigurati da njihova ponuda bude vidljiva na platformama koje koriste potencijalni kupci. U ovom kontekstu, generativna optimizacija motora postaje ključna komponenta prodajne strategije.
Povezivanje operacija i korištenje podataka
Hansen napominje da tržišni pritisci s kojima se trgovci suočavaju neće popustiti, ali oni koji će uspjeti povezati svoje operacije i bolje iskoristiti podatke imaju veće šanse za rast. Ova razina povezanosti omogućuje dva odjela – prodaju i service – da rastu istovremeno, što je suštinski element uspješne maloprodaje automobila u 2026. godini.
