Исследования показывают, что к 2032 году объем мирового рынка искусственного интеллекта в розничной торговле, как ожидается, достигнет 45,74 миллиарда долларов США, а совокупный годовой темп роста составит 18,45% в период с 2023 по 2032 год (Precedence Research).
В этой статье представлен обзор возможностей интеграции технологий ИИ и ML с бизнес-процессами в рознице.
Как применяются технологии ИИ и машинного обучения в розничной торговле?
Искусственный интеллект в розничной торговле - это ряд технологий, таких как аналитика на основе ИИ, обработка естественного языка, компьютерное зрение, RPA и другие, которые используют возможности, которые раньше были доступны только людям, - знание, понимание и восприятие (их называют когнитивными технологиями) и имитируют действия человека. Эти возможности затем применяются в различных операциях для автоматизации и повышения производительности.
Близким спутником ИИ в розничной торговле является машинное обучение.
Машинное обучение - это подобласть искусственного интеллекта.
Машинное обучение - это вид ИИ, в котором разрабатываются алгоритмы, постоянно обучающиеся и совершенствующиеся на основе данных с течением времени, не будучи запрограммированными на это.
ИИ и машинное обучение часто используются вместе в розничной торговле, чтобы автоматически улучшать свою работу.
В ритейле аналитика на основе ИИ и машинное обучение используются вместе для:
- Анализа больших объёмов данных;
- Выявления закономерностей;
- Прогнозирования.
Благодаря использованию ИИ и машинного обучения решения становятся более обоснованными благодаря своевременной и точной информации и некоторые из них могут быть полностью автоматизированными.
В результате, ИИ даёт многие преимущества, такие как:
- Улучшение качества обслуживания клиентов;
- Увеличение продаж и повышение среднего чека;
- Сокращение расходов.
Примеры использования ИИ в розничной торговле.
1. Прогнозирование спроса.
Прогнозирование спроса так важно для продавцов, потому что на его основе строится всё остальное планирование торговли.
Прогноз спроса дает бизнесу информацию о том, сколько товарно-материальных ценностей необходимо, когда они необходимы и где они необходимы каждый день и весь год, исходя из того, чего хотят и будут хотеть покупатели в будущем.
К сожалению, если использовать для прогнозирования спроса неудобные, подверженные ошибкам электронные таблицы, вы будете ограничены в своих возможностях прогнозирования из-за огромных объёмов данных и отсутствия возможности их своевременного и точного анализа.
Чаще всего дефицит знаний в компании объясняется только одним фактом, а именно: объём данных слишком велик, что бы люди и имеющаяся у них в распоряжении техника могли их должным образом анализировать и применять.
Однако вы можете начать использовать технологии, такие например, как ИИ анализ больших данных, для получения максимально быстрого и точного прогноза спроса.
2. Персонализированные рекомендации.
Аналитика на основе искусственного интеллекта и машинные алгоритмы используются для анализа данных о покупателях, таких как история покупок и поведение в браузере, чтобы рекомендовать товары, которые, скорее всего, заинтересуют покупателя.
Например, Amazon использует для этих целей ИИ.
Amazon настраивает свою домашнюю страницу для каждого клиента на основе аналитики и данных о покупательском поведении, предпочтениях, списках желаний и корзинах. Amazon использует исторические данные и данные в реальном времени, чтобы узнать своих клиентов, а затем применяет гиперперсонализацию маркетинговых кампаний, чтобы повысить уровень их удовлетворенности и средний чек.
Если вы хотели бы также, но считаете, что это сложно - это не так. Мы можем установить ПО предиктивной аналитики для веб-сайта вашего интернет магазина чтобы каждый клиент видел индивидуальную версию вашего сайта, максимально релевантную его запросам в срок от 1ой недели, в зависимости от размера магазина.
Помимо этого ИИ может использовать неструктурированные данные о клиентах для предоставления персонализированной поддержки следующими способами:
- Предложение помощи клиентам на основе предыдущего поведения или запросов.
- Постоянное информирование клиентов о новых, актуальных продуктах и услугах на основе истории покупок.
- Отправка соответствующих скидок в зависимости от того, какие товары сохранены в корзине клиента.
- Обслуживание клиентов на предпочитаемом ими языке.
3. Оптимизация цепочки поставок.
ИИ также используется для оптимизации цепочки поставок, от производства до доставки до покупателя, для снижения затрат и повышения эффективности.
По данным McKinsey&Company, прогнозирование на основе ИИ в управлении цепочками поставок позволяет сократить количество ошибок на 50% и сократить издержки на 65%.
Пример использования ИИ для этих целей: Zara.
Основываясь на прогнозах спроса, составленных алгоритмами ИИ, Zara корректирует графики производства и объёмы продукции в своей цепочке поставок. Таким образом, ритейлер обеспечивает производство достаточного количества популярных товаров и избегает перепроизводства менее востребованных.
4. Управление складскими остатками.
Возможности когнитивных технологий для управления складом очень обширны и вариативны. Вот некоторые примеры наиболее эффективной (и популярной среди наших клиентов) интеграции технологий в процесс управления складом:
1. Контроль наличия товара (модуль видеоаналитики для камер): Этот модуль обеспечивает постоянный мониторинг состояния запасов на складе. Система анализирует данные с видеопотоков в реальном времени, чтобы идентифицировать каждый товар, проверять его наличие и фиксировать любые изменения. В случае обнаружения несоответствий или низкого уровня остатков система автоматически уведомляет ответственное лицо, позволяя оперативно реагировать на проблемы.
2. Прогнозирование спроса, при помощи анализа больших данных: С помощью ПО интеллектуального анализа данных сотрудник может использовать как исторические данные, так и текущие тенденции для анализа спроса на товары. Информация о продажах, сезонных колебаниях, маркетинговых акциях и потребительских предпочтениях автоматически собирается и анализируется для создания точных прогнозов. Это позволяет не только понимать текущие тренды, но и прогнозировать будущий спрос, что критически важно для эффективного планирования закупок и управления запасами.
3. Автоматический закуп позиций или расходников: Система ИИ может автоматизировать процесс закупок. На основании данных, полученных, непример с отчётности, сформированной системой видеоаналитики, которая контролирует наличие на складе и анализа спроса, нейросеть принимает решения о необходимости заказа дополнительных партий товаров. Можно установить ПО для полной автоматизации заказов и общения с поставщиками, оптимизируя тем самым временные рамки и объемы поставок.
5. Клиентское обслуживание.
Одним из очевидных применений генеративного искусственного интеллекта являются чат-боты, работающие с клиентами.
Если у вас когда-либо было разочаровывающее взаимодействие с чат-ботом, который не принес особой пользы, не унывайте, потому что с помощью таких инструментов, как ChatGPT, организации могут создавать чат-ботов, которые лучше понимают запросы клиентов и отвечают с гораздо большей точностью. Они также могут эффективно обрабатывать большой объем запросов и со временем предоставлять более персонализированные ответы.
Традиционные чат-боты полагаются на системы, основанные на правилах, для предоставления заранее определенных ответов на вопросы. И когда они сталкиваются с запросом, который они не распознают или не следуют определенным правилам, они застревают. И даже когда они дают полезный ответ, язык обычно довольно жесткий. Но такой инструмент, как ChatGPT, с другой стороны, может понимать даже сложные вопросы и отвечать более естественным, разговорным способом.
В том числе, интеграция такого бота возможна и в колл центр. Сегодня технологии позволяют создать оператора, неотличимого от живого человека.
Будущее ритейла.
Вы можете ожидать:
1. Большего количества программ и сервисов, ориентированных на автоматизацию операционной деятельности и повышения качества клиентского обслуживания.
2. Машинное обучение - самый быстрорастущий сегмент ИИ.
3. Все более оцифрованную цепочку поставок.
Будет интересно увидеть новые варианты использования и применения технологий, которые появятся в розничной торговле в будущем. ИИ меняет принципы ведения бизнеса и организации, которые примут его на вооружение, получат значительное преимущество.
