ИИ для retail: ценовой мониторинг, автоматизация мерчендайзинга и не только

С запуском ChatGPT искусственный интеллект (ИИ) укрепил свои позиции в деловом мире, особенно в розничной торговле, где он инициирует важные изменения. Розничная торговля, адаптируясь к потребностям рынка и последним технологиям, переходит от традиционных методов к ecommerce, где ИИ помогает ритейлерам через прогнозирование спроса и персонализированные рекомендации.

Компания-разработчик программного обеспечения RELEX Solutions отмечает, что инвестиции ритейлеров все чаще направляются в сторону искусственного интеллекта. Это делается с целью увеличения продаж, стабилизации цепочек поставок, корректировки процессов планирования и улучшения отношений с клиентами.

Лидеры рынка, такие как Amazon, Walmart и Target, уже внедрили ИИ в ключевые аспекты своей работы. Эти компании задают стандарты для других ритейлеров, которые стремятся оптимизировать расходы и улучшить понимание потребностей клиентов с помощью новейших технологий.

В этой статье мы собрали несколько направлений, где искусственный интеллект может оптимизировать процессы в ритейле наиболее эффективным образом, при этом показать результаты лучше, чем если бы это делал специалист!

Одним из наиболее распространенных применений ИИ в розничной торговле является прогнозирование спроса. Понимание того, какие клиенты хотят конкретные продукты и где они хотят их преобрести, является ключом к тому, чтобы помочь ритейлерам управлять цепочкой поставок , оптимизировать уровень запасов и избегать уценок.

Современные ИИ решения сочетают в себе передовые возможности машинного обучения, которые могут прогнозировать спрос на каждый продукт в каждом магазине и канале как в краткосрочной, так и в долгосрочной перспективе.

Прогнозирование спроса настолько ценно, что Nike приобрела в 2019 году стартап в области искусственного интеллекта под названием Celect за 110 миллионов долларов, чтобы помочь ему лучше понимать потребительский спрос в режиме реального времени и иметь необходимые запасы в нужном месте.

По мере того, как алгоритмы искусственного интеллекта становятся более мощными, все больше компаний, вероятно, воспользуются возможностями прогнозирования спроса с использованием инструментов искусственного интеллекта. Кроме того, все больше компаний, вероятно, будут использовать инструменты искусственного интеллекта для изучения своей клиентской базы.

Управление запасами – важнейшая задача для любого ритейлера. Компаниям необходимо убедиться, что у них есть продукция на складе, но при этом не иметь слишком большого объема запасов, что может привести к дополнительным управленческим расходам и уценкам.

Walmart, например, использует технологии искусственного интеллекта, чтобы лучше управлять своими запасами. Это включает в себя прикрепление камер к скребкам для пола, которые фиксируют уровень товаров на полках и отправляют информацию в центр обработки данных на базе искусственного интеллекта, который может помочь компании принимать более обоснованные решения о своих запасах. Так называемые башни инвентаризационной разведки расположены над поломоечными машинами и каждый день делают более 20 миллионов фотографий товаров на полках.

Алгоритмы искусственного интеллекта получают изображения и определяют отдельные бренды на полках и уровни запасов с точностью более 95 %, помогая Sam's Club гарантировать наличие товаров на складе.

Непрерывное отслеживание наличия товаров на полках и автоматизация управления запасами становятся все более важными в условиях растущей конкуренции на рынке ритейла. ИИ может помочь тут сразу в нескольких направлениях:

Автоматизированный мерчендайзинг: Современные технологии искусственного интеллекта позволяют ритейлерам автоматизировать контроль наличия товаров на полках, что называется OSA (On-Shelf Availability). Системы распознавания товаров могут анализировать изображения полок, фиксировать уровень запасов и сравнивать долю полочного пространства между конкурентами, что известно как SOA (Share of Assortment).

Проверка планограмм: Алгоритмы также помогают поддерживать соответствие расстановки товаров предварительно заданным планограммам, увеличивая продажи и поддерживая визуальную привлекательность торговых залов.

Мониторинг движения покупателей: ИИ не только контролирует товары, но и анализирует поведение посетителей, отслеживая их движения и интересы в магазине, что позволяет оптимизировать расстановку товаров и планирование акций.

Управление мерчендайзерами: Даже при наличии физических мерчендайзеров, ИИ может упростить их задачи, используя распознавание лиц для контроля выхода на маршрут.

Обнаружение аномалий: Системы ИИ эффективно выявляют необычные паттерны в продажах и поведении, что может указывать на системные сбои или случаи краж, позволяя оперативно реагировать на проблемы.

В условиях жесткой конкуренции на рынке розничной торговли, эффективное управление ценообразованием и заказами становится критически важным. Использование искусственного интеллекта для автоматизации этих процессов позволяет компаниям значительно повысить свою эффективность.

Ценовой мониторинг: разрабатываемые нами интеллектуальные системы, например, как это было сделано для Pepsico, способны автоматически отслеживать и анализировать динамику цен в разных торговых точках, а также сравнивать их с ценами конкурентов. Это исключает необходимость ручной проверки и корректировки цен, которая часто сопряжена с риском ошибок и потерь.

Косвенно это помогает предотвратить риск накопления избыточных запасов, которые могут возникнуть в конце сезона или жизненного цикла товара, снижая тем самым убытки от порчи или необходимости уценки товаров.

В дополнение к мониторингу и аналитике, системы ИИ могут контролировать соблюдение условий проведения промоакций, что позволяет не только сохранить корпоративные стандарты, но и повышать удовлетворенность клиентов за счет точного выполнения обязательств.

Также программное обеспечение, использующее ИИ для определения объема скидок, позволяет ритейлерам оптимизировать свои предложения, выбирая правильные товары для продажи в нужное время и по наиболее выгодной цене. Это способствует ускорению оборачиваемости запасов и увеличению прибыли, что особенно ценно в сложных условиях рынка.

Важно подчеркнуть, что перечисленные функции автоматического ценового мониторинга и оптимизации запасов — лишь вершина айсберга в арсенале инструментов ИИ, доступных ритейлерам. Современные технологии позволяют расширить применение ИИ еще дальше, включая распознавание дополнительных мест продаж (ДМП) и рекламных материалов на точках продаж (POSM). Это дает ритейлерам возможность не только видеть, что происходит на полках, но и анализировать эффективность размещения рекламных и маркетинговых материалов в реальном времени.

Использование аналитики данных с видеокамер для оценки воздействия рекламных материалов и дополнительных мест продаж позволяет компаниям осуществлять более обоснованные маркетинговые решения, основанные на точных данных, а не просто предположениях. Это способствует увеличению вероятности совершения покупок и оптимизации маркетинговых расходов.

Кроме того, все эти ИИ-решения могут быть легко интегрированы как в вашу существующую SFA-систему, так и в любую стороннюю систему. Команда flexitech.ai специализируется на создании и интеграции ИИ-решений, которые могут быть адаптированы для удовлетворения уникальных потребностей вашего бизнеса, обеспечивая максимальную эффективность использования.