Искусственный интеллект в ритейле

Применение ИИ в розничной торговле

В этой статье мы собрали несколько направлений, где искусственный интеллект в ритейле может оптимизировать процессы, показывая результаты лучше, чем некоторые специалисты!

Прогнозирование спроса

Одним из наиболее распространенных применений ИИ для ритейла является прогнозирование спроса. Понимание того, какие клиенты хотят конкретные продукты и где они хотят их приобрести, 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.

Nike, например, приобрела в 2019 году стартап в области искусственного интеллекта под названием Celect за 110 миллионов долларов, чтобы лучше понимать потребительский спрос в режиме реального времени и иметь необходимые запасы в нужном месте

Автоматизированное управление запасами

Управление запасами – важнейшая задача для любого ритейлера. Компании 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 использует технологии ИИ в ритейле для управления своими запасами. Это включает в себя камеры, прикрепленные к скребкам для пола, которые фиксируют уровень товаров на полках и отправляют информацию в центр обработки данных на базе ИИ, помогающий принимать более обоснованные решения о запасах. Алгоритмы искусственного интеллекта в ритейле определяют отдельные бренды на полках и уровни запасов с точностью более 95%, помогая гарантировать наличие товаров на складе

Автоматизированный мерчендайзинг

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

• Автоматизированный мерчендайзинг: Современные технологии ИИ позволяют ритейлерам автоматизировать контроль наличия товаров на полках, что называется OSA (On-Shelf Availability). Системы распознавания товаров анализируют изображения полок, фиксируют уровень запасов и сравнивают долю полочного пространства между конкурентами, что известно как SOA (Share of Assortment).
• Проверка планограмм: Алгоритмы помогают поддерживать соответствие расстановки товаров предварительно заданным планограммам, увеличивая продажи и поддерживая визуальную привлекательность торговых залов.
• Мониторинг движения покупателей: ИИ анализирует поведение посетителей, отслеживая их движения и интересы в магазине, что позволяет оптимизировать расстановку товаров и планирование акций.
• Управление мерчендайзерами: ИИ упрощает задачи мерчендайзеров, 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

Автоматический ценовой мониторинг

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

• Ценовой мониторинг: 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.
• Управление запасами: ИИ помогает предотвратить накопление избыточных запасов, которые могут возникнуть в конце сезона или жизненного цикла товара, снижая тем самым убытки от порчи или необходимости уценки товаров.
• Контроль промоакций: Системы ИИ контролируют соблюдение условий проведения промоакций, что позволяет сохранить корпоративные стандарты и повышать удовлетворенность клиентов за счет точного выполнения обязательств.
• Оптимизация скидок: 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.

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

* Стоимость указана для моделей без дообучения. Наценка за дообучение существующей модели - 30%