ИИ в ритейле: как повысить эффективность планирования

Однако это сложный процесс, так как ритейлерам приходится комбинировать множество приоритетов — от гиперперсонализации и бесшовной омниканальности до создания ярких впечатлений и новых точек контакта с клиентами.

Искусственный интеллект продолжает трансформировать бизнес-процессы в разных отраслях, и ритейл — не исключение. 

Планирование — это основа всех бизнес-процессов в ритейле. Грамотно выстроенное планирование помогает предвидеть потребности клиентов и своевременно их удовлетворять, что напрямую влияет на их лояльность, обеспечивая комфортный шопинг и мотивируя к повторным покупкам.

Независимо от того, работает ли компания в модели B2C или D2C, главным приоритетом выступает клиентский опыт (CX). Недостаточное внимание к нему может привести к дисбалансу запасов и неточностям в прогнозах, что в итоге обернется потерянными продажами и недовольством покупателей.

Во многих компаниях планирование до сих пор ведется с помощью устаревших таблиц, что замедляет процессы и увеличивает трудозатраты. Между тем ожидания покупателей растут: они ждут персонализированного сервиса и мгновенного удовлетворения своих потребностей, что заставляет бизнес пересматривать подходы и выходить на новый уровень.

Использование инструментов на основе ИИ позволяет оптимизировать операции планирования, ускорить принятие решений и получить ценную аналитику, чтобы соответствовать запросам клиентов.

Рассмотрим направления, в которых ИИ улучшает розничное планирование.

Точное прогнозирование спроса позволяет поддерживать баланс запасов: популярные товары всегда в наличии, а избыточные остатки менее востребованных позиций не накапливаются. Инструменты на основе ИИ анализируют исторические и текущие данные с помощью методов машинного обучения — регрессионных моделей и нейросетей. Это помогает выявлять закономерности, предсказывать будущий спрос и принимать взвешенные решения по закупкам и распределению товаров.

В электронной коммерции (e-commerce) ИИ снижает риски дефицита товаров и задержек доставки, а в традиционных магазинах помогает поддерживать оптимальный ассортимент на полках, ориентируясь на реальные потребности покупателей.

Управление запасами важная часть планирования для физических магазинов и онлайн-платформ. В магазинах нужно грамотно использовать ограниченное пространство, чтобы удовлетворить спрос клиентов, избегая избыточных запасов. В то время как для e-commerce необходимо эффективно координировать работу складов и центров выполнения заказов.

Ритейлеры могут использовать инструменты на базе ИИ, которые интегрируются с IoT-устройствами, RFID-метками и периферийным искусственным интеллектом (Edge AI) с применением компьютерного зрения. Такие решения позволяют отслеживать запасы в реальном времени и дают точную картину доступных товаров на разных точках, обеспечивая их наличие там, где они наиболее востребованы. ИИ также помогает отправлять своевременные уведомления о нехватке товаров, новых поставках или информировать клиентов о статусе их заказов, что делает процесс управления запасами более удобным и эффективным.

Стратегии динамичного ценообразования и акций служат основой поддержания конкурентоспособности. Планирование помогает ритейлерам устанавливать оптимальные цены и сохранять прибыльность. Использование платформ на базе ИИ с глубоким обучением позволяет повышать эффективность и точность планирования, предоставляя актуальные данные в реальном времени о запасах, рыночном спросе и ценах конкурентов.

Во время сезонных пиков системы ИИ и глубокого обучения могут предложить оптимальные уровни скидок, с учётом десятков внутренних и внешних факторов: погодные условия, демография, наличие товаров на складах конкурентов и многое другое. 

Для позиций с низким спросом ИИ помогает определить подходящие акции для эффективного перемещения запасов.

Современные потребители ожидают удобного и бесшовного шопинга во всех каналах. Инструменты на базе ИИ помогают обеспечивать омниканальную интеграцию, синхронизируя данные о запасах, ценах и клиентах между разными точками взаимодействия.

Например, такие решения улучшают работу сервиса самовывоза (click-and-collect), предоставляя точный учет товаров. Кроме того, интеграция данных в реальном времени дает целостное представление о бизнес-процессах, что позволяет ритейлерам обеспечивать единообразный клиентский опыт независимо от способа покупок.

ИИ улучшает маркетинг за счёт анализа поведения и предпочтений клиентов, формирует на основе данных персонализированные рекламные кампании. Например, использование Edge AI в планшетах, встроенных в тележки для покупок, помогает показывать клиентам актуальные предложения, которые соответствуют их интересам, а также предлагать товары на основе гибкого таргетинга рекламы.

Постоянно обучаясь в процессе взаимодействия с клиентами, такие системы мгновенно корректируют маркетинговые стратегии, повышают вовлеченность аудитории и стимулируют продажи.

Чат-боты и виртуальные ассистенты на базе ИИ помогают оперативно отвечать на запросы клиентов, подбирать товары и оказывать поддержку после покупки. Кроме того, анализ настроений с помощью ИИ позволяет ритейлерам заранее выявлять и решать возможные проблемы, повышать уровень удовлетворенности клиентов. Это открывает новые возможности для перехода к персонализированному консьерж-сервису с поддержкой ИИ.

ИИ может отслеживать сроки годности и анализировать динамику продаж. Это помогает своевременно проводить ротацию продукции на складе и запускать акции для товаров с истекающим сроком. Также система выявляет маловостребованные позиции, что позволяет снижать излишки запасов и сохранять прибыльность с помощью гибкого ценообразования.

Кроме того, ИИ упрощает управление возвратами, анализируя их динамику и автоматизируя решения о повторном размещении товара, уценке или утилизации. Он предоставляет ритейлерам информацию о причинах возвратов, что помогает оперативно выявлять и устранять проблемы.

Ритейлеры, внедряющие технологии на базе ИИ, получают значительное преимущество в условиях высокой конкуренции. Такие системы упрощают сложные процессы, повышают качество принимаемых решений и обеспечивают бесперебойную работу. Они интегрируют разнородные данные и формируют точные клиентские сегменты, учитывающие потребности клиентов, что повышает эффективность розничного планирования.

С помощью ИИ ритейлеры могут выстраивать гиперперсонализированный потребительский опыт, предугадывая желания клиентов, а не просто реагируя на их запросы. Это дает возможность быстрее и точнее соответствовать ожиданиям покупателей.

Внедрение этих технологий уже не просто выбор — это стратегический фактор для устойчивого развития и долгосрочного успеха.

Источник: Retail Customer Experience