اكتشف كيف تحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في إدارة مخزون البيع بالتجزئة وتعزيز الكفاءة وتعزيز رضا العملاء. تعرف على دور Vision الذكاء الاصطناعي في التنبؤ وتقليل النفايات وتحسين مستويات المخزون من أجل مستقبل تجزئة أكثر ذكاء.
%20(1).png)
يعد الحفاظ على الأرفف مليئة بالمنتجات الجذابة أمرا بالغ الأهمية لنجاح تجارة التجزئة. يمكن أن يؤدي نفاد المخزون إلى الإضرار بالموارد المالية ، مما يؤدي إلى فقدان الإيرادات والمستهلكين غير الراضين. من ناحية أخرى ، فإن الإفراط في التخزين يهدر المال ومساحة التخزين.
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يجعل إدارة مخزون البيع بالتجزئة أكثر ذكاء. يمكن الذكاء الاصطناعي مساعدة شركات البيع بالتجزئة في تحليل كميات كبيرة من البيانات ، وإجراء تنبؤات دقيقة ، وتحسين المخزون بشكل أكثر كفاءة. ألق نظرة على كيفية تبسيط الذكاء الاصطناعي لهذه العمليات.
يساعد الذكاء الاصطناعي تجار التجزئة على مراقبة مستويات المخزون والتنبؤ بطلب العملاء والحفاظ على مستويات المخزون المثلى في الوقت الفعلي. هذه أخبار جيدة لأن المتاجر يمكنها توفير المال والحفاظ على المنتجات الشعبية في المخزون وزيادة المبيعات.
على سبيل المثال ، يمكن للأنشطة التجارية استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد المنتجات التي لا تباع بشكل جيد. من خلال تحليل بيانات المبيعات ، يمكن الذكاء الاصطناعي تحديد العناصر الموجودة على الرفوف بسرعة. يمكن لتجار التجزئة بعد ذلك إنشاء مساحة للعناصر الأكثر شيوعا عن طريق إزالة هؤلاء البائعين البطيئين. هذا يحقق أقصى استفادة من مساحة الرف ويضمن أن يجد المتسوقون ما يبحثون عنه في كثير من الأحيان ، مما يجعلهم سعداء ويجعلهم يعودون.
يتوقع الخبراء أن يرتفع الذكاء الاصطناعي العالمي في سوق التجزئة إلى أكثر من 45.74 مليار دولار بحلول عام 2032 من حوالي 8.41 مليار دولار فقط في عام 2022. يغذي تجار التجزئة هذا النمو من خلال زيادة حاجتهم إلى تحسين الكفاءة التشغيلية ورضا العملاء. يمكن أن تساعد حلول إدارة مخزون التجزئة التي تعمل بنظام الذكاء الاصطناعي تجار التجزئة على تحقيق هذه الأهداف.
الذكاء الاصطناعي في البيع بالتجزئة يعيد تعريف كيفية تعامل تجار التجزئة مع المخزون. لا يتعلق الأمر فقط بأتمتة المهام. يتعلق الأمر باستخدام البيانات لتحسين إدارة مخزون البيع بالتجزئة. مع الذكاء الاصطناعي ، يكتسب تجار التجزئة شريكا يعمل بلا كلل لتحسين ممارسات المخزون الخاصة بهم ، وضمان مستويات المخزون الفعالة ، وتقليل نفاد المخزون ، وزيادة الربحية.
فيما يلي بعض المزايا البارزة التي يجلبها الذكاء الاصطناعي لإدارة مخزون تجار التجزئة:
لقد ناقشنا الموجات التي تحدثها الذكاء الاصطناعي والفوائد التي تقدمها في إدارة مخزون التجزئة. الآن ، دعنا نفحص كيفية تنفيذ التطبيقات المختلفة الذكاء الاصطناعي.
يعد فهم كيفية تحرك العملاء داخل متجر البيع بالتجزئة أمرا ضروريا لإدارة المخزون بفعالية. يمكن لتجار التجزئة استخدام بيانات حركة المرور على الأقدام لتحسين عمليات متاجرهم وجعل متاجرهم تعمل بشكل أفضل.
يمكنهم تحديد مقدار المخزون الذي يجب امتلاكه ، وعدد الموظفين الذين يجب جدولتهم ، وكيفية ترتيب تخطيط المتجر. هذا يساعدهم على خدمة العملاء بشكل أكثر فعالية. إحدى الطرق التي يحقق بها تجار التجزئة ذلك هي استخدام رؤية الكمبيوتر لتتبع حركة العملاء وتحليلها.
على سبيل المثال ، يمكن لتجار التجزئة نشر الكاميرات في جميع أنحاء متاجرهم التي تستخدم خوارزميات رؤية الكمبيوتر مثل Ultralytics YOLOv8 من أجل السلطة. تراقب هذه الكاميرات نقاط دخول وخروج العملاء في الوقت الفعلي ، مما يوفر رؤى قيمة حول أنماط حركة المرور.
من خلال دراسة البيانات ، يمكن للمتاجر معرفة الأوقات الأكثر ازدحاما والمناطق الشعبية والمواقع التي يقيم فيها العملاء لفترة أطول. مسلحين بهذه المعلومات ، يمكن لتجار التجزئة اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن إدارة المخزون. خلال الأوقات المزدحمة ، يضمنون وجود العناصر الشائعة في المخزون. كما أنها تمنع المخزون الزائد في المناطق الأقل شعبية في المتجر. التنبؤ بالطلب والتحليلات التنبؤية
الذكاء الاصطناعي يغير تماما كيفية توقع تجار التجزئة لطلب العملاء. يستخدم التنبؤ بالتعلم الآلي بيانات من المبيعات السابقة والاتجاهات الحالية والطقس ووسائل التواصل الاجتماعي لعمل التنبؤات. استنادا إلى رؤى من هذا التحليل ، يمكن لتجار التجزئة التنبؤ بمبيعات المنتجات وتوقيتها بدقة أكبر من الطرق التقليدية.
يستخدم عمالقة البيع بالتجزئة مثل Zara التنبؤ الذكاء الاصطناعي لتحسين استراتيجياتهم. من خلال إدارة كل جانب ، من التصميم إلى الشحن ، يمكن ل Zara جمع بيانات قيمة طوال العملية. ثم نقوم بتحليل هذه البيانات لاكتشاف أوجه القصور وتحديد المجالات الناجحة وإنشاء تنبؤات دقيقة.
.jpg)
يمكن لنماذج التعلم الآلي الاستمرار في التعلم من البيانات الجديدة، مما يساعد التنبؤات على مطابقة تفضيلات العملاء المتغيرة. هذه فائدة لاستخدام نماذج ML. يمكن هذا النهج القائم على الذكاء الاصطناعي Zara من تحقيق التوازن الدقيق المتمثل في وجود المنتجات المناسبة في متناول اليد في الوقت المناسب.
باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي ، يمكن لتجار التجزئة تحسين عمليات المستودعات الخاصة بهم. على سبيل المثال ، تستخدم أمازون الذكاء الاصطناعي في مستودعاتها لفحص العناصر بحثا عن التلف. وهي تهدف إلى تقليل عدد العناصر التالفة المرسلة.
تشحن أمازون 8 مليارات طرد كل عام. يمكن أن يحدث تقليل العناصر التالفة ، ولو بشكل طفيف ، فرقا كبيرا.
.png)
تستخدم أمازون رؤية الكمبيوتر للمساعدة في اختيار الطلبات وتعبئتها. يضع العمال الأشياء في صناديق تتحرك عبر الكاميرا.
هنا ، تقوم الذكاء الاصطناعي بتقييم ما إذا كانت أي عناصر تظهر عليها علامات التلف من خلال مقارنة صور العناصر غير التالفة والتالفة. عامل يتحقق من سلة المهملات إذا كان هناك ضرر. إذا لم يكن الأمر كذلك ، يتم تعبئة الطلب وإرساله إلى العميل.
تقدر أمازون أن نظامها الذكاء الاصطناعي أكثر فعالية بثلاث مرات في تحديد الأضرار مقارنة بعمال المستودعات البشرية. تعمل هذه التقنية على تحسين جودة الشحنات الصادرة وتبسيط سير العمل ، مما يتيح معالجة الطلبات بشكل أسرع وتعزيز تجربة العملاء بشكل عام.
يعد فهم الاتجاهات الموسمية أمرا ضروريا لتحسين مستويات المخزون وتلبية طلب العملاء. خلال العطلات ، تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي بتحليل أكثر من مجرد اتجاهات الشراء.
كما أنهم ينظرون إلى الاتجاهات في شعبية الأفلام والبرامج التلفزيونية. يساعد هذا النهج على توقع الطلب على الألعاب والبضائع ذات الصلة. من خلال البقاء في صدارة الاتجاهات ، يمكن لتجار التجزئة تلبية توقعات العملاء وزيادة فرص المبيعات إلى أقصى حد.
.jpg)
يستخدم قادة صناعة البيع بالتجزئة مثل Walmart أنظمة تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات التاريخية والتنبؤ بالاتجاهات الموسمية. تقوم محركات الذكاء الاصطناعي Walmart بتحليل بيانات المبيعات وعمليات البحث عبر الإنترنت ومشاهدات الصفحة والعوامل الخارجية. يستخدمون هذه المعلومات للتنبؤ بالطلب والمشكلات المحتملة. وتشمل العوامل الخارجية الاتجاهات الاقتصادية والتركيبة السكانية.
أيضا ، يمكن أن تتكيف أنظمة الذكاء الاصطناعي Walmart مع الأحداث والحالات الشاذة غير المتوقعة. هذا يساعدهم على التعامل مع المواقف الصعبة مثل سوء الأحوال الجوية أو التغيرات المفاجئة في تفضيلات العملاء. كما يضمن أن لديهم ما يكفي من المنتجات المتاحة للعملاء للشراء.
تتمتع الذكاء الاصطناعي في إدارة مخزون التجزئة بمستقبل واعد مع ابتكارات مثل التجديد الذكي والتسعير الديناميكي والصيانة التنبؤية. من خلال التجديد الذكي ، يمكن لتجار التجزئة الحفاظ على مستويات المخزون المثلى للعناصر عالية الطلب دون عناء.
تقوم خوارزميات الذكاء الاصطناعي بتحليل بيانات المبيعات ومستويات المخزون في الوقت الفعلي. هذا يحافظ على الأرفف مخزنة ويلبي طلب العملاء. كما أنه يقلل من نفاد المخزون. لا تحتاج الشركات إلى الاعتماد على عامل بشري لتقديم المزيد من الطلبات لإعادة التخزين.
تساعد خوارزميات التسعير الديناميكية المتاجر على تغيير الأسعار بسرعة بناء على الطلب والمنافسة ، مما يساعدها على التكيف مع تغيرات السوق. يسمح هذا التحسين في الوقت الفعلي لاستراتيجيات التسعير لتجار التجزئة بزيادة الإيرادات إلى أقصى حد مع التخفيف من تأثير نفاد المخزون.
علاوة على ذلك ، يتيح دمج أجهزة الاستشعار التي تدعم الذكاء الاصطناعي والتحليلات التنبؤية لتجار التجزئة معالجة أعطال المعدات المحتملة قبل تعطيل عمليات المخزون. من خلال الاستفادة من تدخلات الصيانة التنبؤية ، يمكن لتجار التجزئة تقليل وقت التوقف عن العمل ، وتحسين تخصيص الموارد ، وضمان تدفق المخزون دون انقطاع. يعد هذا التكامل بين تقنيات الذكاء الاصطناعي بتحسين ممارسات إدارة مخزون البيع بالتجزئة ، مما يمهد الطريق لعمليات بيع بالتجزئة أكثر مرونة واستجابة وربحية.
يعمل الذكاء الاصطناعي على تحويل البيع بالتجزئة والكشف عن عالم من الإمكانيات الجديدة للشركات. من تبسيط مستويات المخزون إلى تحديد تفضيلات العملاء ، تقدم الذكاء الاصطناعي حلولا لا يمكن تصورها في يوم من الأيام. لقد بدأنا للتو في خدش سطح ما يمكن الذكاء الاصطناعي القيام به لإدارة مخزون البيع بالتجزئة.
يمكنك ضمان ازدهار مشروع البيع بالتجزئة الخاص بك من خلال المضي قدما في المنحنى ودمج الذكاء الاصطناعي في عملك. يمكن أن تساعد الذكاء الاصطناعي في تحسين عملك أو بدء عمل جديد. لديها القدرة على دفع نجاحك ، سواء كنت تعمل على تحسين عملك الحالي أو تبدأ من جديد.
انضم إلينا في Ultralytics بينما ندفع حدود الذكاء الاصطناعي. استكشف مستودع GitHub الخاص بنا للاطلاع على أحدث أعمالنا في مجال الذكاء الاصطناعي. من الابتكار في التصنيع إلى السيارات ذاتية القيادة ، يدفعنا شغفنا بالابتكار الذكاء الاصطناعي إلى الأمام.
