Узнайте, как ИИ преобразует розничную торговлю, улучшая качество обслуживания клиентов и операционную эффективность с помощью аналитических данных на основе данных и бесшовных инноваций.
Искусственный интеллект (ИИ) играет преобразующую роль в розничной торговле, изменяя клиентский опыт и операционную эффективность с помощью инновационных технологий.
В 2024 году ритейлеры уделяют приоритетное внимание инвестициям в платформы данных и аналитики, а также в модернизацию облачных технологий. Эти инвестиции направлены на укрепление базовых технологий, необходимых для использования преобразующего потенциала ИИ в розничной торговле.
Этот акцент дополнительно подчеркивается в ежегодном опросе CIO и технологических лидеров Gartner за 2023 год, который показал, что почти 50% респондентов в розничной торговле сообщили об использовании технологий ИИ. По данным консалтинговой ИТ-фирмы Avanade, подавляющее большинство (88%) считают, что их клиенты готовы к взаимодействию и процессам на основе ИИ, что превышает средний показатель по всем отраслям (85%).
В этом блоге рассматривается влияние AI на розничную торговлю. От персонализированного опыта покупок до оптимизированного управления запасами и операций цепочки поставок, AI также меняет способы взаимодействия ритейлеров с клиентами и повышает операционную эффективность.
Присоединяйтесь к нам, чтобы углубиться в инновации и стратегии, продвигающие розничную торговлю в будущее, основанное на AI, где аналитика на основе данных и беспрепятственный клиентский опыт определяют успех.
.webp)
AI-тренды в розничной торговле в настоящее время сосредоточены на предоставлении персонализированного и оптимизированного опыта покупок. Это включает в себя использование AI для анализа данных о клиентах, предоставления предложений по продуктам и создания индивидуальных маркетинговых кампаний. Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLOv8, меняют розничную индустрию, используя тепловые карты, а также обнаружение объектов, сегментацию и другие задачи, чтобы предоставить подробную информацию о поведении клиентов, оптимизировать планировку магазинов и улучшить стратегии размещения продуктов.
Если магазин использует, например, тепловые карты, данные, собранные с их помощью, могут быть использованы для принятия более эффективных решений. Тепловая карта может быть использована для анализа поведения клиентов, что впоследствии может быть использовано для персонализированных рекомендаций и предложений продуктов.
Это приводит к улучшению тактики мерчандайзинга, что улучшает общее впечатление от покупок и приводит к увеличению продаж. Например, розничные магазины, такие как Walmart и Superdry, могут использовать тепловые карты для анализа поведения клиентов, создания рекомендаций и непосредственного увеличения продаж.
В ответ на растущий спрос на удобные покупки, ритейлеры все чаще используют чат-ботов и виртуальных ассистентов для улучшения обслуживания клиентов. Эти инструменты на базе искусственного интеллекта предлагают мгновенные ответы и персонализированные рекомендации, улучшая общее впечатление от покупок.
Автоматизируя многие транзакционные взаимодействия, такие как совершение покупки или обмен товаров, розничные продавцы освобождают продавцов-консультантов, чтобы они могли сосредоточиться на помощи клиентам и выполнении других важных задач.
Чтобы оставаться конкурентоспособными, владельцы бизнеса должны гибко адаптироваться к требованиям рынка. Для современных розничных продавцов это означает обеспечение бесперебойного процесса совершения покупок по всем каналам одновременно. Им нужен комплексный подход, который органично интегрирует технологии в каждый аспект пути клиента.
Искусственный интеллект представляет собой преобразующую силу как в управлении запасами, так и в операциях цепочки поставок, значительно повышая эффективность и точность по сравнению с традиционными методами. Исторически эти процессы основывались на ручном отслеживании и прогнозировании, что было чревато человеческими ошибками и неэффективностью.
Благодаря внедрению ИИ передовых алгоритмов, способных анализировать данные в режиме реального времени, предприятия теперь получают выгоду от беспрецедентных возможностей.
• Точное прогнозирование спроса. ИИ может анализировать обширные наборы данных, включающие исторические данные о продажах, рыночные тенденции, сезонные колебания и внешние факторы, такие как погода и экономические показатели, для создания высокоточных прогнозов спроса. Это позволяет предприятиям оптимизировать уровни запасов, минимизировать переизбыток запасов и сократить случаи дефицита, тем самым улучшая общий товарооборот и удовлетворенность клиентов.
• Оптимизированное управление запасами. ИИ можно использовать для непрерывного мониторинга и корректировки уровней запасов в режиме реального времени, обеспечивая своевременное пополнение и сокращение затрат на хранение. Такой динамичный подход может повысить операционную эффективность и оперативность реагирования на меняющиеся требования рынка. ИИ может непрерывно отслеживать и корректировать уровни запасов в режиме реального времени, обеспечивая своевременное пополнение и сокращение затрат на хранение. Интеграция таких моделей, как YOLOv8 для подсчета объектов и отслеживания, может повысить точность этих процессов, оптимизируя операционную эффективность и быстро адаптируясь к динамичным требованиям рынка.
• Эффективная логистика и оптимизация маршрутов. ИИ может повысить эффективность логистических операций за счет оптимизации транспортных маршрутов на основе таких факторов, как условия дорожного движения, стоимость топлива и графики доставки. Минимизируя время транспортировки и операционные расходы, предприятия добиваются большей эффективности в логистике своей цепочки поставок.
• Управление рисками в цепочке поставок. ИИ также может выявлять и смягчать потенциальные риски в цепочке поставок. Обнаружение объектов может помочь обеспечить безопасность сотрудников на складах за счет отслеживания запасов и выявления потенциальных несчастных случаев на рабочем месте. Эти риски могут привести к дефициту поставок, увеличению затрат или изменениям в нормативных требованиях. Предоставляя ранние предупреждения и проактивные стратегии, ИИ позволяет предприятиям поддерживать непрерывность и устойчивость операций.
• Адаптивное обучение и оптимизация. Системы искусственного интеллекта непрерывно учатся на основе входных данных и адаптируются к изменяющимся рыночным условиям. Эта адаптивная возможность предоставляет предприятиям ценную информацию для принятия стратегических решений и постоянного улучшения операционной деятельности.
Почти 70% бизнес- и ИТ-лидеров в ведущих североамериканских розничных компаниях считают ИИ решающим фактором для повышения качества обслуживания клиентов, увеличения доходов, повышения производительности и достижения различной операционной эффективности. Это отражает ключевую роль ИИ в формировании будущего розничной торговли.
Ожидается, что объем рынка AI в розничной торговле достигнет 40,5 миллиардов долларов к 2029 году по сравнению с 9,9 миллиардами долларов в 2024 году, что связано с растущим внедрением AI для персонализации покупательского опыта и оптимизации операций.
Давайте рассмотрим некоторые преимущества ИИ в этой отрасли, а также его недостатки.
· Операционная эффективность за счет оптимизации процессов и стратегий сокращения затрат. Это дает возможность командам продаж и маркетинга проводить целевые кампании, которые повышают коэффициенты конверсии с использованием точной информации о потребителях.
· Более глубокое понимание предпочтений клиентов и новых тенденций, позволяющее использовать динамические стратегии ценообразования, которые корректируются в режиме реального времени для максимизации прибыльности.
· Оптимизация операций, обеспечение эффективного распределения ресурсов для удовлетворения спроса и стимулирования роста.
· Высокие первоначальные инвестиции и затраты на внедрение оборудования, программного обеспечения и обучения, которые могут быть непомерно высокими для малых розничных продавцов.
· Опасения по поводу конфиденциальности и безопасности данных из-за зависимости от обширных данных о потребителях, что требует соблюдения строгих правил.
· Сложности в управлении сбором данных, навигации в условиях быстрого развития ИИ и преодолении внутреннего сопротивления внутри организаций.
· Потенциальные опасения по поводу перемещения рабочих мест, поскольку автоматизация заменяет такие задачи, как обслуживание клиентов и управление запасами.
Несколько тематических исследований подчеркивают преобразующее влияние ИИ в розничной торговле:
· EBay. Онлайн-маркетплейс использует ИИ для предоставления консультаций клиентам и персонализированных предложений, повышения скорости доставки, точности ценообразования и укрепления доверия между покупателями и продавцами. Кроме того, ИИ поддерживает такие функции, как поиск изображений eBay и автоматический перевод веб-страниц. В 2019 году онлайн-ритейлер сообщил, что ИИ помог обнаружить 40% случаев онлайн-мошенничества с кредитными картами с исключительной точностью.
· IBM’s Watson. Платформа ИИ от IBM помогает розничным предприятиям улучшать персонализированный опыт покупок с помощью данных в реальном времени, которые лучше соответствуют текущему покупательскому поведению клиентов. Страховщик Standard Life полагается на аналитику IBM для повышения персонализации для клиентов из Великобритании, занимающихся долгосрочными сбережениями. Это достигается путем анализа структурированных и неструктурированных данных для точного отслеживания взаимодействия с клиентами на различных экранах и устройствах.
- Fellow AI. Эта компания, занимающаяся разработкой робототехнических решений, использует распознавание изображений для мгновенного контроля запасов. Ее модель робота NAVii, оснащенная камерами для сбора данных, перемещается по проходам магазина, чтобы оценить наличие товара. Компания Lowe's, занимающаяся розничной торговлей товарами для дома, разместила роботов Fellow, известных как "LoweBots", в некоторых магазинах для помощи покупателям и мониторинга товарных запасов в режиме реального времени.
· Alibaba. Гигант электронной коммерции разработал продукт для AI-копирайтинга еще в 2018 году, используя модели глубокого обучения и обработку естественного языка. Он способен генерировать до 20 000 строк контента в секунду. Alibaba использует ИИ для многих своих приложений, от распознавания лиц и обнаружения объектов до поиска изображений и модерации контента.
В розничной торговле происходят заметные преобразования, вызванные технологиями ИИ. Растет число ритейлеров, внедряющих решения на основе ИИ, что свидетельствует о явном стремлении к повышению операционной эффективности и предоставлению персонализированного клиентского опыта.
ИИ меняет способы взаимодействия ритейлеров с потребителями и управления бизнесом, от использования ИИ для управления запасами и операциями цепочки поставок до внедрения динамических стратегий ценообразования.
Преимущества очевидны: оптимизированные процессы, улучшенное взаимодействие с клиентами и возможность быстро адаптироваться к изменениям рынка. Несмотря на первоначальные проблемы с внедрением, такие как затраты и проблемы с безопасностью данных, внедрение AI обещает существенные выгоды. Ритейлеры все чаще используют AI не только для удовлетворения текущих ожиданий потребителей, но и для прогнозирования будущих тенденций и предпочтений.
По мере развития ИИ его влияние на розничную торговлю будет только усиливаться, открывая новые возможности для роста и инноваций. Путь вперед заключается в бесшовной интеграции ИИ в розничные магазины и операционную деятельность, чтобы оставаться конкурентоспособными и добиваться устойчивого успеха в цифровом мире.
Хотите продолжить изучение ИИ? Станьте частью сообщества Ultralytics! Откройте для себя наши последние инновации в области ИИ в нашем репозитории на GitHub. Изучите наши решения в различных секторах, таких как сельское хозяйство и производство! Присоединяйтесь к нам, чтобы учиться и вместе внедрять инновации!
