Повышение эффективности розничной торговли с помощью ИИ

Искусственный интеллект (AI) играет всё более важную роль в розничной торговле, меняя клиентский опыт и повышая эффективность операций с помощью инновационных технологий.

В 2024 году ритейлеры в первую очередь инвестируют в платформы для работы с данными и аналитикой, а также в модернизацию облачной инфраструктуры. Эти инвестиции направлены на укрепление технологической базы, необходимой для реализации потенциала ИИ в розничной торговле.

Важность этого направления подтверждает ежегодный опрос Gartner среди ИТ-директоров и технологических лидеров за 2023 год: почти 50% респондентов из сферы розничной торговли сообщили, что используют технологии ИИ. По данным консалтинговой ИТ-компании Avanade, 88% опрошенных представителей розничной торговли считают, что их клиенты готовы к взаимодействию и процессам на основе ИИ. Это выше среднего показателя по всем отраслям — 85%.

В этой статье мы рассмотрим влияние ИИ на розничную торговлю. ИИ меняет способы взаимодействия ритейлеров с покупателями и повышения эффективности операций: от персонализированного шопинга до оптимизации управления запасами и цепочками поставок.

Рис. 1. Сбор и анализ данных обеспечивают более точную сегментацию и персонализацию.

ИИ в розничной торговле: персонализированный шопинг#

Сейчас ключевой тренд применения ИИ в розничной торговле — создание персонализированного и удобного процесса покупок. Для этого ИИ анализирует данные о клиентах, предлагает товары и создаёт индивидуальные маркетинговые кампании. Модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLOv8, меняют розничную торговлю: тепловые карты, а также обнаружение объектов, сегментация и другие задачи помогают получать подробную информацию о поведении покупателей, оптимизировать планировку магазинов и улучшать выкладку товаров.

Рис. 2. Анализ тепловой карты в оживленном торговом центре с Ultralytics YOLOv8.

Например, если магазин использует тепловые карты, собранные с их помощью данные могут улучшить процесс принятия решений. Тепловая карта помогает анализировать поведение покупателей, а полученные данные можно использовать для персональных рекомендаций и предложений товаров.

Это позволяет улучшить мерчандайзинг, повысить качество покупательского опыта и увеличить продажи. Например, розничные сети Walmart и Superdry могут использовать тепловые карты, чтобы анализировать поведение покупателей, формировать рекомендации и напрямую увеличивать продажи.

В ответ на растущий спрос на удобные покупки ритейлеры всё чаще внедряют чат-боты и виртуальных помощников для улучшения обслуживания клиентов. Эти инструменты на базе ИИ мгновенно отвечают на вопросы и дают персонализированные рекомендации, улучшая общее впечатление от покупок.

Автоматизируя многие транзакционные взаимодействия, например покупку или обмен товара, розничные продавцы освобождают консультантов магазинов, чтобы те могли уделять больше внимания покупателям и другим важным задачам.

Чтобы сохранять конкурентоспособность, владельцам бизнеса нужно гибко реагировать на требования рынка. Для современных ритейлеров это означает необходимость одновременно обеспечивать удобный процесс покупок по всем каналам. Им нужен комплексный подход, который интегрирует технологии на каждом этапе взаимодействия с клиентом.

Развитие ИИ в управлении запасами и цепочками поставок#

ИИ — мощный инструмент для управления запасами и операциями в цепочке поставок: по сравнению с традиционными методами он значительно повышает эффективность и точность. Раньше эти процессы основывались на ручном учёте и прогнозировании, что приводило к человеческим ошибкам и снижало эффективность.

Рис. 3. ИИ быстро выявляет отсутствующие товары и ошибки в ценах при управлении запасами.

Благодаря передовым алгоритмам ИИ, способным анализировать данные в реальном времени, у компаний появились новые возможности:

• Точное прогнозирование спроса. ИИ анализирует обширные наборы данных, включая историю продаж, тенденции рынка, сезонные колебания и внешние факторы, такие как погода и экономические показатели, чтобы формировать высокоточные прогнозы спроса. Это позволяет компаниям оптимизировать запасы, избегать избыточных закупок и уменьшать случаи отсутствия товаров, повышая оборачиваемость запасов и удовлетворенность покупателей.
• Оптимизация управления запасами. ИИ может непрерывно отслеживать и корректировать уровень запасов в реальном времени, обеспечивая своевременное пополнение и снижая затраты на хранение. Такой динамический подход способен повысить эффективность операций и помочь быстрее реагировать на меняющийся спрос. Внедрение моделей, таких как YOLOv8, для подсчёта объектов и отслеживания может повысить точность этих процессов.
• Эффективная логистика и оптимизация маршрутов. ИИ улучшает логистические операции, оптимизируя маршруты перевозок с учетом дорожной обстановки, стоимости топлива и графиков доставки. Сокращая время перевозки и операционные расходы, компании повышают эффективность логистики цепочек поставок.
• Управление рисками в цепочке поставок. ИИ также может выявлять и снижать потенциальные риски в цепочке поставок, которые способны привести к дефициту товаров, росту затрат или изменениям нормативных требований. Обнаружение объектов также помогает обеспечивать безопасность работников на складах: отслеживать товары и выявлять возможные несчастные случаи на рабочем месте. Заблаговременные предупреждения и проактивные стратегии помогают компаниям поддерживать непрерывность и устойчивость операций.
• Адаптивное обучение и оптимизация. Системы ИИ непрерывно обучаются на входных данных и адаптируются к меняющимся условиям рынка. Эта способность адаптироваться дает компаниям ценные сведения для принятия стратегических решений и постоянного улучшения операционной деятельности.

Рис. 4. Оптимизация управления полками супермаркета с помощью Ultralytics YOLOv8 для точного отслеживания запасов.

Преимущества и недостатки ИИ в розничной торговле#

Почти 70 % руководителей бизнеса и ИТ в ведущих розничных сетях Северной Америки считают ИИ важнейшим инструментом для улучшения качества обслуживания покупателей, увеличения выручки, повышения производительности и достижения различных операционных преимуществ. Это показывает, какую ключевую роль ИИ играет в будущем розничной торговли.

Ожидается, что объем рынка ИИ в розничной торговле вырастет с 9,9 млрд долларов в 2024 году до $40,5 млрд к 2029 году благодаря все более широкому применению ИИ для персонализации покупательского опыта и оптимизации операций.

Рис. 5. ИИ в розничной торговле: мировая статистика.

Рассмотрим преимущества ИИ в этой отрасли, а также его недостатки.

Преимущества#

• Повышение операционной эффективности за счет оптимизации процессов и снижения затрат. ИИ помогает командам продаж и маркетинга создавать целевые кампании, повышающие конверсию благодаря точным сведениям о потребителях.
• Более глубокое понимание предпочтений покупателей и новых тенденций позволяет применять динамическое ценообразование с корректировкой в реальном времени для максимизации прибыли.
• Оптимизация операций обеспечивает эффективное распределение ресурсов, помогает удовлетворять спрос и стимулировать рост.

Недостатки#

• Высокие первоначальные затраты на оборудование, программное обеспечение, внедрение и обучение могут оказаться неподъемными для небольших розничных компаний.
• Зависимость от обширных данных о потребителях вызывает опасения по поводу конфиденциальности и безопасности данных и требует соблюдения строгих нормативных требований.
• Сложности с управлением сбором данных, быстрым развитием ИИ и внутренним сопротивлением изменениям в организациях.
• Автоматизация таких задач, как обслуживание покупателей и управление запасами, может привести к сокращению рабочих мест.

Примеры применения ИИ в розничной торговле#

Влияние ИИ на розничную торговлю хорошо видно на нескольких примерах:

• eBay. Онлайн-площадка использует ИИ, чтобы консультировать покупателей и предлагать им товары с учетом их интересов, ускорять доставку, точнее устанавливать цены и укреплять доверие между покупателями и продавцами. Кроме того, ИИ лежит в основе таких функций eBay, как поиск по изображению и автоматический перевод веб-страниц.
• Watson от IBM. Платформа ИИ IBM помогает розничным компаниям улучшать персонализацию покупательского опыта, используя данные в реальном времени, которые точнее отражают текущие покупательские привычки клиентов. Страховая компания Standard Life использует аналитику IBM, чтобы повысить уровень персонализации для клиентов в Великобритании, откладывающих средства на долгосрочные цели. Для этого система анализирует структурированные и неструктурированные данные, точно отслеживая взаимодействия клиентов на разных экранах и устройствах.
• Fellow Robots. Эта компания, разрабатывающая решения в области робототехники, использует распознавание изображений для мгновенного учета товаров. Модель робота NAVii, оснащенная камерами для сбора данных, перемещается по проходам магазинов и проверяет наличие товаров. Розничная сеть товаров для дома Lowe's использует в некоторых магазинах роботов Fellow под названием «LoweBots», чтобы помогать покупателям и вести мониторинг запасов в реальном времени.
• Alibaba. Ещё в 2018 году этот гигант электронной коммерции разработал продукт для создания рекламных текстов на основе ИИ, используя модели глубокого обучения и обработку естественного языка. Он способен генерировать до 20 000 строк контента в секунду. Alibaba применяет ИИ во многих своих приложениях: от распознавания лиц и обнаружения объектов до поиска по изображениям и модерации контента.

Рис. 6. Покупатель оплачивает покупку.

Будущее ИИ в розничной торговле#

Технологии ИИ существенно меняют розничную торговлю. Всё больше ритейлеров внедряют решения на основе ИИ, чтобы повышать эффективность операций и обеспечивать персонализированный клиентский опыт.

ИИ меняет способы взаимодействия розничных продавцов с покупателями и управления бизнесом: его используют для управления запасами и цепочками поставок, а также для внедрения динамического ценообразования.

Преимущества очевидны: оптимизация процессов, более эффективное взаимодействие с покупателями и способность быстро адаптироваться к изменениям рынка. Несмотря на первоначальные сложности внедрения, связанные, например, с затратами и безопасностью данных, ИИ может принести значительную пользу. Розничные продавцы все чаще используют ИИ 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. Чтобы оставаться конкурентоспособными и добиваться устойчивого успеха в цифровом мире, нужно грамотно интегрировать ИИ в работу магазинов и операционные процессы.

Хочешь и дальше изучать ИИ? Присоединяйся к сообществу Ultralytics! Узнавай о наших последних разработках в области ИИ в репозитории GitHub. Изучи наши решения для таких отраслей, как розничная торговля и производство! Давай учиться и создавать новое вместе!