23 февраля 2024 г.
Узнайте, как ИИ революционизирует управление запасами в розничной торговле, повышая эффективность и удовлетворенность клиентов. Узнайте о роли Vision AI в прогнозировании, сокращении отходов и оптимизации уровня запасов для более разумного розничного будущего.
Поддержание полок, заполненных привлекательными товарами, имеет решающее значение для успешного розничного бизнеса. Отсутствие товаров на складе может нанести ущерб финансам, приводя к упущенной выгоде и недовольным потребителям. С другой стороны, переизбыток запасов приводит к пустой трате денег и места для хранения.
Искусственный интеллект может сделать управление запасами в розничной торговле более разумным. ИИ может помочь розничным предприятиям в анализе больших объемов данных, составлении точных прогнозов и более эффективной оптимизации запасов. Взгляните на то, как ИИ оптимизирует эти процессы.
ИИ помогает розничным торговцам отслеживать уровень запасов, прогнозировать спрос клиентов и поддерживать оптимальный уровень запасов в режиме реального времени. Это хорошая новость, потому что магазины могут экономить деньги, поддерживать популярные товары в наличии и увеличивать продажи.
Например, предприятия могут использовать ИИ для выявления продуктов, которые плохо продаются. Анализируя данные о продажах, ИИ может быстро определить, какие товары просто пылятся на полках. Затем розничные торговцы могут освободить место для более популярных товаров, убрав эти медленно продаваемые товары. Это позволяет наилучшим образом использовать место на полках и гарантирует, что покупатели чаще находят то, что ищут, что делает их счастливыми и заставляет возвращаться.
Эксперты ожидают, что мировой рынок ИИ в розничной торговле вырастет до более чем 45,74 миллиарда долларов к 2032 году с примерно 8,41 миллиарда долларов в 2022 году. Розничные торговцы способствуют этому росту, увеличивая свою потребность в повышении операционной эффективности и удовлетворенности клиентов. Решения для управления запасами в розничной торговле на основе ИИ могут помочь розничным торговцам в достижении этих целей.
ИИ в розничной торговле меняет представление о том, как розничные торговцы управляют запасами. Речь идет не только об автоматизации задач, но и об использовании данных для улучшения управления запасами в розничной торговле. С помощью ИИ розничные торговцы получают партнера, который неустанно работает над совершенствованием их методов управления запасами, обеспечивая эффективный уровень запасов, минимизируя дефицит и максимизируя прибыльность.
Вот некоторые выдающиеся преимущества, которые ИИ приносит в управление запасами розничных торговцев:
Мы обсудили волны, которые поднимает ИИ, и преимущества, которые он предлагает в управлении запасами в розничной торговле. Теперь давайте рассмотрим, как различные приложения внедряют ИИ.
Понимание того, как покупатели перемещаются внутри розничного магазина, необходимо для эффективного управления запасами. Ритейлеры могут использовать данные о посещаемости для улучшения работы своих магазинов и повышения их эффективности.
Они могут решать, сколько товара иметь в наличии, сколько сотрудников планировать и как организовать планировку магазина. Это помогает им более эффективно обслуживать клиентов. Один из способов, которым ритейлеры достигают этого, — использование компьютерного зрения для отслеживания и анализа перемещения клиентов.
Например, ритейлеры могут развернуть камеры по всему магазину, которые используют алгоритмы компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLOv8. Эти камеры отслеживают точки входа и выхода клиентов в режиме реального времени, предоставляя ценную информацию о структуре трафика.
Изучая данные, магазины могут узнать о самых загруженных периодах, популярных зонах и местах, где клиенты задерживаются дольше. Вооружившись этой информацией, ритейлеры могут принимать обоснованные решения об управлении запасами. В периоды пиковой нагрузки они обеспечивают наличие популярных товаров на складе. Они также предотвращают избыточные запасы в менее популярных зонах магазина. Прогнозирование спроса и предиктивная аналитика
Искусственный интеллект полностью меняет способы прогнозирования спроса клиентов в розничной торговле. Прогнозирование с помощью машинного обучения использует данные о прошлых продажах, текущих тенденциях, погоде и социальных сетях для составления прогнозов. На основе анализа этих данных ритейлеры могут прогнозировать продажи и сроки реализации продукции более точно, чем с помощью традиционных методов.
Такие гиганты розничной торговли, как Zara, используют прогнозирование на основе искусственного интеллекта для совершенствования своих стратегий. Управляя каждым аспектом, от дизайна до доставки, Zara может собирать ценные данные на протяжении всего процесса. Затем мы анализируем эти данные, чтобы выявить неэффективность, определить успешные области и составить точные прогнозы.
.jpeg)
ML-модели могут продолжать учиться на новых данных, помогая прогнозам соответствовать меняющимся предпочтениям клиентов. Это является преимуществом использования ML-моделей. Такой подход на основе искусственного интеллекта позволяет Zara достичь тонкого баланса между наличием нужных товаров под рукой в нужное время.
Используя технологии искусственного интеллекта, ритейлеры могут оптимизировать свои складские процессы. Например, Amazon использует искусственный интеллект на своих складах для проверки товаров на наличие повреждений. Они стремятся уменьшить количество отправляемых поврежденных товаров.
Amazon отправляет 8 миллиардов посылок каждый год. Сокращение количества поврежденных товаров, даже незначительное, может иметь существенное значение.
.webp)
Amazon использует компьютерное зрение, чтобы помочь в комплектации и упаковке заказов. Рабочие помещают товары в контейнеры, которые перемещаются мимо камеры.
Здесь ИИ оценивает, нет ли на каких-либо товарах признаков повреждения, сравнивая изображения неповрежденных и поврежденных товаров. Если повреждение обнаружено, работник проверяет контейнер. Если нет, заказ упаковывается и отправляется клиенту.
По оценкам Amazon, ее система искусственного интеллекта в три раза эффективнее выявляет повреждения по сравнению с работниками склада. Эта технология повышает качество исходящих поставок и оптимизирует рабочий процесс, обеспечивая более быструю обработку заказов и улучшая общее качество обслуживания клиентов.
Понимание сезонных тенденций необходимо для оптимизации уровня запасов и удовлетворения потребностей клиентов. Во время праздников системы искусственного интеллекта анализируют не только тенденции покупок.
Они также изучают тенденции популярности фильмов и телешоу. Такой подход помогает предвидеть спрос на сопутствующие игрушки и товары. Оставаясь в курсе тенденций, ритейлеры могут удовлетворить ожидания клиентов и максимизировать возможности продаж.
.jpeg)
Лидеры розничной индустрии, такие как Walmart, используют системы на основе искусственного интеллекта для анализа исторических данных и прогнозирования сезонных тенденций. Механизмы искусственного интеллекта Walmart анализируют данные о продажах, онлайн-поисках, просмотрах страниц и внешние факторы. Они используют эту информацию для прогнозирования спроса и потенциальных проблем. К внешним факторам относятся экономические тенденции и демографические данные.
Кроме того, системы искусственного интеллекта Walmart могут адаптироваться к непредвиденным событиям и аномалиям. Это помогает им справляться с трудными ситуациями, такими как плохая погода или внезапные изменения в предпочтениях клиентов. Это также гарантирует, что у них будет достаточно продуктов, доступных для покупки клиентами.
Искусственный интеллект в управлении розничными запасами имеет многообещающее будущее с такими инновациями, как интеллектуальное пополнение запасов, динамическое ценообразование и профилактическое обслуживание. Благодаря интеллектуальному пополнению запасов ритейлеры могут без труда поддерживать оптимальный уровень запасов пользующихся высоким спросом товаров.
Алгоритмы искусственного интеллекта анализируют данные о продажах и уровне запасов в режиме реального времени. Это позволяет поддерживать заполненность полок и удовлетворять спрос клиентов. Это также уменьшает количество случаев отсутствия товара на складе. Предприятиям не нужно полагаться на человека, чтобы делать больше заказов на пополнение запасов.
Алгоритмы динамического ценообразования помогают магазинам быстро менять цены в зависимости от спроса и конкуренции, помогая им адаптироваться к изменениям рынка. Эта оптимизация стратегий ценообразования в режиме реального времени позволяет ритейлерам максимизировать доход, смягчая при этом последствия дефицита товаров.
Более того, интеграция датчиков с поддержкой ИИ и предиктивной аналитики позволяет розничным продавцам устранять потенциальные отказы оборудования до того, как они нарушат операции с запасами. Благодаря использованию предиктивного обслуживания, розничные продавцы могут минимизировать время простоя, оптимизировать распределение ресурсов и обеспечить бесперебойный поток запасов. Эта интеграция технологий ИИ обещает улучшить методы управления запасами в розничной торговле, открывая путь к более гибким, оперативным и прибыльным розничным процессам.
Искусственный интеллект преобразует розничную торговлю и открывает мир новых возможностей для бизнеса. От оптимизации уровня запасов до точного определения предпочтений клиентов, ИИ предлагает решения, которые когда-то казались невообразимыми. Мы только начали раскрывать потенциал ИИ для управления запасами в розничной торговле.
Вы можете обеспечить процветание своего розничного предприятия, опережая конкурентов и интегрируя ИИ в свой бизнес. ИИ может помочь улучшить ваш бизнес или начать новый. Он обладает силой, способной привести вас к успеху, независимо от того, оптимизируете ли вы свой текущий бизнес или начинаете все с нуля.
Присоединяйтесь к Ultralytics, и мы вместе расширим границы ИИ. Изучите наш репозиторий GitHub, чтобы увидеть наши последние разработки в области искусственного интеллекта. Наша страсть к инновациям в области ИИ, от инноваций в производстве до автомобилей с автоматическим управлением, движет нами вперед.
.png){kind=link}