23 Şubat 2024
Yapay zekanın perakende envanter yönetiminde nasıl devrim yarattığını, verimliliği nasıl artırdığını ve müşteri memnuniyetini nasıl yükselttiğini keşfedin. Daha akıllı bir perakende geleceği için Görüntü İşleme Yapay Zekasının (Vision AI) tahminleme, atık azaltma ve stok seviyelerini optimize etmedeki rolü hakkında bilgi edinin.
Rafları çekici ürünlerle dolu tutmak, başarılı bir perakende işletmesi için çok önemlidir. Stokta ürün kalmaması, kaçırılan gelir ve mutsuz tüketicilerle sonuçlanarak mali durumu olumsuz etkileyebilir. Öte yandan, aşırı stoklama para ve depolama alanı israfına yol açar.
Yapay zeka, perakende envanter yönetimini daha akıllı hale getirebilir. Yapay zeka, perakende işletmelerine büyük miktarda veriyi analiz etmede, doğru tahminler yapmada ve envanterleri daha verimli bir şekilde optimize etmede yardımcı olabilir. Yapay zekanın bu süreçleri nasıl kolaylaştırdığına bir göz atın.
Yapay zeka, perakendecilerin stok seviyelerini izlemesine, müşteri talebini tahmin etmesine ve optimum envanter seviyelerini gerçek zamanlı olarak korumasına yardımcı olur. Bu iyi bir haber çünkü mağazalar para tasarrufu yapabilir, popüler ürünleri stokta tutabilir ve satışları artırabilir.
Örneğin, işletmeler yapay zekayı iyi satmayan ürünleri belirlemek için kullanabilir. Yapay zeka, satış verilerini analiz ederek hangi ürünlerin raflarda boş boş durduğunu hızla belirleyebilir. Perakendeciler daha sonra bu yavaş satan ürünleri kaldırarak daha popüler ürünler için yer açabilir. Bu, raf alanının en iyi şekilde kullanılmasını sağlar ve alışveriş yapanların aradıklarını daha sık bulmasını sağlayarak onları mutlu eder ve geri gelmelerini sağlar.
Uzmanlar, perakende pazarındaki küresel yapay zeka pazarının 2022'de yaklaşık 8,41 milyar dolardan 2032'ye kadar 45,74 milyar doların üzerine çıkmasını bekliyor. Perakendeciler, operasyonel verimliliği ve müşteri memnuniyetini artırma ihtiyaçlarını artırarak bu büyümeyi destekliyor. Yapay zeka destekli perakende envanter yönetimi çözümleri, perakendecilerin bu hedeflere ulaşmasına yardımcı olabilir.
Perakendede yapay zeka, perakendecilerin envanteri ele alma biçimini yeniden tanımlıyor. Bu sadece görevleri otomatikleştirmekle ilgili değil; aynı zamanda perakende envanter yönetimini iyileştirmek için verileri kullanmakla da ilgili. Yapay zeka ile perakendeciler, verimli stok seviyeleri sağlayarak, stok tükenmelerini en aza indirerek ve karlılığı en üst düzeye çıkararak envanter uygulamalarını iyileştirmek için yorulmadan çalışan bir ortak kazanır.
İşte yapay zekanın perakendecilerin envanter yönetimine getirdiği bazı önemli faydalar:
Yapay zekanın yarattığı dalgaları ve perakende envanter yönetiminde sunduğu faydaları tartıştık. Şimdi, farklı uygulamaların yapay zekayı nasıl uyguladığına bakalım.
Müşterilerin bir perakende mağazası içinde nasıl hareket ettiğini anlamak, envanteri etkili bir şekilde yönetmek için çok önemlidir. Perakendeciler, mağaza operasyonlarını iyileştirmek ve mağazalarının daha iyi çalışmasını sağlamak için müşteri trafiği verilerini kullanabilir.
Ne kadar stok bulunduracaklarına, kaç personel planlayacaklarına ve mağaza düzenini nasıl düzenleyeceklerine karar verebilirler. Bu, müşterilere daha etkili bir şekilde hizmet etmelerine yardımcı olur. Perakendecilerin bunu başarmanın bir yolu, müşteri hareketini izlemek ve analiz etmek için bilgisayarlı görü kullanmaktır.
Örneğin, perakendeciler mağazalarına Ultralytics YOLOv8 gibi bilgisayarlı görü algoritmalarıyla güçlendirilmiş kameralar yerleştirebilir. Bu kameralar, müşteri giriş ve çıkış noktalarını gerçek zamanlı olarak izleyerek trafik düzenleri hakkında değerli bilgiler sağlar.
Mağazalar, verileri inceleyerek en yoğun zamanları, popüler alanları ve müşterilerin daha uzun süre kaldığı noktaları bulabilir. Bu bilgilerle donanmış perakendeciler, envanter yönetimi hakkında bilinçli kararlar alabilir. Yoğun zamanlarda, popüler ürünlerin stokta olduğundan emin olurlar. Ayrıca, mağazanın daha az popüler alanlarında aşırı envanteri önlerler. Talep Tahmini ve Tahmine Dayalı Analiz
Yapay zeka, perakendecilerin müşteri talebini tahmin etme biçimini tamamen değiştiriyor. Makine öğrenimi tahmini, geçmiş satışlardan, mevcut trendlerden, hava durumundan ve sosyal medyadan elde edilen verileri kullanarak tahminler yapar. Bu analizden elde edilen içgörülere dayanarak, perakendeciler ürün satışlarını ve zamanlamasını geleneksel yöntemlerden daha doğru bir şekilde tahmin edebilir.
Zara gibi perakende devleri, stratejilerini geliştirmek için yapay zeka tahminlemesini kullanıyor. Zara, tasarımdan sevkiyata kadar her yönü yöneterek süreç boyunca değerli veriler toplayabilir. Daha sonra verimsizlikleri tespit etmek, başarılı alanları belirlemek ve kesin tahminler oluşturmak için bu verileri analiz ediyoruz.
.jpeg)
ML modelleri yeni verilerden öğrenmeye devam ederek tahminlerin değişen müşteri tercihlerine uymasına yardımcı olabilir. Bu, ML modellerini kullanmanın bir faydasıdır. Bu yapay zeka odaklı yaklaşım, Zara'nın doğru ürünleri doğru zamanda elinde bulundurma dengesini sağlamasına olanak tanır.
Perakendeciler, yapay zeka teknolojilerini kullanarak depo süreçlerini optimize edebilir. Örneğin, Amazon depolarında ürünleri hasar açısından incelemek için yapay zeka kullanıyor. Amaçları, gönderilen hasarlı ürün sayısını azaltmaktır.
Amazon her yıl 8 milyar paket gönderiyor. Hasarlı ürünleri biraz bile azaltmak önemli bir fark yaratabilir.
.webp)
Amazon, siparişleri seçme ve paketleme konusunda yardımcı olması için bilgisayarlı görü kullanıyor. Çalışanlar, ürünleri bir kameranın önünden geçen kutulara koyuyor.
Burada yapay zeka, hasarsız ve hasarlı ürünlerin görüntülerini karşılaştırarak herhangi bir ürünün hasar belirtisi gösterip göstermediğini değerlendirir. Hasar varsa bir çalışan kutuyu kontrol eder. Aksi takdirde, sipariş paketlenir ve müşteriye gönderilir.
Amazon, yapay zeka sisteminin hasar tespiti konusunda insan depo çalışanlarına kıyasla üç kat daha etkili olduğunu tahmin ediyor. Bu teknoloji, giden sevkiyatların kalitesini artırır ve iş akışını kolaylaştırarak daha hızlı sipariş işleme ve genel müşteri deneyimini iyileştirir.
Sezonsal trendleri anlamak, stok seviyelerini optimize etmek ve müşteri talebini karşılamak için önemlidir. Tatillerde, yapay zeka sistemleri sadece satın alma trendlerini analiz etmekle kalmaz.
Aynı zamanda film ve TV şovu popülerliğindeki trendlere de bakarlar. Bu yaklaşım, ilgili oyuncak ve ürünlere olan talebi önceden tahmin etmeye yardımcı olur. Perakendeciler, trendlerin önünde kalarak müşteri beklentilerini karşılayabilir ve satış fırsatlarını en üst düzeye çıkarabilir.
.jpeg)
Walmart gibi perakende sektörünün önde gelenleri, geçmiş verileri analiz etmek ve mevsimsel trendleri tahmin etmek için yapay zeka güdümlü sistemler kullanıyor. Walmart'ın yapay zeka motorları, satış verilerini, çevrimiçi aramaları, sayfa görüntülemelerini ve dış faktörleri analiz eder. Bu bilgileri talep ve potansiyel sorunları tahmin etmek için kullanırlar. Dış faktörler arasında ekonomik trendler ve demografik bilgiler yer alır.
Ayrıca, Walmart'ın yapay zeka sistemleri öngörülemeyen olaylara ve anormalliklere uyum sağlayabilir. Bu, kötü hava koşulları veya müşteri tercihlerindeki ani değişiklikler gibi zor durumların üstesinden gelmelerine yardımcı olur. Ayrıca, müşterilerin satın alması için yeterli ürünün mevcut olmasını sağlar.
Perakende envanter yönetiminde yapay zeka, akıllı ikmal, dinamik fiyatlandırma ve tahmini bakım gibi yeniliklerle umut verici bir geleceğe sahiptir. Akıllı ikmal ile perakendeciler, yüksek talep gören ürünlerin optimum stok seviyelerini zahmetsizce koruyabilir.
Yapay zeka algoritmaları, satış verilerini ve envanter seviyelerini gerçek zamanlı olarak analiz eder. Bu, rafların dolu kalmasını ve müşteri talebinin karşılanmasını sağlar. Ayrıca stokta kalmama durumunu azaltır. İşletmelerin, stoğu yenilemek için daha fazla sipariş vermek üzere bir insan çalışana bağımlı olmasına gerek yoktur.
Dinamik fiyatlandırma algoritmaları, mağazaların talebe ve rekabete bağlı olarak fiyatları hızla değiştirmesine yardımcı olarak, piyasa değişikliklerine uyum sağlamalarına yardımcı olur. Fiyatlandırma stratejilerinin bu gerçek zamanlı optimizasyonu, perakendecilerin stokta kalmama durumunun etkisini azaltırken geliri en üst düzeye çıkarmasını sağlar.
Dahası, yapay zeka özellikli sensörlerin ve tahmini analizlerin entegre edilmesi, perakendecilerin potansiyel ekipman arızalarını envanter operasyonlarını aksatmadan önce ele almalarını sağlar. Perakendeciler, tahmini bakım müdahalelerinden yararlanarak arıza süresini en aza indirebilir, kaynak tahsisini optimize edebilir ve kesintisiz envanter akışı sağlayabilir. Yapay zeka teknolojilerinin bu entegrasyonu, perakende envanter yönetimi uygulamalarını iyileştirme ve daha çevik, duyarlı ve karlı perakende süreçlerinin önünü açma vaadini taşıyor.
Yapay zeka, perakendeyi dönüştürüyor ve işletmeler için yeni olasılıklar dünyasının kapılarını açıyor. Stok seviyelerini düzene koymaktan müşteri tercihlerini belirlemeye kadar, yapay zeka bir zamanlar hayal edilemeyen çözümler sunuyor. Yapay zekanın perakende envanter yönetimi için neler yapabileceğinin sadece yüzeyini çizmeye başladık.
Eğrinin önüne geçerek ve yapay zekayı işinize entegre ederek perakende girişiminizin başarılı olmasını sağlayabilirsiniz. Yapay zeka, işinizi iyileştirmeye veya yeni bir iş kurmaya yardımcı olabilir. İster mevcut işinizi optimize ediyor ister yeni başlıyor olun, başarınızı yönlendirme gücüne sahiptir.
Yapay zekanın sınırlarını zorlarken Ultralytics'te bize katılın. Yapay zeka alanındaki en son çalışmalarımızı görmek için GitHub depomuzu keşfedin. Üretimde yenilik yapmaktan otonom sürüşlü arabalara kadar, yapay zeka inovasyonuna olan tutkumuz bizi ileriye taşıyor.
.png){kind=link}