ИИ в розничной торговле: основные преимущества, варианты использования и шаги по их реализации

• АИ/МЛ
• 4 ноября 2024 года

Шакти Патель

В отраслях, использующих ИИ, нет сомнений в том, что ИИ в розничной торговле также будет широко распространенной реальностью. Однако нет четкого консенсуса по влиянию искусственного интеллекта в операциях розничной торговли на потребителей и владельцев бизнеса. Чтобы устранить это отсутствие ясности, мы будем изучать, как ИИ исторически использовался лидерами отрасли, такими как Walmart, и как они могут формировать следующее поколение розничных покупок.

После того, как стало известно о росте использования искусственного интеллекта в различных случаях, компании по всему миру внимательно следят за его влиянием на различные отрасли. Одной из таких отраслей является розничная торговля, где осуществляются значительные инвестиции для изучения того, как потребительские данные в сочетании с ИИ могут улучшить покупательский опыт.

Это интенсивное любопытство уже привело розничных гигантов к внедрению рекомендаций на основе ИИ, которые работают, анализируя тенденции покупок потребителей.

Но как далеко могут зайти возможности ИИ в быстро меняющемся мире розничной торговли? Давайте узнаем, как мы исследуем все, что нужно знать об ИИ в розничной торговле от его вариантов использования до его развития в отрасли.

Планирование оснащения вашей платформы электронной коммерции возможностями ИИ? От технической стратегии до бесшовного выполнения, наш CTO-As-A-Service Может помочь!

Роль ИИ в улучшении опыта розничных покупок 

В розничной торговле появление новых технологий часто встречается с опасениями по поводу стоимости и сплочённости с существующими процессами. Но владельцы розничных магазинов действительно, похоже, с энтузиазмом относятся к перспективам наличия в своих магазинах специализированных решений ИИ для их роли в автоматизации процессов.

Области, выбранные для автоматизации Решения для разработки ИИ Как правило, включают в себя поддержку клиентов, рекомендации по продуктам, управление запасами и безопасность данных.

Для облегчения этого создаются несколько алгоритмов машинного обучения для расшифровки смысла человеческого текста и анализа исторических данных для индивидуальных рекомендаций. Наиболее популярными типами моделей ИИ для таких приложений являются решения для обработки естественного языка (NLP), Машинное обучение решениярегрессионные модели ИИ, и Разработка решений для компьютерного зрения.

Глобальная статистика использования ИИ в розничной торговле

Чтобы понять рост и потенциальное расширение ИИ в розничной торговле, давайте рассмотрим несколько статистических данных, которые подчеркивают распространение искусственного интеллекта:

• Рынок розничных решений ИИ, как говорят, вырастет в цене до 54,92 млрд долларов к 2033 году при годовом CAGR 18,6% за прогнозный период 2024-2033 годов.
• Согласно опросу Infosys, 87% розничных продавцов используют ИИ в своей деятельности.
• Еще 87% тех, кто использует инструменты Gen AI в своей деятельности, рады его положительному влиянию на оптимизированный опыт покупок.
• Согласно опросу PwC, 73% потребителей ожидают использования чат-ботов на основе ИИ для обслуживания клиентов.
• 60% потребителей используют виртуальных помощников на основе ИИ для совершения онлайн-покупок с помощью голосовых команд, что меняет способ совершения покупок.

Все эти статистические данные показывают, как ИИ в розничной торговле будет расти в течение следующих нескольких лет, и какие типы решений ИИ будут доминировать на рынке.

Каковы преимущества внедрения ИИ в розничном бизнесе?

Внедрение искусственного интеллекта в розничной торговле имеет решающее значение для сохранения конкурентоспособности на современном рынке. ИИ улучшает различные аспекты розничной торговли, такие как:

• Персонализированный опыт покупок через системы рекомендаций, основанные на ИИ, которые анализируют предпочтения клиентов, прошлые покупки и поведение в браузере, чтобы предоставить индивидуальные предложения продуктов, что приводит к более высокому вовлечению и конверсии.
• Эффективное управление запасамиПоскольку существуют инструменты ИИ, которые помогают более точно прогнозировать спрос, анализируя тенденции и поведение клиентов, помогает компаниям избежать перепроизводства или истощения запасов.
• Улучшение обслуживания клиентов Интегрируя чат-ботов с искусственным интеллектом, таких как Replika, в свою платформу электронной коммерции.
• Динамические цены Анализ рыночных условий и цен конкурентов в режиме реального времени позволяет ритейлерам оптимизировать свои стратегии ценообразования для максимальной прибыли и конкурентоспособности.
• Больше смесей продуктов с прибылью Анализируя предстоящие мероприятия и праздничные торжества, можно узнать продукты, которые могут вскоре стать востребованными.
• Уменьшение усадки Обнаружение мошенничества, такого как подружка или неправильное сканирование предметов, и помогает управлять непродаваемыми запасами, предотвращая дорогостоящие потери.
• Чтобы определить следующее потенциальное местоположение розничного магазина Используя ИИ для запуска сложных симуляций, используя различные факторы, такие как местоположение конкурентов, затраты, демография и климат, помогая им выбирать оптимальные места хранения.

Кроме того, решения ИИ для розничной торговли могут помочь предприятиям оптимизировать операции, повысить продажи и улучшить общий опыт клиентов, стимулируя рост и эффективность в долгосрочной перспективе.

Топ 5 вариантов использования ИИ в розничной торговле

Чтобы лучше понять, как ИИ делает розничные покупки более целостными, мы должны сначала знать области, где он используется для стратегического повышения рентабельности инвестиций. В приведенных ниже примерах использования показаны отделы, где решения ИИ для розничной торговли имеют наибольший потенциал для лучшего взаимодействия с клиентами и оптимизации затрат для розничных центров.

1.Автоматизированные системы управления запасами

Хотя такие формулы, как EOQ (количество экономических заказов) и MOQ (количество минимальных заказов), помогают предприятиям прогнозировать идеальный размер запасов для предприятий, они не способны вычислять динамические переменные.

Прогностическая модель ИИ решает эту проблему, поскольку она способна использовать несколько источников данных для расчета этих колеблющихся переменных в режиме реального времени для прогнозирования оптимальных уровней запасов. Например, крупные розничные сети могут интегрировать прогностическую модель ИИ с единой базой данных продаж из нескольких магазинов и POS-систем для анализа моделей и объемов покупок.

Это позволяет модели получать доступ к живым и историческим данным для прогнозирования запасов заранее. После выявления потенциального случая избыточного или недостаточного запасов модель может автономно уведомлять соответствующие департаменты о принятии решений, основанных на данных, для исправления ситуации.

2 Виртуальная поддержка и помощь

Один из самых известных вариантов использования ИИ в розничной торговле — это использование генеративный ИИ Для популярных продуктов даже готовые модели ИИ, такие как GPT-4o, могут использоваться с ключом API для обеспечения адекватной поддержки с описаниями продуктов.

Однако истинный потенциал раскрывается только после того, как генеративные модели ИИ получают проприетарные данные для предоставления наиболее релевантных советов / предложений клиентам. Использование проприетарных данных обучения позволяет нишевым предприятиям предоставлять критически важные детали продукта, такие как информация об аллергенах и руководства по размерам 24×7 для любого потребителя по всему миру.

Эти виртуальные помощники на базе ИИ (как мы создали для них) I.AM+) также может адаптироваться в соответствии с данными о каждом потребителе для предоставления наиболее релевантной информации о продукте, которая защищает бизнес от ответственности и отдачи.

3. Управление взаимоотношениями с поставщиками (SRM)

Обычные и повторяющиеся задачи бэк-офиса для SRM, такие как выставление счетов и мониторинг поставщиков, могут быть автоматизированы и оптимизированы с помощью систем автоматизации процессов ИИ. Эти системы могут автономно развертывать счета-фактуры или уведомления поставщикам в ответ на заданные триггеры для уровней запасов или колебаний цен на продукцию.

Выделенные алгоритмы ИИ также могут использоваться для сравнения поставщиков по их графикам поставок, стоимости и качеству продукции, чтобы помочь лицам, принимающим решения, выбрать идеального поставщика для партнерства.В целом, использование ИИ в SRM снижает задержку связи между розничными торговцами и поставщиками при оптимизации затрат, что дает предприятиям огромное преимущество с точки зрения прибыльности.

4.Персонализированные рекомендации по продуктам

Розничные продавцы все чаще используют большие данные и ИИ для предоставления индивидуальных рекомендаций по продуктам, которые повышают продажи. Анализируя истории заказов и детали продукта, модели ИИ могут сегментировать клиентов в профили покупателей на основе их предпочтений.

После того, как потребители классифицируются, ИИ оценивает инвентарь, чтобы предлагать соответствующие продукты для каждого профиля, обеспечивая персонализированные рекомендации. Эти модели постоянно адаптируются, повышая точность рекомендаций с каждым взаимодействием, что поддерживает вовлеченность клиентов и улучшает их опыт покупок.

Такой персонализированный подход стимулирует повторные покупки и увеличивает общие продажи.

5. Обнаружение и предотвращение мошенничества

Область деятельности, которая очень ресурсоемка для розничных предприятий, - это обработка мошеннических транзакций. Это особенно верно для розничных продавцов электронной коммерции в случаях возврата платежей или ложных возвратов продуктов. К счастью, большинство этих мошеннических взаимодействий следуют аналогичным шаблонам, которые могут быть распознаны по модели ИИ обнаружения аномалий.

По этой причине современные модели обнаружения аномалий ИИ легко интегрируются в страницы оформления заказа и платежные шлюзы и могут похвастаться возможностями мониторинга транзакций в режиме реального времени.С такими функциями модель ИИ может превентивно отмечать подозрительные транзакции и оперативные действия, которые защищают бизнес от любых связанных с ними потерь.

Примеры реального мира ИИ, используемые в розничной торговле

На бумаге все эти инновации для розничной торговли с использованием ИИ звучат впечатляюще, хотя истинная тяжесть их трансформационного эффекта может быть засвидетельствована в реальной жизни. Для этого давайте посмотрим, как крупные розничные гиганты по всему миру впервые используют ИИ в своих продуктах и услугах.

1. приложение IKEA Place

Один из самых ранних примеров использования ИИ для розничных приложений можно увидеть с помощью приложения IKEA Place, которое было разработано для демонстрации возможностей дополненной реальности. Эта технология позволила пользователям визуализировать, как продукты IKEA будут выглядеть в выбранной ими области.

Используя передовые технологии масштабирования ИИ, это приложение обеспечивает пропорции «истина к жизни» для большого разнообразия продуктов IKEA. Такие технологии AR вселяют больше уверенности в клиенте, чтобы принять решение о покупке.

Читать далее: Как ИИ революционизирует сельскохозяйственную отрасль?

2.Праздничная система управления запасами ИИ Walmart

С более чем 4700 магазинами, которыми можно управлять, конгломерат Walmart столкнулся с проблемами в продвижении продуктов для праздничных сезонов. Решения ИИ в их системах управления запасами Отправлять праздничные товары заранее.

Решение также расширяет планы стеллажей, чтобы обеспечить самое быстрое открытие. Это дает клиентам захватывающий опыт покупок, где они могут легко найти наиболее релевантные продукты.

3.Л'Ореальный МодиФейс

Индустрия красоты продуктов известна тем, что ограничивает возможность тестировать продукты. Это особенно верно для макияжа. L'oreal признал это ограничение и приобрел ModiFace, который внедрил технологии распознавания лиц и дополненной реальности (AR).

После приобретения L’Oreal разработала комплексную платформу, которая позволяла пользователям тестировать макияж на лицах с помощью мобильных устройств. Для учета науки о цвете на разных датчиках был использован алгоритм ИИ для облегчения высокоточной калибровки оттенков.

Новые тенденции использования ИИ в розничной торговле

По состоянию на 2024 год, были достигнуты значительные успехи в принятии ИИ для операций в розничной промышленности. К счастью, в отрасли все еще есть гораздо больше новых тенденций ИИ, которые открывают возможности для новых предприятий для инноваций и расширения своих предложений.

Некоторые из этих плодовитых тенденций заключаются в следующем:

AR/VR-ориентированный опыт покупок

Возможность визуализировать продукты в реальном мире является мощным инструментом для увеличения конверсий. Эта способность является исключительной для решений дополненной реальности и виртуальной реальности (AR / VR), которые быстро разрабатываются для повышения доверия клиентов к покупке новых продуктов.

Любопытно узнать больше о AR/VR приложения для решений электронной коммерции Наш связанный блог на нем может предоставить вам ценную информацию.

Визуальный поиск продукта

Для таких отраслей, как быстрая мода и потребительские технологии, функции визуального поиска продуктов позволяют мгновенно обнаруживать продукты без расплывчатых текстовых описаний. Эти технологии внедряются в поисковых системах для коллективного повышения обнаруживаемости продуктов для нескольких брендов.

Автоматическое складирование

Крупные корпорации, такие как Amazon и Walmart с массивными складами, начали инвестировать в технологии автономного складирования. Эти технологии преимущественно предполагают использование роботизированных систем для складирования и отправки поставок с наименьшим количеством расхождений.

Мы хотим знать, как мы помогли Panasonic с этим. Система управления складомПроверьте наш связанный тематический анализ для получения дополнительной информации.

Динамические цены

Гигант фаст-фуда Wendy's представил концепцию повышения цен на свои торговые точки, которая заставила цены на продукты динамично меняться в соответствии с рыночными условиями. Этот шаг был встречен спорами; однако он указывает на то, что эти системы должны быть приняты для достижения максимальной рентабельности.

Их всего несколько, но есть также много розничных и Тенденции развития электронной коммерции Это революционизирует опыт покупок.

Факторы, которые следует учитывать перед внедрением ИИ для розничных приложений

Учитывая энтузиазм и большие инвестиции в внедрение ИИ в розничные приложения, следует отметить, что процесс подвержен осложнениям. Эти осложнения обычно варьируются от технических ограничений до получения ответных реакций от потребителей. Указанные ниже факторы, как говорят, являются наиболее распространенными в отрасли.

Интеграция AI совместимость

Большинство торговых точек и программных решений построены на устаревшей инфраструктуре и архитектурах приложений. Интеграция решения ИИ, которое имеет несколько зависимостей в такую среду, может сделать его склонным к сбоям из-за проблем совместимости.

Решение этих проблем совместимости часто заключается в масштабной модернизации решений и полном капитальном ремонте инфраструктуры для удовлетворения потребностей в обработке модели ИИ. Кроме того, для сохранения существующих потребительских и транзакционных данных может потребоваться комплексная трансформация данных и миграция.

Ответ пользователя и удовлетворенность

Если решение ИИ не будет хорошо воспринято конечным пользователем, это может сделать весь цикл разработки бесполезным, что приведет к значительным потерям. Вот почему важно оценить взаимодействие решения ИИ с клиентами, прежде чем выкатывать его в производство.

Это можно сделать на начальном этапе разработки, где решение развертывается для выбора пользователей на этапе бета-тестирования или раннего доступа. Это также дает вам ключевые показатели точности модели ИИ, которые затем могут быть использованы для оптимизации производительности.

Модель галлюцинаций

Критическая мера, которую необходимо принять перед развертыванием решения ИИ, заключается в его тщательном тестировании, чтобы убедиться, что модель ИИ не сталкивается с какими-либо галлюцинациями. Подобно галлюцинациям человека, галлюцинации модели ИИ вызывают производство ложных результатов из-за отсутствия соответствующих данных.

Один случай такой галлюцинации может привести к большим обязательствам для ритейлера, поскольку модель ИИ действует от вашего имени как авторитет. Лучший способ исправить это - разместить меры по отказу в выдаче запросов, которые не попадают в сферу применения модели ИИ, и поместить триггеры для перенаправления таких запросов представителям человека.

Шаги к успешному внедрению ИИ в розничные операции

Когда дело доходит до внедрения ИИ — будь то для розничных операций или любых других бизнес-операций в отрасли — неразумно напрямую переходить к полноценной реализации ИИ, не понимая вашу текущую динамику, цели, связанные с ним, и многое другое.

Следовательно, необходимо проанализировать текущую ИТ-инфраструктуру бизнеса и подготовить свои розничные операции, чтобы подготовиться к широкомасштабной реализации ИИ.

Шаг 1: Оцените готовность вашего бизнеса к ИИ

Оцените свою текущую инфраструктуру, технологии и рабочую силу, чтобы определить, готовы ли ваши розничные операции к работе. ИнтеграцияЭто включает в себя анализ вашей цифровой зрелости и понимание того, как ИИ может вписаться в существующие процессы.

Шаг 2: Определите свои бизнес-цели и потребности

Определите конкретные бизнес-задачи, которые ИИ будет решать, будь то улучшение качества обслуживания клиентов, оптимизация инвентаря или повышение операционной эффективности.

Шаг 3: Определите бюджет для внедрения ИИ в розничной торговле

Установите реалистичный бюджет для внедрения ИИ, учитывая такие факторы, как технологии, инфраструктура, наем специалистов и текущее обслуживание.

Шаг 4: Установите практические возможности для внедрения решений ИИ в розничной торговле

Поймите, что, будь то внедрение ИИ или любой другой технологии, требуется время, если вы планируете получить эффективное решение, которое является устойчивым в долгосрочной перспективе.

Шаг 5: бортовая команда AI

Решение о внедрении ИИ в ваше программное решение для розничной торговли требует помощи экспертов по ИИ. Наймите разработчиков AI и Наймите Data Data Science с опытом и знаниями в работе над решениями для разработки розничных приложений на основе ИИ. От стратегических технических консультаций до пользовательские услуги по разработке AI/MLЭксперты ИИ помогут вам получить максимальную рентабельность инвестиций.

Шаг 6: Подготовьте базу данных для скачка ИИ

Данные — это топливо для решений ИИ, и это еще важнее в случае розничной торговли. Чтобы подготовить его к исследованию ИИ, нужно очистить и упорядочить данные в правильную форму базы данных. 

Он также требует создания надежной инфраструктуры баз данных, способной обрабатывать большие объемы данных, которые требуются ИИ. Это может включать модернизацию решений для хранения или внедрение облачных платформ для масштабируемости.

Шаг 7: двигайтесь постепенно, прежде чем принимать ИИ

Стремление только усложняет вещи, особенно когда речь идет о реализации ИИ, где терпение является ключевым. Алгоритмы ИИ и МО требуют времени для обучения, тонкой настройки и получения интеллекта. Постепенная реализация не только позволяет этим системам развиваться должным образом, но и предоставляет возможность для корректировок и обучения, прежде чем полностью интегрировать ИИ в ваши розничные операции.

Хочу знать, что Роль ИИ в цифровой трансформацииЧитайте наш блог для лучшего понимания.

Испытайте преобразующие силы ИИ в розничной торговле с помощью MindInventory

Независимо от того, для каких случаев вы хотите использовать ИИ, MindInventory поможет вам воплотить свои идеи в жизнь.

Например, мы помогли Пассион. Разработать AR и компьютерное видение на основе ИИ решение, которое позволяет клиентам практически применять краску к стенам. Это помогает им визуализировать, как конкретная краска будет выглядеть в различных условиях освещения комнаты и вычислить точное количество краски, необходимой для стены. Наше участие с Passio улучшило их возможности распознавания изображений для их продукта Paints AI с 95-97% точности.

Инвентаризация сознания как Розничная разработка программного обеспечения Компания помогает предприятиям расширять свою деятельность с помощью автономных систем. Каждый аспект розничной торговли от управления поставками до обработки запросов клиентов может обрабатываться решениями ИИ, созданными нашей командой экспертов по ИИ.

FAQ об ИИ в розничной торговле