Искате да подобрите клиентския опит? Опитайте AI-омогулените везни в магазина си.

Как AI-омогулените везни подобряват клиентския опит в розницата

Управление на инвентар в реално време и сигнали за наличност

Търговските обекти установяват, че умните везни, оборудвани с AI технология, наистина подобряват ежедневните операции. Тези устройства следят нивата на инвентаризацията в реално време, автоматично изпращайки предупреждения, когато запасите започват да намаляват, и подпомагайки предотвратяването на досадните празни рафтове. Везните също анализират големи обеми от данни, за да разпознават модели относно това какво се продава, кога и колко бързо стоките се движат през складовете. Това осигурява на мениджърите на магазините далеч по-добро представяне за това кои продукти се нуждаят от попълване. Според проучване на Bain Consulting, компаниите, експериментиращи с AI за персонализиран маркетинг, са отбелязали скок в печалбите от рекламните си бюджети между 10% и целия път до 25%. Когато тези умни везни работят заедно с други свързани устройства в цялата верига на доставки, всичко се движи далеч по-плавно. Магазините остават с точно подходящото количество продукти налични, без да губят пари за излишен запас или да разочароват клиенти, които искат нещо, което не е налично.

Персонализирани препоръки за продукти чрез данни за тегло

Все повече магазини следят какво клиентите слагат на везната по време на плащане, за да предложат продукти, които те действително биха искали. Това прави пазаруването по-добро за хората и ги подтиква да купуват допълнителни неща. Компаниите, които използват изкуствен интелект, за да разберат поведението на клиентите, могат да създадат маркетингови кампании, които наистина се насочват към това, което хората често купуват. Според проучване на Boston Consulting Group, водещи търговци са отбелязали реални подобрения в това колко ангажирани са клиентите и колко често всъщност завършват покупките си след получаване на тези персонализирани предложения. Когато пазарувачите забелязват, че им се предлагат продукти, базирани на това, което тежат на касата, те започват да имат усещането, че магазинът се интересува от техните нужди. Това създава по-силни взаимоотношения между клиентите и марките с течение на времето.

Безпрепятствен разчет чрез автоматизирано разпознаване на тегло

Системите за сканиране на тегло на касите променят начина, по който магазините работят, правейки процеса на пазаруване много по-бърз и намалявайки досадното чакане на опашка. Тези машини поемат цялото теглене автоматично, което почти изключва грешки при ценуването на продуктите. Според проучване на Harvard Business Review, компаниите, които правят пазаруването по-лесно, обикновено осигуряват по-голямо удовлетворство и лоялност сред клиентите. По-бързите касови операции подобряват настроението на потребителите, които не искат да губят време. Хората естествено се тягнат към места, където усещат, че времето им се цени чрез бързи и ефективни транзакции. Магазините, които използват тази технология, отговарят на очакванията на днешните потребители относно модерното пазаруване.

Динамична синхронизация на електронни етикети за полки

Когато изкуственият интелект се използва заедно с електронните ценови етикети, които виждаме в магазините днес, това осигурява коректни цени в цялата търговска точка. Тази връзка е много полезна за търговците, защото могат да реагират по-бързо на промените на пазара, което означава по-добри решения относно цените на стоките. Магазините вече не трябва да прекарват часове в ръчното променяне на цени, така че служителите могат да свършат повече работа през работното си време, а вероятността някой случайно да постави грешна цена на етикета е по-малка. Тези електронни ценови етикети, понякога наричани ESLs, правят всичко това възможно. Те помагат при управлението на различни ценнообразуващи модели за разнообразни продукти едновременно, без да предизвикват объркване у клиентите, които правят пазарене.

Стратегии за оптимизация на цени, базирани на ИИ

Бизнесите променят начина, по който определят цени, благодарение на алгоритми с изкуствен интелект, които преглеждат големи обеми информация – например какво купуват клиентите и какви цени предлагат конкурите. Тези интелигентни системи постоянно учат и се адаптират, така че могат да коригират цени в реално време, което сериозно подпомага финансовите резултати. Търговците на дребно разбират това добре, тъй като търсенето непрекъснато се променя както в магазините, така и в онлайн платформите. Умното ценообразуване, базирано на реални данни, дава предимство на компаниите при конкурирането с другите. Вземете за пример веригите от хранителни магазини – те следят отблизо моделите на покупки и коригират цените през деня, за да привлекат различни видове клиенти, без да жертват печалбата на продаден артикул.

Автоматизирани пресмятания на отстъпки в зависимост от свежестта на продукта

Интелигентни везни, задвижвани от изкуствен интелект, дават на магазините реално предимство при проследяването на свежестта на продуктите и намаляването на цените на стоки, които са почти излезли от употреба. Най-хубавото? Това помага за намаляване на хранителните отпадъци, докато все пак привлича клиенти, които обичат да намират добри промоции. Някои проучвания са показали, че когато цените се променят автоматично въз основа на визията за свежест на продукта, продажбите на неща, които бързо се развалят, могат да нараснат с около 15 процента. Тези системи проверяват качеството на зеленчуците и плодовете през целия ден и коригират цените по необходимост, което прави пазаруването по-лесно за потребителите и позволява на търговците да спестяват средства, докато в същото време допринасят за опазването на околната среда. Много вериги от супермаркети вече виждат резултати от тази технология, въпреки че разходите за внедряване остават препятствие за по-малките предприятия, които се стремят да прилагат подобни подходи.

Намаляване на хранителните отпадъци чрез прогнозиран анализ на сроковете за изтичане

Интелигентни везни, задвижвани от изкуствен интелект, променят начина, по който се управлява складовият запас в търговията на дребно, чрез способността си да прогнозират кога продуктите ще се срока, като се основават на реални данни за продажби. Търговците вече могат по-добре да планират и да коригират стратегиите си за поръчка на стоки предварително, вместо да изчакват докато продуктите започнат да се развалят на рафтовете. Това се потвърждава и от числата – магазините, които следят сроковете на годност по надежден начин, губят приблизително с една трета по-малко от развалени продукти в сравнение с тези, които не използват такива системи. Освен че намалят загубите от хранителни продукти, тези предиктивни инструменти дават на компаниите реално предимство по отношение на печалбите. Много вериги от хранителни магазини вече са внедрили подобни технологии в операциите си, като съобщават за забележим напредък както в намаляването на отпадъците, така и в общото финансово представяне през последните няколко години.

Запазване на трудови разходи чрез автоматизирана документация на теглото

Когато става въпрос за документация относно теглото, автоматизацията намалява до минимум ръчната обработка на данни и постоянното наблюдение, което означава големи спестявания по отношение на разходите за труд. Търговците установяват, че не се налага да използват толкова много служители, които през цялото време следят везните и записват числата. Вместо това, служителите могат да използват времето си за неща, които наистина са от значение за клиентите, вместо да се занимават с досадни и еднообразни задачи, свързани с претеглянето. Някои проучвания показват, че използването на автоматизирани системи може да намали оперативните разходи с около 20 процента. Парите, които се спестяват, не изчезват напразно – те се използват за по-добри програми за обучение или за наемане на хора, които могат да подобрят потребителския опит, вместо да прекарват целия си ден в броене на инвентар.

Оптимизация на енергията чрез разпознаване на шаблоните на употребата

AI скалите са наистина важни за проследяване на това как магазините използват електричество през деня и нощта. Търговците могат да анализират тези модели, за да разберат къде губят енергия в различните части на магазините си. Когато мениджърите на магазините знаят точно кога осветителните тела, хладилните уреди и другото оборудване използват най-много енергия, те могат да направят промени по време на тези натоварени периоди. Например, изключване на витрините след работно време или настройка на климатичните системи въз основа на действителното движение на клиенти, а не на догадки. Магазините, които прилагат този вид мерки за икономия на енергия, обикновено постигат икономия от около 15% до дори 20% годишно. Въпреки че този подход не само намалява разходите, той допринася и за по-екологичните търговски площи. Клиентите забелязват, когато магазините започнат да използват сензори за движение или да преминават към LED осветление, което подобрява имиджа на марката, докато действително намалява въглеродните емисии от ежедневните операции.

Прогнозно оснащаване с IoT-свързани тегови машини

Следващата вълна от интелигентни везни, свързани с Интернет на нещата, изглежда ще промени начина, по който магазините управляват наличността си чрез нещо, наречено предиктивно попълване на запасите. Тези устройства по същество знаят кога продуктите ще свършат още преди това да се случи, така че че рафтовете остават заредени, без да се налага превишаване на поръчките. За търговците това означава спестяване на разходи за складово пространство, докато стоките са постоянно налични пред клиентите, които ги искат. Някои големи вериги вече съобщават за намаление на случаите с празни рафтове с около 25% след внедяването на тези системи, въпреки че резултатите варират в зависимост от местоположението и вида продукти. Докато все повече магазини свикват с цифровото проследяване на инвентара, може би ще наблюдаваме по-малко досадни пазарувания, при които любимите закуски или стоки за домакинството просто не са налични, когато са нужни.

Отслежване на хранителни вещества чрез интегрирани AI бази данни

Поставянето на AI бази данни точно на касите променя правилата на играта за хората, които се опитват да консумират по-здравословни храни. Когато клиентите сканират продукти, те получават веднага информация за хранителната стойност на екрана, което им помага да спазват диетичните си правила и да разбират точно какво купуват. Пазарът също силно желае този вид прозрачност – проучвания показват, че хората са с 40% по-чести в изискванията си за ясни етикети на храните. Умни магазини, които вече използват тази технология, отбелязват подобрени взаимодействия с клиентите и по-голяма лоялност от редовните покупатели. Докато все повече търговци на хранителни стоки приемат този подход, ние ставаме свидетели на реално движение към опростяване на процеса на пазаруване на здравословни храни за всички, което е от голямо значение в днешния пазар, където проблемите с храненето са на първо място.

Докладване за устойчивост чрез изчисления на углеродния след

Везните, управлявани от изкуствен интелект, могат да станат наистина важни инструменти за проследяване на показатели за устойчивост, когато става въпрос за изчисляване на въглеродния отпечатък за продукти на магазинните рафтове. Търговците, които получат достъп до този вид информация, може да започнат да правят по-екологични избори в операциите си, като в същото време ще привличат клиенти, които се интересуват от екологичното въздействие. Някои от скорошните проучвания показват, че около 60 процента от купувачите наистина биха похарчили допълнителни пари, ако знаеха, че даден бранд сериозно се ангажира с опазване на околната среда. Наблюдава се все по-голям натиск върху магазините да са отворени относно тези въглеродни показатели. Хората просто искат да знаят какво купуват в днешно време и компаниите започват да разбират този преход в навиците на пазаруване и бизнес етичните стандарти в цялост.