EN
Trgovine uočavaju da pametne vage opremljene AI tehnologijom zaista poboljšavaju njihove svakodnevne operacije. Ove naprave praće stanje zaliha u stvarnom vremenu, automatski šalju upozorenja kada zalihe počinju opadati i pomažu u sprečavanju frustrirajućih praznih polica. Vage takođe analiziraju ogromne količine podataka kako bi prepoznale obrasce u tome koji se proizvodi prodaju, kada i koliko brzo se artikli kreću kroz skladišta. To upraviteljima trgovina daje znatno bolji uvid u to koje proizvode treba dopuniti. Prema istraživanju kompanije Bain Consulting, poduzeća koja eksperimentiraju s AI-om za personalizirani marketing doživljavaju skok prinosa na marketinške budžete između 10% i čak 25%. Kada ove pametne vage rade zajedno s drugim povezanim uređajima u mreži opskrbnog lanca, sve funkcioniše puno glađe. Trgovine na kraju imaju upravo dovoljno proizvoda na stanju, bez gubitaka zbog prekomjernih zaliha niti razočaranja kupaca koji traže proizvod koji nije dostupan.
Sve više trgovina sada pratiti što kupci stavljaju na vagu tijekom naplate kako bi predložili proizvode koje bi oni zapravo mogli željeti. Ovo čini kupnju ugodnijom za ljude i navede ih da kupe i dodatne stvari. Kompanije koje koriste vještačku inteligenciju za razumijevanje ponašanja kupaca mogu stvoriti marketinške kampanje koje zaista govore o onome što ljudi često kupuju. Prema istraživanju Bostonske savjetovne grupe, vodeće trgovinske kompanije primijetile su stvarna poboljšanja u uključenosti kupaca i učestalosti njihovih stvarnih kupnji nakon što dobiju ove osobne prijedloge. Kada kupci primijete da im se proizvodi preporučuju na temelju onoga što vagaju na blagajni, počinju osjećati da im trgovina uistinu želi zadovoljiti potrebe. Ovo stvara jače veze između kupaca i brendova tijekom vremena.
Sustavi za skeniranje težine na blagajnama mijenjaju način na koji trgovine funkcionišu, čineći proces kupnje znatno bržim i smanjujući dosadne čekanje u redu. Ove mašine u osnovi obavljaju sav posao s vaganjem same, tako da je gotovo nemoguće da dođe do grešaka prilikom određivanja cijena proizvoda. Prema istraživanju iz Harvard Business Reviewa, kompanije koje olakšavaju kupnju uspijevaju zadržati zadovoljne kupce koji se vraćaju. Brži proces blagajne znači bolje raspoloženje kod kupaca koji ne žele gubiti vrijeme čekanjem. Ljudi prirodno biraju mjesta gdje osjećaju da im vrijeme vrijedi kroz glatke transakcije. Trgovine koje uvode ovu tehnologiju zadovoljavaju današnja očekivanja potrošača od njihovih šoping iskustava.
Kada AI sustavi za skaliranje rade zajedno s elektroničkim etiketama na policama koje danas vidimo u trgovinama, cijene ostaju ispravne tijekom cijele trgovine. Maloprodajnici smatraju ovu poveznicu izuzetno korisnom jer mogu brže reagirati kada se nešto dogodi na tržištu, što znači bolja odlučivanja o tome koliko stvari koštaju. Trgovine više ne moraju trošiti sate rada mijenjajući cijene ručno, pa djelatnici u tijeku smjene obave više posla i smanjuje se mogućnost da netko slučajno stavi pogrešan broj na oznaku. Ove elektroničke etikete na policama, koje se ponekad nazivaju ESL-ovima, čine sve ovo mogućim. One pomažu u upravljanju različitim modelima cijena za različite artikle istovremeno, bez stvaranja zabune kod kupaca koji šetaju trgovinom.
Poduzeća mijenjaju način na koji postavljaju cijene zahvaljujući AI algoritmima koji pretražuju velike količine informacija poput onoga što kupci kupuju i kolike su cijene kod konkurencije. Ovaj pametni sustavi neprestano uče, pa mogu prilagoditi cijene u stvarnom vremenu, što izrazito pozitivno utječe na poslovne rezultate. Trgovci su svjesni ovoga jer se potražnja stalno mijenja, i to u fizičkim trgovinama i online shopovima. Pametno postavljanje cijena temeljeno na stvarnim podacima daje poduzećima prednost u odnosu na druge natjecatelje. Uzmimo primjerice lance trgovina s namještenom robom koji pažljivo prate obrasce kupnje i prilagođavaju cijene tijekom dana kako bi privukli različite kupce, a da pritom ne smanje dobitak po prodanom artiklu.
Pametne vage koje koriste umjetnu inteligenciju daju trgovinama stvarnu prednost u praćenju svježine proizvoda i smanjenju cijena robe koja je skoro izašla iz roka trajanja. Najbolje od svega? Ovo pomaže u smanjenju količine uzalud potrošene hrane, a istovremeno privlači kupce koji vole pronalaziti dobre popuste. Neka istraživanja su pokazala da kada se cijene automatski mijenjaju na temelju svježine proizvoda, prodaja artikala koji brzo propadaju može porasti otprilike 15 posto. Ovaj sustav tijekom dana provjerava kvalitetu voća i povrća i prilagođava cijene prema potrebi, što kupnju čini jednostavnijom za ljude, a trgovcima omogućuje uštedu novca u isto vrijeme dok doprinose zaštiti okoliša. Mnogi lanci supermarketâ već imaju rezultate od ove tehnologije, iako su troškovi provedbe prepreka za manje poslovne subjekte koji žele prihvatiti slične metode.
Pametne vage koje koriste umjetnu inteligenciju mijenjaju pravila igre kod upravljanja zalihama u maloprodaji zahvaljujući svojoj sposobnosti predviđanja kada će proizvodi isteći, na temelju stvarnih prodajnih trendova. Maloprodajnici sada mogu bolje planirati i unaprijediti strategije narudžbe unaprijed, umjesto da čekaju dok artikli ne počnu istjecati na policama. I brojke to potvrđuju; trgovine koje prate rokove trajanja ispravno imaju otprilike trećinu manje gubitaka od pokvarenih proizvoda u usporedbi s onima koje nemaju takve sustave. Osim smanjenja količine otpadne hrane, ovi prediktivni alati poslovanju nude stvarnu prednost u pogledu profitabilnosti. Mnogi lanac trgovina već su implementirali slične tehnologije u svojim poslovanjima, prijavljujući primijećena poboljšanja u smanjenju otpadaka i općenitom financijskom performansu tijekom proteklih godina.
Kada je u pitanju dokumentacija težine, automatizacija smanjuje potrebu za ručnim unosom podataka i stalnim nadzorom, što znači velike štednje na troškovima rada. Trgovci primećuju da ne trebaju isto toliko zaposlenih koji ceo dan prate vagu i beleže brojke. Umesto toga, radnici mogu potrošiti vreme na stvari koje zaista znače za kupce, umesto da budu zarobljeni u dosadnim, monotonim zadacima vaganja. Neka istraživanja pokazuju da uvođenje automatizovanih sistema može smanjiti operativne troškove za oko 20 odsto. Ušteđeni novac ne iščezava, već se koristi za bolje programe obuke ili za angažovanje osoba koje mogu poboljšati iskustvo kupovine, umesto da ceo dan broje zalihu.
AI ljestvice su zaista važne za praćenje potrošnje električne energije u trgovinama tijekom dana i noći. Trgovci mogu analizirati ove obrasce kako bi utvrdili gdje se u različitim dijelovima trgovine gubi energija. Kada menadžeri trgovina točno znaju u kojim trenucima svjetla, rashladni uređaji i ostala oprema najviše troše energiju, mogu prilagoditi rad tijekom tih vršnih sati. Na primjer, mogu isključiti hladnjake izvan radnog vremena ili prilagoditi postavke klimatizacije na temelju stvarnog broja posjetitelja, a ne nagađanja. Trgovine koje primijene ovakve metode uštede energije obično ostvaruju uštedu između 15% i čak 20% godišnje. Osim smanjenja troškova, ovaj pristup pomaže u činjenju trgovina ekološkijim. Kupci primjećuju kada trgovine počinju s provodjenjem mjera poput ugradnje senzora kretanja ili prelaska na LED rasvjetu, što poboljšava ugled brenda dok stvarno smanjuje emisiju ugljičnog dioksida iz svakodnevnih operacija.
Sljedeći val pametnih vaga povezanih s Internetom stvari (IoT) izgleda da će promijeniti način na koji trgovine upravljaju zalihama putem nečeg što se zove prediktivno dopunjenje zaliha. Ove naprave u osnovi znaju kada će proizvodi nestati prije nego što se to stvarno dogodi, pa police ostaju ispunjene bez nepotrebnog kupovanja. Za maloprodajnike, to znači uštedu novca na prostoru skladišta, dok proizvodi ostaju dostupni kupcima koji ih žele. Neke velike lančane trgovine već su prijavile smanjenje slučajeva praznih polica za oko 25% od kada su usvojile ove sustave, iako se rezultati razlikuju ovisno o lokaciji i vrsti proizvoda. Dok se sve više trgovina osjeća samopouzdano pri praćenju zaliha digitalno, možda ćemo doživjeti manje frustrirajućih kupovina gdje omiljeni grickalice ili kućanski proizvodi jednostavno nisu dostupni kad su potrebni.
Postavljanje AI baza podataka točno do blagajni mijenja igru za ljude koji pokušavaju jesti zdraviju hranu. Kada kupci skeniraju artikle, odmah dobiju prikaz nutricionističkih činjenica na ekranu, što im pomaže da se drže prehrambenih smjernica i da točno razumiju što kupuju. Tržište također jako želi ovu vrstu transparentnosti - studije pokazuju da ljudi traže jasne hraniteljske oznake 40% više nego prije. Pametne trgovine koje već koriste ovu tehnologiju prijavljuju bolje interakcije s kupcima i jaču odanost redovnih kupaca. Dok se sve više trgovaca hrani prema ovom pristupu, primjećujemo stvarni pomak prema olakšavanju zdravog kupovanja za sve, što je nešto iznimno važno na današnjem tržištu gdje su prehrambene brige na prvom mjestu.
Vage koje pokreće umjetna inteligencija mogu postati zaista važni alati za praćenje metrika održivosti kada je riječ o izračunavanju emisije CO2 za proizvode na trgovinskim policama. Trgovci koji dođu do ove vrste informacija mogli bi početi donositi ekološki prihvatljivija rješenja u svojim operacijama, istovremeno privlačeći kupce koji brinu o utjecaju na okoliš. Neka nedavna istraživanja pokazuju da otprilike 60 posto kupaca bi zapravo potrošilo više novca da zna da je neka marka ozbiljno zainteresirana za održivost. Također, sve više pritiska se osjeća na trgovine da budu otvorene prema tim brojkama emisije CO2. Ljudi jednostavno žele znati što kupuju ove dane, a tvrtke počinju uviđati ovu promjenu u navikama kupnje i poslovnim etičkim standardima uopće.
Hot News2024-09-14
2024-11-18
2023-11-14
2023-04-12
2019-07-11
Specijalizirani smo za napredna elektronička rješenja u maloprodaji kako bismo pojednostavili operacije i poboljšali iskustvo kupnje.
