EN
Etykiety elektroniczne na półkach, znane również jako ESL, zmieniły sposób zarządzania zapasami w sklepach, ponieważ pozwalają kierownikom na bieżąco monitorować to, co znajduje się na półkach. Te etykiety automatyzują śledzenie poziomu zapasów, co znacznie zwiększa dokładność danych, a półki są prawie zawsze odpowiednio zaopatrzone. Gdy ESL są połączone z systemami zarządzania zapasami, aktualizacje odbywają się automatycznie pomiędzy różnymi częściami systemu sklepowego, co zmniejsza błędy wynikające z ręcznych operacji. Niektóre badania wskazują, że sklepy mogą zmniejszyć problemy związane z liczeniem zapasów o około połowę po zainstalowaniu tych cyfrowych etykiet, choć wyniki zależą od sposobu wdrożenia. Inną zaletą jest dbałość o środowisko, ponieważ ESL zastępują tradycyjne papierowe znaczniki cenowe. W ten sposób sklepy oszczędzają ogromne ilości papieru i jednocześnie prezentują się w sposób nowoczesny oraz ekologicznie świadomy w oczach klientów, którzy zauważają te zmiany.
Sztuczna inteligencja pomaga analizować wcześniejsze dane sprzedaży, dzięki czemu firmy mogą lepiej przewidywać, czego mogą chcieć klienci w przyszłości. Gdy SI analizuje wzorce zakupów i zmiany na rynku, dostarcza właścicielom sklepów wskazówek, które produkty będą się dobrze sprzedawać, pomagając im w decyzji, co należy mieć na stanie. W jednym z praktycznych przykładów przedstawiono, że sklepy poprawiły swoje prognozy o około 30 procent po wdrożeniu systemów SI, co pokazuje, jak pomocne mogą być te narzędzia. Uczenie maszynowe idzie o krok dalej, ponieważ prognozy z czasem stają się coraz lepsze, zapewniając, że półki są dobrze uzupełnione, bez nadmiaru towaru pozostającego bez sprzedaży. Dla firm, które mają do czynienia z sezonowością, w której pewne produkty stają się popularne lub tracą na znaczeniu, posiadanie takiej wiedzy z wyprzedzeniem znacząco ułatwia utrzymanie równowagi zapasów i zmniejszenie ilości marnowanego towaru.
Detaliści w dużym stopniu polegają na analizie danych w czasie rzeczywistym, aby utrzymać zapasy na odpowiednim poziomie, co pomaga uniknąć zarówno nadmiaru towarów leżących bez ruchu, jak i pustych półek w momencie, gdy klienci chcą zakupić dane produkty. Gdy sklepy monitorują zapasy w czasie rzeczywistym, otrzymują lepszy wgląd w to, które towary wymagają uzupełnienia, co zazwyczaj przekłada się na szybszą rotację zapasów. Badania wykazują, że dobre systemy śledzenia w czasie rzeczywistym mogą zwiększyć wskaźnik rotacji o około 20 procent. Zbyt duże zapasy wiążą środki finansowe, które można wykorzystać w inny sposób, natomiast zbyt mały poziom zapasów oznacza przepuszczoną szansę na sprzedaż oraz niezadowolonych klientów, którzy odchodzą z pustymi rękami. Wiele sklepów wykorzystuje obecnie sztuczną inteligencję do automatycznego zarządzania uzupełnianiem zapasów na podstawie danych z czasu rzeczywistego. Dzięki temu półki są odpowiednio uzupełniane bez przekraczania potrzebnego poziomu, co ostatecznie zwiększa zyski i sprawia, że klienci wracają po więcej.
Czaty oparte na sztucznej inteligencji zmieniają sposób, w jaki firmy obsługują wsparcie klienta, ponieważ oferują szybkie odpowiedzi w dowolnym momencie dnia i nocy. Klienci są zadowoleni, gdy te inteligentne boty są gotowe natychmiast odpowiedzieć na pytania, zamiast czekać w nieskończoność na połączenie. Dane branżowe wskazują, że firmy wykorzystujące technologię czatbotów osiągają lepsze wyniki jeśli chodzi o utrzymanie stałych klientów. Wraz z upływem czasu czatboty stają się również inteligentniejsze, co oznacza, że rozmowy wydają się bardziej naturalne i dopasowane do rzeczywistych potrzeb użytkowników. Dzięki postępom w przetwarzaniu języka naturalnego współczesne czatboty lepiej rozumieją kontekst i odpowiadają w sposób mający realne znaczenie w trakcie prawdziwych rozmów, co sprawia, że interakcje są mniej mechaniczne i bardziej przyjazne.
Wzrost znaczenia uczenia maszynowego zmienił sposób, w jaki firmy podechodzą do marketingu personalizowanego, umożliwiając im sugerowanie produktów klientom na podstawie tego, co faktycznie kupują i przeglądają. Gdy klienci otrzymują rekomendacje odpowiadające ich preferencjom, zazwyczaj wydają więcej pieniędzy w pojedynczym zamówieniu i częściej je finalizują. Duże firmy z różnych branż wdrożyły te systemy rekomendacyjne, osiągając przy tym duże sukcesy. Na przykład aplikacja Sephora Virtual Artist. Klienci mogą testować cyfrowo różne wizerunki makijażu, a następnie otrzymywać sugestie produktów dopasowanych do ich stylu. Osoby, które korzystają z takich funkcji personalizowanych, generalnie deklarują większy poziom zadowolenia z doświadczeń zakupowych, co z czasem umacnia lojalność wobec marki. Dlatego wielu detaliczników dziś traktuje rekomendacje personalizowane jako kluczowe dla utrzymania konkurencyjności na rynku.
Dynamiczne ceny wspierane przez sztuczną inteligencję analizują sytuację na rynku i sposób zakupów klientów, by dostosować ceny na bieżąco. Głównym celem jest utrzymanie konkurencyjności, dzięki czemu nie tracimy pieniędzy, a jednocześnie osiągamy dobre zyski. Przykładem jest Zara, która regularnie koryguje ceny w zależności od bieżących preferencji klientów dotyczących najnowszych produktów mody. Dzięki temu utrzymują przystępne ceny w porównaniu z konkurencją, nie naruszając zbytnio marż. Badania pokazują, że tego typu zmiany cen rzeczywiście zwiększają liczbę sprzedaży i ogólnie podnoszą zadowolenie klientów. Istnieje jednak jeszcze jeden aspekt, o którym muszą pamiętać detaliści – przejrzystość ma ogromne znaczenie dla utrzymania stałych klientów. Jeśli klienci rozumieją, dlaczego ceny czasem rosną lub maleją, są bardziej skłonni to akceptować. Po prostu poinformowanie ich o tym, co dzieje się w tle, znacznie przyczynia się do budowania zaufania wśród stałych nabywców.
Automatyzacja kasowania zmienia sposób, w jaki sklepy prowadzą codzienną działalność, głównie dlatego, że przyspiesza procesy i obniża koszty personelu. Mowa tu o stanowiskach samoobslugowych i cyfrowych kasach, które pozwalają klientom samodzielnie zeskanować towary, zapłacić i nawet zapakować zakupy. Sklepy twierdzą, że oszczędzają pieniądze, ponieważ nie potrzebują tylu kasjerów, a pracownicy mogą zostać przydzieleni do innych, ważnych zadań. Niektóre szacunki wskazują, że czasy oczekiwania skracają się o około 40% po wdrożeniu takich systemów, co oznacza zadowolonych klientów, którzy chętnie wracają. W połączeniu z oprogramowaniem do śledzenia zapasów, te ulepszenia technologiczne wspierają płynne funkcjonowanie sklepu w tle, zapewniając zgodność stanów magazynowych z rzeczywistym asortymentem na półkach.
Analityka oparta na sztucznej inteligencji odgrywa istotną rolę w wykrywaniu oszustw i zapobieganiu stratom. Te inteligentne systemy analizują ogromne ilości danych, szukając niepokojących wzorców, które mogą wskazywać na podejrzane działania. Szybko zauważają również nietypowe zachowania zakupowe, co znacznie ogranicza straty związane z kradzieżami i transakcjami oszustwa. Firmy, które zaczęły wykorzystywać AI w tego typu analizach, odnotowują konkretne rezultaty. Jedna z firm zauważyła spadek przypadków oszustw o około 20% po wdrożeniu oprogramowania predykcyjnego. Aby nadążyć za nowymi metodami stosowanymi przez oszustów, narzędzia AI wymagają regularnych aktualizacji i dostosowań. Kiedy detaliści inwestują w lepsze możliwości AI, oszczędzają pieniądze, ale zyskują także dodatkową zaletę – klienci zaczynają czuć się bezpieczniej w kontaktach z firmą, co przekłada się na długoterminową lojalność i zaufanie do marki.
Zarządzanie łańcuchem dostaw otrzymuje duże wsparcie dzięki logistyce predykcyjnej, która sprytnie wykorzystuje dane w czasie rzeczywistym, by doskonalić codzienne procesy. Gdy przedsiębiorstwa potrafią przewidzieć, czego klienci będą chcieli jeszcze zanim sami zapytają, oraz prawidłowo monitorować poziom zapasów, sklepy kończą z mniejszymi wydatkami na wysyłkę i szybszą dostawą towarów niż wcześniej. Wystarczy spojrzeć na wielu dużych detalicznych sieci handlowych, które mówią o obniżeniu kosztów logistyki o około 30% po przejściu na te inteligentne systemy. Technologia stojąca za tym analizuje różne aspekty, takie jak wcześniejsze nawyki zakupowe, zjawiska sezonowe i miejsca zamieszkania ludzi, przy wyznaczaniu optymalnych tras transportu produktów z punktu A do B. Przyznajmy szczerze – nikt nie chce niespodzianek przy zamawianiu czegoś przez internet. Dlatego właśnie tak wiele firm obecnie inwestuje w prognozowanie oparte na sztucznej inteligencji. Pozwala ono szybciej reagować na potrzeby klientów i tworzyć bardziej odporne łańcuchy dostaw, które nie rozpadają się przy najmniejszym zakłóceniu gdziekolwiek w systemie.
Hot News2024-09-14
2024-11-18
2023-11-14
2023-04-12
2019-07-11
Specjalizujemy się w zaawansowanych elektronicznych rozwiązaniach handlowych, które optymalizują operacje i ułatwiają zakupy.
