3 причины, почему каждый ритейлер должен рассмотреть весы с поддержкой ИИ.

Улучшенное управление запасами и прогнозирование спроса

Автоматический учет запасов с помощью электронных ценников

Электронные ценники, или ESL, изменили подход магазинов к управлению запасами, поскольку они позволяют менеджерам видеть, что находится на полках в режиме реального времени. Эти ценники автоматизируют отслеживание уровней запасов, делая данные гораздо более точными, и полки остаются должным образом заполненными большую часть времени. При подключении ESL к системам управления запасами обновления происходят автоматически между различными частями системы магазина, что снижает количество ошибок, возникающих при ручном вводе данных. Некоторые исследования показывают, что после установки таких цифровых ценников магазины могут сократить проблемы с подсчётом запасов примерно наполовину, хотя результаты могут отличаться в зависимости от реализации. Ещё одним преимуществом является забота об окружающей среде, поскольку ESL заменяют маленькие бумажные ценники, которые используются повсеместно. Магазины экономят тонны бумаги, а также выглядят более современно и экологичными в глазах клиентов, которые замечают такие изменения.

Прогноз спроса на основе ИИ для сезонных трендов

Искусственный интеллект помогает анализировать прошлые показатели продаж, чтобы компании могли лучше предсказывать, что клиенты захотят дальше. Когда ИИ изучает покупательские паттерны и изменения на рынке, он дает владельцам магазинов подсказки о том, какие товары будут продаваться хорошо, помогая решить, какой товар держать в наличии. Один реальный пример показал, что магазины улучшили точность своих прогнозов на 30 процентов после внедрения ИИ-систем, что доказывает, насколько полезными могут быть такие инструменты. Машинное обучение заходит еще дальше, потому что прогнозы со временем становятся действительно умнее, обеспечивая наличие товаров на полках без излишков продукции, простаивающих на складах. Для компаний, работающих с сезонными колебаниями, когда определенные товары становятся популярными или теряют спрос, такая перспектива имеет решающее значение для поддержания баланса запасов и сокращения объемов нереализованной продукции.

Сокращение переизбытка и недостатка товаров благодаря реальным данным в режиме реального времени

Розничные торговцы в значительной степени полагаются на анализ данных в реальном времени, чтобы поддерживать уровень запасов на складе на оптимальном уровне, что помогает избежать как излишков товара, так и пустых полок в момент, когда покупателям нужны товары. При отслеживании запасов в реальном времени магазины получают более точную информацию о том, какие товары требуют пополнения, а это, как правило, означает более быстрый оборот запасов. Исследования показывают, что эффективные системы отслеживания в реальном времени могут повысить скорость оборота запасов примерно на 20 процентов. Избыточные запасы блокируют денежные средства, которые можно использовать в других целях, тогда как недостаток товара приводит к упущенным возможностям продаж и недовольству покупателей, которые уходят из магазина ни с чем. Многие магазины сегодня используют искусственный интеллект для автоматического управления пополнением запасов в зависимости от происходящего в реальном времени. Это позволяет поддерживать должный уровень заполнения полок без излишеств, что в конечном итоге повышает прибыль и способствует возврату клиентов.

Персонализированные клиентские体验 и повышение вовлеченности

Чатботы на базе ИИ для поддержки клиентов 24/7

Чат-боты, работающие на основе искусственного интеллекта, меняют подход компаний к организации клиентской поддержки, поскольку они обеспечивают мгновенные ответы в любое время суток. Клиенты обычно более удовлетворены, когда эти умные боты сразу отвечают на их вопросы, вместо того чтобы заставлять их бесконечно ждать на линии. Данные отраслевой статистики показывают, что компании, использующие технологии чат-ботов, демонстрируют лучшие результаты в удержании клиентов. Со временем чат-боты становятся умнее, а значит, диалоги становятся более естественными и соответствующими реальным потребностям людей. Благодаря достижениям в области обработки естественного языка современные чат-боты лучше понимают контекст и отвечают таким образом, который действительно имеет смысл в ходе реального разговора, делая взаимодействие менее механическим и более человечным.

Настроенные рекомендации продуктов с помощью машинного обучения

Рост популярности машинного обучения изменил подход компаний к персонализированному маркетингу, позволяя предлагать клиентам товары на основе их реальных покупок и просмотров. Когда покупатели получают рекомендации, соответствующие их предпочтениям, они склонны тратить больше денег за один заказ и чаще завершают покупки. Крупные торговые марки в различных отраслях внедрили такие системы рекомендаций и добились значительных успехов. Например, приложение Sephora Virtual Artist. Клиенты могут опробовать макияж в цифровом виде и получить рекомендации по продуктам, соответствующим их стилю. Покупатели, взаимодействующие с такими персонализированными функциями, как правило, сообщают о более высоком уровне удовлетворенности покупками, что со временем укрепляет лояльность к бренду. Поэтому многие ритейлеры сегодня рассматривают персонализированные рекомендации как необходимый элемент для сохранения конкурентоспособности на рынке.

Динамические стратегии ценообразования для повышения коэффициентов конверсии

Динамическое ценообразование на основе ИИ учитывает текущую рыночную ситуацию и поведение покупателей, чтобы оперативно корректировать цены. Основное преимущество заключается в поддержании конкурентоспособности, чтобы не терять деньги, но при этом получать хорошие прибыли. Например, Zara постоянно корректирует цены в зависимости от текущих предпочтений клиентов на самые актуальные модели одежды. Это позволяет сохранять доступные цены на товары по сравнению с конкурентами, не сильно снижая маржу. Исследования показывают, что такого рода изменения цен действительно стимулируют рост продаж и повышают удовлетворенность покупателей в целом. Однако ритейлерам необходимо учитывать еще один важный аспект — прозрачность ценообразования играет большую роль в удержании клиентов. Если покупатели понимают причины повышения или понижения цен, они более лояльно относятся к таким изменениям. Объяснение того, как формируются цены, способствует установлению доверия к бренду и постоянным клиентам.

Операционная эффективность и экономия затрат

Сокращение трудовых затрат с помощью автоматизированных систем расчета

Автоматизация расчета меняет то, как магазины ведут свою повседневную деятельность, в первую очередь за счет ускорения процессов и сокращения расходов на персонал. Речь идет о таких решениях, как станции самообслуживания и цифровые кассы, которые позволяют покупателям самостоятельно сканировать товары, оплачивать их и даже упаковывать. По словам магазинов, они экономят деньги, поскольку в них требуется меньше кассиров, а значит, сотрудников можно перевести на выполнение других задач, действительно важных для бизнеса. Некоторые данные указывают на то, что время ожидания сокращается примерно на 40% после внедрения таких систем, что означает большее удовлетворение клиентов и их возвращение в магазин снова и снова. В сочетании с программным обеспечением для отслеживания инвентаря такие обновления технологий расчета также способствуют более гладкому функционированию процессов за кулисами, обеспечивая совпадение уровней запасов с тем, что фактически находится на полках.

Обнаружение мошенничества и предотвращение потерь с помощью аналитики ИИ

Аналитика искусственного интеллекта играет большую роль в выявлении мошенничества и предотвращении потерь. Эти умные системы просматривают огромные объемы данных, чтобы находить подозрительные закономерности, которые могут указывать на неладное. Они также довольно быстро распознают странные привычки покупок, что снижает потери от краж и мошеннических транзакций. Компании, которые внедрили ИИ для такого рода анализа, отмечают ощутимые результаты. Одна фирма сообщила, что количество случаев мошенничества сократилось примерно на 20% после установки программного обеспечения прогнозирования. Чтобы не отставать от новых уловок мошенников, эти инструменты на основе ИИ необходимо регулярно обновлять и настраивать. Когда ритейлеры инвестируют в улучшение возможностей ИИ, они, конечно, экономят деньги, но получают и другое преимущество — клиенты начинают чувствовать себя безопаснее при совершении покупок у них, что укрепляет долгосрочную лояльность и доверие к бренду.

Оптимизация цепочек поставок с помощью прогнозирующей логистики

Управление цепочками поставок получает серьезный импульс благодаря предиктивной логистике, которая эффективно использует данные в реальном времени для тонкой настройки ежедневных операций. Когда компании могут предсказывать, чего хотят клиенты, еще до того, как те сами об этом попросят, и должным образом отслеживать уровни запасов, магазины в итоге тратят меньше на доставку и быстрее доставляют товары, чем раньше. Можно взглянуть на некоторых крупных розничных продавцов, которые сообщали о сокращении расходов на логистику примерно на 30% после перехода на эти интеллектуальные системы. Технология, лежащая в основе этого, учитывает множество факторов, таких как предыдущие привычки покупок, сезонные изменения и реальное место проживания людей при определении оптимальных способов доставки товаров из точки А в точку Б. И, честно говоря, никто не хочет неожиданностей при заказе чего-либо в интернете. Поэтому сейчас так много компаний внедряют прогнозирование с помощью искусственного интеллекта. Это позволяет им быстрее реагировать на потребности клиентов и создавать более устойчивые цепочки поставок, которые не разрушаются при возникновении сбоев где-либо на пути следования.