3 причини, чому кожному роздрібнику слід розглянути ваги з підтримкою штучного інтелекту.

Покращене управління запасами та прогнозування попиту

Автоматичне відстеження запасів за допомогою електронних міток полиць

Електронні цінові таблички або ESL змінили спосіб управління запасами в магазинах, адже дозволяють менеджерам бачити, що саме є на полицях у реальному часі. Ці таблички автоматизують відстеження рівня запасів, що робить дані набагато точнішими, а полиці — майже завжди належним чином заповненими. Під’єднання ESL до систем обліку запасів забезпечує автоматичне оновлення даних у різних частинах системи магазину, скорочуючи помилки, які виникають при ручному обліку. За даними деяких досліджень, після встановлення таких цифрових табличок магазини можуть скоротити проблеми з обліком запасів приблизно на половину, хоча результати можуть відрізнятися залежно від якості реалізації. Ще одною перевагою є екологічність, адже ESL замінюють маленькі паперові цінники, які використовуються скрізь. Магазини таким чином економлять тони паперу, а також виглядають більш сучасно та екологічно виглядають в очах покупців, які помічають ці зміни.

Прогнозування попиту, що базується на штучному інтелекті, для сезонних трендів

Штучний інтелект допомагає аналізувати показники минулих продажів, щоб бізнес міг краще передбачити, чого можуть захотіти клієнти далі. Коли штучний інтелект вивчає звички покупок і зміни на ринку, він дає власникам магазинів підказки щодо того, які товари будуть добре продаватися, допомагаючи їм вирішити, що варто мати на складі. Один реальний приклад показав, що магазини покращили точність своїх прогнозів на 30 відсотків після впровадження систем штучного інтелекту, що доводить, наскільки корисними можуть бути ці інструменти. Машинне навчання заходить ще далі, адже з часом прогнози стають навіть розумнішими, забезпечуючи наявність товарів на полицях без зайвого запасу продуктів. Для бізнесу, який має справу з сезонними коливаннями, коли певні товари стають популярними або виходять з моди, така передбачливість має ключове значення для підтримки балансу запасів і зменшення кількості непроданого товару.

Зниження перевантаження та недостач через реальні дані в режимі реального часу

Роздрібники значно покладаються на аналіз даних у режимі реального часу, щоб підтримувати наявність товарів на потрібному рівні, що допомагає уникнути надлишку товарів, які просто займають місце, і порожніх полиць у момент, коли покупці хочуть щось придбати. Коли магазини відстежують наявність товарів у режимі реального часу, вони отримують точнішу інформацію про те, що потрібно поповнити, а це, як правило, означає швидше обертання товарних запасів. Дослідження показують, що ефективні системи відстеження в реальному часі можуть підвищити швидкість обертання товарів приблизно на 20 відсотків. Надмірний запас товарів блокує кошти, які можна використати в інших місцях, тим більше, якщо не вистачає товарів, то це призводить до втрачених можливостей продажу та незадоволених покупців, які йдуть з магазину без покупки. Багато магазинів тепер використовують штучний інтелект для автоматичного поповнення запасів залежно від того, що відбувається в режимі реального часу. Це забезпечує належну наявність товарів на полицях без зайвого запасу, що в кінцевому підсумку підвищує прибуток і змушує клієнтів повертатися знову й знову.

Персоналізовані клієнтські досвіди та збільшення заангажованості

Чатботи на основі ШІ для підтримки клієнтів 24/7

Чат-боти, які працюють завдяки штучному інтелекту, змінюють спосіб, у який компанії надають підтримку клієнтам, адже вони пропонують швидкі відповіді у будь-який час доби. Клієнти зазвичай відчувають більше задоволення, коли ці розумні боти одразу відповідають на їхні запитання, замість того, щоб тримати у черзі в очікуванні. Дані галузі показують, що компанії, які використовують технології чат-ботів, досягають кращих результатів у залученні клієнтів. З плином часу чат-боти стають розумнішими, а отже, діалоги стають більш природними й адаптованими до реальних потреб користувачів. Благодячучи досягненням у галузі обробки природної мови, сучасні чат-боти тепер краще розуміють контекст і відповідають таким чином, що під час реальних розмов відповіді мають сенс, а взаємодія виглядає менш механічною і більш природною.

Персоналізовані рекомендації продуктів за допомогою машинного навчання

Зростання машинного навчання змінило підхід бізнесу до персоналізованого маркетингу, дозволяючи пропонувати клієнтам товари на основі того, що вони насправді купують і переглядають. Коли покупці отримують рекомендації, які відповідають їхнім вподобанням, вони схильні витрачати більше коштів на одне замовлення та частіше завершувати покупки. Великі торгові мережі різних галузей успішно впроваджують ці системи рекомендацій і мають на цей рахунок чимало історій успіху. Візьмімо, наприклад, додаток Sephora's Virtual Artist. Клієнти можуть випробувати цифровий макіяж і отримати пропозиції щодо товарів, які відповідатимуть їхнім вибору стилю. Люди, які користуються такими персоналізованими функціями, загалом повідомляють, що задоволені своїм досвідом покупок, що з часом зміцнює лояльність до бренду. Тому багато роздрібних продавців тепер вважають персоналізовані рекомендації ключовим фактором для зберігання конкурентоспроможності на сучасному ринку.

Динамічні стратегії ціноутворення для підвищення ступеня конверсії

Ціноутворення на основі штучного інтелекту полягає в аналізі ринкової ситуації та способів здійснення покупок споживачами для динамічної зміни цін. Основна перевага полягає в забезпеченні конкурентоспроможності, щоб не мати збитків, але при цьому отримувати гарний прибуток. Візьмемо, наприклад, Zara. Вони постійно коригують ціни залежно від поточних побажань клієнтів щодо їхньої останньої продукції у сфері моди. Це дозволяє підтримувати доступність товарів порівняно з іншими, не зменшуючи при цьому значно маржі. Дослідження показують, що такого роду зміни цін дійсно стимулюють зростання обсягів продажів і підвищують задоволення покупців у цілому. Проте є ще один важливий аспект, про який продавцям слід подумати — прозорість, адже саме вона відіграє важливу роль у залученні клієнтів. Якщо покупці розуміють, чому ціни іноді зростають або знижуються, вони схильні більш приймати такі зміни. Просто поінформуйте їх про те, що відбувається за кадром, і це суттєво допоможе в побудові довіри з боку постійних покупців.

Операційна ефективність та заощадження витрат

Зниження витрат на працю за рахунок автоматизованих систем оплати

Автоматизація процесу оформлення замовлень змінює спосіб ведення повсякденного бізнесу магазинами, головним чином тому, що прискорює процеси та зменшує витрати на персонал. Йдеться про автоматичні каси самообслуговування та цифрові реєстратори, які дозволяють покупцям самостійно відсканувати товари, здійснити оплату та навіть упакувати їх. За словами магазинів, економія коштів досягається завдяки зменшенню потреби у великій кількості касирів, тому працівників переводять на виконання інших завдань, важливих для бізнесу. За деякими оцінками, час очікування скорочується приблизно на 40% після встановлення таких систем, що означає, що клієнти задоволені та повертаються знову й знову. Разом із програмним забезпеченням для обліку запасів ці технологічні оновлення в системах оформлення замовлень допомагають підтримувати безперебійну роботу всередині магазину, забезпечуючи відповідність рівня запасів даним про наявність товарів на полицях.

Виявлення шахрайства та предотворення втрат через аналітику ШІ

Аналіз штучного інтелекту суттєво допомагає у виявленні шахрайства та запобіганні втратам. Ці розумні системи переглядають величезні обсяги даних, щоб виявляти дивні закономірності, які можуть свідчити про підозрілу діяльність. Вони також досить швидко виявляють незвичайні звички покупки, що зменшує втрати від крадіжок і шахрайських операцій. Компанії, які почали використовувати штучний інтелект для такого роду аналізу, повідомляють про реальні результати. Одна компанія зазначила, що кількість випадків шахрайства скоротилася приблизно на 20% після впровадження програмного забезпечення для прогнозування. Щоб встигати за новими уловками, які використовують шахраї, ці інструменти на основі штучного інтелекту потрібно регулярно оновлювати та налаштовувати. Коли роздрібні продавці інвестують у покращення можливостей штучного інтелекту, вони, очевидно, економлять кошти, але є ще одна перевага – клієнти починають відчувати себе в безпеці, здійснюючи з ними покупки, що забезпечує тривалу лояльність і довіру до бренду.

Оптимізація ланцюгів постачання за допомогою передбачувальної логістики

Управління ланцюгами поставок отримує суттєвий поштовх завдяки передбачуваній логістиці, яка ефективно використовує актуальні дані для налаштування повсякденних процесів. Коли компанії можуть передбачити, що клієнти хочуть, ще до того, як ті про це попрохали, і правильно відстежувати рівень запасів, магазини в кінцевому підсумку витрачають менше на доставку та швидше доставляють товари, ніж раніше. Варто подивитися на деяких великих роздрібних продавців, які говорили про скорочення витрат на логістику приблизно на 30% після переходу на ці інтелектуальні системи. Технологія, що використовується, аналізує різноманітні фактори, такі як попередні звички покупок, сезонні зміни та реальні місця проживання людей, щоб визначити найефективніші способи доставки товарів з точки А в точку Б. І хто зараз хоче несподіванок під час замовлення чогось через інтернет? Саме тому так багато компаній зараз переходять на прогнозування за допомогою штучного інтелекту. Це дозволяє їм швидше реагувати на потреби клієнтів, створюючи більш стійкі ланцюги поставок, які не руйнуються через кожен збій десь на одному з етапів.