Бажаєте покращити досвід клієнта? Спробуйте ваги з підтримкою штучного інтелекту у вашому магазині.

Як ваги з підтримкою штучного інтелекту покращують досвід клієнтів у роздрібній торгівлі

Управління запасами у режимі реального часу та повідомлення про залишки

Роздрібні магазини виявляють, що розумні терези, оснащені технологією штучного інтелекту, дійсно підвищують ефективність щоденних операцій. Ці пристрої відстежують рівні запасів у режимі реального часу, автоматично надсилаючи попередження, коли запаси починають вичерпуватися, і допомагаючи уникнути неприємних ситуацій з порожніми полицями. Терези також аналізують величезні обсяги даних, щоб виявляти закономірності у продажах — що, коли і наскільки швидко товари переміщуються через склади. Це дає керівникам магазинів набагато краще уявлення про те, які товари потребують поповнення. За даними дослідження від Bain Consulting, підприємства, які експериментували з використанням штучного інтелекту для персоналізованого маркетингу, відзначили зростання прибутковості від рекламних бюджетів на 10–25%. Коли ці розумні терези взаємодіють з іншими підключеними пристроями в межах ланцюжка поставок, усе процеси значно прискорюються. У результаті магазини мають саме стільки товару, скільки потрібно, без зайвих витрат на надлишкові запаси чи розчарування клієнтів, які не можуть знайти потрібний товар.

Персоналізовані рекомендації продуктів за допомогою даних ваги

Все більше магазинів тепер відстежують, що кладуть покупці на терези під час оплати, щоб запропонувати товари, які вони насправді хочуть. Це поліпшує процес покупок для клієнтів і змушує їх купувати додаткові речі. Компанії, які використовують штучний інтелект для розуміння поведінки покупців, можуть створювати маркетингові кампанії, які звертаються саме до того, що люди схильні купувати знову й знову. За дослідженнями Boston Consulting Group, провідні роздрібні торговці помітили реальне поліпшення в увазі клієнтів і в частоті завершення покупок після отримання таких персоналізованих пропозицій. Коли покупці помічають, що їм рекомендують товари, виходячи з того, що вони зважують під час розрахунку, вони починають відчувати, що магазин турбується про їхні потреби. Це створює міцніші зв’язки між клієнтами та брендами з часом.

Безперешкодний розрахунок за допомогою автоматичного визначення ваги

Системи сканування ваги на контрольно-пропускних пунктах змінюють спосіб роботи магазинів, роблячи процес покупки набагато швидшим і скорочуючи ті неприємні черги. Ці машини практично самостійно виконують усе зважування, тому ймовірність помилок під час ціноутворення майже відсутня. За даними дослідження, опублікованого в Harvard Business Review, компанії, які роблять процес покупки більш зручним, зазвичай зберігають задоволених клієнтів, які повертаються знову. Швидше оформлення замовлень означає кращий настрій покупців, які не хочуть витрачати час на очікування. Люди природним чином прагнуть до місць, де відчувають, що їхній час цінують за рахунок ефективних операцій. Магазини, які впроваджують ці технології, відповідають сучасним очікуванням споживачів від шопінгу сьогодні.

Динамічна синхронізація електронних міток на полицях

Коли штучний інтелект інтегрується з електронними цінниковими табличками, які ми бачимо в магазинах сьогодні, це забезпечує точність цін у всьому торговому приміщенні. Такий зв'язок є дуже корисним для роздрібників, адже вони можуть швидше реагувати на зміни на ринку, що призводить до кращих рішень щодо ціноутворення. Тепер магазинам не потрібно витрачати години на ручну зміну цін, тому працівники можуть виконати більше завдань за зміну, а ймовірність помилки при встановленні неправильної ціни значно зменшується. Ці електронні цінникові таблички, які іноді називають ESL, і роблять усе це можливим. Вони дозволяють керувати різноманітними моделями ціноутворення для різних товарів одночасно, не створюючи плутанини для покупців, що роблять вибір.

Стратегії оптимізації цін, запроваджені за допомогою ШІ

Бізнеси змінюють спосіб встановлення цін завдяки алгоритмам штучного інтелекту, які аналізують величезні обсяги даних, такі як те, що купують клієнти, і скільки беруть конкуренти. Ці розумні системи постійно вчаться, тому можуть коригувати ціни в реальному часі, що суттєво підвищує рівень прибутку. Роздрібні продавці добре знають це, адже попит постійно змінюється як у фізичних магазинах, так і в онлайн-супермаркетах. Розумне ціноутворення, засноване на реальних даних, дає компаніям перевагу в конкуренції з іншими. Візьміть, наприклад, мережі супермаркетів, які уважно стежать за патернами покупок і коригують ціни протягом дня, щоб залучити увагу різних покупців, не жертвуєючи прибутком з кожної проданої одиниці.

Автоматизовані розрахунки знижок на основі свіжості продукту

Розумні терези, які працюють завдяки штучному інтелекту, дають магазинам реальну перевагу у відстеженні ступеня свіжості товарів і зниженні цін на продукти, що вже майже втратили термін придатності. Найкраще? Це допомагає зменшити кількість викинутих продуктів, водночас залучаючи покупців, які люблять знаходити вигідні пропозиції. Деякі дослідження показали, що коли ціни змінюються автоматично залежно від вигляду продукту, збільшення обсягів продажу швидкопсуючих товарів може становити близько 15 відсотків. Ці системи протягом дня перевіряють якість овочів і фруктів і відповідно коригують ціни, що полегшує покупцям здійснення покупок і дозволяє продавцям економити кошти, одночасно роблячи свій внесок у збереження навколишнього середовища. Багато мереж супермаркетів уже бачать результати від використання цієї технології, хоча витрати на її впровадження залишаються перешкодою для менших підприємств, які хочуть використовувати подібні підходи.

Зменшення втрат їжі шляхом передбачувального аналізу терміну придатності

Розумні ваги, які працюють завдяки штучному інтелекту, змінюють підхід до управління запасами в роздрібній торгівлі, оскільки можуть передбачати термін придатності товарів на основі реальних продажів. Тепер роздрібні продавці можуть краще планувати та коригувати стратегії замовлення заздалегідь, замість того, щоб чекати, поки товари почнуть псуватися на полицях. Це підтверджується й цифрами: магазини, які правильно відстежують терміни придатності, втрачають на третину менше товарів через псування, порівняно з тими, хто не використовує такі системи. Крім зменшення кількості втрачених продуктів, ці передбачувальні інструменти дають бізнесу реальну перевагу в плані прибутку. Багато мереж супермаркетів уже впровадили подібні технології в своїх операціях, повідомляючи про помітні покращення як у зменшенні відходів, так і в загальній фінансовій діяльності за останні роки.

Збереження витрат на працю за рахунок автоматизованого документування ваги

Коли мова йде про документування ваги, автоматизація скорочує всю цю роботу з ручним введенням даних і постійним контролем, що означає значну економію витрат на робочу силу. Роздрібники помічають, що їм не потрібно мати стільки працівників, які цілий день стежать за вагами і записують показники. Натомість, працівники можуть витрачати час на справи, що справді важливі для клієнтів, замість того, щоб займатися нудною та одноманітною роботою з зважування. Деякі дослідження свідчать, що впровадження автоматизованих систем може скоротити операційні витрати приблизно на 20 відсотків. Економія коштів при цьому не зникає — вона йде на кращі програми навчання або на найм працівників, які зможуть покращити досвід покупок, замість того, щоб цілий день підраховувати товари на складі.

Оптимізація енергозбереження за допомогою розпізнавання моделей використання

AI-терези мають важливе значення для контролю над використанням електроенергії магазинами протягом дня та ночі. Роздрібники можуть вивчати ці показники, щоб з'ясувати, де в різних частинах їхніх магазинів втрачається енергія. Коли менеджери магазинів знають, у який час освітлення, холодильні установки та інше обладнання споживають найбільше енергії, вони можуть вносити зміни в роботу саме в ці години. Наприклад, вимикати вітрини після робочого дня або регулювати налаштування систем опалення, вентиляції та кондиціонування повітря залежно від реальної прохідності, а не на основі припущень. Магазини, які впроваджують такі заходи енергозбереження, зазвичай досягають економії від 15% до навіть 20% на рік. Крім зменшення витрат, такий підхід допомагає зробити роздрібні простори більш екологічно чистими. Споживачі помічають, коли магазини починають встановлювати, наприклад, датчики руху або переходять на світлодіодне освітлення, що сприяє формуванню кращої репутації бренду та фактичному зменшенню викидів вуглекислого газу від повсякденної діяльності.

Прогнозне заповнення за допомогою шкал, підключених до IoT

Наступна хвиля «розумних» терезів, підключених до Інтернету речей, має змінити спосіб управління запасами у магазинах через так зване прогнозоване поповнення запасів. Ці пристрої фактично знають, коли товари закінчаться, ще до того, як це трапиться, тому полиці залишаються завжди заповненими без зайвого закуповування. Для роздрібних продавців це означає економію коштів на складських площах із одночасним забезпеченням наявності товарів, які хочуть придбати клієнти. Деякі великі мережі вже повідомляють про скорочення ситуацій із порожніми полицями приблизно на 25% з моменту впровадження таких систем, хоча результати можуть відрізнятися залежно від розташування та типу продукції. Оскільки все більше магазинів звикає до цифрового обліку запасів, ми, можливо, побачимо менше незручних ситуацій, коли у потрібний момент немає на полицях улюблених закусок чи побутових товарів.

Відстеження харчової цінності через інтегровані бази даних штучного інтелекту

Розташування баз даних з штучним інтелектом безпосередньо біля кас змінює правила гри для тих, хто прагне харчуватися здоровіше. Під час сканування товарів покупці отримують миттєву інформацію про їхній харчовий склад, що допомагає дотримуватися дієтичних норм і точно знати, що вони купують. Ринок також сильно потребує такої прозорості — дослідження показують, що на 40% більше людей тепер вимагають зрозумілої маркування продуктів. Супермаркети, які вже використовують цю технологію, помітили покращення взаємодії з клієнтами та зростання лояльності постійних покупців. У міру того як більше продавців приєднуються до цієї ідеї, ми стаємо свідками справжнього руху, спрямованого на спрощення вибору корисних продуктів для всіх, що є надзвичайно важливим у сьогоднішньому ринковому середовищі, де на першому місці стоять питання здорового харчування.

Звітування про екологічну тривалість за допомогою розрахунку вуглецевого сліду

Терези, які працюють на штучному інтелекті, можуть стати дійсно важливими інструментами для відстеження показників стійкості, коли мова йде про обчислення вуглецевого сліду для товарів на полицях магазинів. Роздрібні продавці, які отримають доступ до такої інформації, можуть почати робити більш екологічні вибори в своїй діяльності, а також залучати клієнтів, які турбуються про екологічний вплив. Кілька останніх досліджень показують, що приблизно 60 відсотків покупців насправді готові витратити додаткові кошти, якщо знають, що бренд серйозно прагне до зелених ініціатив. Ми бачимо зростання тиску на магазини щодо прозорості цих вуглецевих показників. Люди просто хочуть знати, що вони купують у наш час, і компанії починають усвідомлювати цей зсув як у звичках покупок, так і в бізнес-етиці загалом.