ИИ оказывает огромное влияние на розничную торговлю, в первую очередь улучшая рабочие процессы для сотрудников и упрощая выбор товаров для покупателей.
ИИ в той или иной форме используется в электронной торговле уже несколько лет, но особенно с появлением и развитием генеративного ИИ цифровая розничная торговля стала гораздо более плавной и менее зависимой от вмешательства человека.
В этом руководстве о роли ИИ в розничной торговле вы узнаете, как ИИ используется в настоящее время и как он влияет на всех – от руководителей компаний до почасовых работников и покупателей.
Оглавление: ИИ в розничной торговле
Как работает искусственный интеллект в розничной торговле?
То, как искусственный интеллект работает в розничной торговле, зависит от того, как и на чем руководители компаний решили сосредоточить свои усилия в области ИИ.
В большинстве организаций розничной торговли модели искусственного интеллекта настраиваются для работы в качестве цифровых розничных платформ или встраиваются в существующие розничные платформы, ERP-системы, CRM-программы и/или бизнес-сайты. Эти модели обучаются выполнять различные закулисные и клиентоориентированные задачи, включая управление запасами, процессами цепочки поставок, взаимодействием с клиентами и другими элементами жизненного цикла розничной сети.
ИИ в розничной торговле обучают рассматривать каждое взаимодействие с клиентом, нажатие кнопки мыши и перемещение товарно-материальных ценностей как уникальную точку данных. Часто эти данные попадают в обучающий набор модели и используются для дальнейшей специализации и тонкой настройки способности модели взаимодействовать с людьми и оказывать им необходимую поддержку.
В розничной торговле могут использоваться самые разные виды ИИ, но эти три широкие категории охватывают большинство областей, в которых сегодня применяется ИИ в розничной торговле:
Машинное обучение: Алгоритмы машинного обучения обучаются распознавать различия между разными пользователями и точками данных, включая рекламные клики, покупки и разговоры со службой поддержки, и действовать в соответствии с ними. Этот тип ИИ особенно полезен для прогнозирования общего настроения бренда, того, что пользователи больше всего хотят приобрести, и того, как тенденции покупок будут меняться со временем.
Генеративный ИИ и обработка естественного языка: Генеративный ИИ лучше всего подходит для создания чат-ботов, виртуальных помощников и других ИИ, которые помогают клиентам напрямую, генерируя контент в ответ на их запросы. Модели генеративного ИИ могут напрямую отвечать на вопросы клиентов и даже делать предложения о покупке, основываясь на их прошлых покупках или предпочтениях.
Робототехника: Робототехника на базе ИИ, способная управлять физическими машинами, может использоваться для сканирования, обновления или перемещения запасов со склада на витрину, управления транспортными средствами доставки и беспилотниками, а также для физического взаимодействия с покупателями в магазинах.
Применение искусственного интеллекта в розничной торговле
ИИ-чатботы
ИИ-чатботы с доступом к разной степени информации могут быть встроены в сайты электронной коммерции, социальные сети и другие приложения, ориентированные на клиентов. Выходя за рамки чат-ботов, которые полагаются на несколько ручных рабочих процессов для конкретных тем разговора, чат-боты с искусственным интеллектом обучаются по различным темам – часто включая организационную базу данных или базу знаний – чтобы они могли более эффективно понимать и отвечать на различные вопросы и запросы клиентов.
Коучинг по работе с клиентами в режиме реального времени
Такие поставщики ИИ, как Nuance, Gridspace и Zenarate, не берут на себя все функции по обслуживанию клиентов, а предоставляют живые подсказки и предложения представителям службы поддержки. Эти предложения в реальном времени часто сочетаются с подробными информационными панелями, которые дают представителям как инструменты, так и язык, необходимые для более продуктоориентированного разговора с клиентами по телефону.
Анализ настроений клиентов
Хотя ваша организация, возможно, уже регулярно получает и анализирует отзывы клиентов, часто бывает сложно сравнить эти настроения у разных пользователей и в разных масштабах, и еще сложнее применить эти данные для необходимых улучшений бизнес-модели.
С помощью моделей искусственного интеллекта все отзывы и взаимодействия клиентов автоматически собираются и анализируются, что позволяет ритейлерам быстрее и лучше понять, как клиенты относятся к бренду. В частности, с помощью больших языковых моделей и генеративных моделей ИИ можно собирать неструктурированные данные, такие как текст, из разных источников и одновременно отсеивать спамерские отзывы, чтобы они не мутили воду в анализе.
Помимо более глубокого понимания анализа настроений покупателей, ИИ позволяет ритейлерам применять эти новые знания о настроениях для более персонализированной работы с покупателями, в том числе для создания персонализированных рекламных объявлений и более точной сегментации аудитории.
Прогнозирование спроса и прескриптивная аналитика
Аналитика данных на основе искусственного интеллекта позволяет пользователям, в том числе и не специалистам по анализу данных, лучше понимать всевозможные данные, имеющиеся в их распоряжении.
Эти модели могут анализировать данные в различных форматах и в больших количествах, изучая исторические и текущие метаданные о покупках в различных категориях, чтобы более точно прогнозировать спрос. Например, владельцы бизнеса могут использовать аналитику ИИ, чтобы узнать, что свитера, которые они продавали в прошлом году, не только быстро продались, но и получили положительную оценку в отзывах и разговорах покупателей.
Они также могут узнать, что, хотя свитер хорошо продавался на Среднем Западе, Северо-Востоке и в большей части Европы, он не так хорошо продавался в других регионах США и в большей части Азии. Вооружившись этими данными, ритейлер поймет, что ему следует вернуть этот товар, но что на одних рынках требуется больше запасов, а на других – меньше.
Для людей, не занимающихся изучением данных, аналитические инструменты ИИ особенно эффективны в предписывающей аналитике, или аналитике, которая дает рекомендации по корректировке бизнес-тактики в будущем на основе текущих данных. Естественно-языковой подход, используемый этими инструментами ИИ, помогает бизнес-пользователям из разных отделов и областей знаний использовать эти данные для достижения лучших результатов.
Рекомендательный ИИ
Основываясь на метаданных отдельных пользователей, их прошлых покупках, вовлеченности в рекламу, анализе настроений и других данных, ИИ в розничной торговле теперь может рекомендовать покупателям товары и услуги, которые они, возможно, не рассматривали бы в ином случае, но, скорее всего, захотят приобрести.
И действительно, рекомендательный ИИ – одна из самых быстрорастущих областей ИИ в розничной торговле, поскольку он хорошо увязывается с предпочтениями покупателей и позволяет их монетизировать.
Автоматизированное управление запасами
Прогнозирование спроса с помощью ИИ – один из способов, с помощью которого ритейлеры теперь более точно предсказывают, сколько запасов им нужно, где и когда их следует хранить. Аналитика данных с помощью ИИ также может помочь ритейлерам определить, когда следует изменить цены, как сезонные закупки влияют на хранение запасов и движение цепочки поставок, и в каких случаях возврат товара покупателями требует более частой смены запасов.
В более ощутимом смысле робототехника на базе ИИ может использоваться для поддержки автоматизированного управления запасами. Все большее число розничных складов полагаются на роботов-помощников с искусственным интеллектом, которые сканируют запасы и следят за их уровнем, а затем пополняют или удаляют запасы по мере необходимости.
Интеллектуальные персонализированные рекламные объявления
Маркетологи и менеджеры по рекламе работают за кулисами, анализируя эффективность рекламы и принимая решения о том, какие изменения следует внести, чтобы добиться большего вовлечения аудитории. ИИ берут на себя эту задачу в широких масштабах и принимают более точные решения о таргетинге, в первую очередь потому, что они способны быстрее анализировать большее количество данных о вовлеченности.
ИИ в розничной торговле также чаще замечает закономерности в данных, которые человек может не заметить, и может принимать решения на основе прошлых данных, будь то обновление рекламной копии на основе настроения пользователей или изменение места объявления на веб-странице на основе предыдущих данных тепловой карты.
ИИ также может нацеливать рекламу на отдельных людей, основываясь на их метаданных, чтобы повысить вероятность их заинтересованности и вовлеченности в рекламные материалы. Наконец, ИИ обучается и обновляет рекламу в режиме реального времени, гарантируя, что объявления всегда оптимизированы для текущей аудитории.
Упрощенный процесс оформления заказа
Благодаря сочетанию биометрии и технологии распознавания ИИ витрины магазинов начинают упрощать процедуру оформления заказа, в том числе в физических магазинах.
Например, некоторые магазины теперь позволяют постоянным покупателям просто взять свои вещи и выйти за дверь; технология распознавания и сканирования ИИ магазина распознает покупателя и автоматически выставляет счет, не требуя от него физического выхода из магазина.
Для покупателей, которые хотят, чтобы виртуальный шопинг был более удобным, многие компании добавили вспомогательные элементы ИИ в свои приложения для розничной торговли. Эти функции могут делать предложения о покупке или интегрироваться с виртуальными кошельками для более удобного совершения покупок.
Примеры использования искусственного интеллекта в розничной торговле
Каждая из перечисленных ниже компаний внедрила различные виды искусственного интеллекта в свои рабочие процессы, чтобы упростить работу в розничной торговле:
ai.RETAIL
Глобальная компания Accenture, предоставляющая профессиональные услуги, недавно выпустила ai.RETAIL, платформу для анализа данных и искусственного интеллекта, которая помогает ритейлерам лучше понимать свои данные как на уровне отдельных покупателей, так и на уровне общей картины.
Среди ее возможностей – настраиваемые представления на уровне клиентов, показывающие исторические модели покупок и лояльность, динамический мерчендайзинг для различных каналов сбыта, разработка цифрового двойника сети поставок и возможности таргетинга клиентов. Канадская сеть ресторанов Tim Hortons использовала ai.RETAIL и другие продукты и услуги Accenture для создания приложения для лояльности клиентов с поощрениями и аналитикой данных, которые помогают им удерживать клиентов на бренде.
IBM watsonx Assistant
Виртуальный помощник watsonx Assistant от IBM – это ИИ, который может быть адаптирован к различным бизнес-сценариям, включая чат-боты для обслуживания клиентов.
В случае с компанией Camping World, занимающейся розничной торговлей автофургонами, это ИИ-решение послужило движущей силой для ее специально разработанного ИИ-чатбота Arvee. Виртуальный агент был разработан для обработки более простых вопросов, связанных с обслуживанием клиентов, и передачи более сложных разговоров представителям службы поддержки с помощью динамической маршрутизации.
Кроме того, он способен сохранять подробную информацию о запросах клиентов, поступающих в нерабочее время, что позволяет сотрудникам, вернувшись на работу, при необходимости повторно взаимодействовать с такими клиентами. Использование виртуального помощника IBM с искусственным интеллектом высвободило больше времени для сотрудников компании, а также помогло им сосредоточиться на наиболее актуальных и сложных запросах клиентов.
Amazon One and Amazon Go stores
Виртуальный помощник watsonx Assistant от IBM – это ИИ, который может быть адаптирован к различным бизнес-сценариям, включая чат-боты для обслуживания клиентов.
В случае с компанией Camping World, занимающейся розничной торговлей автофургонами, это ИИ-решение послужило движущей силой для ее специально разработанного ИИ-чатбота Arvee. Виртуальный агент был разработан для обработки более простых вопросов, связанных с обслуживанием клиентов, и передачи более сложных разговоров представителям службы поддержки с помощью динамической маршрутизации.
Кроме того, он способен сохранять подробную информацию о запросах клиентов, поступающих в нерабочее время, что позволяет сотрудникам, вернувшись на работу, при необходимости повторно взаимодействовать с такими клиентами. Использование виртуального помощника IBM с искусственным интеллектом высвободило больше времени для сотрудников компании, а также помогло им сосредоточиться на наиболее актуальных и сложных запросах клиентов.
Преимущества использования искусственного интеллекта в розничной торговле
Многие ритейлеры опасаются, что использование искусственного интеллекта в их бизнес-модели приведет к потере индивидуального подхода, но на сегодняшний день он уже предлагает ранним пользователям ряд преимуществ, в том числе помогает им создавать более дружелюбный клиентский опыт:
- Акцент на клиентском опыте: Рекламные объявления нацелены на то, что действительно нужно пользователям, чат-боты могут более четко отвечать на вопросы клиентов в соответствии с их расписанием, а приложения, управляемые искусственным интеллектом, предоставляют пользователям доступ к новым типам покупок, которые соответствуют их предпочтениям. Хотя с внедрением искусственного интеллекта в розничной торговле может уменьшиться количество контактов между людьми, покупатели все равно остаются в выигрыше.
- Больше возможностей для автоматизации: Искусственный интеллект может автоматизировать разговорные рабочие процессы, управление запасами и цепочками поставок, а также другие повторяющиеся задачи розничной торговли, которые традиционно требовали человеческого участия. Это снижает вероятность человеческих ошибок и высвобождает время сотрудников для решения более стратегических задач, что может привести к повышению производительности организации.
- Снижение влияния ошибок сотрудников и пользователей: ИИ часто отслеживает весь жизненный цикл цепочки поставок и управления запасами и может выявить ошибку сразу же после ее возникновения. Это облегчает устранение ошибок при складировании и отгрузке до того, как они приведут к недовольству клиентов или нехватке запасов.
- Оптимизация цифрового маркетинга и аналитики: Аналитические инструменты на базе искусственного интеллекта демократизируют процесс анализа, предоставляя данные на естественном языке, контекстные объяснения и более подробную и точную прогнозную аналитику, полезную для отделов маркетинга и продаж. Эти инструменты также могут анализировать большие объемы и различные типы данных, чем большинство традиционных инструментов маркетинговой аналитики.
- Уменьшение количества необходимых человеческих контактов: Поскольку ИИ берет на себя различные функции обслуживания клиентов и управления запасами, ритейлеры могут сократить штат сотрудников или сосредоточить их внимание на более стратегических задачах. Особенно в условиях, когда все большее количество рабочей силы уходит из розничной торговли и сферы услуг, эти ИИ помогут заполнить производственный пробел с минимальными требованиями к переподготовке и найму персонала.
Итог: ИИ в розничной торговле
Ритейлеры проявляют творческий подход и находят всевозможные способы внедрения ИИ в свою работу. Это может быть как прямое взаимодействие с покупателями, так и косвенное влияние на них, пополнение запасов и мониторинг инвентаря на распределенных площадках, а также более детальное изучение руководителями текущих показателей и прогнозов на будущее.
Если ИИ внедряется продуманно и с соблюдением соответствующих политик и мер предосторожности, он может принести пользу как вашим сотрудникам, так и покупателям благодаря автоматизации, персонализации и функциям “без рук”, которые улучшают общее впечатление от розничной торговли.