Автор: Волнянский А.
Искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (ML) и большие языковые модели (LLM) активно трансформируют розничную торговлю, охватывая все аспекты — от оптимизации операций до улучшения взаимодействия с клиентами. Эти технологии позволяют ритейлерам анализировать огромные объемы данных, автоматизировать рутинные задачи и принимать более точные решения, что приводит к повышению прибыльности и улучшению клиентского опыта. Обратите внимание на эти примеры AI/ИИ в ритейле — возможно, они вдохновят на новые идеи и стратегии в вашем бизнесе.
- Гиперперсонализация и персонализированный клиентский опыт
- Управление запасами и планирование ассортимента
- Управление цепочками поставок и логистика
- Прогнозирование спроса и предиктивная аналитика
- Динамическое ценообразование и оптимизация цен
- Обслуживание клиентов и виртуальные помощники (чат-боты)
- Бесшовный клиентский опыт и безкассовые магазины
- Предотвращение потерь, краж и обнаружение мошенничества
- Маркетинг и реклама / Генерация контента
- Операции в магазине
- Выбор идеального местоположения магазина
- Разработка продуктов и автоматическая атрибуция товаров
- Повышение производительности и автоматизация задач при разработке ПО
- Анализ настроений клиентов
- Самое важное об ИИ в ритейле
Объем мирового рынка (ИИ) в ритейле, как прогнозируют в Precedence Research, достигнет $62,64 к 2034 году, то есть будет расти со среднегодовым темпом 18,14% с 2025 по 2034 год. Рассмотрим, какую реальную пользу может принести внедрение AI, ML и использование LLM в розничной торговле на реальных примерах ритейлеров.
Гиперперсонализация и персонализированный клиентский опыт
ИИ анализирует большие объемы данных — историю покупок, демографические признаки, просмотры в цифровых каналах и участие в программах лояльности — для создания высоко персонализированных предложений и целевых маркетинговых сообщений. Это не только увеличивает доход, но и повышает удовлетворенность клиентов, их лояльность и превращает их в амбассадоров бренда.
Примеры ИИ в ритейле — гиперперсоназированные коммуникации: Netflix и Amazon используют рекомендательные системы на основе ИИ, чтобы предлагать своим покупателям персонализированные продукты, идеально соответствующие их предпочтениям. При этом искусственный интеллект может анализировать всю историю заказов клиента, чтобы делать более персонализированные перекрестные продажи. А компания Sephora успешно использует инструменты на основе AR (дополненной реальности) и ИИ для организации виртуальных примерочных и подготовки персонализированных рекомендаций по уходу за кожей.
Bind Genius разработан специально для гиперперсонализации и улучшения клиентского опыта. Этот инструмент поможет превратить ваши данные в умные, индивидуальные коммуникации через создание персонализированного контента и эффективных рекомендаций, используя предиктивной аналитики и генеративного ИИ. Результат — повышение лояльности и CLV.
Управление запасами и планирование ассортимента
ИИ помогает ритейлерам принимать более эффективные решения относительно того, какие товары держать на складе и в каких количествах, анализируя исторические тенденции продаж, а также данные сторонних источников — например, прогноз погоды, локальные мероприятия, введение новых регуляторных ограничений.
Примеры ИИ в ритейле — управление запасами и ассортиментом: Target успешно внедрил ИИ-систему управления запасами (Inventory Ledger), которая обрабатывает до 360 000 транзакций запасов в секунду. А также помогает отбирать для промоакций товары, которые продаются медленно. В свою очередь модный магазин Antonioli использует ИИ для оптимизации своей стратегии мерчендайзинга — а именно, создает для покупателей персонализированные подборки продуктов.
Bind Genius позволяет строить надежные прогнозы и улучшать принятие решений, например, по оптимизации запасов. Анализируя данные о покупках и поведении клиентов, он помогает определить оптимальные предложения для будущих кампаний.
Управление цепочками поставок и логистика
ИИ помогает ритейлерам быстро переключаться на альтернативные маршруты поставок и перераспределять товары в условиях торговых ограничений и геополитической напряженности. Также ИИ-алгоритмы оптимизируют транспортные маршруты, сокращая время доставки и корректируя графики.
Примеры ИИ в ритейле — управление цепочками поставок: в Boll & Branch успешно использовали ИИ, чтобы оптимизировать свои сложные цепочки поставок, а еще одна сеть магазинов у дома с помощью машинного обучения анализирует сотни факторов, влияющих на цепочки поставок, включая погоду, текущие события и даже посты инфлюэнсеров в социальных медиа.
Использование Bind Genius, прогнозирующего потребности клиентов, косвенно влияет на логистику и помогает точнее планировать ассортимент и распределение товаров.
Прогнозирование спроса и предиктивная аналитика
ИИ используется для более точного прогнозирования спроса на конкретные товары в разных географических регионах, анализируя данные о других товарах, данные из магазинов с аналогичной демографией и сторонние данные, такие как погода и уровень дохода. Это не единичные случаи — 44% ритейлеров уже используют ИИ для предиктивной аналитики, и 41% — для анализа клиентов и сегментации.
Примеры ИИ в ритейле — предиктивная аналитика: Shopify merchant Doe Beauty использует ИИ-инструменты для эффективного управления запасами по всей глобальной цепочке поставок, экономя таким образом до $30 тысяч еженедельно.
Bind Genius, используя предиктивную аналитику на основе машинного обучения для прогнозирования будущего поведения клиентов, позволяет ритейлерам строить надежные прогнозы и принимать более эффективные решения на основе данных.
Динамическое ценообразование и оптимизация цен
ИИ может анализировать данные о ценах конкурентов, местную демографию и влияние рекламы, чтобы помочь определить максимально высокую цену за товар. Динамическое ценообразование на основе ИИ позволяет ритейлерам корректировать цены в режиме реального времени на основе таких факторов, как спрос, цены конкурентов, поведение клиентов и рыночные условия.
Примеры ИИ в ритейле — динамическое ценообразовние: ИИ-алгоритмы Uber непрерывно корректируют цены на поездки в зависимости от дисбаланса спроса и предложения в режиме реального времени, доступности водителей, прогнозируемого маршрута. А сеть магазинов электроники MediaMarkt использует динамическое ценообразование посредством комплектации товаров, флеш-продаж, сезонных промоакций, персонализированных скидок на основе истории покупок и сопоставления цен с конкурентами в режиме реального времени.
Bind Genius может прогнозировать оптимальные комбинации цен и скидок для каждого клиента. Это позволяет ритейлерам принимать более точные решения по ценообразованию, максимизируя ценность каждого предложения.
Обслуживание клиентов и виртуальные помощники (чат-боты)
Виртуальные помощники и чат-боты предоставляют мгновенную поддержку клиентам, отвечая на запросы, упрощая процесс заказа и решая проблемы. Они становятся более сложными благодаря обработке естественного языка (NLP). Сегодня уже более 40% ритейлеров используют цифровых помощников по покупкам, начиная с Cyber Monday 2024 их количество выросло на 23%.
Примеры ИИ в ритейле — виртуальные помощники: Walmart запустил инструмент «Text to Shop», позволяющий клиентам отправлять текстовые сообщения для поиска товаров, добавления или удаления товаров из корзины и планирования доставок. А Instacart создал плагин ChatGPT, который позволяет пользователям планировать еду в ChatGPT, а затем конвертировать результат в корзину на веб-сайте Instacart.
Бесшовный клиентский опыт и безкассовые магазины
Ритейлеры объединяют ИИ с видео- и сенсорными данными для устранения зон продаж, позволяя клиентам брать товары с полок магазинов и выходить без ожидания в очереди на кассе.
Примеры ИИ в ритейле — покупки без касс: Национальная сеть супермаркетов использует ИИ для визуального сканирования и взимания платы за продукты с нечитаемым штрих-кодом. Tesco в отдельных магазинах Tesco Express благодаря технологии GetGo позволяют покупателям делать покупки без кассы, просто сканируя QR-коды на входе из магазина.
Предотвращение потерь, краж и обнаружение мошенничества
ИИ также позволяет защитить розничных продавцов и клиентов от потерь и мошенничества. Специальные системы анализируют транзакции и обнаруживают аномалии, которые могут указывать на мошеннические действия. В сочетании с компьютерным зрением и предиктивной аналитикой можно заметно снизить операционные риски.
Примеры ИИ в ритейле — защита от краж и мошенничества: Walmart использует систему Missed Scan Detection на кассах с кассирами и кассах самообслуживания, чтобы анализировать видеозаписи в режиме реального времени и определять, когда товар помещается в сумку без сканирования и оплаты. Когда это случается, сотрудник магазина получает предупреждение.
Маркетинг и реклама / Генерация контента
ИИ может синтезировать описания продуктов от производителей и предлагать более привлекательный язык для потребителей. Также генеративный ИИ используется для создания контента для маркетинга и рекламы.
Примеры ИИ в ритейле — маркетинг: Amazon запустил инструмент для генерации изображений на основе ИИ, чтобы помочь рекламодателям создавать лучшие рекламные материалы на основе базовых реалистичных фото, и это уже улучшило CTR рекламы до 40%. Также многие ритейлеры задействуют ChatGPT и другие генеративные ИИ-инструменты, чтобы создавать короткие описания на основе длинных характеристик и адаптировать их для персонализированных маркетинговых рассылок.
Bind Genius включает в себя генеративный ИИ, основанный на LLM, который упрощает создание персонализированного контента для каждого микросегмента клиентов. Это позволяет маркетологам быстрее тестировать новые идеи и создавать высокоэффективные кампании.
Операции в магазине
ИИ в сочетании с видеокамерами и датчиками на полках позволяет ритейлерам лучше понимать пешеходный трафик в магазинах и улучшать продажи в пересчете на торговую площадь. С помощью систем на основе ИИ они идентифицируют товары, возле которых покупатели проводят меньше всего времени, и рекомендуют заменить их более привлекательными. Также ИИ может генерировать целевые акции для определенных товаров и отправлять их в виде оповещений на мобильные устройства покупателей, находящихся поблизости или в магазине.
Примеры ИИ в ритейле — оптимизация операций: Sephora использует ИИ для анализа отзывов клиентов, что помогает улучшить планировку магазинов. В отдельных торговых сетях роботизированные помощники сканируют полки на предмет отсутствующих или поврежденных товаров, чтобы сотрудники могли выполнять более квалифицированную работу.
Выбор идеального местоположения магазина
Ритейлеры начинают использовать ИИ для идентификации идеальных локаций новых магазинов, запуская множество различных симуляций и оперируя огромным количеством переменных — таких, как наличие конкурентов, плотность населения, арендная плата, климат, демография и другие.
Примеры ИИ в ритейле — поиск локаций для новых магазинов: Pepper Palace использует ИИ, чтобы на 20% быстрее открывать новые магазины и искать подходящие локации для новых торговых точек.
Как может выглядеть прогнозный анализ для нового магазина:
Разработка продуктов и автоматическая атрибуция товаров
ИИ может помочь онлайн-клиентам выбирать одежду, которая им лучше подходит, повышая тем самым удовлетворенность и минимизируя вероятность возвратов. Также генеративный ИИ интерпретирует и обобщает атрибуты продуктов из длинных описаний производителей, извлекая наиболее важные и создавая короткие емкие описания. А анализ рыночных тенденций и отзывов клиентов может стать основой для разработки новых продуктов.
Повышение производительности и автоматизация задач при разработке ПО
С ИИ ритейлеры могут восполнить нехватку рабочих рук, дополняя человеческий труд автономными цифровыми помощниками. ИИ-powered automation снижает операционные расходы, повышает эффективность труда и оптимизирует управление запасами в реальном времени. Отдельные интеллектуальные инструменты ИИ-инструменты, которые помогают сотрудникам выполнять свою работу, повышают производительность технического персонала, и сокращают время на разработку программног обеспечения до 60%.
Примеры ИИ в ритейле — автоматизация работы с кодом: Mercado Libre уже использует такие инструменты для повышения удовлетворенности и производительности команд разработчиков.
Анализ настроений клиентов
Изучая отзывы и сообщения клиентов в социальных сетях и в службе поддержки, крупные ритейлеры выявляют среди них закономерности и оценивают восприятие бренда.
Примеры ИИ в ритейле — анализ настроений клиентов: Nike использует анализ настроений на основе искусственного интеллекта и NLP для анализа отзывов клиентов из социальных сетей, обзоров продуктов и опросов. А Starbucks — для анализа отзывов клиентов, обратной связи из своей программы лояльности, опросов и упоминаний в социальных сетях. Этот анализ настроений помогает им понять предпочтения потребителей, выявить тенденции в выборе напитков и еды, а также оценить реакцию на новые позиции в меню или рекламные акции.
Bind Genius помогает глубже понять клиентов через создание 360-градусного портрета, используя данные для сегментации и персонализации коммуникаций. Это косвенно позволяет ритейлерам точнее реагировать на настроения клиентов и улучшать их опыт.
Самое важное об ИИ в ритейле:
- ИИ глобально меняет все аспекты розничной торговли.
- Гиперперсонализация в ритейле — новый стандарт: с помощью ИИ можно увеличить лояльность покупателей.
- ИИ помогает ритейлерам эффективно управлять запасами, прогнозировать спрос и оптимизировать логистику, сокращая издержки.
- ИИ делает взаимодействие с покупателями более простым, понятным и результативным.
- ИИ помогает оптимизировать внутренние процессы в ритейле, повышать эффективность персонала и принимать более точные решения о развитии бизнеса.
ИИ уже значительно трансформировал розничную торговлю, предлагая решения для повышения прибыльности, улучшения клиентского опыта и оптимизации операционных задач. Компании, которые успешно интегрируют ИИ в свою стратегию, получают значительное конкурентное преимущество. И будущее ритейла точно связано с дальнейшей интеграцией и инновационным использованием ИИ, машинного обучения, компьютерного зрения, роботизации, облачных технологий.
Узнайте больше о том, как начать использовать ИИ в вашем бизнесе: напишите менеджерам Colobrige и получите консультацию по техническим вопросам развертывания (AI Engine aaS) и нашему продукту Bin Genius.
