Автор: Волнянский А.
Искусственный интеллект (ИИ/AI) прямо сейчас трансформирует сферу розничной торговли (retail) на всех уровнях: от оптимизации цепочек поставок и новых способов вовлечения клиентов до принятия стратегических решений на основе данных, что называют Data-Driven-подходом. Используя алгоритмы ИИ и методы машинного обучения (ML), ритейлеры адаптируются к быстро меняющемуся рынку и получают дополнительное конкурентное преимущество. По прогнозам McKinsey, только генеративный ИИ может принести от $240 до $390 млрд дополнительной ценности ритейлерам за счет улучшения клиентского опыта и повышения эффективности маркетинговых операций. А в Grand View Research прогнозируют рост рынка AI в retail до $40,74 млрд к 2030 году со среднегодовым темпом прироста 23% в ближайшие пять лет.
- Какие задачи решает ИИ в ритейле
- Какие AI-технологии используются в ритейле
- Примеры ИИ в розничной торговле: 12 историй успеха
- С какими вызовами сталкиваются ритейлеры при внедрении ИИ
- Чего ждать от ИИ в ритейле в будущем?
- ИИ в ритейле: статистика и основные инсайты
Какие задачи решает ИИ в ритейле
Можно выделить несколько следующих ключевых направлений АІ в retail:
- Улучшение операционных задач: ИИ участвует в управлении запасами, планировании ассортимента, мерчендайзинге и маркетинге.
- Повышение прибыльности: ИИ помогает преодолевать трудности, связанные с непредсказуемостью поведения покупателей через прогнозирование их действий и создание гиперперсонализированных предложений.
- Повышение качества обслуживания клиентов: ИИ помогает лучше удовлетворять клиентов (через персонализированные предложения, мгновенную круглосуточную поддержку) и делать их более лояльными.
- Прогнозирование спроса: ИИ предугадывает будущий спрос на отдельные товары или категории товаров, анализируя поведение покупателей в реальном времени, их предпочтения и даже погоду.
- Автоматизация задач: ИИ упрощает анализ больших объемов данных, автоматизирует рутинные задачи, которые не требуют высокой квалификации сотрудников, и «понимает» естественный язык, что упрощает взаимодействие человека с машиной. В этом ключевую роль играют большие языковые модели (LLM).
- Дополнительные источники дохода: ИИ анализирует текущие потребности и предлагает варианты расширения ассортимента.
- Быстрая адаптация к меняющимся условиям: аналитика данных с помощью ИИ помогает оперативно подстраиваться под новые маршруты поставок, перераспределять товары между магазинами сети, находить идеальные локации для новых магазинов.
По данным Forbes, 69% ритейлеров сообщают о росте годовых доходов после внедрения ИИ, а 72% — о снижении операционных расходов.
Какие AI-технологии используются в ритейле
Современный ритейл использует экосистему AI-технологий, каждая из которых играет важную роль в цифровой трансформации отрасли. В основе этой экосистемы — системы управления данными. Они объединяют хранилища данных, озера данных, облачные платформы и инструменты интеграции. Именно эти системы обеспечивают сбор, хранение и обработку огромных объемов информации, необходимой для функционирования всех остальных AI-решений.
- Машинное обучение (ML) — фундаментальная технология, позволяющая системам учиться на исторических данных и постоянно улучшать свою производительность. На ML-алгоритмах базируется работа рекомендательных систем, систем прогнозирования спроса, динамического ценообразования и других.
- Обработка естественного языка (NLP) — открывает новые возможности взаимодействия человека и машины, позволяя последней понимать запросы пользователя на естественном для нее языке. А также анализировать настроения клиентов на основе отзывов и комментариев в социальных сетях.
- Компьютерное зрение (CV) — интерпретирует визуальную информацию из физического мира, делая возможным автоматизированное управление запасами, анализ поведения покупателей в магазине и бесшовный клиентский опыт, когда купить товар можно без кассиров и касс самообслуживания.
- Интернет вещей (IoT) — сеть датчиков, камер и других устройств, которые генерируют потоки данных в реальном времени. Эти данные становятся «топливом» для AI-алгоритмов, которые анализируют эту информацию, чтобы оптимизировать операционные процессы и улучшить клиентский опыт.
- Роботизированная автоматизация процессов (RPA) — выполняет сложные многоэтапные задачи и рабочие процессы, освобождая от рутинных заданий работников. Вместо этого они могут сосредоточиться на задачах, требующих человеческого интеллекта и креативности.
Примеры ИИ в розничной торговле: 12 историй успеха
Давайте посмотрим, как уже применяется искусственный интеллект в розничной торговле и подкрепим информацию об этих методах конкретными примерами — историями успеха лидеров рынка.
1. Создание гиперперсонализированных предложений
Искусственный интеллект анализирует большие объемы данных – историю покупок, демографические признаки, просмотры в цифровых каналах вроде онлайн-магазина и в приложении, участие в программах лояльности, предпочтения и многие другие — чтобы создавать высоко персонализированные предложения. Доставляя правильное послание в наиболее подходящее время покупателю, который с высокой вероятностью будет в нем заинтересован, компания может не только увеличивать доход, но повышать удовлетворенность клиентов, их лояльность и превращать их в амбассадоров бренда.
Пример: магазин дорожных сумок BÉIS использует приложение на основе ИИ для настройки таргетинга на определенные продукты тогда, когда покупатели с высокой вероятностью будут готовы их приобрести.
2. Управление запасами
ИИ в ритейле помогает прогнозировать будущий спрос и перераспределять запасы скоропортящихся продуктов. Он также анализирует историю продаж и внешние факторы — как прогноз погоды, локальные события, торговые ограничения, — чтобы принимать решения о том, какие запасы и в каком объеме необходимо сделать, чтобы сократить потери.
Пример: Walmart использует ИИ для управления запасами, прогнозирования спроса и планирования объемов закупок. А компьютерное зрение с машинным обучением помогло ритейлеру сократить дефицит популярных товаров на 16%, отслеживая их запасы в реальном времени.
3. Планирование ассортимента
ИИ решает, какие товары из тех, что медленно продаются, предлагать в промоакциях в физических магазинах. Также интеллектуальные системы анализируют данные клиентов, чтобы выявлять закономерности и создавать более персонализированный ассортимент.
Пример: модный магазин Antonioli использовал ИИ для оптимизации своей стратегии мерчендайзинга и начал создавать персонализированные подборки продуктов.
4. Управление цепочками поставок
С помощью ИИ ритейлеры могут быстро переключаться на альтернативные маршруты в цепочках поставок и контролировать потоки поступления товаров. LLM-модели обрабатывают множество неструктурированных данных — электронные письма поставщиков, контракты, накладные с прогнозами погоды и транспортной обстановкой — чтобы прогнозировать и снижать риски.
Пример: в Walmart оцифровали цепочки поставок, используя алгоритмы ИИ и машинного обучения для улучшения прогнозирования и размещения запасов.
5. Динамическое ценообразование
ИИ помогает определить самую высокую цену, за которую может продаваться конкретный товар, анализируя данные о ценах конкурентах, демографическую обстановку в районах, где расположены физические магазины, наличие и эффективность рекламных кампаний, поведение клиентов, рыночные тенденции и многие другие факторы.
Пример: Amazon использует инструмент динамического ценообразования Price Optimizer для корректировки цен несколько раз в день.
6. Чат-боты (виртуальные помощники)
Они отвечают мгновенно и доступны круглосуточно — обрабатывают заказы, отвечают на популярные запросы, помогают с подбором товаров и оформлением возвратов. Благодаря обработке естественного языка и машинному обучению виртуальные помощники понимают запросы клиентов так, как если бы с ними общались реальные операторы кол-центра.
Пример: ритейлер модной одежды H&M использует чат-боты, чтобы проверять наличие товаров в магазинах и рекомендовать их под стиль клиента — это уже улучшило процесс покупок и помогло на 30% сократить количество «брошенных» корзин.
7. Бесшовный клиентский опыт
Это то же самое, что магазины без традиционных касс: покупатель сканирует товар или распознает его с помощью ИИ-помощника в приложении, а затем оплачивает — без обращения в обычную кассу или кассу самообслуживания.
Пример: в сети магазинов у дома Amazon Go внедрили бесшовную технологию оплаты Just Walk Out на основе ИИ, датчиков, компьютерного зрения и RFID (технология бесконтактных радиометок).
8. Борьба с мошенничеством
ИИ в ритейле помогает предотвратить кражу и подмену товаров. Покупатели часто берут более дорогой товар, чем сканируют на кассе самообслуживания, а иногда цену занижают кассиры по договоренности с покупателем.
Пример: сеть аптек Walgreens использует ИИ для анализа записей с камер видеонаблюдения, чтобы минимизировать риски кражи и подмены товаров в режиме реального времени.
9. Автоматизация атрибуции товаров
Чтобы повысить привлекательность товаров, ритейлеры используют ИИ для атрибуции описания, объединяя в одном текстовом блоке самые яркие и точные характеристики товаров из длинных описаний производителей.
Пример: компания H&M использует ИИ-систему Cherry для создания описаний своих товаров.
10. Анализ настроений
Изучая отзывы и сообщения клиентов в социальных сетях и в службе поддержке, крупные ритейлеры выявляют среди них закономерности и оценивают восприятие бренда.
Пример: магазин косметики Sephora использует ИИ для анализа отзывов клиентов, чтобы улучшать свою рекомендательную систему и планировку в физических магазинах.
11. Виртуальные примерочные
ИИ-приложения помогают находить нужные товары по фото и позволяют примерять их виртуально, без посещения физических примерочных.
Пример: Sephora подарила клиентам возможность «примерять» макияж с помощью фронтальной камеры смартфона. А умные примерочные Rebecca Minkoff поддерживают еще и интерактивные функции.
12. Написание программного кода
Такие инструменты как Copilot становятся «вторыми пилотами» в отделе разработки ПО, помогая сокращать время на рутинные операции по написанию кода.
Пример: Компания Mercado Libre использует Copilot для повышения производительности команд разработчиков через автоматизацию рутинных задач.
С какими вызовами сталкиваются ритейлеры при внедрении ИИ
Несмотря на очевидные преимущества, путь к успешной интеграции ИИ в ритейле сопровождается рядом препятствий, которые необходимо преодолеть. Рассмотрим основные из них.
- Проблемы качества и сбора данных. Для эффективной работы AI-систем в ритейле необходим данные высокого качества в достаточном объеме, иначе аналитика будет неточной и неполной.
- Конфиденциальность и безопасность данных. Это, а также точность и достоверность контента, который генерирует искусственный интеллект, уже вызывает серьезные опасения.
- Высокие затраты на внедрение. Инвестиции потребуются не только в техническую инфраструктуру и программное обеспечение, но и в обучение персонала, интеграцию с существующими системами и постоянную техническую поддержку.
- Нехватка квалифицированных специалистов и экспертизы. Ритейлеры сталкиваются с острым дефицитом data scientist’ов, ML-инженеров и специалистов по интеграции систем, способных эффективно внедрять и поддерживать ИИ-технологии.
- Алгоритмические предубеждения. Поскольку ИИ-системы обучаются на исторических данных, они могут непреднамеренно воспроизводить и усиливать существующие предрассудки и дискриминационные практики.
- Сложность интерпретации. Часто возникает проблема «черного ящика», когда руководители не понимают логику принятия решений системой. Это затрудняет доверие к технологии и процесс оптимизации алгоритмов.
Чего ждать от ИИ в ритейле в будущем?
С высокой вероятностью ритейлеры, которые заинтересованы в инновациях, будут искать новые способы использования ИИ в ритейле — для улучшения ассортимента, оптимизации маркетинга, любых бизнес-операций. Кроме того, можно ожидать, что:
- лидеры рынка с помощью ИИ и периферийных вычислений будут формировать персонализированные предложения для тех, кто находится поблизости магазинов;
- ИИ поможет улучшить визуальный поиск, позволяя находить более точные совпадения с желаемым товаром;
- ИИ сможет выявлять и «считывать» эмоции покупателя, что в сочетании с предиктивной аналитикой поможет создавать еще более гиперперсонализованные предложения;
- омниканальное общение станет еще более эффективным благодаря ИИ, который интегрируется в разные каналы продаж, и большим языковым моделям, делающим взаимодействие более естественным;
- с помощью ИИ ритейлеры смогут оптимизировать использование ресурсов и способствовать устойчивому развитию;
- ИИ улучшит пользовательский опыт благодаря появлению в офлайн-магазинах интеграций цифровых сред с физическими — например, умных зеркал и интерактивных киосков.
Мария Цвид, Product Owner в Colobridge GmbH:
«Сегодня гиперперсонализация — это ключ к успеху в ритейле. Мы превращаем данные в точные прогнозы и уникальные предложения, которые напрямую влияют на продажи. Colobridge объединяет потенциал генеративного ИИ в розничной торговле для создания релевантного контента, машинного обучения для понимания клиента и прогнозной аналитики для выявления неочевидных инсайтов. Это позволяет нашим клиентам-ритейлерам быть на шаг впереди, предлагая именно то, что нужно каждому покупателю».
ИИ в ритейле: статистика и основные инсайты
- ИИ уже трансформировал отрасль, что подтверждают успешные кейсы крупнейших ритейлеров.
- 69% ритейлеров отмечают рост доходов и 72% — снижение операционных расходов после внедрения ИИ (Forbes).
- Размеры рынка AI в retail достигнут $40,74 млрд к 2030 году (Grand View Research).
- Генеративный ИИ может принести ритейлу от $240 до $390 млрд дополнительной ценности (McKinsey).
- ИИ оптимизирует управление запасами, планирование ассортимента и маркетинг.
- ИИ улучшает качество обслуживания клиентов и их лояльность через персонализацию и круглосуточную поддержку.
- Автоматизация рутинных задач с помощью ИИ упрощает процессы и ускоряет анализ больших данных.
- С помощью ИИ ритейлеры повышают прибыльность, точно прогнозируя поведение покупателей.
- Гиперперсонализация является ключевым драйвером продаж в ритейле.
- Успешное внедрение ИИ в ритейле требует комплексной технологической экосистемы и качественных данных.
- Нехватка квалифицированных ИИ-специалистов и высокие затраты на внедрение остаются главными барьерами для ритейлеров.
Узнайте о специалистов Colobridge, какое IT-решение на основе ИИ с развертыванием в облаке подойдет именно вашему бизнесу — с минимальными первоначальными вложениями благодаря услуге AI Engine aaS.
