Приклади AI/ШІ в ритейлі: 20+ кейсів, що надихають

Автор: Волнянский А.

Штучний інтелект (ШІ), машинне навчання (ML) і великі мовні моделі (LLM) активно трансформують роздрібну торгівлю, охоплюючи всі аспекти — від оптимізації операцій до поліпшення взаємодії з клієнтами. Ці технології дозволяють ритейлерам аналізувати величезні обсяги даних, автоматизувати рутинні завдання і приймати більш точні рішення, що призводить до підвищення прибутковості та поліпшення клієнтського досвіду. Зверніть увагу на ці приклади AI/ШІ в ритейлі — можливо, вони надихнуть на нові ідеї та стратегії у вашому бізнесі. 

• Гіперперсоналізація та персоналізований клієнтський досвід
• Управління запасами та планування асортименту
• Прогнозування попиту та предиктивна аналітика
• Обслуговування клієнтів і віртуальні помічники (чат-боти)
• Безшовний клієнтський досвід і безкасові магазини
• Запобігання втратам, крадіжкам і виявлення шахрайства
• Маркетинг і реклама / Генерація контенту
• Операції в магазині
• Вибір ідеального місця розташування магазину
• Розробка продуктів і автоматична атрибуція товарів
• Підвищення продуктивності та автоматизація завдань при розробці ПЗ
• Аналіз настроїв клієнтів
• Найважливіше про ШІ в ритейлі

Обсяг світового ринку (ШІ) в ритейлі, як прогнозують в Precedence Research, досягне $62,64 до 2034 року, тобто буде зростати із середньорічним темпом 18,14% з 2025 по 2034 рік. Розглянемо, яку реальну користь може принести впровадження AI, ML і використання LLM в роздрібній торгівлі на реальних прикладах ритейлерів. 

Гіперперсоналізація та персоналізований клієнтський досвід

ШІ аналізує великі обсяги даних — історію покупок, демографічні ознаки, перегляди в цифрових каналах і участь у програмах лояльності — для створення високо персоналізованих пропозицій і цільових маркетингових повідомлень. Це не тільки збільшує дохід, але й підвищує задоволеність клієнтів, їх лояльність і перетворює їх на амбасадорів бренду.

Приклади ШІ в ритейлі — гіперперсоналізовані комунікації: Netflix і Amazon використовують рекомендаційні системи на основі ШІ, щоб пропонувати своїм покупцям персоналізовані продукти, які ідеально відповідають їхнім уподобанням. При цьому штучний інтелект може аналізувати всю історію замовлень клієнта, щоб робити більш персоналізовані перехресні продажі. А компанія Sephora успішно використовує інструменти на основі AR (доповненої реальності) і ШІ для організації віртуальних примірочних і підготовки персоналізованих рекомендацій по догляду за шкірою. 

Bind Genius розроблений спеціально для гіперперсоналізації та поліпшення клієнтського досвіду. Цей інструмент допоможе перетворити ваші дані в розумні, індивідуальні комунікації через створення персоналізованого контенту та ефективних рекомендацій, використовуючи предиктивну аналітику та генеративний ШІ. Результат — підвищення лояльності та CLV. 

Управління запасами та планування асортименту

ШІ допомагає ритейлерам приймати більш ефективні рішення щодо того, які товари тримати на складі та в яких кількостях, аналізуючи історичні тенденції продажів, а також дані сторонніх джерел — наприклад, прогноз погоди, локальні заходи, введення нових регуляторних обмежень. 

Приклади ШІ в ритейлі — управління запасами та асортиментом: Target успішно впровадив ШІ-систему управління запасами (Inventory Ledger), яка обробляє до 360 000 транзакцій запасів в секунду. А також допомагає відбирати для промоакцій товари, які продаються повільно. Своєю чергою модний магазин Antonioli використовує ШІ для оптимізації своєї стратегії мерчендайзингу — а саме, створює для покупців персоналізовані добірки продуктів.

Bind Genius дозволяє будувати надійні прогнози та покращувати прийняття рішень, наприклад, щодо оптимізації запасів. Аналізуючи дані про покупки й поведінку клієнтів, він допомагає визначити оптимальні пропозиції для майбутніх кампаній.

Управління ланцюгами постачань і логістика

ШІ допомагає ритейлерам швидко переходити на альтернативні маршрути постачань і перерозподіляти товари в умовах торгових обмежень і геополітичної напруженості. Також ШІ-алгоритми оптимізують транспортні маршрути, скорочуючи час доставки та коригуючи графіки.

Приклади ШІ в ритейлі — у Boll & Branch успішно використовували ШІ, щоб оптимізувати свої складні ланцюги поставок, а ще одна мережа магазинів біля дому за допомогою машинного навчання аналізує сотні факторів, що впливають на ланцюги поставок, включаючи погоду, поточні події та навіть пости інфлюенсерів у соціальних медіа.

Використання Bind Genius, що прогнозує потреби клієнтів, побічно впливає на логістику і допомагає точніше планувати асортимент і розподіл товарів.

Прогнозування попиту та предиктивна аналітика

ШІ використовується для більш точного прогнозування попиту на конкретні товари в різних географічних регіонах, аналізуючи дані про інші товари, дані з магазинів з аналогічною демографією та сторонні дані, такі як погода та рівень доходу. Це не поодинокі випадки — 44% ритейлерів вже використовують ШІ для предиктивної аналітики, а 41% — для аналізу клієнтів і сегментації.

Приклади ШІ в ритейлі — предиктивна аналітика: Shopify merchant Doe Beauty використовує ШІ-інструменти для ефективного управління запасами по всьому глобальному ланцюжку поставок, заощаджуючи таким чином до $30 тисяч щотижня. 

Bind Genius, використовуючи предиктивну аналітику на основі машинного навчання для прогнозування майбутньої поведінки клієнтів, дозволяє ритейлерам будувати надійні прогнози та приймати більш ефективні рішення на основі даних.

Динамічне ціноутворення та оптимізація цін

ШІ може аналізувати дані про ціни конкурентів, місцеву демографію та вплив реклами, щоб допомогти визначити максимально високу ціну за товар. Динамічне ціноутворення на основі ШІ дозволяє ритейлерам коригувати ціни в режимі реального часу на основі таких факторів, як попит, ціни конкурентів, поведінка клієнтів і ринкові умови.

Приклади ШІ в ритейлі — динамічне ціноутворення: ШІ-алгоритми Uber безперервно коригують ціни на поїздки залежно від дисбалансу попиту і пропозиції в режимі реального часу, доступності водіїв, прогнозованого маршруту. А мережа магазинів електроніки MediaMarkt використовує динамічне ціноутворення за допомогою комплектації товарів, флеш-продажів, сезонних промоакцій, персоналізованих знижок на основі історії покупок і порівняння цін з конкурентами в режимі реального часу.

Bind Genius може прогнозувати оптимальні комбінації цін і знижок для кожного клієнта. Це дозволяє ритейлерам приймати більш точні рішення щодо ціноутворення, максимізуючи цінність кожної пропозиції.

Обслуговування клієнтів і віртуальні помічники (чат-боти)

Віртуальні помічники та чат-боти надають миттєву підтримку клієнтам, відповідаючи на запити, спрощуючи процес замовлення і вирішуючи проблеми. Вони стають більш складними завдяки обробці природної мови (NLP). Сьогодні вже понад 40% ритейлерів використовують цифрових помічників для покупок, починаючи з Cyber Monday 2024 їх кількість зросла на 23%.

Приклади ШІ в ритейлі — віртуальні помічники: Walmart запустив інструмент «Text to Shop», що дозволяє клієнтам відправляти текстові повідомлення для пошуку товарів, додавання або видалення товарів з кошика і планування доставок. А Instacart створив плагін ChatGPT, який дозволяє користувачам планувати їжу в ChatGPT, а потім конвертувати результат в кошик на вебсайті Instacart.

Безшовний клієнтський досвід і безкасові магазини

Рітейлери об’єднують ШІ з відео- та сенсорними даними для усунення зон продажів, дозволяючи клієнтам брати товари з полиць магазинів і виходити без очікування в черзі на касі.

Приклади ШІ в ритейлі — покупки без кас: Національна мережа супермаркетів використовує ШІ для візуального сканування і стягнення плати за продукти з нечитабельним штрих-кодом. Tesco в окремих магазинах Tesco Express завдяки технології GetGo дозволяє покупцям робити покупки без каси, просто скануючи QR-коди на вході з магазину. 

Запобігання втратам, крадіжкам і виявлення шахрайства

ШІ також дозволяє захистити роздрібних продавців і клієнтів від втрат і шахрайства. Спеціальні системи аналізують транзакції та виявляють аномалії, які можуть вказувати на шахрайські дії. У поєднанні з комп’ютерним зором і предиктивною аналітикою можна помітно знизити операційні ризики. 

Приклади ШІ в ритейлі — захист від крадіжок і шахрайства: Walmart використовує систему Missed Scan Detection на касах з касирами та касах самообслуговування, щоб аналізувати відеозаписи в режимі реального часу і визначати, коли товар поміщається в сумку без сканування й оплати. Коли це трапляється, співробітник магазину отримує попередження. 

Маркетинг і реклама / Генерація контенту

ШІ може синтезувати описи продуктів від виробників і пропонувати більш привабливу мову для споживачів. Також генеративний ШІ використовується для створення контенту для маркетингу та реклами.

Приклади ШІ в ритейлі — маркетинг: Amazon запустив інструмент для генерації зображень на основі ШІ, щоб допомогти рекламодавцям створювати найкращі рекламні матеріали на основі базових реалістичних фото, і це вже поліпшило CTR реклами до 40%. Також багато ритейлерів задіють ChatGPT та інші генеративні ШІ-інструменти, щоб створювати короткі описи на основі довгих характеристик і адаптувати їх для персоналізованих маркетингових розсилок.

Bind Genius включає генеративний ШІ, заснований на LLM, який спрощує створення персоналізованого контенту для кожного мікросегмента клієнтів. Це дає змогу маркетологам швидше тестувати нові ідеї та створювати високоефективні кампанії.

Операції в магазині

ШІ в поєднанні з відеокамерами та датчиками на полицях дає змогу ритейлерам краще розуміти пішохідний трафік у магазинах і покращувати продажі в перерахунку на торгівельну площу. За допомогою систем на основі ШІ вони ідентифікують товари, біля яких покупці проводять найменше часу, і рекомендують замінити їх більш привабливими. Також ШІ може генерувати цільові акції для певних товарів і надсилати їх у вигляді сповіщень на мобільні пристрої покупців, які перебувають поблизу або в магазині.

Приклади ШІ в ритейлі — оптимізація операцій: Sephora використовує ШІ для аналізу відгуків клієнтів, що допомагає поліпшити планування магазинів. В окремих торгових мережах роботизовані помічники сканують полиці на предмет відсутніх або пошкоджених товарів, щоб співробітники могли виконувати більш кваліфіковану роботу.

Вибір ідеального місця розташування магазину

Ритейлери починають використовувати ШІ для ідентифікації ідеальних локацій нових магазинів, запускаючи безліч різних симуляцій і оперуючи величезною кількістю змінних — таких, як наявність конкурентів, щільність населення, орендна плата, клімат, демографія та інші.

Приклади ШІ в ритейлі — пошук локацій для нових магазинів: Pepper Palace використовує ШІ, щоб на 20% швидше відкривати нові магазини та шукати відповідні локації для нових торгових точок.

Як може виглядати прогнозний аналіз для нового магазину:

Розробка продуктів і автоматична атрибуція товарів

ШІ може допомогти онлайн-клієнтам обирати одяг, що їм найкраще пасує, підвищуючи тим самим задоволеність і мінімізуючи ймовірність повернень. Також генеративний ШІ інтерпретує та узагальнює атрибути продуктів з довгих описів виробників, витягуючи найважливіші та створюючи короткі ємні описи. А аналіз ринкових тенденцій і відгуків клієнтів може стати основою для розробки нових продуктів.

Підвищення продуктивності та автоматизація завдань при розробці ПЗ

З ШІ ритейлери можуть заповнити брак робочих рук, доповнюючи людську працю автономними цифровими помічниками. ШІ-powered automation знижує операційні витрати, підвищує ефективність праці та оптимізує управління запасами в реальному часі. Окремі інтелектуальні інструменти ШІ-інструменти, які допомагають співробітникам виконувати свою роботу, підвищують продуктивність технічного персоналу, і скорочують час на розробку програмного забезпечення до 60%.

Приклади ШІ в ритейлі — автоматизація роботи з кодом: Mercado Libre вже використовує такі інструменти для підвищення задоволеності та продуктивності команд розробників.

Аналіз настроїв клієнтів

Вивчаючи відгуки та повідомлення клієнтів у соціальних мережах і в службі підтримки, великі ритейлери виявляють серед них закономірності та оцінюють сприйняття бренду.

Приклади ШІ в ритейлі — аналіз настроїв клієнтів: Nike використовує аналіз настроїв на основі штучного інтелекту і NLP для аналізу відгуків клієнтів із соціальних мереж, оглядів продуктів і опитувань. А Starbucks — для аналізу відгуків клієнтів, зворотного зв’язку зі своєї програми лояльності, опитувань і згадок у соціальних мережах. Цей аналіз настроїв допомагає їм зрозуміти вподобання споживачів, виявити тенденції у виборі напоїв та їжі, а також оцінити реакцію на нові позиції в меню або рекламні акції.

Bind Genius допомагає глибше зрозуміти клієнтів через створення 360-градусного портрета, використовуючи дані для сегментації та персоналізації комунікацій. Це опосередковано дає змогу ритейлерам точніше реагувати на настрої клієнтів і покращувати їхній досвід.

Найважливіше про ШІ в ритейлі:

• ШІ глобально змінює всі аспекти роздрібної торгівлі.
• Гіперперсоналізація в ритейлі — новий стандарт: за допомогою ШІ можна збільшити лояльність покупців.
• ШІ допомагає ритейлерам ефективно управляти запасами, прогнозувати попит і оптимізувати логістику, скорочуючи витрати.
• ШІ робить взаємодію з покупцями простішою, зрозумілішою і результативнішою.
• ШІ допомагає оптимізувати внутрішні процеси в ритейлі, підвищувати ефективність персоналу та ухвалювати точніші рішення про розвиток бізнесу.

ШІ вже значно трансформував роздрібну торгівлю, пропонуючи рішення для підвищення прибутковості, поліпшення клієнтського досвіду та оптимізації операційних завдань. Компанії, які успішно інтегрують ШІ у свою стратегію, отримують значну конкурентну перевагу. І майбутнє ритейлу точно пов’язане з подальшою інтеграцією та інноваційним використанням ШІ, машинного навчання, комп’ютерного зору, роботизації, хмарних технологій.

Дізнайтеся більше про те, як почати використовувати ШІ у вашому бізнесі: напишіть менеджерам Colobrige та  отримайте консультацію з технічних питань розгортання (AI Engine aaS) і нашого продукту Bin Genius.