AI i detailhandlen: de bedste brugsscenarier og eksempler

Traditionelle efterspørgselsprognoser (tidligere salgstal, gennemsnitligt salg eller sæsonmønstre) har det ofte svært, når der sker uventede ændringer, som f.eks. en pludselig stigning i et produkts popularitet eller et skift i kundernes præferencer. Som det ofte sker nu, er AI der med sine maskinlæringsalgoritmer. Den er i stand til at analysere store datasæt og levere meget mere præcise prognoser. Den bedste nyhed her er, at den kan tilpasse sig nye oplysninger og justere forudsigelser - så detailhandlere bedre kan forudse fremtidige indtægter.

AI indsamler tonsvis af data, f.eks. oplysninger om salg, kundeanmeldelser, produktbilleder og markedstendenser. Disse data behandles derefter ved hjælp af ML. AI fortsætter med at finde mønstre og eventuelt forbindelser mellem stilarter og farver i henhold til kundernes præferencer. Ved hjælp af disse mønstre producerer AI nye modeller og designs, som kan analyseres og udvælges yderligere. De mest engagerende, der tager hensyn til aktuelle tendenser, leveres til udviklere eller marketingfolk.

Datakraft! Det er det, AI udnytter til at skræddersy disse centrale aspekter - produkt, sted, pris og kampagne - som er grundlaget for en personlig markedsføringsstrategi af høj kvalitet. Et af de fedeste eksempler på, hvordan AI hjælper med at opbygge personlig detailmarkedsføring, er Nike. De bruger kundefeedback fra undersøgelser og deres loyalitetsprogram til at skabe brugerdefinerede profiler med fitnessmål og stilpræferencer. Disse data giver mulighed for skræddersyede produktanbefalinger og eksklusive arrangementer for medlemmerne, hvilket fremmer kundeloyaliteten.

Beskyttelse mod svindel er noget, enhver virksomhed ikke kan gå på kompromis med. Jo større datamængden er, jo større er behovet for at beskytte den på højeste niveau. AI kan hjælpe. AI-drevne systemer til afsløring af svindel kan identificere mistænkelige mønstre og uregelmæssigheder, der kan indikere svigagtig aktivitet. De er trænet i tidligere sager, så de kan huske, hvilke handlinger der førte til bedrageri, og tilpasse sig nye bedragerimetoder. Hvis systemet opdager noget mistænkeligt, kan det underrette sikkerhedsteamet eller automatisk blokere transaktionen.

En velordnet lagerstyring gør samarbejdet med leverandørerne mere smidigt og giver mulighed for bedre forudsigelser af, hvad folk vil købe og hvornår. Og vi ved, at når kunderne er glade, kommer de tilbage efter mere, hvilket faktisk hjælper en virksomhed med at vokse og være konkurrencedygtig. Intelligent AI-drevet lagerstyring er et godt valg her. Med sin nøjagtige efterspørgselsprognose, automatiserede lageropfyldning og optimerede prisstrategier minimerer den nemt omkostningerne og maksimerer kundetilfredsheden.

AI i detailbranchen hjælper med at optimere logistikprocesser ved at finde den mest effektive ruteplanlægning for leverancer baseret på trafikmønstre og leveringsvinduer. Ved hjælp af AI-drevne forudsigelsesanalyser kan detailhandlere forudse forstyrrelser i forsyningskæden, f.eks. forsinkelser som følge af leverandørproblemer eller naturkatastrofer. Det fører til øget effektivitet, overlegen reaktionsevne på skiftende markedsforhold og smidighed i detailmiljøet.

Med ansigtsgenkendelse, realtidsovervågning og nummerpladesporing forbedrer AI-udstyrede kameraer både sikkerheden og administrationens effektivitet i indkøbscentre. Integrerede systemer giver kunderne mulighed for at modtage opdateringer i realtid om parkeringsmuligheder og trafik, samtidig med at der tilbydes personlige butiksoplevelser. Derudover forenkler AI-systemerne parkeringsadministrationen med automatiserede betalinger og sporing af køretøjer.

AI-drevne stemmeassistenter integreres med detailhandlernes platforme, så kunderne kan søge håndfrit efter produkter, afgive ordrer og styre transaktioner. Denne bekvemmelighed vil løfte shoppingoplevelsen og give vigtige data om forbrugernes præferencer. Det bedste eksempel på, hvordan det fungerer i detailhandlen, er Amazon og deres Alexa-drevne transaktioner. En kunde kan sige: "Alexa, genbestil mit yndlingsvaskemiddel", og transaktionen gennemføres uden at skulle navigere gennem appen.

Generativ AI i detailhandlen gør den grønnere på flere måder. For det første optimerer den lagerbeholdningen baseret på efterspørgselsanalyser. Derfor reducerer den overskudslagre og produktspild. For eksempel vil en butik afgive en ordre på det antal produkter, der rent faktisk er brug for, for at forhindre spild. For det andet måler AI energiforbruget i butikkerne og styrer belysning og opvarmning, så der spares på elektriciteten.