AI in de detailhandel: top use cases, voorbeelden

Traditionele vraagvoorspellingen (verkoopcijfers uit het verleden, gemiddelde verkoopcijfers of seizoenspatronen) hebben het vaak moeilijk wanneer er onverwachte veranderingen zijn, zoals een plotselinge stijging in populariteit voor een product of een verschuiving in de voorkeuren van klanten. Zoals nu vaak gebeurt, is AI er met zijn machine learning-algoritmen. Het is in staat om enorme datasets te analyseren en veel nauwkeurigere voorspellingen te doen. Het beste nieuws is dat het zich kan aanpassen aan nieuwe informatie en voorspellingen kan bijstellen, zodat retailers beter kunnen anticiperen op toekomstige inkomsten.

AI verzamelt tonnen gegevens, zoals informatie over verkopen, klantbeoordelingen, productfoto's en markttrends. Deze gegevens worden vervolgens verwerkt met ML. AI gaat op zoek naar patronen en mogelijk naar verbanden tussen stijlen en kleuren op basis van de voorkeuren van klanten. Met behulp van deze patronen produceert AI nieuwe modellen en ontwerpen die verder kunnen worden geanalyseerd en geselecteerd. De meest aansprekende modellen, rekening houdend met de huidige trends, worden aan ontwikkelaars of marketeers geleverd.

Datakracht! Dit is wat AI gebruikt om deze cruciale aspecten - product, plaats, prijs en promotie - die de basis vormen van een kwalitatieve gepersonaliseerde marketingstrategie, op maat te maken. Een van de coolste voorbeelden van hoe AI helpt bij het bouwen van gepersonaliseerde retailmarketing is Nike. Zij gebruiken feedback van klanten uit enquêtes en hun loyaliteitsprogramma om aangepaste profielen met fitnessdoelen en stijlvoorkeuren te creëren. Deze gegevens maken productaanbevelingen op maat en exclusieve evenementen voor leden mogelijk, wat de klantloyaliteit bevordert.

Fraudebescherming is iets waar bedrijven geen compromissen over kunnen sluiten. Hoe meer gegevens, hoe groter de noodzaak om deze op het hoogste niveau te beveiligen. AI kan helpen. AI-fraudedetectiesystemen kunnen verdachte patronen en anomalieën identificeren die kunnen wijzen op frauduleuze activiteiten. Ze zijn getraind op gevallen uit het verleden, waardoor ze zich kunnen herinneren welke acties tot fraude hebben geleid en zich kunnen aanpassen aan nieuwe bedriegmethoden. Als het systeem iets verdachts detecteert, kan het het beveiligingsteam op de hoogte stellen of de transactie automatisch blokkeren.

Goed georganiseerd voorraadbeheer maakt het werken met leveranciers soepeler en maakt het mogelijk om beter te voorspellen wat mensen zullen kopen en wanneer. En we weten dat als klanten tevreden zijn, ze terugkomen voor meer, wat een bedrijf helpt om te groeien en concurrerend te zijn. Intelligent AI-gestuurd voorraadbeheer is hier een uitstekende keuze. Met zijn nauwkeurige vraagvoorspelling, geautomatiseerde voorraadaanvulling en geoptimaliseerde prijsstrategieën minimaliseert het eenvoudig de kosten en maximaliseert het de klanttevredenheid.

AI in de detailhandel helpt logistieke processen te optimaliseren door de meest efficiënte routeplanning voor leveringen te vinden op basis van verkeerspatronen en leveringsvensters. Met behulp van AI-gestuurde voorspellende analyses kunnen retailers anticiperen op verstoringen in de toeleveringsketen, zoals vertragingen door problemen met leveranciers of natuurrampen. Dit leidt tot meer efficiëntie, superieure reacties op veranderende marktomstandigheden en flexibiliteit in de retailomgeving.

Met gezichtsherkenning, realtime monitoring en het volgen van kentekenplaten verbeteren AI-camera's zowel de veiligheid als de efficiëntie van het beheer in winkelcentra. Geïntegreerde systemen stellen klanten in staat om realtime updates te ontvangen over de beschikbaarheid van parkeerplaatsen en het verkeer, terwijl gepersonaliseerde winkelervaringen worden aangeboden. Daarnaast vereenvoudigen AI-systemen het parkeerbeheer met automatische betalingen en het volgen van voertuigen.

AI-gestuurde spraakassistenten integreren met platforms van retailers om klanten handsfree naar producten te laten zoeken, bestellingen te plaatsen en transacties te beheren. Dit gemak zal de winkelervaring verbeteren en vitale gegevens opleveren over consumentenvoorkeuren. Het beste voorbeeld van hoe dit succesvol werkt in de detailhandel is Amazon en zijn Alexa-transacties. Een klant kan zeggen: "Alexa, bestel mijn favoriete wasmiddel opnieuw" en de transactie wordt voltooid zonder dat hij door de app hoeft te navigeren.

Generatieve AI maakt de detailhandel op verschillende manieren groener. Ten eerste optimaliseert het voorraden op basis van vraaganalyses. Hierdoor worden overtollige voorraden en productverspilling verminderd. Een winkel zal bijvoorbeeld een bestelling plaatsen voor het aantal producten dat daadwerkelijk nodig is om bederf te voorkomen. Ten tweede meet AI het energieverbruik in de winkels en regelt het de verlichting en verwarming, waardoor op elektriciteit wordt bespaard.