Sztuczna inteligencja w handlu detalicznym: najważniejsze przypadki użycia, przykłady

Tradycyjne prognozowanie popytu (wcześniejsze liczby sprzedaży, średnia sprzedaż lub wzorce sezonowe) często nie sprawdza się w przypadku nieoczekiwanych zmian, takich jak nagły wzrost popularności produktu lub zmiana preferencji klientów. Jak to często bywa obecnie, sztuczna inteligencja jest tam ze swoimi algorytmami uczenia maszynowego. Jest ona w stanie analizować ogromne zbiory danych i dostarczać znacznie dokładniejsze prognozy. Najlepszą wiadomością jest to, że może dostosowywać się do nowych informacji i dostosowywać prognozy - umożliwiając sprzedawcom detalicznym lepsze przewidywanie przyszłych przychodów.

Sztuczna inteligencja gromadzi tony danych, takich jak informacje o sprzedaży, opinie klientów, zdjęcia produktów i trendy rynkowe. Dane te są następnie przetwarzane przy użyciu uczenia maszynowego. Sztuczna inteligencja znajduje wzorce i ewentualnie wszelkie powiązania między stylami i kolorami zgodnie z preferencjami klientów. Korzystając z tych wzorców, sztuczna inteligencja tworzy nowe modele i projekty, które można dalej analizować i wybierać. Najbardziej angażujące, biorąc pod uwagę aktualne trendy, są dostarczane programistom lub marketerom.

Moc danych! To właśnie wykorzystuje sztuczna inteligencja, aby dostosować te kluczowe aspekty - produkt, miejsce, cenę i promocję - które są podstawą wysokiej jakości spersonalizowanej strategii marketingowej. Jednym z najfajniejszych przykładów tego, jak sztuczna inteligencja pomaga budować spersonalizowany marketing detaliczny, jest Nike. Wykorzystują oni opinie klientów z ankiet i swojego programu lojalnościowego do tworzenia niestandardowych profili z celami fitness i preferencjami dotyczącymi stylu. Dane te umożliwiają dostosowanie rekomendacji produktów i ekskluzywnych wydarzeń dla członków, wspierając lojalność klientów.

Ochrona przed oszustwami jest czymś, na czym żadna firma nie może pójść na kompromis. Im większa ilość danych, tym większa potrzeba ich ochrony na najwyższym poziomie. Sztuczna inteligencja może pomóc. Systemy wykrywania oszustw oparte na sztucznej inteligencji mogą identyfikować podejrzane wzorce i anomalie, które mogą wskazywać na nieuczciwą działalność. Są one szkolone na podstawie wcześniejszych przypadków, co pozwala im zapamiętać, jakie działania doprowadziły do oszustwa i dostosować się do nowych metod oszustwa. Jeśli system wykryje coś podejrzanego, może powiadomić zespół ds. bezpieczeństwa lub automatycznie zablokować transakcję.

Dobrze zorganizowane zarządzanie zapasami ułatwia współpracę z dostawcami i pozwala lepiej przewidywać, co ludzie będą kupować i kiedy. Wiemy też, że gdy klienci są zadowoleni, wracają po więcej, co w istocie pomaga firmie rozwijać się i być konkurencyjną. Inteligentne zarządzanie zapasami oparte na sztucznej inteligencji jest tutaj doskonałym wyborem. Dzięki dokładnemu prognozowaniu popytu, zautomatyzowanemu uzupełnianiu zapasów i zoptymalizowanym strategiom cenowym, z łatwością minimalizuje koszty i maksymalizuje zadowolenie klientów.

Sztuczna inteligencja w branży detalicznej pomaga zoptymalizować procesy logistyczne, znajdując najbardziej efektywne planowanie tras dostaw w oparciu o wzorce ruchu i okna dostaw. Wykorzystanie analityki predykcyjnej opartej na sztucznej inteligencji pozwala sprzedawcom detalicznym przewidywać zakłócenia w łańcuchu dostaw, takie jak opóźnienia wynikające z problemów z dostawcami lub klęsk żywiołowych. Prowadzi to do zwiększenia wydajności, lepszego reagowania na zmieniające się warunki rynkowe i elastyczności w środowisku handlu detalicznego.

Dzięki rozpoznawaniu twarzy, monitorowaniu w czasie rzeczywistym i śledzeniu tablic rejestracyjnych, kamery wyposażone w sztuczną inteligencję poprawiają zarówno bezpieczeństwo, jak i efektywność zarządzania w centrach handlowych. Zintegrowane systemy pozwalają klientom otrzymywać w czasie rzeczywistym aktualizacje dotyczące dostępności parkingów i natężenia ruchu, oferując jednocześnie spersonalizowane doświadczenia w sklepie. Ponadto systemy AI upraszczają zarządzanie parkingami dzięki automatycznym płatnościom i śledzeniu pojazdów.

Asystenci głosowi wykorzystujący sztuczną inteligencję integrują się z platformami sprzedawców detalicznych, umożliwiając klientom wyszukiwanie produktów bez użycia rąk, składanie zamówień i zarządzanie transakcjami. Ta wygoda podniesie komfort zakupów i dostarczy istotnych danych dotyczących preferencji konsumentów. Najlepszym przykładem tego, jak z powodzeniem działa to w handlu detalicznym, jest Amazon i jego transakcje oparte na Alexie. Klient może powiedzieć: "Alexa, zamów ponownie mój ulubiony proszek do prania", a transakcja zostanie zakończona bez konieczności nawigowania po aplikacji.

Generatywna sztuczna inteligencja w handlu detalicznym czyni go bardziej ekologicznym na kilka sposobów. Po pierwsze, optymalizuje zapasy w oparciu o analizy popytu. W rezultacie ogranicza nadwyżki zapasów i marnotrawstwo produktów. Na przykład, sklep składa zamówienie na taką liczbę produktów, która jest faktycznie potrzebna, aby zapobiec ich zepsuciu. Po drugie, sztuczna inteligencja mierzy zużycie energii w sklepach i kontroluje oświetlenie i ogrzewanie, oszczędzając w ten sposób energię elektryczną.