AI w branży handlu detalicznego: najlepsze sposoby użycia oraz przykłady

Tradycyjne metody prognozy popytu (oparte na historii sprzedaży, średniej sprzedaży lub wzorach sezonowych) często są niewystarczające, gdy występują nieprzewidywalne zmiany, takie jak nagły wzrost popularności danego produktu lub zmiana preferencji klientów. AI często idzie w parze z algorytmami uczenia maszynowego. Jest ona w stanie analizować ogromne zbiory danych i dostarczać dokładniejszą prognozę. Najważniejsze jest jednak, że jest ona w stanie dostosowywać się do nowych informacji i zmieniać na ich podstawie prognozę, co pozwala firmom z branży handlu detalicznego na dokładniejsze prognozowanie przyszłych przychodów.

AI zbiera ogromne ilości danych, takich jak informacje dotyczące danych, opinie klientów, zdjęcia produktów i trendy rynkowe. Takie dane są następnie przetwarzane za pomocą uczenia maszynowego. AI następnie identyfikuje wzorce oraz — jeśli istnieją — połączenia między stylami i kolorami wedle preferencji klientów. Korzystając z tych wzorców, AI tworzy nowe modele i projekty, które mogą być przeanalizowane i wybrane. Bardziej angażujące z nich, wpisujące się w obecne trendy, przekazuje się programistom lub sprzedawcom.

Potęga danych! Z tej koncepcji korzysta AI, by dostosować do klientów następujące kluczowe komponenty — produkty, miejsce, ceny i promocje — stanowią one fundament dobrej strategii marketingu spersonalizowanego. Jednym z najpopularniejszych przykładów, w jaki sposób AI pomaga w tworzeniu marketingu spersonalizowanego, jest Nike. Wykorzystują oni opinie klientów z ankiet i programu lojalnościowego, w celu tworzenia dostosowanych do potrzeb klienta profili z celami dotyczącymi ćwiczenia i preferencjami stylu. Takie dane pozwalają na tworzenie spersonalizowanych rekomendacji produktów oraz ekskluzywnych wydarzeń dla członków, co zwiększa lojalność klientów.

Ochrona przed oszustwami powinna być ważna dla każdej firmy. Im większy zbiór danych, tym większa potrzeba jego ochrony. Tutaj idealnie sprawdzi się AI. Systemy wykrywania oszustw oparte na AI pozwalają na identyfikację podejrzanych wzorców i anomalii, które mogą wskazywać na działalność oszukańczą. Są one wytrenowane na przypadkach historycznych, co pozwala im na pamięć, jakie działania prowadziły do oszustw oraz adaptacji do nowych metod takich działań. Jeśli system wykryje podejrzane zachowanie, może on powiadomić zespół ds. bezpieczeństwa lub automatycznie zablokować transakcję.

Dobrze zorganizowany system dla zarządzania zapasami usprawnia współpracę z dostawcami i pozwala na dokładniejszą prognozę kategorii oraz terminów kupowanych towarów. Wiemy, że usatysfakcjonowani klienci wracają, co umożliwia rozwój firmie i zapewnia jej konkurencyjność. Inteligentny system dla zarządzania zapasami oparty na AI jest świetnym wyborem. W łatwy sposób zmniejsza on koszty oraz zwiększa poziom satysfakcji klientów, dzięki dokładnemu prognozowaniu popytu, zautomatyzowanemu uzupełnianiu zapasów oraz optymalizacji strategii cenowych.

AI pomaga firmom z branży handlu detalicznego w optymalizacji procesów logistycznych poprzez identyfikację najefektywniejszych tras transportu na podstawie wzorców ruchu drogowego i okna dostaw. Korzystanie z analizy predykcyjnej opartej na AI pozwala firmom z branży handlu detalicznego na przewidywanie zakłóceń łańcucha dostaw, takich jak opóźnienia dostawców lub klęski żywiołowe. Przekłada się to na zwiększoną wydajność, responsywność na zmiany na rynku oraz dynamikę w środowisku handlu.

Rozpoznawanie twarzy, stały nadzór oraz śledzenie tablic rejestracyjnych pozwalają kamerom opartym na AI na zwiększanie zarówno poziomu bezpieczeństwa, jak i wydajności zarządzania centrami handlowymi. Zintegrowane systemy dostarczają klientom aktualizacje w czasie rzeczywistym na temat wolnych miejsc na parkingu oraz ruchu drogowego, jednocześnie zachowując spersonalizowane doświadczenia zakupowe. Co więcej, systemy AI upraszczają zarządzanie parkingami, dzięki zautomatyzowanym płatnościom i śledzeniu pojazdów.

Asystenci głosowi oparci na AI integrują się z platformami dla firm z branży handlu detalicznego, by umożliwiać klientom wyszukiwanie produktów, składanie zamówień i zarządzanie transakcjami bez konieczności używania rąk. Taka wygoda polepsza doświadczenia zakupowe oraz zapewnia kluczowe dane w zakresie preferencji klientów. Świetnym przykładem z tej branży jest Amazon Alexa. Klient może powiedzieć — Alexa, zamów jeszcze raz mój ulubiony detergent do prania — a transakcja zostanie dokonana bez konieczności otwierania i obsługi aplikacji.

Generatywna sztuczna inteligencja wpływa pozytywnie na ekologię w branży handlu detalicznego. Po pierwsze, optymalizuje ona zapasy na podstawie analizy popytu. Co przekłada się na rzadsze występowanie nadwyżek oraz marnotrawstwa. Przykładowo, sklepy składają zamówienie na idealną liczbę produktów, by uniknąć ich psucia się. Po drugie, AI mierzy zużycie energii w sklepach i monitoruje ilość wykorzystywanego światła oraz ogrzewania, a to pozwala na zmniejszenie wydatków na energię.