AI i detaljhandeln: de bästa användningsområdena, exempel

Traditionell efterfrågeprognostisering (tidigare försäljningssiffror, genomsnittlig försäljning eller säsongsmönster) fungerar ofta dåligt när det sker oväntade förändringar, som en plötslig ökning av populariteten för en produkt eller en förändring av kundernas preferenser. Som det ofta är nu finns AI där med sina maskininlärningsalgoritmer. Den kan analysera stora datamängder och leverera mycket mer exakta prognoser. Den bästa nyheten här är att den kan anpassa sig till ny information och justera förutsägelser - vilket gör det möjligt för återförsäljare att bättre förutse framtida intäkter.

AI samlar in mängder av data, t.ex. information om försäljning, kundrecensioner, produktfoton och marknadstrender. Dessa data bearbetas sedan med hjälp av ML. AI fortsätter med att hitta mönster och eventuellt kopplingar mellan stilar och färger enligt kundernas preferenser. Med hjälp av dessa mönster tar AI fram nya modeller och mönster som kan analyseras ytterligare och väljas ut. De mest engagerande, med tanke på aktuella trender, levereras till utvecklare eller marknadsförare.

Datakraft! Det är detta som AI utnyttjar för att skräddarsy dessa viktiga aspekter - produkt, plats, pris och marknadsföring - som utgör grunden för en kvalitativ personlig marknadsföringsstrategi. Ett av de coolaste exemplen på hur AI hjälper till att bygga upp personlig detaljhandelsmarknadsföring är Nike. De använder kundfeedback från undersökningar och sitt lojalitetsprogram för att skapa anpassade profiler med fitnessmål och stilpreferenser. Dessa data möjliggör skräddarsydda produktrekommendationer och exklusiva evenemang för medlemmarna, vilket främjar kundlojaliteten.

Skydd mot bedrägerier är något som alla företag inte kan kompromissa med. Ju större datavolym, desto större är behovet av att skydda den på högsta nivå. AI kan hjälpa till. AI-drivna system för bedrägeridetektering kan identifiera misstänkta mönster och avvikelser som kan tyda på bedräglig verksamhet. De är tränade på tidigare fall, vilket gör att de kan komma ihåg vilka åtgärder som ledde till bedrägeri och anpassa sig till nya bedrägerimetoder. Om systemet upptäcker något misstänkt kan det meddela säkerhetsteamet eller automatiskt blockera transaktionen.

En välorganiserad lagerhantering gör samarbetet med leverantörerna smidigare och ger bättre möjligheter att förutse vad folk kommer att köpa och när. Och vi vet att när kunderna är nöjda kommer de tillbaka och vill ha mer, vilket i sin tur hjälper ett företag att växa och vara konkurrenskraftigt. Intelligent AI-driven lagerhantering är ett utmärkt val här. Med exakta efterfrågeprognoser, automatiserad lagerpåfyllning och optimerade prisstrategier är det enkelt att minimera kostnaderna och maximera kundnöjdheten.

AI inom detaljhandeln bidrar till att optimera logistikprocesserna genom att hitta den mest effektiva ruttplaneringen för leveranser baserat på trafikmönster och leveransfönster. Med hjälp av AI-driven prediktiv analys kan detaljhandlare förutse störningar i leveranskedjan, t.ex. förseningar på grund av leverantörsproblem eller naturkatastrofer. Detta leder till ökad effektivitet, överlägsen lyhördhet för förändrade marknadsförhållanden och flexibilitet i detaljhandelsmiljön.

Med ansiktsigenkänning, realtidsövervakning och spårning av registreringsskyltar förbättrar AI-utrustade kameror både säkerheten och effektiviteten i förvaltningen av köpcentrum. Med integrerade system kan kunderna få realtidsuppdateringar om parkeringstillgång och trafik samtidigt som de erbjuds personliga butiksupplevelser. Dessutom förenklar AI-systemen parkeringshanteringen med automatiserade betalningar och fordonsspårning.

AI-drivna röstassistenter integreras med återförsäljarnas plattformar så att kunderna kan söka handsfree efter produkter, göra beställningar och hantera transaktioner. Denna bekvämlighet kommer att förhöja shoppingupplevelsen och ge viktig information om konsumenternas preferenser. Det bästa exemplet på hur det fungerar i detaljhandeln är Amazon och dess Alexa-styrda transaktioner. En kund kan säga: "Alexa, beställ om mitt favorittvättmedel", och transaktionen genomförs utan att behöva navigera genom appen.

Generativ AI inom detaljhandeln gör den grönare på flera sätt. För det första optimeras lagren baserat på efterfrågeanalyser. Följaktligen minskar överskottslager och produktsvinn. Till exempel kan en butik beställa det antal produkter som faktiskt behövs för att förhindra svinn. För det andra mäter AI energiförbrukningen i butikerna och styr belysning och uppvärmning, vilket innebär att man sparar på elen.