Ритейлеры увеличивают инвестиции в ИИ в 2022 году. Примеры внедрения ИИ в ритейл.

Искусственный интеллект (ИИ), который всего несколько лет назад был второстепенным в планах большинства розничных продавцов, быстро становится ключевой стратегией успеха. Внедрение искусственного интеллекта растет во многих отраслях, среди которых лидируют технологии: автомобилестроение, производство, финансы, здравоохранение и страхование. Технологии искусственного интеллекта произвели революцию во всех отраслях, которых они коснулись, и вот теперь розничные торговцы намерены занять лидирующие позиции во внедрении искусственного интеллекта.

Изменение поведения потребителей во время пандемии COVID-19, и, как следствие, всплеск электронной коммерции, стал основным фактором, способствовавшим росту инвестиций в ИИ в розничной торговле.
Исследование, проведенное Research Management Group в начале 2020 года, показало, что у 83% руководителей были «серьезные планы» по внедрению и использованию ИИ в течение следующих двух лет, и отраслевые цифры отражают это. Согласно недавнему прогнозу International Data Corporation, к концу 2021 года мировой розничный сектор инвестирует в ИИ 11,8 млрд долларов, вытеснив банки, которые занимают первое место по расходам на ИИ. Эти инвестиции розничной торговли значительно выросли по сравнению с 9,36 млрд долларов, потраченных в 2020 году, и, как ожидается, сохранятся на уровне 25,5% прироста в период до 2025 года.
Скорость, сложность и зависимость от огромных объемов данных в розничной торговле — идеальные условия для развития ИИ и обеспечения ценности. Сейчас, как никогда ранее, покупатели ожидают беспрепятственного многоканального покупательского опыта, который создает много сложностей и проблем для розничных продавцов. Те, кто сможет адаптироваться, будут процветать.

В какие бизнес процессы встраивают технологии искусственного интеллекта?

Интернет-магазины находятся на переднем крае ИИ. Богатые данными и технологиями, они используют машинное обучение и BIG DATA, чтобы обеспечить улучшенный поиск и рекомендации для клиентов, позволяя им как можно быстрее находить именно те товары, которые им нужны.
Однако розничные торговцы не отстают и в конечном итоге составляют львиную долю инвестиций в ИИ. Понимая, что они больше не могут работать конкурентоспособно без значительных инвестиций в машинное обучение, розничные продавцы теперь быстро переходят на внедрение ИИ и трансформируют свой бизнес по всем направлениям, сосредотачиваясь на добавлении цифровых каналов и одновременно трансформируя свои обычные операции.

Для многих розничных торговцев самой сложной частью внедрения ИИ является понимание, с чего начать, сохраняя при этом возврат инвестиций в краткосрочной перспективе и обеспечивая выживание своего бизнеса в долгосрочной перспективе. Исследование, проведенное Gartner в марте 2021 года, оценило 23 варианта использования ИИ в розничной торговле на основе ценности и размеров осуществимости. Эти варианты использования помогли клиентам и ИТ-директорам определить, какие области их организации получат наибольшие преимущества в результате внедрения ИИ. Ниже приведены десять основных вариантов использования, два из которых являются традиционными областями управления категориями, которые не изменились с 70-х годов:

Оптимизация цен, продвижения и уценки
Наличие на полке товара в магазине
Персонализация
Мониторинг социальных сетей / анализ настроений
Помощь в определении размеров и подгонке изделий / продуктов
Управление ассортиментом и оптимизация
Прогнозирование спроса
Подписка на услуги
Обнаружение мошенничества / угроз
Экологический менеджмент в магазине

Несмотря на стремительный рост ИИ, внедрение его в сложную торговую среду сегодня остается нетривиальной задачей. Это непросто, как и большинство вещей, нарушающих нормы. Однако внедрение искусственного интеллекта — необходимая задача для обеспечения дальнейшего выживания ритейлеров.

Примеры использования искусственного интеллекта в розничной торговле

Кейс 1:

Ведущая компания в области электроники и финансовых услуг в Европе и СНГ с 3000 магазинами, специализирующаяся на розничной торговле электроникой, финансовыми услугами, путешествиями, модными украшениями и товарами для дома, достигла следующих преимуществ.

Увеличение посещаемости определенных зон на 14%
Увеличение продаж в отделе аксессуаров на 11%
Увеличение продаж на промо-товары до 4%
Увеличение перекрестных продаж сотрудниками на этаже до 300%.

Кейс 2:

Знаковый европейский универмаг, который уже более 100 лет радует покупателей модой, одеждой, обувью и продуктами питания, получил следующие преимущества:

Увеличение коэффициента повторных посещений, частоты покупок на 1,5%.
Разработка планов планировки магазина для привлечения трафика в мертвые зоны (непосещаемые торговые зоны) — увеличение трафика на 3%
Увеличение перекрестных покупок между зонами на 8-15%.
Улучшенное планирование ресурсов для обеспечения оптимального количества продавцов-консультантов на этаже в разное время.

Кейс 3:

Ведущая сеть гипермаркетов со 140 магазинами в России и компания, акции которой котируются на Лондонской фондовой бирже, прогнозирует следующее:

Улучшение зональной (департаментной) рентабельности площади на 2,5%
Улучшенная, локализованная планограмма магазина, которая увеличивает количество посетителей на 2% в зонах с низкой эффективностью работы
Снижение оттока покупателей на 3% в сегментах, увеличение CLV на 1,65%
Увеличение размера корзины на 1,25% в отдельных группах покупателей
Увеличение перекрестных покупок между смежными зонами на 3%
Увеличение количества взаимодействий в зонах обслуживания между персоналом магазина и покупателями на 15%.