Спецпроекты

Розница и искусственный интеллект: можно ли преодолеть кризис?

Бизнес Интеграция Ритейл

Традиционные магазины массово закрываются, но при помощи информационных технологий розницу, в ее привычном формате, можно удержать на плаву. Особые надежды возлагаются на искусственный интеллект и средства машинного обучения.

Традиционная розница в опасности

Будущее традиционного ритейла выглядит мрачным: «обычных» магазинов становится все меньше. В нынешнем году американские ритейлеры к середине октября уже объявляли о закрытии 8,6 тыс. торговых точек (и открытии 3,6 тыс.), а в общей сложности, по прогнозу Coresight Research, за весь 2019 г. их закроется около 12 тыс. Сходные процессы заметны во всех развитых странах.

Для того, чтобы сохранить свои магазины, ритейлерам стоит задуматься, понимают ли они, насколько изменились покупательские привычки и каковы современные особенности магазинного шопинга.

Данные становятся жизненно важными

В бедственном положении ритейла часто винят растущую год от года интернет-торговлю. Одно из преимуществ последней — гораздо большая степень использования ИТ-решений, нежели, в среднем, в традиционной рознице. И именно внедрение передовых технологий может спасти «обычный» ритейл.

Розничной торговле предстоит процесс трансформации, внедрение в бизнес-процессы средств анализа данных и построения прогнозов. Разумеется, данные о продажах использовались в розничной торговле всегда, однако ранее получаемая на основе их анализа информация в лучшем случае рассказывала «что было». Теперь же средства искусственного интеллекта позволяют владельцам торговых сетей гораздо пристальней рассматривать результаты прошедших периодов, делать более качественные прогнозы на будущее, «проигрывать» варианты развития бизнеса пред тем, как принимать решения.

Как искусственный интеллект помогает ритейлерам

Искусственный интеллект имитирует поведение человека, анализируя внешние стимулы, рассуждая, действуя с учетом выводов и адаптируясь. Основной элемент ИИ, которым сегодня пользуются ведущие компании, — машинное обучение.

grocerystore2619380960720.jpg
Средства искусственного интеллекта на основе машинного обучения помогут ритейлерам оптимизировать закупки и грамотно планировать распродажи

При помощи машинного обучения системы ИИ «учатся» все лучше обнаруживать закономерности в предварительно подготовленных наборах данных и делать на их основании прогнозы на будущее.

Три главные области, в которых ИИ помогает ритейлерам, — это улучшение понимания потребностей покупателя, которое дает возможность делать персонализированное предложение каждому клиенту; прогнозирование спроса и планирование закупок.

Благодаря машинному обучению владельцы торговых точек могут лучше анализировать и предсказывать покупательское поведение. Сегодня покупателям нужны максимальное удобство шопинга и возможность совершать покупки по разным каналам. При этом покупательские предпочтения постоянно меняются, но ИИ и машинное обучение помогают предвидеть эти изменения и своевременно на них реагировать.

Возможность прогнозирования — основа выживания ритейлеров. Средства ИИ и автоматизированного машинного обучения позволяют предсказывать, какие количества товаров потребуются в тот или иной день с учетом покупательского спроса, позволяя экономить деньги и время, что крайне важно, учитывая, что идет речь об отрасли с очень низкой нормой прибыли.

Машинное обучение и ИИ также могут оказывать большую помощь в составлении планов по оптимизации закупок, товарных запасов и проведению распродаж, помогая искать ответы на вопросы о том, верно ли составлен текущий ассортимент с учетом покупательского спроса, правильно ли назначены цены, в какие магазины нужно организовать поставку тех или иных товаров с учетом региональных и других особенностей, а также в каких торговых точках пора устроить распродажу и каких товаров — если «просто продажи» этих товаров не идут.

По оценке компании Juniper Research, ежегодные расходы ритейлеров на средства искусственного интеллекта вырастут к 2023 г. на 230% — с $3,6 млрд в нынешнем году до $12 млрд.

Главным направлением применения ИИ в ритейле станет использование средств машинного обучения для прогнозирования спроса. Доходы поставщиков продуктов и услуг в этой сфере достигнут к концу «отчетного периода» $3 млрд. (рост на 290% по сравнению с $760 млн в 2019 г.).

В области обслуживания покупателей в Juniper видят большой потенциал в чат-ботах, работающих с клиентами в торговых залах. К 2023 году такие боты, помогающие покупателям ориентироваться в магазине принесут ритейлерам годовую экономию $439 млн. (в 2019 г. — $7 млн.). Они произведут 22 млрд контактов с посетителями и с их помощью будет осуществлено покупок на $112 млрд.

Примеры использования ИИ в рознице

Многие крупные ритейлеры с успехом внедрили искусственный интеллект. Например, весной этого года Walmart представил магазин будущего — «интеллектуальную ритейл-лабораторию». Следя за уровнями запасов, развернутая в магазине система ИИ предупреждает персонал, когда пришло время их пополнить, или когда новые позиции слишком долго залеживаются на полках, а значит, стоит изъять их из продажи.

В аптечной сети Walgreens, анализируя информацию о рецептах на противовирусные средства, отслеживают распространение эпидемии гриппа. Покупатели благодаря этому получают сведения о заболеваемости гриппом в своей местности, а ритейлеру удается эффективнее управлять запасами в 8 тыс. аптек.

Используя сервисы когнитивных вычислений IBM Watson, компания North Face предоставляет покупателям персональные рекомендации по выбору товаров, анализируя полученные от них сведения о планах по поводу предстоящего активного отдыха.

А в сети универмагов по продаже товаров премиальных брендов Neiman Marcus покупателям предлагают мобильное приложение с возможностью визуального поиска: в него можно загружать снимки понравившихся вещей, а система выполнит поиск похожих, представленных в ассортименте магазина.

downjackets1281699960720.jpg
Возможность найти с помощью средств ИИ «такое же, но с перламутровыми пуговицами» сэкономит время и покупателям, и продавцам. И приблизит удобство «реального» шопинга к удобству виртуального

Как видно из приведенных примеров, будущее розничной торговли тесно связано с внедрением информационных технологий, в частности — средств искусственного интеллекта. В числе решений, которыми в ближайшем будущем могут начать пользоваться традиционные магазины, специалисты называют «умные» примерочные и виртуальные стеллажи, адаптированные для конкретного покупателя с учетом его цифрового профиля, составленного системой. На таких стеллажах отображались бы только те товары, которые конкретный человек мог бы приобрести с учетом истории его прошлых покупок и индивидуальных предпочтений.


Тема месяца

Обзор: ИТ-тренды CNews 2020

Индексы «ИТ-тренды CNews 2020» и «ИТ-тренды CNews 2020 Реальный сектор».

Взгляд месяца

На хайпе часто можно построить только фейк

Сергей Мацоцкий

основатель и член совета директоров IBS