Давайте сегодня поговорим о том, как розничная торговля меняется с помощью искусственного интеллекта. Наш эксперт Светлана Вронская расскажет о том, что уже считается стандартом, а что встречается только в пилотных проектах? 

Рынок решений на базе искусственного интеллекта в ритейле в 2018 году составил 720 миллионов долларов США, и в ближайшие пять лет будет расти на 35%. А Cap Gemini подсчитали, что ритейл сэкономит 340 миллиардов долларов к 2022 году за счет подобной технологии. Популярность решений очевидна.

Аналитики считают, что кроме моды на инвестиции использование AI подстегнула электронная коммерция, так как именно она прежде всего получает выгоды от решений этого класса.

С точки зрения технологических блоков можно разделить ИИ-продукты в ритейле на следующие категории: компьютерное зрение, обработка естественного языка, машинное обучение и прочие аналитических решения. И инвестиции в разные категории отличаются: естественно, популярнее всего машинное обучение, ведь это требует меньших затрат — тогда как разработка и внедрение решений из области компьютерного зрения требуют закупки специального оборудования.

Где же в ритейле решения на базе ИИ особенно эффективны? Можно выделить несколько главных областей применения AI.

Ценообразование

Во-первых, быстро показывает эффект применение технологии для оптимизации ценообразования. Представьте, что у вас сеть магазинов: некоторые расположены на центральных улицах города, некоторые в спальных районах. Смогут ли менеджеры быстро пересчитывать цены, сравнивать их с ценами конкурентов и оперативно менять стоимость товаров в магазинах, учитывая факторы расположения торговых точек, погоды, календаря и т.п? Конечно, нет. Но с такой задачей легко справляются системы на базе искусственного интеллекта, и этим уже пользуются тысячи ритейлеров по всему мире.

Занятный кейс по теме ценообразования есть у eBay: искусственный интеллект подсказывает онлайн-продавцам, какую именно цену стоит поставить на товар, чтобы он быстрее был куплен. Попробуйте в следующий раз, когда будете продавать что-нибудь ненужное.

Логистика и цепочки поставок

Следующая область применения ИИ в рознице, где эффективность наиболее наглядна, – в логистике и цепочках поставок. Здесь показателен кейс сети H&M, в магазинах которой ИИ-платформа анализирует чеки по каждой из торговых точек и возвраты товаров в них. Зачем? Чтобы в автоматическом режиме дозаказывать недостающие (как кажется платформе) товары в каждый магазин.

Покупательский опыт в магазине

Очень модная область применения AI – виртуальные примерочные, однако пока ни одна розничная компания, которая их пробовала установить в своих магазинах, не объявила об их эффективности. Хотя, конечно, удобно. Представьте, что больше не нужно в полуголом виде высовываться из примерочной с криком: «А принесите, пожалуйста, на размер больше и с перламутровыми пуговицами». Достаточно нажать на экран цифрового зеркала или выбрать, то, что вам нужно. Товар для примерки вам принесут прямо в кабинку.

Но самые продвинутые ритейлеры – в основном в США – уже поняли, что приятного покупательского опыта можно добиться с помощью более сложных решений.

Сеть универмагов Nieman Marcus, у которой сейчас тяжелые времена, создала приложение Snap.Find.Shop, позволяющее покупателю загрузить фотографию нужного товара, проверить, есть ли такой или похожий товар в магазине или на складе, и проложить маршрут к месту его хранения. У ритейлера очень большие магазины, поэтому для него это решение особенно актуально. Есть аналогичное приложение и у сети Macy’s, правда, в нем покупателю надо написать название товара в поисковой строке.

Надо сказать, что технологии на базе искусственного интеллекта, которая помогает идентифицировать и находить похожие товары, – это не новость. Американская сеть Target еще с 2017 года для таких целей использует решение от социальной сети Pinterest – Pinterest Lens.

Персонализация маркетинга

Еще одна функциональная область, в которой ритейлеры энергично используют искусственный интеллект, — это маркетинг. Маркетологам нужен ИИ для всего: от оптимизации маркетинговых кампаний до создания персонализированных предложений. На этом рынке работают огромное количество компаний, и почти каждый крупный ритейлер использует AI-продукты для работы со своими покупателями. Такие кейсы есть у всех: от North Face до Zara. В 2019 году онлайн-ритейлер Asos постарался решить важную для себя проблему возврата товара, создав на сайте новую функциональность на базе ИИ, которая подсказывает покупателю не товар, а его размер на основании данных о прежних покупках и онлайн-вопросов.

Сфера, с которой мы все, как покупатели, сталкиваемся каждый день, – виртуальные помощники и чат-боты. Sephora Color IQ советует нам подходящую помаду или тональное средство, Olay Skin Advisor – крем для лица, LoweBot – товары для дома и ремонта, бот Tommy Hilfiger в Facebook – ботинки, а Taco Bell – мексиканcкую еду.

Некоторые ритейлеры уже прошли этап текстовых чатботов, и вовсю работают с помощью голосовых ассистентов, например, с Alexa от Amazon. Уже сейчас для рядового американца нет ничего проще, чем купить с помощью Alexa телевизор в Best Buy, заказать маме цветы в 1-800-Flower или вызвать такси в Uber.

И другое

Есть еще много примеров использования искусственного интеллекта в розничной торговле, которые трудно отнести к какой-то группе. Все они связаны со сбором и обработкой данных о покупателях и товарах, но для разных целей.

Например, известная cеть аптек Walgreens собирает данные от чеков по продажам противовирусных препаратов во всех своих 8 тысячах аптек для того, чтобы предсказывать вспышки эпидемии гриппа. Актуально?

А японская Uniqlo установила в своих торговых точках киоски UMood, которые, демонстрируя покупателям одежду разных цветов, замеряли их эмоции с помощью видеокамер. Покупателям не нужно отвечать на вопросы, специально реагировать на то, что они видят. Расширенные зрачки, непроизвольное движение губ – и маркетологи Uniqlo уже знают, что синие рубашки в этом сезоне не будут популярны.

Удивительные возможности, открывающиеся благодаря искусственному интеллекту – это не будущее. Это то, что мы используем прямо сейчас, даже если мы этого не знаем. Ведь, как никак, мы все покупатели.

Источник: TAdviser