Когда в начале 2020 года разразился кризис, связанный с COVID-19, розничные сети, продающие продукты и товары народного потребления, оказались настоящими лидерами. За счет быстрых и нестандартных действий в чрезвычайной ситуации ведущие ритейлеры стали пионерами и нашли новые подходы к обслуживанию покупателей, в то же время охраняя здоровье и обеспечивая безопасность сотрудников.

Их пример показывает, как не сдаваться, когда в мире после пандемии появляются новые вызовы для компаний. Розничную торговлю ждет новая эпоха неопределенности. Она потребует от компаний обрабатывать и использовать данные по-новому для того, чтобы понимать и прогнозировать будущее поведение покупателей. Это ведет к большему использованию решений на базе искусственного интеллекта (ИИ) для принятия решений по оптимизации товародвижения, маркетинга и ценообразования. Данный материал покажет вам:

• Свежий взгляд на то, как изменился ритейл и что ждет его впереди,

• Ясное понимание роли ИИ для управления будущим ассортиментом, ценообразованием и промо-кампаниями;

• Практические шаги по использованию ИИ для гибкого, быстрого и точного подхода к эффективному и прибыльному обслуживанию покупателей завтрашнего дня.

Ритейл постоянно меняется, особенно сейчас. ИИ помогает ритейлерам увидеть, что ждет их впереди.

ИИ и современный ритейл

Решение в науке

Розничная торговля быстро ответила на широкий спектр вызовов, которые принесла вспышка COVID-19. С изменением ситуации ритейлеры и их поставщики вынуждены действовать еще активнее. Именно это делают лидеры рынка. В кризисные времена они принимают решения, основываясь на моральных принципах, подсказывающих правильные шаги, у них нет необходимости сверяться с алгоритмами.

Интуиция и ситуативное принятие решений оправданы во время национальных катастроф, но какой-то момент станет поворотным, и интуиция уступит место data science как драйверу принятия решений в ритейле. Ей придется это сделать. Слишком большие объемы данных, слишком разрозненная информация о тенденциях продаж из-за ненормального покупательcкого поведения. Поэтому научный подход, такой как использование искусственного интеллекта, является единственным способом для дальнейшей работы ритейлеров и их поставщиков. Пока же, в преддверии катастрофы, ситуативное принятие решений, как и во время кризиса, остается основополагающим.

Этот новый кризис связан с информацией и использованием исторических данных для того, чтобы предсказать будущие действия. Здесь растет важность роли ИИ для работы с ценообразованием и промо-кампаниями для увеличения прибыли. Коронавирус переписал правила ритейла. Теперь они требуют нового подхода к прежним процессам планирования, ценообразования и промо. Это связано с тем, что, даже если магазины в конце концов вернутся к обычному режиму работы и правила для социальной дистанции смягчатся, то, что работало раньше, не будет работать в будущем, в котором нас ждут необычные вызовы.

Искажение представлений о спросе увеличивает необходимость ИИ

За последнее десятилетие ритейлеры пережили экономическое развитие и достигли определенной финансовой стабильности, которые позволяли им уверенно расти даже в условиях непредсказуемого изменения покупательского поведения. Те, кто использовал ИИ, увеличивали свои шансы на успех, но даже с ними, прибыль была под постоянным давлением, так как непредсказуемость и скорость изменений возрастали.

Все изменилось самым неожиданным образом с объявлением пандемии COVID-19 и с появлением огромной разницы между розничными сетями, которые торгуют товарами первой необходимости, и остальными ритейлерами. Представители второй группы закрыли магазины, списали кредиты, задержали выплату дивидендов и отправили в отпуск сотрудников. В то же время у ритейлеров из первой группы случился всплеск продаж, который даже самые старые розничные сети вряд ли застали:

• 31 марта: Dollar Tree объявил, что в период до 2 мая в сети Family Dollar квартальные продажи увеличились на 14,4%;

• 1 апреля: Kroger объявил, что их продажи (за исключением бензина) увеличились на 30% за счет возросшего спроса на продукты питания;

• 7 апреля: Ahold Delhaize USA объявил, что в марте продажи увеличились на 34%;

• 8 апреля: продажи в магазинах Costco’s в США увеличились на 12.1%, причем продажи продуктов питания и сухофруктов за пять недель увеличились примерно на 30%;

• 9 апреля: маркетинговое агентство Acosta провело исследование и выяснило, что 28% покупателей в интернете впервые совершили покупку в период 20-29 марта;

• 15 апреля: Бюро переписи населения США сообщили, что продажи в магазинах продуктов увеличились в марте на 25.6%. При этом данные занижены, так как не учитывают информацию о продажах продуктов и товаров народного потребления в магазинах оптовых продаж и аптеках;

• 16 апреля: Rite Aid объявил об увеличении продаж в марте на 33%;

• 23 апреля: Target сообщил, что онлайн- продажи выросли на 100% в марте, продажи продуктов питания и товаров народного на 40%, а продажи одежды и аксессуаров снизились на 30%.

Прибыль была бы выше, если бы цепочки поставок были в состоянии справиться с всепоглощающим спросом, который смел товары с магазинных полок. Безумная скорость продаж затормозилась в конце марта и начале апреля, и все же оказалась выше прошлогодней, так как покупатели стали покупать то, что можно было раньше купить в ресторанах или школьных столовых, закрывшихся из-за требований пандемии.

Неопределенность – это единственная определенность

Неопределенность будущего в обществе в целом и в ритейле в особенности, также непредсказуема, как и последствия коронавируса. Никогда не было так ясно, что будущее совершенно неясно — особенно когда речь идет о покупательском поведении. Это уникальная ситуация. Именно поэтому ведущие ритейлеры не стали выпускать отчеты по продажам и прибыли, а Комиссия по ценным бумагам подготовила правила подготовки таких материалов.

На пути к компании, работающей c ИИ

Ритейлеры не зря не показывают результаты деятельности в связи с последствиями коронавируса. В начале 2020 года знакомое покупательское поведение изменилось невероятным образом. Также изменились привычные и психологически приятные элементы от процесса шоппинга:

• Меры социального дистанцирования создали неестественный покупательский опыт в магазине.

• Ритейлеры внедрили меры контроля трафика покупателей для соблюдения социальной дистанции.

• Покупатели вынуждены были стоять в очереди для того, чтобы войти в магазин, могли двигаться внутри только по проходам с указателями и общались с кассирами, сидящими за витринами из защитного стекла.

• Во время визита в магазин покупатели должны были носить маски и перчатки, которые превращали его в менее приятное и более рутинное мероприятие.

• Увеличилось использование мобильных приложений и заказов онлайн, которые подорвали возможности по доставке товаров даже самых продвинутых ритейлеров.

• Весенние промоакции, которые могли привлечь покупателей, были отменены.

• Печатные рекламные объявления были убраны или уменьшены в размере.

У покупателей был дополнительный стресс из-за увеличивающейся безработицы вкупе с нескончаемым потоком негативных новостей, которыми подтачивалась уверенность людей в себе.

Сейчас ритейлеры попали на незнакомую территорию, на которой надо разрабатывать промо-стратегии и заниматься ценообразованием. Так получилось из-за ненадежных данных о поведении покупателей для прогноза будущих покупок. Во время изначальной панической истерии покупатели брали все. Если не было товаров определенной марки, они с готовностью заменяли ее на другую. На короткое время они были менее чувствительны к цене и просто радовались возможность купить продукт в нужной категории. Но из-за огромного количества увольнений и уменьшения покупательской способности, клиенты станут более чувствительны к цене, чем когда бы то ни было. Общие паттерны поведения были не стандартны и представляли собой совершенно другой подход к совершению покупок, что дало ритейлерам неверное представление об их мотивации и о том, какие маркетинговые действия приносили отдачу и какие цены оказались оптимальными для получения прибыли.

Говоря просто, в данных много ненужной информации, и она будет там еще некоторое время. Поэтому основной вызов, стоящий перед бизнесом, это привести в порядок данные, зная, что покупательское поведение во времена COVID-19 не будет постоянным, хотя на какое-то время и останется в состоянии аффекта. И в этом году и в последующее время это и станет основной задачей для ИИ, так как ритейлеры и производители захотят принимать более взвешенные бизнес-решения. Без ИИ эти решения будут приниматься на основе неверных данных о неестественном потреблении, вызванном тем, что, надеемся, лишь однократная аномалия на рынке.

COVID-19 как катализатор

Искусственный интеллект придает новое значение облачным решениям. Если раньше мы расшифровывали SaaS как software as a service («программное обеспечение как услуга»), то теперь можем думать о ней как science as a solution («наука как решение») — решение ошеломительного количества бизнес-задач, стоящих перед розничной торговлей.

Все чаще ведущие ритейлеры используют эту новую SaaS роль с помощью ИИ. Data science, ИИ в конечном итоге служат для того, чтобы находить проблемы (или можно называть их бизнес-возможностями) и рекомендовать действия для получения оптимального результата. Человек может сам выбрать результат, но без использования ИИ для идентификации данных, ритейлер не может дойти до точки выбора.

«Наука как решение» используется в компаниях по-разному, но ценообразование —один из кейсов ее применение напрямую отражается на ROI. Это происходит, потому что ритейлеры, которые полагаются на ручные процессы или старые технологии, просто не знают, что упускают. Они не знают, какими могут стать продажи, если точно спрогнозировать спрос, используя большое количество факторов, связанных с покупателями. Они не знают, какую прибыль можно получить, если установить оптимальную цену на товар, исходя из конкурентной среды и цельного взгляда на ассортимент. Эти возможности вместе со способностью упорядочить исторические данные придают ИИ новое значение в разгар пандемии. Розничные сети, которые используют подход «наука как решение» для обработки огромных массивов имеющейся информации, смогут использовать ценность ИИ для управления задачами будущей деятельности компании.

К примеру, представьте все задачи, которые стояли перед ритейлерами и производителями до января 2020 года. Сейчас они просто выросли и стали срочными. Скорость изменений, суперконкурентный ландшафт и растущий товарный ассортимент означают, что никогда еще розница не была так сложна для ритейлеров и поставщиков. Долгий цикл продаж заменяется продажами в режиме реального времени, а лояльные покупатели заменяются непостоянными клиентами, предпочтения которых постоянно меняются в различных каналах продаж, что требует полной прозрачности цены.

Это новые нормы поведения для ритейлеров, важный аспект, который объясняет, почему использование ИИ растет в 2020 и будет расти в дальнейшем. Действительно, одним из неожиданных последствий пандемии стала очевидность недостатков некоторых информационных систем, в особенности, их способность принимать решения в режиме реального времени на основе фактов. Что возможно только с помощью искусственного интеллекта.

Приручая неопределенное будущее

Прелесть ИИ, почему его эффективное использование поможет отделить лидеров ритейла от проигравших, заключается в его способности предоставлять ритейлерам возможность принимать взвешенные решения, основанные на данных. C первых дней использования кассовых систем (когда ритейлеры того времени думали, что у них появилась масса данных) до нашего времени (когда используются традиционные источники данных, в которые попадает огромная масса неструктурированных данных) ни один ритейлер не может пожаловать на то, что у него недостаточно информации.

Но остается вопрос: что делать с этими данными? Как использовать их так, чтобы оптимизировать деятельность компании? Хорошая новость заключается в том, что даже если учесть, что количество информации сегодня и в будущем, превышает любой объем, который мог бы вообразить менеджер по ценообразованию в 70-х или 80-х годах, ИИ действительно дает возможность делать с этими данными что-то полезное.

Например, действия и тенденции, которые идут вразрез с покупательским поведением, это реальная жизнь в ритейле. Они могут единичными: такими как факт, что знаменитость ступает по красному ковру с сумкой нового бренда или носит цвет помады, который вызывает переполох в социальных сетях. Они могут носить широкий характер: когда внимание вызывает новый продукт питания, и продажи в этой категории вырастают. Или же они могут быть вызваны природными катаклизмами и влиять на поведение в различных регионах или даже на все страну.

Вне зависимости от катализатора, эффективно работать с покупателями получается, если определять исходящие сигналы в магазинах, в чатах соцсетей или в поисковиках. Вне зависимости от источников, ритейлеры могут выиграть в будущем, используя ИИ и принимая эти принципы:

• Учитывайте ограничения принятия решения человеком. Экспоненциальный рост объема данных делает невозможным способность принимать оптимальные решения без искусственного интеллекта.

• Знайте свою цепочку поставок, ее сильные и слабые стороны, ограничения ее возможностей и общую гибкость. За каждым успешным ритейлером стоит эффективная и масштабируемая цепочка поставок, которая поддерживает решения, принятые с помощью ИИ.

• Работайте над моделированием различных сценариев. Задавайте вопросы «что, если» и не бойтесь принимать то, что кажется невозможным, чтобы быть готовыми к целому ряду невероятных возможностей развития ситуации, которую другие даже не могут представить.

• Улучшайте точность данных. Меньше источников верных данных – это намного лучше, чем изобилие информации из спорных источников непонятного качества.

• Поймите, что исторические данные не помогут предсказать будущее поведение, если вы не используете силу ИИ для того, чтобы привести их в порядок.

• Доверяйте данным. Чтобы стать компанией, которая по-настоящему использует ИИ, требуется внести изменения в культуру организации, вовлечь топ-менеджмент и попрощаться со старыми бизнес-процессами, основанными на результатах деятельности прошлых лет.

• Поймите, что режим реального времени – это новая реальность. Cкорость принятия решения в мире, где все работает по системе on-demand, здесь и сейчас, возможна только с помощью искусственного интеллекта.

«КОРУС Консалтинг» реализовал уже больше 1500 тысяч проектов, большая часть из которых в ритейле. Мы можем помочь вашей торговой сети наладить работу с источниками данных, научим преобразовывать данные для обеспечения работы с ними сторонних систем, построим хранилища для сбора и упорядочивания данных, а также подготовим технически компанию для перехода к цифровой трансформации.

Если Ваша компания уже технически готова к переходу, но вы раздумываете над тем, какой первый шаг сделать, то свяжитесь с нашим бизнес-экспертом. Он расскажет, какие есть лучшие практики использования искусственного интеллекта в ценообразовании, промо и ассортиментном планировании, какие сроки перехода и возможные затраты ресурсов, как трудовых, так и финансовых. Вместе мы поможем подобрать оптимальный график проекта перехода.