10 кейсов использования ИИ в ритейле

Фото: Сергей Галеев

Искусственный интеллект и машинное обучение стремительно меняют отрасль розничной торговли. Современные решения помогают найти на полках нужные товары, предоставляют более качественный сервис и предложат персональные программы лояльности. Здесь мы расскажем 10 кейсах применения искусственного интеллекта в ритейле, которые делают покупки комфортнее, а процессы в ритейле — эффективнее.

Искусственный интеллект дает максимальный результат в тех областях, где для анализа доступны огромные объемы информации. И ритейл как раз располагает невероятным количеством данных. Ежедневно каждый клиент и каждый продукт оставляют свой цифровой след, глубокий анализ накопленных данных о поставках и продажах позволяет сделать торговлю эффективнее, а обслуживание — лучше:

Умные табло в торговых залах

В крупном магазине или торговом центре нам на глаза попадаются цифровые вывески. На них - реклама, специальные предложения и акции. Сегодня за работой таких дисплеев сегодня все чаще стоит искусственный интеллект. Например, в Восточной Европе “умные информационные табло” можно встретить в самых разных местах — от крупных торговых залов в METRO до фирменных островов Apple в розничных сетях. Любопытно, что в обоих случаях используется решение российской компании Addreality - это платформа для таргетирования маркетингового контента в режиме оффлайн. Цифровые вывески оснащаются камерой для распознавания аудитории в реальном времени и платформой Addreality для демонстрации персонализированного контента на экране. В результате посетители видят на экранах ту информацию, которая может быть интересна именно этой аудитории.

Чат-боты с искусственным интеллектом

Еще одно популярное решение среди брендов - собственный чат-бот. Обычно он помогает отвечать на вопросы клиентов. Виртуальные собеседники с ИИ быстрее и лучше обслуживают за счет персонализированного поиска, отправки уведомлений о новых коллекциях, предложения аналогичных продуктов. Например, Tommy Hilfiger и Burberry запустили чат-ботов, чтобы помочь клиентам ориентироваться в своих коллекциях. Функция работает во всех странах, включая Россию. Таких примеров будет становиться больше - по данным открытой статистики порядка 80% мировых брендов уже используют или собираются использовать чат-ботов с искусственным интеллектом в ближайшем будущем. Вслед за ними идут и розничные сети. Кроме полюбившегося всем Олега от Тинькофф, недавно своего чат-бота запустил и М.Видео. Алёна, чат-бот от М.видео, опирается на машинное обучение и отвечает даже на нестандартные вопросы клиентов. Например, благодаря использованию технологий NLU (Nature Language Understanding) Алёна может дать рекомендации товаров, даже если вы зададите вопрос: “А какой чайник мне выбрать, если я не хочу слишком большой?”

Умные полки и цифровые ценники

Наполнение полок и регулировка цен — очень важный процесс для розницы. Но если выставить товары на виртуальной витрине маркетплейса и обновлять им цены относительно легко, то в реальных розничных точках следить за ценами бывает не так просто. Тем не менее, уже сегодня существуют технологии, которые позволяют избавиться от бумажных ценников и регулировать стоимость товаров, можно сказать, “на лету”. Одно из самых известных решений в этой сфере — это цифровая платформа американского ритейлера Kroger под названием Edge. Но и в России подобные проекты тоже набирают обороты. Так, группа Х5, по заявлениям СМИ, активно тестирует не только электронные ценники, но и концепцию “умных полок”. В результате система управления магазином следит за наполнением товарами стеллажей, основываясь на таких технологиях ИИ, как компьютерное зрение.

Автоматическая корректировка цен

Если даже на товаре стоит бумажный ценник, не стоит недооценивать ритейлера. Возможно, сумму в рублях все-таки определял искусственный интеллект. Дело в том, что поиск наилучшей цены — крайне важная задача для ритейла. Исследования показывают, что даже минимальное отклонение от среднего предложения по рынку может привести к значительному увеличению продаж. Так, аналитики Nielsen подтвердили, что даже 5% отличие цены иногда дает 75% рост спроса по категории по сравнению с ближайшими конкурентами. Но как же определить эти цены? Ведущие игроки используют для этого искусственный интеллект - он анализирует сотни факторов, включая как собственные продажи, так и общие данные по рынку. На глобальном уровне эту практику активно использует eBay, в России эксперименты с аналитикой больших данных и гибким ценообразованием ставит “Пятерочка”. Для этого ритейлер внедрил собственную систему на базе ИИ, которая автоматически определяет оптимальные цены на продукты и корректирует их в реальном времени. Специалисты компании рассказывают, что решение “Пятерочки” учитывает не только пол, историю покупок, стоимость аналогичных товаров у конкурентов и погодные факторы, но даже разделяют ценообразование по отдельным районам и магазинам, чтобы цена точно соответствовала ожиданиям потребителей.

Искусственный интеллект в программах лояльности

Программы лояльности — это следующий элемент экосистемы ритейла, здесь приходит на помощь машинное обучение. Персонализация — важнейший аспект успешной программы лояльности, но реализовать ее в полной мере для большого количества клиентов позволяет только глубокая автоматизация. Так, сеть «Рив Гош» использует ИИ для увеличения продаж и сокращения затрат на маркетинговые акции. Алгоритмы определяют, кто из всех держателей карт лояльности может совершить покупку в ближайшие пару недель, а также прогнозируют, что именно он может купить. Персональные рекомендации и индивидуальные скидки дают максимальный результат.

Анализ эмоций и настроения клиента

Степень удовлетворенности клиентов — важный фактор в ритейле. На кассах в магазинах часто можно встретить кнопки со смайликами, чтобы узнать, довольны ли клиенты обслуживанием. Но как узнать реакции людей, которые не хотят нажимать на кнопки? Как выяснить, что повлияло на их настроение — сотрудники или ассортимент? Этот вопрос тоже решается с помощью искусственного интеллекта. Системы для определения эмоций активно используются, например, в Walmart, где на каждой кассе распознается выражение лица покупателя. Ритейлер установил камеры и подключил систему видеоаналитики с ИИ. Если система определяет, что клиент чем-то недоволен, администратор зала получает соответствующий сигнал и должен подойти к покупателю. Он узнает, что обеспокоило покупателя и предложит решение проблемы, чтобы сохранить его лояльность. В России возможности распознавания эмоций также развивают и тестируют, например, по словам представителей Addreality уже десятки сетевых компаний пилотируют решения разработчика, которые ведут непрерывную аналитику эмоций в торговых залах.

Системы прогнозирования спроса и управления складом

Логистика лежит в основе успешного розничного бизнеса, ведь проблемы с поставками приводят к дефициту продуктов и снижению качества сервиса. По данным аналитиков проблемы с логистикой приводят к убыткам в размере около 1,1 триллиона долларов ежегодно. Но искусственный интеллект, который непрерывно анализирует всю цепочку поставок, решает множество проблем по мере их возникновения. Например, “Магнит” автоматизировал работу своих складов и процесс поставок с помощью машинного обучения. В 38 распределительных центрах внедрена система прогнозирования спроса и управления логистикой. Она помогает избежать пустых полов и обеспечивает своевременные поставки по всем категориям, особенно по свежим продуктам. Представители торговой сети утверждают, что это ключевой фактор цифровой трансформации компании. Ожидания ритейлера могут быть успешными, ведь американская сеть Morrison внедрила подобную систему в 491 магазине и сократила пробелы на полках на 30%. При этом нельзя забывать, что пандемия внесла определенный хаос в существовавшие цепочки поставок. В этих условиях искусственный интеллект помогает найти способы доставить нужное количество товаров в правильные магазины с учетом сотен и тысяч постоянно меняющихся факторов.

Виртуальные примерочные

Проводить бесконечные часы за примеркой сегодня не обязательно. ИИ поможет определиться с подходящей моделью после сканирования тела или по фотографии. Markets&Markets прогнозирует, что к 2024 году рынок виртуальных примерочных достигнет $7,6 млрд со среднегодовым ростом 20,9% в год. Виртуальные примерочные экономят время время и подберут гардероб со всеми аксессуарами за считанные минуты! Например, виртуальный киоск примерки Me-Ality сканирует тело за 20 секунд и помогут примерить вещи без переодеваний. Такие сканеры установили у себя Levi’s, Gap, Brooks Brothers, Old Navy и получили значительное (ссылка) увеличение продаж. В России это направление развивает компания Texel, ее услугами пользуются десятки брендов и магазинов в 15 странах мира, включая Европу, США, Азию, Ближний Восток и в Австралию.

Голосовой сервис

По данным Alexa Internet 27% людей во всем мире используют голосовой поиск на мобильных устройствах, а 52% из них предпочитают его мобильным приложениям и веб-сайтам. Поэтому у технологий использования голоса имеются большие перспективы. Все ведущие розничные сети развивают возможности работы с голосом, причем как для клиентов, так и для сотрудников. Например, в России голосовые сервисы на складе использует “Магнит”, а колоритного робота “Марусю” стали устанавливать в закусочных “Теремок”. Колоритная дама общается с посетителями и помогает с выбором. Это решение использует речевой ИИ и привлекает внимание посетителей.

Системы персонализации потребительского опыта

Еще один тренд — прогнозирование поведения покупателей. Такие решения развивают американский сервис Personali, а также российский Addreality. За счет анализа эмоций и сопоставления паттернов поведения людей, ИИ предсказывает намерения покупателей и предлагает стратегию взаимодействия под каждого посетителя. Анализ поведения и эмоций позволяет найти персональный подход к покупателю и увеличить среднюю сумму чека. В дальнейшем данные о поведении покупателя помогут ИИ удержать клиента, повысить его лояльность, точнее угадать желания и стремления.