Революционирование розничной торговли влияние искусственного интеллекта на опыт покупателя, управление инвентаризацией и маркетинг.

Влияние искусственного интеллекта на опыт покупателя, управление инвентаризацией и маркетинг революция в розничной торговле!

Розничная торговля, угловой камень глобальной экономики, постоянно развивается, чтобы соответствовать всё меняющимся требованиям потребителей. Невозможно переоценить значение розничной торговли в эпоху цифрового потрясения, и ее выживание зависит от инноваций и адаптации. Искусственный интеллект (ИИ) является движущей силой этой революции, разрушительной силой, которая полностью меняет розничную торговлю. ИИ оказывает огромное влияние на розничную торговлю, преобразуя маркетинг, контроль над запасами и опыт потребителя. ИИ переносит розничную торговлю в новую эру эффективности и ориентированности на потребителя, от персонализированных рекомендаций по покупкам, которые радуют потребителей, до предсказательного управления запасами, которое минимизирует потери.

Этот материал начинает всестороннее исследование способов, которыми искусственный интеллект преобразует розничную торговлю. Мы исследуем глубинное влияние ИИ на улучшение опыта потребителей, оптимизацию контроля над запасами и преобразование маркетинговых тактик, предлагая всеобъемлющий взгляд на будущее розничной торговли.

Содержание

Рост ИИ в розничной торговле

Целью ИИ, междисциплинарной области компьютерных наук, является создание интеллектуальных роботов, способных имитировать когнитивные процессы, такие как обучение, решение проблем, рассуждение и принятие решений. Розничная торговля является динамичным сектором, который служит критическим звеном между производителями и потребителями. В контексте розничной торговли, ИИ охватывает широкий спектр технологий, таких как машинное обучение, обработка естественного языка и компьютерное зрение, все направленные на улучшение различных аспектов розничных операций.

Ряд важных соображений, таких как желание улучшенного опыта потребителей, основанные на данных инсайты, операционная эффективность и конкурентное преимущество в быстро меняющемся рынке, стимулируют внедрение ИИ в розничной торговле. Технологии ИИ являются убедительным решением для сохранения актуальности и процветания розничных торговцев в цифровую эпоху коммерции. Они позволяют розничным торговцам проводить целевые маркетинговые кампании, автоматизировать рутинные задачи, оптимизировать управление запасами и получать более глубокое понимание поведения потребителей.

Вот несколько значимых фактов о росте искусственного интеллекта в розничном секторе:

  • По результатам опроса Gartner 63% розничных маркетологов заявили, что в 2020 году увеличили бюджеты на маркетинговую аналитику, чтобы получить более глубокие знания о потребителях с помощью ИИ.
  • Опрос, проведенный Salesforce в 2021 году, показал, что 58% потребителей считают, что ИИ имеет значительное влияние на их ожидания по отношению к компаниям в плане персонализации.
  • Торговые компании также обнаружили, что использование чат-ботов и виртуальных помощников, управляемых ИИ, привело к увеличению удовлетворенности клиентов на 35%.
  • Согласно другому анализу GM Insights, рынок искусственного интеллекта в розничной торговле превысил 6 миллиардов долларов в 2022 году и ожидается, что он будет расти примерно на 30% в период с 2023 по 2032 год. Этот рост будет поддержан широким внедрением технологий компьютерного зрения и идентификации продуктов в розничных складах.

Улучшение опыта клиентов

Искусственный интеллект играет трансформационную роль в улучшении опыта клиентов в различных отраслях, включая розничную торговлю. Прежде всего, используя персональные рекомендации для потребителей. Чтобы предложить подходящие рекомендации по продуктам, системы искусственного интеллекта анализируют данные потребителей, такие как история просмотров, предыдущие покупки и предпочтения. Это не только помогает клиентам найти продукты, которые их интересуют, но также увеличивает продажи для розничных компаний.

Чат-боты и виртуальные помощники, работающие на базе искусственного интеллекта, готовы помочь клиентам круглосуточно. Они могут предоставлять помощь, помогать клиентам в процессе покупки и отвечать на часто задаваемые вопросы, что позволяет сократить время ответа и повысить удовлетворенность клиентов. Использование голосового управления позволяет пользователям взаимодействовать с устройствами и делать покупки голосовыми командами. Примерами таких систем искусственного интеллекта являются Siri от Apple и Alexa от Amazon. Этот метод без использования рук обеспечивает удобство и оптимизирует опыт покупок. Искусственный интеллект может предвидеть, когда у клиента возникают проблемы с продуктом или услугой, позволяя компаниям оперативно решать проблемы до их ухудшения. В результате клиенты менее раздражены и доверяют больше.

Искусственный интеллект для поиска по изображениям позволяет клиентам искать продукты с помощью изображений, что упрощает поиск товаров, которые им нравятся. Например, клиенты могут сфотографировать на улице наряд и найти аналогичную одежду онлайн, например, на сайте Amazon.com, где есть такая возможность.

Управление запасами и поставками

В розничной торговле предиктивная аналитика особенно важна для управления цепочкой поставок и учетом запасов. Розничные компании могут использовать ее для принятия решений на основе данных, оптимизации своих процессов и гарантирования наличия правильных товаров в нужное время. Вот некоторые ключевые области использования предиктивного анализа в розничном мире:

  • Прогнозирование спроса – Модели предиктивной аналитики анализируют исторические данные о продажах, сезонность, тенденции рынка и другие факторы для прогнозирования будущего спроса на товары. Розничные компании могут использовать эти прогнозы для регулирования уровня запасов, что позволяет снизить риск избыточной или недостаточной складской наличности.
  • Оптимизация цепочки поставок – Планирование маршрутов, складирование и дистрибуция – это только некоторые из операций цепочки поставок, которые можно оптимизировать с помощью предиктивной аналитики. Это сокращает время доставки, снижает стоимость доставки и повышает общую эффективность.
  • Управление рисками – С помощью предиктивной аналитики розничные компании могут выявить возможные нарушения в цепочке поставок, вызванные погодными проблемами, забастовками работников или геополитическими событиями. Розничные компании могут снизить эти риски, разрабатывая резервные стратегии.

Оптимизация запасов с использованием искусственного интеллекта является важной стратегией в розничной торговле. Это позволяет улучшить управление уровнем запасов, снизить затраты и повысить общую операционную эффективность. Одно из великолепных применений искусственного интеллекта – рекомендация оптимального времени и уровня скидок на медленно движущиеся или сезонные товары. Розничные компании могут избавиться от излишков на складе и улучшить денежные потоки без слишком больших снижений цен.

Искусственный интеллект оптимизирует цепочку поставок, включая дистрибуцию, складирование и транспортировку. Благодаря сокращению времени доставки и операционных затрат, розничные компании могут гарантировать более быструю доставку продуктов клиентам.

Принятие решений на основе данных

Большие данные – это очень большие и сложные наборы данных, которые не могут быть эффективно обработаны традиционными инструментами обработки и управления данными. Большие данные и принятие решений на основе данных в розничной торговле революционизируют отрасль, позволяя предпринимателям принимать обоснованные решения на основе глубокого, оперативного анализа данных. В больших данных содержится большое количество организованных и неструктурированных данных, которые оказывают множество преимуществ для розничных организаций при их мудром использовании.

В розничном секторе выборы на основе данных породили несколько примеров повышенной прибыльности, удовлетворенности клиентов и эффективности операций в реальном мире. Вот несколько реальных примеров розничных решений, принятых на основе данных:

  • Target использовал аналитику данных для [определения беременности у своих клиентов](http://(https://www.driveresearch.com/market-research-company-blog/how-target-used-data-analytics-to-predict-pregnancies/#:~:text=It%20also%20explains%20how%20the,of%20those%20who%20were%20expecting.) путем анализа их покупательских привычек. Затем они отправили настроенный маркетинг, что повысило продажи. Значимость защиты данных и этики в принятии розничных решений, основанных на данных, демонстрируется этим случаем.
  • Macy’s настраивает свою программу лояльности с помощью анализа данных. Они могут увеличить лояльность к бренду, предлагая индивидуализированные предложения и вознаграждения своим самым преданным клиентам на основе анализа данных о клиентах.
  • Walmart использует анализ больших данных для оптимизации уровней запасов. Анализируя данные о продажах, погодные условия и сезонные тенденции, они могут более точно прогнозировать спрос. Это позволяет уменьшить излишнее наличие товаров, минимизировать его отсутствие на складе и в конечном итоге экономить затраты.
  • Для максимизации наличия лекарственных препаратов на складе своих аптек, CVS Health принимает решения на основе данных. Они убеждаются, что в аптеках всегда есть необходимые фармацевтические препараты, анализируя данные о рецептах и тенденциях в здравоохранении.

Искусственный интеллект в маркетинге

Искусственный интеллект применяется в целевых рекламных кампаниях с помощью таких методов, как сегментация клиентов. Где ИИ анализирует огромные наборы данных клиентов, чтобы классифицировать их на отдельные сегменты на основе характеристик, таких как демография, история покупок, онлайн-поведение и предпочтения. Эта сегментация помогает розничным предприятиям понять своих клиентов и создавать лучше нацеленные кампании для каждой группы.

Один из примеров использования ИИ для создания персонализированной рекламы – это использование динамических объявлений в розничной индустрии. ИИ может создавать динамические объявления, меняющиеся в зависимости от взаимодействия клиентов. Например, клиент, просмотревший определенный товар, может увидеть рекламу с этим товаром, когда он следующий раз посетит веб-сайт или платформу социальных медиа. Вот несколько реальных примеров, когда такой подход используется реальными розничными компаниями.

  • Best Buy – Показывает рекламу электроники, которую клиенты уже просматривали.
  • Madewell – Madewell переориентирует клиентов с помощью динамической рекламы в соответствии с их предпочтениями. Кроме того, они сотрудничают с thredUP, чтобы предложить “Madewell Forever”, брендированную услугу по перепродаже джинсов. Цель этого проекта – сохранять устойчивость продукта и продлевать его срок службы, а не увеличивать доходы.
  • Mott & Bow: Mott & Bow переориентирует клиентов с помощью динамической рекламы на основе социальных медиа.

Бизнесы, использующие ИИ, часто получают положительную отдачу от инвестиций. Планирование и принятие решений (66%), IT-операции и инфраструктура (69%) и обслуживание и опыт клиентов (74%) являются основными областями для получения положительной отдачи. Тем не менее, в зависимости от уровня опыта организации, возврат с инвестиций (ROI) от проектов, связанных с ИИ, значительно различается. Средняя отдача от инвестиций (ROI) для проектов, осуществляемых лидерами, составляет 4,3%, в то время как для стартап-предприятий она составляет всего лишь 0,2%.

Использование искусственного интеллекта в розничном маркетинге постоянно развивается, и несколько будущих трендов формируют обстановку, таких как гиперперсонализация. В будущем искусственный интеллект сможет позволить розничным компаниям предлагать еще более персонализированные маркетинговые впечатления. Данные о клиентах, включая историю покупок, поведение в интернете и взаимодействия в социальных сетях, будут использоваться для создания высокоиндивидуализированных предложений и рекомендаций.

А также появляется все больше новых технологий в рознице, таких как визуальный поиск. Они обладают возможностями для становления более сложными. Клиенты смогут фотографировать продукты, которые им нравятся, и использовать искусственный интеллект для поиска похожих товаров в ассортименте магазина.

Мы также видим все больше примеров оптимизации с помощью искусственного интеллекта. Например, системы, работающие на основе искусственного интеллекта, будут оптимизировать уровень товаров в реальном времени. Розничные компании смогут уменьшить ситуации с избыточным и недостаточным наличием товаров, обеспечивая их доступность для клиентов в нужное время. Или системы навигации внутри магазина, где приложения для мобильных устройств, работающие на основе искусственного интеллекта, и навигационные системы в магазине будут направлять клиентов к желаемым товарам, обеспечивая удобство и сокращая время поиска.

В заключение

Подводя итог, розничный сектор, который является важной составляющей мировой экономики, готов войти в революционную фазу. Способность розницы к инновациям и адаптации является важным фактором ее выживания в современном цифровом ландшафте. Искусственный интеллект (ИИ) является дестабилизирующей силой этой революции, действуя как катализатор для преобразования основных аспектов розничной торговли, включая маркетинг, управление запасами и опыт клиентов. ИИ привносит эру беспрецедентной эффективности и ориентированности на клиента, от прогнозного управления запасами до персонализированных рекомендаций товаров, которые радуют клиентов.