Handel detaliczny nigdy nie był branżą statyczną. Detaliści po prostu nie mogą sobie pozwolić na stagnację, jeśli chcą odnieść sukces. Muszą się dostosowywać i wprowadzać innowacje, w przeciwnym razie ryzykują, że zostaną w tyle.
Według badania przeprowadzonego przez IBM, oto 6 obszarów, w których detaliści osiągnęliby największy zwrot z inwestycji (ROI) dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji do inteligentnej automatyzacji:
- Planowanie łańcucha dostaw (85%)
- Prognozowanie popytu (85%)
- Analiza danych o klientach (79%)
- Marketing i reklama (75%)
- Operacje magazynowe (73%)
- Ceny i promocje (73%)
Celem Footprints jest przeniesienie analizy klientów oraz marketingu i reklamy na wyższy poziom. Detaliści mogą już teraz czerpać korzyści z rozwoju sztucznej inteligencji dzięki modelom predykcyjnym dostosowanym do zachowań zakupowych klientów. A także dzięki hiperpersonalizowanemu marketingowi i reklamie (#retailmedia).
Sztuczna inteligencja oparta na kategoryzacji dla handlu stacjonarnego
„Pogrupuj te podobne rzeczy”
Znając kategorie (grupy), system może lepiej rozpoznawać powiązania, podobieństwa i różnice.
Biorąc pod uwagę, że detaliści dysponują ogromnym katalogiem produktów, który może ulegać bardzo szybkim zmianom, ponieważ ceny produktów w promocji mogą się zmieniać lub mogą one zostać wyprzedane, branża detaliczna potrzebuje sprytnych rozwiązań.
W zakresie zarządzania produktami i kategoriami w handlu detalicznym sztuczna inteligencja może zrewolucjonizować codzienne operacje i strategię dzięki skalowalnym modelom.
Kategoryzacja to proces grupowania produktów za pomocą tagów i atrybutów. Można to traktować jako pierwszy krok w ogólnej taksonomii detalisty oraz podstawę inteligentnego zarządzania kategoriami.
Dzięki sztucznej inteligencji organizacje detaliczne mogą tworzyć narzędzia, które klasyfikują miliony produktów niemal w czasie rzeczywistym.
Mówiąc prościej, modele kategoryzacji, które zespoły detaliczne mogą wdrożyć, oznaczyłyby na przykład buty sportowe, rozpoznając, że są to buty wykonane z określonego materiału, w konkretnym kolorze, z określonym obcasem itp. Podobnie koszula zostałaby sklasyfikowana jako taka, z tagami określającymi długość rękawa, rodzaj kołnierzyka, rodzaj wzoru i inne cechy.
Przykłady sztucznej inteligencji typu kategoryzacyjnego w handlu stacjonarnym:
- Masz 1 000 000 klientów. Oddziel młode mamy od reszty
- Masz 1 000 000 klientów. Pogrupuj ich według hierarchii wartości w całym okresie współpracy (LTV) w połączeniu z etapem życia
- Masz 1 000 000 klientów. Oznacz każdego klienta według jego wartości lojalnościowej.
Co sztuczna inteligencja typu kategoryzacyjnego może zaoferować detalistom?
- Zarządzanie produktami i kategoriami oraz operacje
- Wykrywanie trendów w zakresie zakupów i preferencji dotyczących marek
- Segmentacja i zarządzanie wartością klienta
- Oznaczanie danych
- Zarządzanie opiniami klientów
- Wykrywanie oszustw
- Zarządzanie popytem
- Zarządzanie cenami
Zastosowanie #sztucznejinteligencji w handlu detalicznym ma szansę zasadniczo zmienić doświadczenia zakupowe zarówno klientów, jak i sprzedawców. Płynne doświadczenie zakupowe w sklepie to podstawowe podejście pozwalające zatarć granicę między zakupami in-store a internetowymi.
Chcesz zobaczyć, jak to działa w praktyce?
Footprints AI pomaga markom i sprzedawcom detalicznym mierzyć to, co naprawdę ma znaczenie. Zapoznaj się z historiami sukcesów naszych klientów lub skontaktuj się z nami, aby omówić swoją strategię Retail Media.
