Branża detaliczna nigdy nie była sektorem statycznym. Detaliści po prostu nie mogą sobie pozwolić na stagnację, jeśli chcą odnieść sukces. Muszą się dostosowywać i wprowadzać innowacje, bo 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 teraz wykorzystać rozwój sztucznej inteligencji dzięki modelom predykcyjnym mającym zastosowanie do zachowań zakupowych klientów. A także dzięki hiper-spersonalizowanemu marketingowi i reklamie (#retailmedia).
Sztuczna inteligencja typu kategoryzacyjnego dla handlu stacjonarnego
„Grupuj podobne rzeczy”
Znając kategorie (grupy), system może lepiej uczyć się relacji, podobieństw i różnic.
Biorąc pod uwagę, że detaliści dysponują ogromnym katalogiem produktów, który może się bardzo szybko zmieniać – ponieważ ceny produktów w promocji mogą ulegać zmianom lub mogą się one wyprzedać – branża detaliczna potrzebuje sprytnych rozwiązań.
W zakresie zarządzania produktami detalicznymi i zarządzania kategoriami sztuczna inteligencja może przekształcić codzienne operacje i strategię dzięki skalowalnym modelom.
Kategoryzacja to proces grupowania produktów za pomocą tagów i atrybutów. Możemy to traktować jako pierwszy krok w ogólnej taksonomii sprzedawcy detalicznego i podstawę inteligentnego zarządzania kategoriami.
Z pomocą 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, rozumiejąc, że są to buty wykonane z określonego materiału, w określonym kolorze, z określonym obcasem itp. Podobnie koszula zostałaby sklasyfikowana jako taka, z tagami dotyczącymi długości rękawa, rodzaju kołnierzyka, rodzaju wzoru i innych cech.
Przykłady sztucznej inteligencji typu kategoryzacyjnego w handlu stacjonarnym:
â
⢠   Masz 1 000 000 klientów. Oddziel młode mamy od reszty
⢠   Masz 1 000 000 klientów. Pogrupuj ich według hierarchii ich wartości w całym okresie współpracy w połączeniu z etapem życia
⢠   Masz 1 000 000 klientów. Oznacz każdego klienta jego wartością lojalnościową.
Co sztuczna inteligencja typu kategoryzacyjnego może zaoferować sprzedawcom detalicznym?
â
- 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 nadużyć
- Zarządzanie popytem
- Zarządzanie cenami
Zastosowanie #sztucznejinteligencji w handlu detalicznym ma szansę zasadniczo zmienić doświadczenia zakupowe zarówno klientów, jak i sprzedawców. Płynne doświadczenie w sklepie to podstawowe podejście pozwalające zatarć granicę między zakupami stacjonarnymi a internetowymi.
â
Powiązane artykuły
- Sztuczna inteligencja w handlu stacjonarnym: spersonalizowane sugestie produktowe na dużą skalę
- AI: pomost między handlem stacjonarnym a cyfrowym
- Sztuczna inteligencja predykcyjna w handlu stacjonarnym: prognozowanie zachowań klientów, zanim jeszcze do nich dojdzie
- Sztuczna inteligencja klasyfikacyjna w handlu stacjonarnym: podział zachowań klientów na grupy umożliwiające podjęcie działań
- Footprints AI: platforma Retail Media wspierająca cyfrową transformację handlu stacjonarnego
Chcesz zobaczyć, jak to działa w praktyce?
Footprints AI pomaga markom i detalistom mierzyć to, co naprawdę ma znaczenie. Zapoznaj się z historiami sukcesów naszych klientów lub skontaktuj się z nami, aby omówić swoją strategię Retail Media.
