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 już teraz czerpać korzyści z rozwoju sztucznej inteligencji dzięki modelom predykcyjnym mającym zastosowanie do zachowań zakupowych klientów. A także dzięki hiper-spersonalizowanemu marketingowi i reklamie (#retailmedia).
Sztuczna inteligencja typu klasyfikacyjnego dla handlu stacjonarnego
„Powiedz mi, co to jest”
Wiedza o tym, czym coś jest, to pierwszy krok do podjęcia decyzji, co z tym zrobić.
Jednym z najważniejszych wyzwań na drodze do cyfrowej transformacji dla sprzedawców detalicznych w sklepach stacjonarnych jest dostępność wysokiej jakości danych, które zasilają cały proces inteligentnej automatyzacji.
Jednak jakość danych nie jest tak oczywista, jeśli weźmiemy pod uwagę różnorodność produktów i dostawców na rynku detalicznym.
Sztuczna inteligencja typu klasyfikacyjnego może pomóc w przekształceniu danych dotyczących produktów sprzedawców detalicznych w wiedzę zawierającą atrybuty i spostrzeżenia.
Wiedza ta może być automatycznie aktualizowana w taki sposób, że każdy sprzedawca detaliczny może mieć pewność, że jego wysokiej jakości dane są stale utrzymywane na dynamicznym rynku o dużym zróżnicowaniu produktów, co pozwala na płynne działanie wszystkich procesów inteligentnej automatyzacji.
Przykłady sztucznej inteligencji typu klasyfikacyjnego w handlu detalicznym:
- Otrzymujesz zdjęcie. System informuje Cię, że przedstawia ono butelkę napoju gazowanego.
- Otrzymujesz wiadomość e-mail. System informuje Cię, że dotyczy ona reklamacji klienta.
- Korzystasz z autonomicznych robotów w swoim magazynie. Robot zatrzymuje się, gdy widzi znak STOP.
- Otrzymujesz fakturę pocztą elektroniczną. System rozpoznaje, że jest to faktura, oraz jej dane finansowe.
- Otrzymujesz zdjęcie półki. System tworzy listę wszystkich jednostek magazynowych (SKU), które wymagają uzupełnienia na półce.
Co sztuczna inteligencja typu klasyfikacyjnego może zaoferować detalistom?
- Zarządzanie zapasami i łańcuchem dostaw wraz z planowaniem asortymentu.
- Analiza modeli klientów z perspektywy wartości klienta w całym okresie współpracy.
- Analiza interakcji z klientami przy użyciu wirtualnych asystentów i chatbotów.
- Przeprowadzanie analiz detalicznych na skalę pozwalającą zrozumieć roczny wzrost.
- Wykrywanie braków towarów w sklepach.
- Interpretacja tekstu i obrazów z faktur, listów przewozowych, rachunków, półek, wejść itp.
Zastosowanie #sztucznejinteligencji w handlu detalicznym ma zasadniczo zmienić doświadczenia zakupowe klientów i sprzedawców. Płynne doświadczenia w sklepie to podstawowe podejście do zacierania granicy między sklepem stacjonarnym a internetowym.
â
Powiązane artykuły
- Sztuczna inteligencja predykcyjna w handlu stacjonarnym: prognozowanie zachowań klientów, zanim jeszcze do nich dojdzie
- Segmenty RFM: przekształcanie Retail Media w mierzalny wzrost liczby klientów
- Segmenty etapów życia: kontekst zakupowy, który Retail Media mogą faktycznie wykorzystać
- Grupy kontrolne: najczystszy test przyrostowości Retail Media
- Misje i okazje zakupowe: prawdziwy sygnał intencji kupujących dla Retail Media
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.
