Тенденция автоматизации требует внедрения алгоритмов машинного обучения в программные решения всех отраслей. Какова роль ИИ в розничной торговле?
Розничная торговля включает в себя ряд рабочих процессов, в которых можно применять ИИ. Обработка и анализ больших данных позволяет улучшить обслуживание клиентов, качество продуктов и услуг, лояльность клиентов и другие аспекты розничного бизнеса. Мы поместили лучшие практики в контрольный список:
Оптимизация ассортимента
Машинное обучение может помочь вам в управлении запасами, отслеживая доступность продуктов, а также предлагая наилучшие способы закупок. Инструменты на основе ИИ учитывают аномалии в статистике, включая сезонность и быстрорастущий спрос. Вы также можете варьировать ассортимент в зависимости от местоположения. Например, H&M использует машинное обучение, чтобы проанализировать, где популярен тот или иной продукт, и обеспечить его постоянную доступность там.
Стратегия ценообразования
Вы можете использовать ИИ для анализа различных данных: от предпочтений клиентов до ценообразования. Вы можете отслеживать разницу в цене между продуктами, предлагаемыми вами и вашими конкурентами, чтобы определить лучшую стратегию ценообразования. Использование инструментов для анализа на основе ИИ также экономит ваши ресурсы, ускоряя процесс. Результаты можно получить в виде чисел, виджетов, коротких сообщений или диаграмм.
Маркетинг репутации
ИИ — это мощный маркетинговый инструмент, который улучшает стратегию цифрового маркетинга и помогает вам управлять репутацией вашей компании посредством мониторинга и анализа. Машинное обучение может помочь вам обрабатывать большие объемы данных, выявляя упоминания и негативные отзывы. Алгоритм также может подсказать, какие товары не имеют отзывов и нуждаются в дополнительном продвижении. Отличным бонусом может стать возможность сравнить отзывы о ваших услугах с отзывами конкурентов.
Обслуживание клиентов
Внедрение ИИ может помочь вам лучше понять свою аудиторию и вызвать доверие, которое является ключевым элементом качественного обслуживания клиентов. ИИ может собирать данные о поведении клиентов и ценную информацию об отзывах, что облегчает вам улучшение продуктов и услуг. Розничные продавцы также стали использовать чат-ботов на своих веб-сайтах для обеспечения бесперебойной поддержки клиентов. Лидеры отрасли уже начали использовать роботов для помощи в магазине. Например, ZARA использует роботов, чтобы помочь клиентам забрать свои заказы: когда они вводят код самовывоза, складской робот начинает двигаться.
Расширенный поиск
Алгоритмы машинного обучения могут улучшить поиск товаров на вашем веб-сайте, упрощая вашим клиентам поиск нужных товаров. Например, вы можете использовать механизм подбора партнеров, чтобы давать персональные рекомендации, основанные на характеристиках людей и их предпочтениях в образе жизни. Sephora внедрила программу Color IQ, чтобы найти идеальный оттенок для своей кожи, используя сканирование лица клиента. Еще одно инновационное решение было реализовано универмагом Neiman Marcus, позволяющее покупателям использовать фотографии желаемых товаров для поиска таких же или похожих товаров.
Принятие решений
Возможности Computer Vision могут решить проблему воображения и дать вашим клиентам возможность примерить продаваемые товары, будь то одежда, обои или косметика. Например, компания Wizart создала интерьерное решение, которое позволяет пользователям примерить обои в реальной комнате, сделав простое фото. Это помогает людям, которые планируют ремонт дома, снизить стресс, связанный с выбором материалов.
Инженеры Экспозита создают ПО для ритейла, опираясь на алгоритмы машинного обучения и автоматизацию, чтобы улучшить ваши внутренние процессы и увеличить продажи. Свяжитесь с нами, чтобы узнать подробную информацию о решениях для розничной торговли на основе ИИ с примерами использования.
