Umělá inteligence v retailu? Nebude to bez práce.
Nová převratná technologie slibující revoluci nejen v retailu se objevuje pravidelně každých několik let. Umělá inteligence rozhodně není technologií, která sama zázračně vyřeší naše problémy, ale její nasazení může přinést výrazné výhody, ať už v podobě automatizovaného rozhodování, nebo strojového učení.
Nebude to ale bez práce! Pro aplikace umělé inteligence totiž platí více než kdy jindy, že data jsou základem.
Pojďme si ukázat několik příkladů nasazení AI v retailu, které se reálně osvědčily.
Předpověď prodejů založená na událostech je díky AI mnohem přesnější
Kvalitní předpověď prodejů pomáhá zlepšit plánování prostoru, automatické objednávky a supply chain, což vše může umělá inteligence výrazně podpořit. Každý retailer je unikátní a má svá specifika, která je třeba zohlednit, aby předpovědi fungovaly správně a byly dostatečně přesné.
Pro budoucí předpovědi prodejů je nicméně klíčové poskytnout umělé inteligenci data o historii zásob a o minulých i budoucích událostech, které ovlivňují prodeje.
Znát pouze historii prodejů nestačí.
Faktory jako historické prodeje, promoce, svátky nebo sportovní zápasy mají významný vliv na nákupní chování. AI dokáže vyhodnotit tento dopad a získat výrazně lepší předpověď poptávky po jednotlivých dnech pro tisíce produktů na stovkách prodejen.
Automatické objednávky patří k nejužitečnějším aplikacím AI v retailu
Tradiční model doplňování zboží, založený na manuálních objednávkách závislých na personálu prodejen, má mnoho nevýhod. Vytvoření kvalitní objednávky vyžaduje spoustu času, pečlivost, dobré analytické schopnosti a zkušenosti.
Díky kvalitní předpovědi poptávky a integraci s planogramy dokáže umělá inteligence automaticky navrhovat objednávky ve vyšší kvalitě, než jakou by zvládl průměrný vedoucí prodejny. Zavedení automatických nebo alespoň poloautomatických objednávek přináší mimo jiné obrovskou úsporu času pro personál, zlepšuje dostupnost zboží, zákaznický zážitek a tím pádem i zvyšuje tržby.
Ani zavádění automatických objednávek, ale nebude bez práce. Zejména v prvních měsících je třeba věnovat nemalý čas a úsilí kontrole a celkovému nastavení, aby AI měla dobrou představu o tom, co od dní vlastě chceme a rozumné meze, bránící případným nechtěným anomáliím.
Automatické náhrady pomáhají aktualizovat planogramy a předpovídat novinky
Další zajímavou aplikací umělé inteligence jsou automatické náhrady produktů. Díky AI lze snadno určit správný okamžik a podmínky pro nahrazení produktu A produktem B. Stačí definovat pravidla podobnosti, jako je například shodný brand, co nejbližší cenová hladina, podobná barva apod., a na jejich základě AI určí nejlepšího dostupného náhradníka a provede změnu vystavení na každé prodejně individuálně.
Definice pravidel podobnosti je klíčová pro fungování celého procesu a může vyžadovat týdny až měsíce lidské práce v závislosti na složitosti a rozmanitosti sortimentu.
Aplikací je mnoho – od automatického nahrazování nedostupných produktů v planogramech po předpověď prodejů pro novinku na základě jí nejpodobnějších produktů, které se historicky prodávaly. To vše zcela automaticky, denně, pro tisíce produktů na stovkách prodejen.
Díky AI můžeme tvořit „store-specific“ planogramy
Umělá inteligence přinesla přelomový přístup k tradičnímu procesu tvorby planogramů. Díky ní je dnes možné generovat tisíce optimalizovaných store specific planogramů, které jsou přizpůsobeny na míru dostupnému prostoru v prodejnách na základě předpovědi poptávky, obchodních priorit, akcí a mnoha dalších parametrů. Není už problém snadno a rychle vytvořit planogramy přizpůsobené lokálním specifikům a mít kontrolu nad celým procesem implementace.
Planogramy je dnes možné tvořit pomocí vizuálních pravidel, která odrážejí rozhodovací strom zákazníka. O zbytek se postará umělá inteligence, která vytvoří planogramy dle zadané vizuální logiky tak, aby důležitější produkty dostaly přednost. To vše na základě prodejů a dostupného prostoru konkrétní prodejny. I pro dvě prodejny se stejným prostorem mohou vzniknout mírně odlišné planogramy, pokud se u nich liší zákaznické chování.
Není pochyb o tom, že budoucnost tvorby planogramů bude i nadále spočívat ve využití umělé inteligence napojené na detailní data.
Proč nasadit technologie využívající AI?
Uvedené koncepty jsou osvědčené reálnou praxí mnoha retailerů a mohou výrazně snížit nadzásoby, zvýšit prodeje, ušetřit provozní čas personálu prodejen a hlavně zlepšit zákaznický zážitek. Využití umělé inteligence v retailu je nesporné – skrze ni se otevírá cesta k dosažení výsledků, které by jinak nebyly možné.
Napsal
Petr Kavánek
CEO / Co-owner | Quant Retail s.r.o.