Як українському ритейлу отримати бенефіти від використання АІ: поради та алгоритми
Будь-яку статтю можна зберегти в закладки на сайті, щоб прочитати її пізніше.
Режим читання збільшує текст, прибирає все зайве зі сторінки та дає можливість зосередитися на матеріалі. Тут ви можете вимкнути його в будь-який момент.
Протягом останніх років індустрія AI стрімко розвивається й дає можливість бізнесу оптимізувати та пришвидшувати процеси. Сьогодні це один зі стратегічно важливих інструментів технологічних перегонів, який інтегрують компанії в усьому світі.
Про те, як технологія впроваджується в український ритейл та збільшує прибутки, розповідає Олександра Богуславська — СЕО&Founder Data Science UA. Це компанія, що спеціалізується на розробленні AI-рішень для міжнародних брендів понад вісім років.
Які бенефіти для компаній може принести АІ?
Важливо зрозуміти, що AI — це лише інструмент. Вигоди, які від нього отримує бізнес, залежать від його застосування. Проте є базові завдання, з якими технологія допоможе впоратися ефективніше.
- Оптимізація процесів. Завдяки делегуванню рутинних задач AI збільшується продуктивність персоналу. Люди мають більше часу на виконання інших завдань. АІ може швидше та ефективніше працювати з даними: займатися підготовкою звітів, виявленням тенденцій, аналізом великих масивів інформації.
- Виявлення інсайтів. Щоб отримати максимум із масивів інформації, потрібно багато часу. Проте AI чудово працює, наприклад, із пошуком закономірностей. До того ж його інтеграція підштовхує компанії вести діяльність організованіше.
- Збільшення доходів. До цього нас приводять перші два пункти. Оптимізація процесів дає змогу зменшити операційні витрати й вартість роботи відділу чи компанії. Також у бізнесу з’являються можливості для розширення та зростання. Як наслідок — збільшення прибутку.
Як АІ працює в ритейлі?
В індустрії ритейлу є щонайменше три сфери, де AI швидко проявить себе.
- Логістика. AI може реалізовуватися в декількох напрямах. Наприклад, для оптимізації роботи складів використовуються моделі прогнозування попиту. Це дозволяє закуповувати потрібну кількість товару: ні більше, ні менше. AI удосконалює процес його сортування, упакування та складання.
Прокладання й оптимізація маршрутів, управління ланцюгом постачань, аналіз процесу та пропозиції щодо його роботи — це також аспекти скорочення витрат з AI. - Відділ продажів. Сюди входять процеси оброблення замовлень, керування контактами та надсилання нагадувань. AI є ефективним інструментом для прогнозування попиту, аналізу конкурентів та розв’язання питань ціноутворення і знижок. Бізнеси досить часто використовують чат-ботів та віртуальних асистентів, щоб розвантажити працівників відділів продажу й підтримки.
- Маркетинг. Це питання найактуальніше саме для ритейлу. Адже маркетинг супроводжує клієнта протягом усієї покупки та стимулює придбати більше. AI використовують для аналізу портрета й поведінки споживача та створення систем рекомендацій, які збільшують середній чек. Крім того, він допомагає сегментувати цільову аудиторію та створювати персоналізовані повідомлення для клієнта.
Використання АІ буває різним, як і ціна на нього
Залежно від бізнес-проблеми та ресурсів компанії, у Data Science UA вирізняють три основні типи рішень:
- AI-консалтинг — для тих, хто лише розглядає шляхи імплементації AI або вже має команду, яка потребує консультацій для швидкого та якісного виконання проєкту;
- розробка AI-рішень — для створення готового продукту з нуля й апгрейду дієвих систем;
- AI-корпоративне навчання — для відділу або компанії розробляється індивідуальна програма навчання й добірка інструментів, проводиться тренінг. Обсяг навчання, його складність та специфіка адаптуються відповідно до цілей. Така опція існує як для команд розробників, так і для інших відділів компанії.
Із чого почати? Звичайно, з пошуку точок зростання
Для інтеграції AI важливо сфокусуватися на стратегічно важливих аспектах та розуміти проблеми й потенціал компанії. AI-рішення окупають себе тоді, коли розв’язують проблеми. Зрозуміти процес виявлення помилок та їхніх рішень завдяки AI найпростіше на реальному кейсі.
Як компанія Data Science UA зменшила відтік покупців у ритейлі з 20% до 15% за допомогою AI
Мережа роздрібної торгівлі з понад 1000 магазинів звернулася із запитом розширення можливостей отримання прибутку з наявної аудиторії.
Наші завдання:
- аналіз поведінки клієнтів;
- виявлення можливостей додаткових та перехресних продажів;
- використання аналізу даних для підвищення доходів через збільшення середнього чека кошика;
- розуміння ключових сегментів клієнтів;
- утримання клієнтів на висококонкурентному ринку.
Ми розробили нову систему рекомендацій, що збільшила середній розмір кошика на 0,4 позиції. Додатковий бенефіт — підвищення лояльності клієнтів, яка зростає завдяки успішному досвіду покупки.
Крім того, ми створили стратегію утримання відтоку клієнтів на базі технології AI-прогнозування. Вона дозволяє завчасно виявити покупців, чия купівельна активність знижується. У результаті їхній відтік зменшився з 20% до 15%.
Побудова системи рекомендацій
Принцип роботи систем рекомендацій базується на аналізі поведінки клієнтів. Вони збирають дані про самого клієнта, про куплені товари і про те, на чому споживач загострює увагу в виборі тощо. Система ще аналізує досвід інших людей, які робили схожі покупки або шукали подібні предмети.
Наприклад, коли ви купуєте шампунь для волосся, система пропонує вам додати до кошика саме той кондиціонер, який найчастіше купували разом із ним.
Прогнозування відтоку клієнтів
Система прогнозування відтоку клієнтів орієнтується на пошук закономірностей та причин для зміни поведінки покупця. Для аналізу використовуються дані про історію покупок, частоту відвідування, взаємодію зі службою підтримки та відгуки.
Так система вчасно виявляє негативні коментарі або зниження частоти покупок. Завдяки цьому компанія має достатньо часу на впровадження заходів для запобігання відтоку.
Дані — це найцінніше, що є в компанії
Навіть якщо ви не готові до інтеграції AI зараз, зауважте дані, які ви збираєте. Зверніться за консультацією, щоб зрозуміти, що необхідно для успішної інтеграції AI сьогодні. Згодом залишати бізнес конкурентоспроможним без його впровадження буде вкрай складно.
Свого часу Excel та CRM-системи інтегрувалися в компанії та стали невіддільними інструментами роботи. Сьогодні AI-рішення мають усі шанси зробити те саме. Адже вони приносять прибутки бізнесу. Якщо ви прагнете імплементувати AI-рішення або просто отримати консультацію, Data Science UA чи інша сервісна компанія навчить, як зробити це ефективно.
Партнерські матеріали
