Юлия Садовникова, глава практики «Розница» SpencerStuart, рассказала, как искусственный интеллект развивает розничную торговлю.
В ритейле наиболее распространены две технологии на основе искусственного интеллекта: компьютерное зрение и когнитивные обучающиеся системы.
Компьютерное зрение отслеживает изменения процессов в режиме реального времени. С его помощью можно на ходу корректировать работу каждого бизнес-цикла. Это ускоряет динамику бизнес-процессов и позволяет компании опережать конкурентов.
Когнитивные обучающиеся системы анализируют большие объемы данных и на их основе могут создавать персонализированные предложения для потребителей. Обучающиеся системы понимают, что, когда и как нужно рекомендовать конкретному покупателю. В коммерции они эффективно корректируют закупочную стратегию, а в логистике рассчитывают оптимальные маршруты в зависимости от срока годности продукта.
Нейронные самообучающиеся сети увеличивают эффективность работы персонала. Это очень важно для розничных компаний, где оплата труда — вторая статья расходов после аренды.
Лидеры российской розницы начинают осваивать большие данные и искусственный интеллект. Компании меняют организационные структуры и создают специальные команды в рамках стратегических или инновационных отделов, а советы директоров привлекают к экспертизе независимых руководителей.
История успеха: Чистые данные Intelligence Retail
Консолидация в ритейле ускоряется, денег у компаний становится меньше, поэтому выигрывать они могут, только повышая эффективность работы с помощью технологий, например, искусственного интеллекта. Но чтобы внедрить системы искусственного интеллекта, сначала нужно структурировать данные. И это главное препятствие.
Качество данных описывается принципом «garbage in, garbage out». В мире структурировано около 2% данных, остальное — мусор, с которым невозможно работать. Поэтому важно не только собрать данные, но и организовать их таким образом, чтобы можно было обучать нейронные сети, которые лежат в основе многих систем, в том числе компьютерного зрения.
На российском рынке есть пример успешного использования искусственного интеллекта для повышения эффективности бизнеса — проект компании Intelligence Retail. Разработчики настроили систему, которая проверяет наличие товара на полках в сети магазинов «Перекресток». Она научилась распознавать более 1,5 тыс. молочных продуктов, включая йогурты, молоко, сметану, майонез, сыры. Точность распознавания достигла 93,7%, а отчет с рекомендациями формировался меньше 30 секунд. Разработчики добились такой точности благодаря грамотной стандартизации данных, это позволило нейронным сетям стабильно выдавать качественный результат.
Решение Intelligence Retail внедряют в 100 супермаркетах (около 17% магазинов сети). Когда компьютерное зрение распространится на всю сеть, «Перекресток» получит огромное преимущество перед конкурентами.
Примеры
Компания 1?800-flowers вместе с IBM запустила умного онлайн-ассистента по шопингу — GWYN (Gifts When You Need). Сервис задает вопросы, понимает предпочтения клиента и помогает выбрать идеальный подарок. Выбор основывается на самых разных запросах покупателя: от «нужен подарок для мамы» до «покажи лучшие букеты в наличии».
Сеть универмагов Kohl’s внедрила в своих магазинах «подключенный рейл» (напольную вешалку для демонстрации одежды). Рейл отображает на экране ключевую информацию о висящей на нем одежде и предлагает другие вещи из магазина, которые дополнят образ. Выигрывают обе стороны: покупатель получает дополнительную услугу, магазин — дополнительные продажи.
Сеть универмагов Macy’s использует сервис On Call app, который сочетает технологию геолокации и когнитивных вычислений (извлекают информацию из большого объема данных) и в реальном времени объясняет покупателю, как найти интересующий бренд внутри магазина.
В 120 магазинах по всему миру Zara запустила приложение дополненной реальности для шопинга — Zara AR. При наведении смартфона с открытым приложением на обозначенное место на витрине на экране телефона оживает модель. Она разговаривает, демонстрирует надетый образ и фрагменты коллекции. Также приложение позволяет сразу заказать понравившуюся вещь и сделать фото с голограммой для соцсетей.
Искусственный интеллект помогает снижать затраты, оптимизировать рабочие процессы, увеличивать доходы и главное — фокусироваться на выгоде для клиента. Именно забота о потребителе становится решающим фактором его лояльности, поэтому с искусственным интеллектом будет работать большинство компаний, чтобы оставаться успешными в новых условиях розничного рынка.
