ИИ при работе с ассортиментом: насколько активно российские розничные сети используют передовые технологии

время публикации: 10:00 21 октября 2024 года
@Freepic
Рассказывает Кристина Зотова, бизнес-эксперт Team4Retail по автоматизации процессов категорийного менеджмента.
Ощутимое конкурентное преимущество получают сегодня розничные сети, способные распознавать новые товарные тенденции и поведение покупателей. Такие компании оперативно разрабатывают и реализуют стратегии управления ассортиментом в соответствии со спросом и состоянием рынка.
Скорость и гибкость при работе с ассортиментом определяют сегодня успешность торговой сети. Фундамент для выстраивания реактивных процессов и комплексной оптимизации работы розничной сети — это данные из различных источников, которые должны собираться и структурироваться, в том числе в автоматизированном режиме.
В зависимости от зрелости бизнеса розничные сети более или менее удалены от использования ИИ. Такие технологии будут максимально полезны, когда основная часть процессов налажена, и компания умеет качественно собирать и агрегировать данные из различных внешних и внутренних источников.
Вне зависимости от того, насколько зрелым является бизнес, с каждым шагом он может развиваться и расти, приближая с помощью технологий своё лидерство.
Непредсказуемость изменений в экономике вынуждает розничные сети искать более устойчивые способы роста. Компании осознали, что сегодня необходима быстрая реакция как в условиях непредсказуемого спроса, так и при неопределенности предложения.
Какие приоритетные цели на 2024 год выделяют компании согласно опросу RSR?
● Найти новые способы обеспечения устойчивого роста — 52%
● Повысить эффективность работы — 33%
● Повысить устойчивость бизнеса — 15%
Серьезные проблемы на пути к устойчивому росту, которые сохраняются несколько лет:
● возросшая ценовая чувствительность покупателя к цене,
● непредсказуемость спроса,
● необходимость проактивного развития,
● заинтересованность потребителя в ещё более уникальных продуктах, чем может предложить сеть (тенденция вызвана активным развитием онлайн-коммерции и связанными с этим изменениями в паттернах потребителей).
Быстро меняющиеся предпочтения покупателей и экономические факторы требуют от сетей большей динамичности, что также усложняет процессы прогнозирования спроса, разработку планов категорий и поддержку планограмм.
Частые колебания цен, промо-акции, требующие корректировки запасов, огромные объемы данных, которые необходимо анализировать и учитывать, всё это влияет на эффективность категории и снижает эффект от усилий при оптимизации ассортимента и пространства.
Эти проблемы требуют пересмотра подходов при работе категорийного менеджмента и ещё раз подчеркивают необходимость внедрения передовых технологий.

@Freepic
Лидеры розничного рынка активно применяют технологии на базе ИИ, которые помогают им более точно и быстро предсказывать покупательский спрос, а также позволяют эффективно управлять полочным пространством, товарными запасами и промо-акциями.
Какие возможности дает ИИ бизнесу при работе с ассортиментом и за счет чего лидеры получают свои конкурентные преимущества:
● Высокая скорость принятия решений. Продажи, промо, прогнозирование и поведение конкурентов — это лишь часть факторов, которые влияют на принятие решений. Инструменты на базе ИИ помогают их учитывать для повышения качества тактических, ассортиментных и стратегических решений.
● Релевантные данные о покупателях. Анализ массивов данных, с которыми работают розничные сети, и выявление ценных покупательских паттернов крайне затруднительно без использования ИИ.
● Повышенная точность рекомендаций. С помощью передовых технологий ритейлеры узнают о взаимосвязях в событиях и получают рекомендации для последующих максимально эффективных шагов.
● Точное прогнозирование промо. ИИ позволяет учитывать влияние внешних и внутренних факторов при формировании прогнозов, подбирая оптимальные товары для конкретной промо-кампании.
● Улучшенное качество работы. Технологии на основе ИИ способны находить необычное поведение и ошибки в данных, что помогает предотвращать убытки и повышает качество работы.
Читайте также: Технологии ИИ станут в ритейле незаменимым инструментом
Модели машинного обучения (ML), как часть методологии ИИ, используют математические и статистические алгоритмы при анализе данных. Важно подчеркнуть, что ML-модели должны иметь высокую репутацию, заработанную на боевых задачах и проектах.
По данным компаний Atrinix и Team4Retail использование систем на основе ИИ в числовом выражении даёт розничным сетям следующие преимущества:
● на 30% вырастает операционная эффективность;
● на 5% увеличивается рост категорий;
● в 3 раза сокращаются процессы рассмотрения товарных категорий;
● на 2% улучшается уровень запасов;
● на 25% снижается отсутствие товаров на складе.
С развитием технологий повышается и их доступность. То, что пять лет назад использовалось только гигантами, сегодня может помочь большинству российских сетей. В активе команды Team4Retail успешный опыт работы с компаниями ATAC, SPAR, «Слата», «Мираторг» и «Кораблик», а также ценное понимание: как внедрить передовые ИТ-продукты для повышения эффективности процессов и роста ключевых показателей в ритейле.
Розничные компании всё активнее применяют технологии на основе ИИ для эффективного управления товарными запасами и системного анализа потребительского спроса. Какие возможности дает ИИ бизнесу при работе с ассортиментом и за счет чего лидеры получают свои конкурентные преимущества?

Ощутимое конкурентное преимущество получают сегодня розничные сети, способные распознавать новые товарные тенденции и поведение покупателей. Такие компании оперативно разрабатывают и реализуют стратегии управления ассортиментом в соответствии со спросом и состоянием рынка.
Скорость и гибкость при работе с ассортиментом определяют сегодня успешность торговой сети. Фундамент для выстраивания реактивных процессов и комплексной оптимизации работы розничной сети — это данные из различных источников, которые должны собираться и структурироваться, в том числе в автоматизированном режиме.
В зависимости от зрелости бизнеса розничные сети более или менее удалены от использования ИИ. Такие технологии будут максимально полезны, когда основная часть процессов налажена, и компания умеет качественно собирать и агрегировать данные из различных внешних и внутренних источников.
Вне зависимости от того, насколько зрелым является бизнес, с каждым шагом он может развиваться и расти, приближая с помощью технологий своё лидерство.
Узнать текущий уровень автоматизации и оптимизации торговой сети можно, заполнив чек-лист из девяти вопросов. Он подготовлен экспертами компаний Atrinix и Team4Retail. Сразу после его заполнения вы получите рекомендации и обучающие материалы по категорийному менеджменту.
Препятствия на пути к росту бизнеса
Непредсказуемость изменений в экономике вынуждает розничные сети искать более устойчивые способы роста. Компании осознали, что сегодня необходима быстрая реакция как в условиях непредсказуемого спроса, так и при неопределенности предложения.
Какие приоритетные цели на 2024 год выделяют компании согласно опросу RSR?
● Найти новые способы обеспечения устойчивого роста — 52%
● Повысить эффективность работы — 33%
● Повысить устойчивость бизнеса — 15%
Серьезные проблемы на пути к устойчивому росту, которые сохраняются несколько лет:
● возросшая ценовая чувствительность покупателя к цене,
● непредсказуемость спроса,
● необходимость проактивного развития,
● заинтересованность потребителя в ещё более уникальных продуктах, чем может предложить сеть (тенденция вызвана активным развитием онлайн-коммерции и связанными с этим изменениями в паттернах потребителей).
Быстро меняющиеся предпочтения покупателей и экономические факторы требуют от сетей большей динамичности, что также усложняет процессы прогнозирования спроса, разработку планов категорий и поддержку планограмм.
Частые колебания цен, промо-акции, требующие корректировки запасов, огромные объемы данных, которые необходимо анализировать и учитывать, всё это влияет на эффективность категории и снижает эффект от усилий при оптимизации ассортимента и пространства.
Эти проблемы требуют пересмотра подходов при работе категорийного менеджмента и ещё раз подчеркивают необходимость внедрения передовых технологий.

@Freepic
Польза от ИИ при работе с ассортиментом
Лидеры розничного рынка активно применяют технологии на базе ИИ, которые помогают им более точно и быстро предсказывать покупательский спрос, а также позволяют эффективно управлять полочным пространством, товарными запасами и промо-акциями.
Какие возможности дает ИИ бизнесу при работе с ассортиментом и за счет чего лидеры получают свои конкурентные преимущества:
● Высокая скорость принятия решений. Продажи, промо, прогнозирование и поведение конкурентов — это лишь часть факторов, которые влияют на принятие решений. Инструменты на базе ИИ помогают их учитывать для повышения качества тактических, ассортиментных и стратегических решений.
● Релевантные данные о покупателях. Анализ массивов данных, с которыми работают розничные сети, и выявление ценных покупательских паттернов крайне затруднительно без использования ИИ.
● Повышенная точность рекомендаций. С помощью передовых технологий ритейлеры узнают о взаимосвязях в событиях и получают рекомендации для последующих максимально эффективных шагов.
● Точное прогнозирование промо. ИИ позволяет учитывать влияние внешних и внутренних факторов при формировании прогнозов, подбирая оптимальные товары для конкретной промо-кампании.
● Улучшенное качество работы. Технологии на основе ИИ способны находить необычное поведение и ошибки в данных, что помогает предотвращать убытки и повышает качество работы.
Читайте также: Технологии ИИ станут в ритейле незаменимым инструментом
Модели машинного обучения (ML), как часть методологии ИИ, используют математические и статистические алгоритмы при анализе данных. Важно подчеркнуть, что ML-модели должны иметь высокую репутацию, заработанную на боевых задачах и проектах.
По данным компаний Atrinix и Team4Retail использование систем на основе ИИ в числовом выражении даёт розничным сетям следующие преимущества:
● на 30% вырастает операционная эффективность;
● на 5% увеличивается рост категорий;
● в 3 раза сокращаются процессы рассмотрения товарных категорий;
● на 2% улучшается уровень запасов;
● на 25% снижается отсутствие товаров на складе.
С развитием технологий повышается и их доступность. То, что пять лет назад использовалось только гигантами, сегодня может помочь большинству российских сетей. В активе команды Team4Retail успешный опыт работы с компаниями ATAC, SPAR, «Слата», «Мираторг» и «Кораблик», а также ценное понимание: как внедрить передовые ИТ-продукты для повышения эффективности процессов и роста ключевых показателей в ритейле.
Чек-лист от Atrinix и Team4Retail позволит определить уровень организации процессов в торговой сети и может стать следующим шагом к цифровой трансформации бизнеса.
Реклама ООО "ТИМФОРЕТЕЙЛ", ИНН 5032338923
erid: F7NfYUJCUneP31h5iYrM
0
Последние новости
Самое популярное
-
Какие тренды ждут рынок e-commerce в 2025?
-
Умное ценообразование для бизнеса: определяем стоимость товаров с помощью ML-алг...
-
Онбординг в аутсорсинге: какие форматы позволяют адаптировать до 95% новых сотру...
-
Фэшн-дубликаты: как защитить бренд от копирования на маркетплейсах
-
Китайский ИИ победил американский ИИ? И какое место в этой гонке у России?