Искусственный интеллект в ритейле: основные тренды 2019 года

На сегодняшний день исследователи отмечают самое быстрое развитие искусственного интеллекта в трех ключевых направлениях в мире: персонализация, бережливое планирование графиков персонала и поисковые системы. 

Персонализация – один из самых актуальных трендов. В последнее время считается, что именно она является главным преимуществом онлайн-ритейла перед офлайн-магазинами. Чаще всего персонализацию используют именно Интернет-магазины, в основе персональных предложений которых лежит машинное обучение. 

По данным исследовательской компании Demandware, пользователи, которые кликают на товары в категории «Рекомендованное», скорее совершат покупку – 24% из них оформляют заказы. Эти же покупатели приносят 26% прибыли для онлайн-магазинов всего мира. 

С помощью ИИ также проводится широкомасштабный анализ данных для прогнозирования потребительских трендов и поведения. Благодаря этому создаются персонализированные онлайн-интерфейсы, которые удерживают внимание потребителя дольше. Одной из компаний, которая активно стала использовать машинное обучение для определения проблемных областей, стала L`Occitane. Аналитики компании увидели, что их российские потребители на 13 секунд дольше принимают решение на странице оформления заказа. В результате компания изменила свои региональные сайты и увеличила продажи на 15% с мобильных устройств.

Всего по оценкам Boston Consulting Group, ритейлеры, которые будут использовать персонализацию и ИИ в своей работе, смогут увеличить объем продаж на 10% и выручку на 6%. 

Еще одно важное направление, где активно используется искусственный интеллект, – это бережливое планирование графиков персонала. С помощью таких решений можно не только оптимизировать расходы на ФОТ, но и улучшить клиентский сервис, увеличить конверсию из посетителя в покупку и в целом повысить эффективность работы магазина. 

Такие решения используют большой массив данных – в разрезах должностей, категорий покупок, часов работы и т.д. По каждой из категорий в систему вносится информация, в том числе список действий, нормы их выполнения, возможные ограничения рабочего расписания и др. Далее ИИ анализирует исторические данные по каждому конкретному магазину по чекам в разрезе категорий. После этого решение может спрогнозировать клиентопоток на каждый день вплоть до 15-минутного интервала. И уже на основе этих данных высчитывается точная потребность в персонале, учитывая, в том числе, бизнес-драйверы и нормы времени на каждую операцию. 

В результате по данным компании VERME, разработчика одноименного решения бережливого планирования графиков персонала, грамотное выстраивание рабочих графиков повышает производительность труда на 3-4%. 

С ее помощью можно также в модели консультационных продаж увеличить конверсию из покупки в продажу на 5-15%, а в случаях модели с выкладкой товаров (продовольственные магазины, например) – сократить ФОТ на 7-15%.

Следующим актуальным направлением внедрения искусственного интеллекта является система поиска на сайте магазина, поскольку 80% посетителей пользуются им на регулярной основе. 

Для улучшения работы функции поиска разработчики используют технологию обработки естественного языка.  Это подвид ИИ, цель которого – определить заложенный смысл анализируемой информации (запросов пользователей в поисковых системах, их данных в социальных сетях, их сообщений чат-ботам и т.д). Компьютер сначала анализирует смысл собираемых данных – что интересует пользователь, на какие слова и предложения он обращает внимание, что он ищет в социальных сетях и т.д. А далее он проводит определенную категоризацию и уже использует полученную информацию на поиске, предоставляя клиентам максимально релевантные результаты, которые могут их заинтересовать. 

Компания Best Buy активно использует в своей работе данную систему и поиск на ее сайте дает более точные результаты, чем у конкурентов.

Еще одна технология, которая значительно улучшает систему поиска – это «компьютерное зрение». Она собирает данные о поведении потребителей в магазинах, отслеживает время их ожидания в очереди с помощью камер и датчиков, а также фиксирует поведение на сайтах. После ИИ анализирует полученный массив данных и вырабатывает алгоритмы предложения определенным категориям клиентов определенных товаров на поиске. 

Именно эти три направления работы искусственного интеллекта будут значительно влиять на эффективность работы розничных магазинов в новом 2019 году. Эксперты считают, что в высококонкурентном мире победят именно те ритейлеры, которые смогут внедрить их максимально быстро и тем самым завоевать своих покупателей.