У вас нет искусственного интеллекта? Вам нет места в современном ритейле

Владение всем миром это, конечно, задача из задач, но, может быть, уже есть более утилитарные применения этому мощному инструменту в розничной торговле? 

На искусственный интеллект в наше время возлагают большие надежды: начиная с того, что вместо не совсем радивых сотрудников за них будет работать мега мозг и до предсказания будущего всего и вся – от погоды, курса акций до продаж в магазинах. И неужели всё это – правда, и будет так, что мы отдыхаем, а все проблемы за нас решит чудо мозг?

Для того чтобы разобраться в этом, мы начинаем публикацию цикла из четырёх статей, в которых разберём, что такое ИИ, где его можно применить, как узнать, что вас обманывают, когда предлагают технологические решения на основе ИИ, и кто, и как их уже применяет на практике.

Интуиция нам подсказывает, что это нечто такое, что близко нашему человеческому интеллекту. Несмотря на то, что мы ежедневно пользуемся своим интеллектом, наука до сих пор спорит о точном определении понятия «интеллект». Изначально основным «водоразделом» между интеллектом человека и «интеллектуальными» способностями машины была невозможность для последней решать творческие задачи. Теперь это уже не такая очевидная разница. Учёные подобрались вплотную к этому препятствию, и машина уже сегодня может решать задачи с нечётко сформулированной постановкой вопроса, т.е. проявлять своего рода «творчество» в своих интерпретациях. Это, конечно, не «полет фантазии» в чистом виде, но уже кое-что. 

Для решения таких задач Искусственный интеллект использует машинное обучение и нейронные сети. Стоит пояснить, что такое машинное обучение, нейронные сети и искусственный интеллект.

Говоря простым языком, нейронные сети – эта архитектура вычислительных машин, которая очень похожа на то, как устроен мозг человека, а машинное обучение – это возможность машины выявлять скрытые закономерности, вносить изменения в свою программу и на основе них делать прогнозы, распознавать предметы и многое что другое. Всё вместе это и называется искусственный интеллект.

Если кто-то захочет разобраться в этом более подробно, узнать, что там «под капотом» ИИ, то я отсылаю вас вот к этой статье. В ней очень наглядно разобрано множество алгоритмов и подходов к выбору того или иного решения, почему «шумят деревья», и как быть, и что делать «кожаными мешкам». 

Но перейдём поскорее к ритейлу и на примерах покажем возможности этой технологии. 

Ярким примером использования способностей ИИ является технология распознавания образов. Пример поможет понять некоторые потенциальные возможности ИИ. Существует довольно популярный сайт www.pinterest.com, где люди делятся картинками с товарами и не только. Аудитория этого сайта более 30 млн. человек. Основываясь на многочисленных изображениях, которые размещают на сайте посетители, Pinterest разработал технологическое решение, которое дает советы мерчандайзерам, как лучше сочетать товар в обычном торговом зале. 

Как они это делают, какое-то шаманство? Отнюдь!

Pinterest анализирует огромное количество изображений и на основании этого может вывести закономерности: какие пары товаров пользуются наибольшей популярностью. К примеру, сумка такого-то бренда появляется с блузкой такого-то бренда чаще всего и  пользуется популярностью у посетителей сайта, они ставят лайки или делятся этой комбинацией чаще всего. На основании этого машина рекомендует в торговом зале устанавливать эти вещи рядом для усиления визуального эффекта и повышения конверсии, и как ни удивительно, но это работает! 

Казалось бы, на первый взгляд, довольно простая задача: найди все варианты сочетаний предметов на картинках, выбери, сколько из них вызывает повышенный интерес у пользователей и на этом можно сделать свой прогноз. Эта задача относительно легко решится, если всё это делать не с изображениями, а с таблицами, а вот с изображениями – это уже становится нетривиальной задачей. Сначала машина должна распознать, что изображено на картинке, затем сопоставить это с названием, выявить закономерность и в итоге вывести в доступном для понимания человека виде. 

Несмотря на то, что в работе визуального мерчандайзера есть большая доля творчества и, казалось бы, что машина, даже с хорошо прописанными алгоритмами, ему не конкурент. Но давайте посмотрим на ситуацию шире: мерчандайзер не в состоянии просмотреть миллионы луков и сделать на базе этого вывод о популярности тех или иных комбинаций товаров, а машинному интеллекту это доступно и более того, как оказалось, это неплохо работает.

Важный вывод из этого кейса состоит в том, что искусственный интеллект хорош при работе с большими данными, т.к. обрабатывает огромные массивы информации, находя в них неявные закономерности, которые затем использует в своих прогнозах, неплохо работает с изображениями и отличается огромной производительностью и скоростью в сравнении с человеческими возможностями. Обладая таким потенциалом, искусственный интеллект может стать подспорьем даже для творческих профессий, а в перспективе он способен и занять более весомое положение, нежели быть просто «подмастерьем». В каких-то случаях без человека в мерчандайзинге не обойтись, а в более или менее стандартизированных ситуациях можно будет обходиться и без человека.

Предыдущий пример носил утилитарный характер, для решения очень узкой задачи, следующий пример уже стратегического использования искусственного интеллекта в офлайне.

Всем известно, что интернет гиганты такие, как Amazon, Alibaba одними из первых в розничном сегменте приступили к использованию возможностей искусственного интеллекта, и стремятся без малого к мировому господству в ритейле или, по крайней мере, к роли компаний, задающих вектор движения в разработках и применении искусственного интеллекта. Alibaba недавно сделал очень мощный шаг на этом пути. В Китае насчитывается порядка 6 млн магазинов, как мы говорим, «у дома». Владеет таким магазином один человек, он в одном лице и владелец, и мерчандайзер, и закупщик, и грузчик, и кассир. Разумеется, у него нет возможности использовать технологии искусственного интеллекта.

Что сделала платформа Alibaba? 

По всей стране  Alibaba предложила партнёрство таким магазинам. Партнёрство заключается в том, что владелец магазина скачивает приложение Ling Shou Tong и делает заказы через него. На основании полученных через это приложение  данных Alibaba помогает оптимизировать запасы, сделать прогноз по закупкам, по маркетинговым акциям и даёт возможность напрямую закупать товары, минуя посредников. Благодаря этому партнёрству, таким магазинам стали доступны самые передовые цифровые технологии, основанные на искусственном интеллекте.

Что дало такое партнёрство самой Alibaba? 

В день Холостяка 11 ноября 2017 года – это один из самых важных дней в торговле в Китае, был побит рекорд по продажам 2016 года. Продажи увеличились на 40% (!), в абсолютных цифрах они составили более 25 млрд долларов США, в том числе и за счёт магазинов партнёров, которые используют это приложение. Только вдумайтесь за год прирост составил 40%, и только за один день продажи – 25 млрд долларов, результат достойный похвалы! 

Сейчас такое приложение установлено в 10% магазинов. Alibaba ставит перед собой задачу охватить, благодаря своим облачным сервисам, 85% всей китайской торговли. По сути, идёт уберизация в торговле. Alibaba не пошла по пути наращивания своего физического присутствия в офлайне, она как UBER дала мощный инструмент для розничных продавцов, и они «вынуждены» его использовать. Как в своё время умерли таксопарки, так и сейчас могут уйти в небытие многие торговые сети в том виде, как мы их знаем. 

По сути, все компетенции, которые сетями нарабатываются годами, любой владелец даже самого маленького магазина при помощи подобных решений сможет получить через обычное приложение. 

Картина очень схожа с Яндекс такси: водитель коммерческой машины хоть и остался её собственником, но потерял контроль над своим бизнесом. Он ездит, куда говорят, по тем тарифам, которые устанавливает платформа, и вообще не управляет прибылью. Это уже не его бизнес — это бизнес Gett, Uber или Яндекс.Такси. Так в скором времени может стать и с розничной торговлей – номинальный владелец магазина и даже сети, станет просто агентом платформы. 

Стоит задаться вопросом, а хорошо ли сейчас живётся таксистам при UBER и аналогичных платформах? Ответ на этот вопрос оставим в качестве домашнего задания, – когда поедете на такси спросите, если ещё не спрашивали, у таксистов как им живётся. 

К слову сказать, розничная торговля во всем мире входит в десятку отраслей, которая наиболее активно инвестирует в возможности искусственного интеллекта. Наряду с интернет компаниями, IT услугами, телекоммуникационными сервисами и т.д., и находится сейчас на пятом месте в этом списке. К сожалению, эта картина характерна для мира, но не для России. Задайте себе вопрос, много ли компаний сейчас в нашей стране используют данную технологию и используете ли вы её сами? Ответ, я думаю, для многих будет очевиден.

Ключевым вопросом становится время, и главное – не опоздать. Если вы не поторопитесь с внедрением, то кто-то сделает это раньше вас, а вам останется роль того таксиста, который покупает машину, моет, заправляет её, страхует, т.е. несёт все расходы, а доходы уходят к платформе. 

И еще информация для размышления: по данным сайта HH.ru  количество вакансий менеджер или директор по инновациям за последние три года выросло почти в 10 раз. Крупные компании уже стремятся хотя бы организационно войти в новую эпоху цифровой трансформации.

В следующей статье мы поговорим более подробно об использовании искусственного интеллекта в четырёх крупных сферах розничной торговли: в области коммуникации между ритейлером и покупателем, обсудим, как оптимизировать ценообразование, какие возможности открываются в оптимизации товарных запасов, и поговорим про экспериментальный ритейл.