• Usd 68.89
  • Eur 78.52
  • Btc 3790.66 $

Редакция

editorial@incrussia.ru

Реклама

advertising@incrussia.ru

Журнал

Кейс BS-shina: потерять €200 тыс. и влезть в долги, но выжить и расшириться (с помощью франшизы и Instagram)

Кейс BS-shina: потерять €200 тыс. и влезть в долги, но выжить и расшириться (с помощью франшизы и Instagram)

Рубрики

О журнале

Соцсети

Напишите нам

Интеллект в помощь: как увеличить средний чек и возврат пользователей в ретейле с помощью ИИ

Интеллект в помощь: как увеличить средний чек и возврат пользователей в ретейле с помощью ИИ
Фото: Don Arnold/WireImage

Согласно исследованию PwC, инвестиции в проекты с искусственным интеллектом (ИИ) в 2018 только в США составили $99,5 млрд, а к 2030 году технология привнесет в мировую экономику $15,7 трлн. Компании стремятся внедрять искусственный интеллект для оптимизации процесса продаж, общения с клиентами и многого другого, и ретейл-проекты не исключение. CEO Umbrella IT Станислав Мешков рассказал, как увеличить средний чек и возврат пользователей с помощью технологии.


Робот вместо консультанта


Использование искусственного интеллекта открывает любому бизнесу множество новых возможностей. В ретейле при помощи ИИ можно создавать умных чат-ботов для общения с клиентами — это сокращает штат техподдержки первой линии и уменьшает время на ответ. Более сложные запросы клиентов при этом перенаправляются на реальных менеджеров.

Искусственный интеллект активно используют для составления индивидуальных рекомендаций в интернет-магазинах. Специальные алгоритмы позволяют отследить, какие товары больше нравятся покупателю, какие запросы и сколько раз были сделаны с этого IP-адреса, и на основании этого составить пользователю рекомендации на сайте. В России такие алгоритмы используют множество онлайн-магазинов, например «Иль Де Боте», «М.Видео», L’Occitane. По данным Gartner, к 2020 году 85% взаимодействия с покупателями в розничной торговле будет управляться ИИ.

ИИ используется и в оффлайн-шопинге. Программа Color IQ в магазинах Sephora позволяет подобрать идеальный тон и тени без нанесения тестеров.

Другой пример: ИИ-приложение Macy’s on Call помогает лучше ориентироваться в универмаге. Оно анализирует запросы покупателя и отвечает на них, подсказывая, где найти те или иные товары и бренды. Если приложение «выяснит», что пользователь не в настроении, то может сигнализировать об этом реальному продавцу и тот придет на помощь.


Искусственный интеллект предсказывает будущее


ИИ используется не только для непосредственного общения с покупателями, но и для увеличения среднего чека. Например, анализ big data становится инструментом увеличения продаж на старте, — изучив массив данных, можно найти район, где живет максимальное количество клиентов, и выбрать лучшее место для магазина.

Понимание того, что потребители хотят и в чем они нуждаются — в идеале, еще до того, как они это сделают сами, — постоянная необходимость для маркетологов. ИИ может значительно облегчить эту работу, особенно с появлением глубокого обучения.

Современные системы ИИ предлагают богатые возможности по улучшению эффективности взаимодействия с клиентской базой в реальном времени, основываясь на прогностической аналитике: тональность и эффективность общения с заказчиком выйдут на новый уровень благодаря более глубокому инсайту в мир покупателя и уменьшению рисков нежелательных ситуаций. С помощью ИИ можно проанализировать реакцию потенциальных покупателей на холодные мэйлы и другие «касания», выявить позитивные и негативные реакции и предпочтения.


Как снизить расходы с помощью ИИ


Для ретейла очень важно иметь возможность отслеживать продажи, а ИИ может в этом помочь. Проблема нехватки товаров в магазинах ежегодно обходится отрасли в миллиарды долларов. Приблизительно в 50% случаев, когда потребитель отказывается от покупки альтернативы и возникает дефицит товара, ретейлер полностью теряет продажи.

Технологию retaill intelligence можно применять для решения самых разных проблем — от отсутствия на складе и планограмм до неправильного размещения продуктов на полке. Предиктивная аналитика складов (предсказание товарных запасов на разных этапах производства) позволяет расширить узкие места производства — уменьшить ненужные товарные запасы и время простоев. Это помогает сократить издержки и получить максимальную прибыль.


Искусственный интеллект для стартапера


Есть распространенное заблуждение, что использование технологии ИИ может стоить целое состояние. Это давно не так. Если несколько лет назад разработку программного обеспечения на основе machine learning могли позволить себе только такие компании, как Google, Microsoft и Facebook, то теперь это доступно даже стартапам.

По оценкам специалистов, внедрение различных инструментов ИИ (machine learning, big data analysis, deep learning) может стоить крупной компании от $25 тыс., в зависимости от размера проекта.

ИИ стремительно захватывает сферу офлайн-ретейла. С учетом того, что сейчас отрасль оценивается более чем в $100 млрд, а к 2024 году по прогнозам она достигнет $3 трлн, в 2019-2020 гг. искусственный интеллект в розничной торговле станет одним из самых значимых трендов.