Роздрібна торгівля як індустрія відома тим, що генерує величезні обсяги даних, які донедавна не використовувалися повною мірою. Існують дані про ринкові інсайти та споживчі настрої, дані про запаси, логістику роздрібної торгівлі, мерчандайзинг — індустрія сидить на скарбі, який лише нещодавно стало можливим дійсно використати завдяки машинному навчанню, і приклади застосування ML у рітейлі продовжують накопичуватися навіть зараз. У цій статті ми розглянемо найбільш перспективні застосування технологій на базі штучного інтелекту в цій сфері — від управління запасами до клієнтського досвіду (CX).
Розуміння машинного навчання в роздрібній торгівлі
У своїй основі машинне навчання полягає у навчанні алгоритмів на основі даних (на відміну від механічної обробки електронних таблиць) з метою покращення їхньої продуктивності з часом без явного програмування. У цьому сенсі алгоритм ML подібний до натренованого співробітника, який ніколи не втомлюється від виявлення закономірностей у числах. До недавнього часу це було лише мрією, якщо ви не були гігантською глобальною корпорацією. Однак із кінця 2010-х років завдяки досягненням у хмарних обчисленнях, аналітиці великих даних і штучному інтелекті інструменти ML стали більш доступними й вигідними для бізнесів будь-якого розміру. Водночас роздрібні гіганти, такі як Amazon і Walmart, проклали шлях для інтеграції машинного навчання в роздрібні операції, використовуючи його для прогнозування попиту, управління запасами та персоналізованого маркетингу.
Поширення SaaS-платформ і відкритих фреймворків певною мірою демократизувало доступ до ML, дозволяючи бізнесам у різних галузях використовувати його потенціал для покращення прийняття рішень та підвищення операційної ефективності.
ML уже розвинулося настільки, що здатне вирішувати складні задачі в різних сферах. Його використовують для аналізу поведінки клієнтів, управління запасами, цінових стратегій та оптимізації ланцюгів постачання. Рітейлери застосовують моделі ML для прогнозування трендів, передбачення уподобань клієнтів та персоналізації покупок, що підвищує ефективність і збільшує доходи. Наприклад, аналізуючи дані з мільйонів транзакцій і взаємодій із клієнтами, машинне навчання дозволяє бізнесам приймати обґрунтовані рішення, які покращують операційну діяльність.
Ось деякі з найважливіших загальних напрямків використання ML у рітейлі – що охоплюють дуже різні аспекти.
Покращення клієнтського досвіду завдяки персоналізації
Першим масивним полем даних у рітейлі є, звісно, дані про клієнтів та їхні вподобання. Вони використовуються для досягнення тієї завжди бажаної мети — персоналізації. Її значення важко переоцінити; відомо, що близько 80% клієнтів із більшою ймовірністю купують у брендів, які пропонують персоналізований досвід. За останні кілька років персоналізація помітно покращилася, значною мірою завдяки машинному навчанню.
Машинне навчання може аналізувати такі речі, як історія переглядів, попередні покупки та демографічна інформація, щоб не лише підтримувати маркетингові кампанії, а й дозволити клієнтові самостійно формувати свій шлях взаємодії з брендом завдяки системам рекомендацій.
Наприклад, рекомендована система Amazon, яка працює на базі машинного навчання, відповідає за 35% продажів компанії. Аналізуючи мільйони взаємодій із клієнтами, Amazon пропонує продукти, які відповідають індивідуальним уподобанням, заохочуючи повторні покупки та збільшуючи середню вартість замовлення. Подібним чином Netflix використовує ML для рекомендації фільмів і телешоу, підвищуючи задоволення та лояльність користувачів. Загалом персоналізація на основі ML забезпечує приріст продажів на 10-30%.
Управління запасами та прогнозування попиту
Сучасний рітейл як ніколи раніше полягає у балансуванні між швидкоплинною природою миттєвих імпульсів та суворою реальністю того, що є на складі та скільки кубічних метрів потрібно оплачувати. Управління запасами значно покращилося останніми роками завдяки штучному інтелекту та машинному навчанню, що допомагає запобігти надлишковим запасам та дефіциту. Ключовим є здатність аналізувати історичні дані продажів, сезонність і ринкові тенденції, а потім автоматизувати поповнення запасів або сповіщати менеджерів. Такий підхід до прогнозної аналітики допомагає скоротити ситуації нестачі товарів на 20-50%.
Наприклад, Walmart використовує машинне навчання для прогнозування попиту на продукцію та оптимізації рівнів запасів у своїх магазинах. Завдяки ML-моделям компанія скоротила дефіцит товарів на 16% і покращила показники обігу товарних запасів.
Стратегії динамічного ціноутворення
Уся суть динамічного ціноутворення полягає в тому, що воно повинно відбуватися в режимі реального часу, щоб бути ефективним, тож покладатися на аналіз документів і затвердження стратегій протягом декількох днів — не варіант. Натомість ML може бути навчений виконувати це завдання в заданих межах.
Дані для аналізу включають попит, ціни конкурентів і поведінкові інсайти клієнтів. Прикладом є модель динамічного ціноутворення Uber, яка використовує ML для коригування тарифів залежно від попиту та пропозиції. Подібно до цього, гіганти електронної комерції як Amazon і eBay застосовують динамічне ціноутворення для оптимізації цін на товари та збільшення прибутковості, досягаючи приросту маржі на 2-5%.
Виявлення та запобігання шахрайству
Хоча цифрові технології розширюють можливості для торгівлі та споживання, вони також відкривають нові шляхи для шахрайства. Машинне навчання стало досить ефективним у виявленні шахрайства, аналізуючи шаблони транзакцій і виявляючи аномальну активність; найкраща частина полягає в тому, що на відміну від простих систем if…then…, моделі ML навчаються з часом, адаптуючись до нових методів шахрайства, і виявляють підозрілі дії на 40-70% швидше.
Наприклад, PayPal використовує ML для виявлення шахрайських транзакцій. Аналізуючи мільйони транзакцій щодня, алгоритми компанії зменшили втрати від шахрайства до менш ніж 0,32% доходу.
Оптимізація ланцюга постачань
ML також успішно використовується для оптимізації ланцюгів постачань — прогнозування затримок, ідентифікації вузьких місць, пропозиції альтернативних постачальників тощо. Це не тільки допомагає скоротити логістичні витрати на 10-15%, але й дозволяє підвищити точність прогнозування на третину або навіть половину.
Наприклад, Zara використовує ML для управління власним ланцюгом постачань. Аналізуючи дані про продажі та відгуки клієнтів, компанія в реальному часі коригує графіки виробництва та розподіл запасів, зменшуючи втрати та покращуючи гнучкість.
Використання машинного навчання в магазинах
Хоча електронна комерція вже широко використовує ML, фізичні магазини також застосовують машинне навчання для покращення операцій і досвіду клієнтів. Ось як:
Аналіз трафіку покупців
Протягом останнього десятиліття досягнення в галузі ML значно покращили аналіз трафіку покупців, надаючи рітейлерам дієві інсайти, які раніше були недоступні. Використовуючи ML-камери та датчики, магазини можуть відстежувати рух клієнтів у реальному часі, визначати зони з високим трафіком і недовикористані простори. Ці дані дозволяють стратегічно розміщувати товари, оптимізувати планування проходів і покращувати навігацію магазинами. Наприклад, Target використовував ML для перепланування магазинів, що призвело до зростання продажів і задоволеності клієнтів.
Автоматизація розрахунку на касі
За останнє десятиліття автоматизація розрахунків значно розвинулася, причому ML відіграє центральну роль у трансформації традиційного досвіду покупок. Магазини Amazon Go — це яскравий приклад, де використовуються ML-алгоритми та комп’ютерний зір для забезпечення повністю безкасової моделі покупок. Клієнти сканують телефони при вході, беруть товари та виходять, а покупки автоматично фіксуються та списуються з рахунку. Walmart і Kroger також експериментують із “розумними візками”, які використовують датчики та ML для розпізнавання товарів і підрахунку.
Розклад працівників
Алгоритми аналізують історичні дані про трафік у магазині та сезонні тенденції для точного прогнозування пікових і непікових годин. Це забезпечує належну кількість персоналу в періоди високого навантаження та мінімізацію витрат на оплату праці в спокійні часи. Така точність зменшує навантаження на персонал і підвищує задоволення клієнтів завдяки стабільному рівню обслуговування.
Виклики та етичні аспекти машинного навчання
Попри всі переваги, машинне навчання у сфері роздрібної торгівлі має свої виклики, серед яких:
-
Конфіденційність даних: Рітейлери повинні забезпечити відповідність таким нормативам, як GDPR та CCPA, під час збору та обробки даних клієнтів.
-
Упередженість алгоритмів: ML-моделі можуть ненавмисно відтворювати упередження, що містяться в тренувальних даних, що призводить до несправедливих результатів.
-
Витрати на інтеграцію: Впровадження ML-рішень вимагає значних інвестицій у технології та персонал, що може бути непосильним для малого бізнесу.
Рітейлерам необхідно вирішити ці питання, щоб відповідально та ефективно використовувати весь потенціал машинного навчання.
Як впровадити машинне навчання у роздрібній торгівлі
Хоча готові рішення на основі ML можуть бути відправною точкою, індивідуальна розробка забезпечує адаптовані інсайти та функціональні можливості. Індивідуальні ML-рішення можуть:
-
Відповідати конкретним бізнес-цілям і операційним процесам.
-
Інтегруватися безперешкодно з існуючими системами та джерелами даних.
-
Забезпечувати конкурентні переваги завдяки власним алгоритмам і моделям.
Наприклад, середній ритейлер у сфері моди може розробити власну ML-модель для прогнозування трендів на основі даних із соціальних мереж, що дозволить компанії запускати нові колекції раніше за конкурентів.
Хоча це може здаватися складним, розподіл процесу на керовані етапи допоможе роздрібним компаніям успішно інтегрувати цю технологію.
- 1. Визначення ключових бізнес-проблем. Перший крок у впровадженні ML – це визначити сфери у ваших роздрібних операціях, де машинне навчання може мати найбільший вплив.
- 2. Збір і підготовка даних. Машинне навчання ґрунтується на даних, тому важливо збирати високоякісні, релевантні дані з кількох джерел. Для роздрібної торгівлі це можуть бути історія транзакцій, демографічні дані клієнтів, взаємодії з вебсайтом і відгуки з соціальних мереж. Після збору ці дані потрібно очистити та підготувати, щоб вони були точними та належним чином структурованими для моделей машинного навчання.
- 3. Вибір відповідних алгоритмів машинного навчання. Це критично важливо. Це може бути контрольоване навчання для завдань, таких як прогнозування попиту або продажів, або неконтрольоване навчання – для кластеризації продуктів, клієнтів чи виявлення закономірностей. Інший варіант – навчання з підкріпленням, яке можна застосовувати для динамічного ціноутворення, дозволяючи алгоритму навчатися на основі зворотного зв’язку в реальному часі.
- 4. Навчання моделі. Після підготовки даних і вибору алгоритмів наступним кроком є навчання моделі. Це передбачає подачу даних в алгоритм і виявлення закономірностей. Після навчання модель потрібно оцінити за допомогою методів валідації, щоб переконатися, що вона добре працює в реальних умовах. Ритейлерам може знадобитися експериментувати з кількома моделями та налаштовувати параметри для досягнення оптимальних результатів.
- 5. Розгортання моделі. Після досягнення задовільної роботи моделі настав час розгорнути її в роздрібному середовищі. Це може означати інтеграцію з POS-системами, вебсайтами чи інструментами управління запасами. Важливо регулярно моніторити ефективність моделі, щоб вона адаптувалася до змін у поведінці споживачів або ринкових умовах.
- 6. Ітерація та вдосконалення. Моделі машинного навчання не є статичними; їм потрібне постійне вдосконалення. У міру надходження нових даних модель слід перенавчати, щоб покращити точність і адаптивність. Ритейлери повинні створити зворотній зв’язок для того, щоб модель розвивалася разом зі змінами трендів і вподобань клієнтів.
Висновок
Оскільки роздрібний ландшафт продовжує змінюватися, бізнеси, що інвестують у машинне навчання й усувають супутні виклики, нині мають набагато кращі позиції для задоволення очікувань клієнтів, зниження витрат і забезпечення сталого зростання, ніж це було 10 років тому. Використовуючи статистику, реальні приклади та індивідуальні рішення, роздрібні компанії можуть повністю розкрити потенціал машинного навчання й закріпити свої позиції в майбутньому торгівлі.
Lionwood має досвід у впровадженні та навчанні ML-моделей, що охоплюють як управління ланцюгами постачань, так і прогнозування попиту, і готова запропонувати свою експертизу для розробки проєктів саме вашої компанії.
