Розничные торговцы используют ИИ уже несколько десятилетий, но его широкое распространение и значительное влияние на отрасль стали более заметными в последние годы.
Использование искусственного интеллекта в розничной торговле начало набирать обороты в начале 2000-х годов с развитием более совершенных алгоритмов машинного обучения и доступности больших объемов данных.
Первоначально ритейлеры использовали ИИ для решения базовых задач, включая управление запасами и прогнозирование спроса. Однако по мере достижения прогресса он стал более распространенным в других аспектах розничной торговли, таких как персонализированный маркетинг, обслуживание клиентов, оптимизация цен и управление цепочками поставок. С развитием электронной коммерции и растущей важностью принятия решений на основе данных внедрение ИИ в розничной торговле ускорилось. Ритейлеры теперь полагаются на искусственный интеллект для улучшения качества покупок, оптимизации бизнес-операций и получения общего конкурентного преимущества.
Генеративный ИИ имеет потенциал в обслуживании клиентов
С тех пор, как OpenAI запустила ChatGPT в ноябре 2022 года, было много шумихи вокруг того, насколько новаторским генеративный ИИ станет в разных отраслях. В секторах розничной торговли и одежды основное влияние окажет виртуальный помощник по покупкам. Генеративные чат-боты и виртуальные помощники на базе искусственного интеллекта могут обрабатывать запросы клиентов круглосуточно и без выходных. Они могут мгновенно ответить на часто задаваемые вопросы о наличии продуктов, статусе заказа или правилах возврата. Ответы на рутинные запросы и предоставление индивидуальных рекомендаций по покупкам позволяют агентам сосредоточиться на более сложных вопросах.
Системы на базе искусственного интеллекта также могут анализировать жалобы клиентов и генерировать соответствующие ответы или решения, обеспечивая последовательное и своевременное решение проблем клиентов.
ИИ используется ритейлерами для борьбы с ESG, инфляцией и нарушением цепочек поставок.
ИИ может способствовать достижению целей ритейлеров в области ESG, улучшая персонализированные покупки, управление запасами и логистику. Инструменты Salesforce и Dynamic Yield могут помочь ритейлерам персонализировать рекламные акции, рекомендации по продуктам и предложения для клиентов. Анализируя данные о клиентах, ритейлеры могут сократить потери, предлагая покупателям соответствующие продукты, увеличивая продажи и удовлетворенность клиентов. Система управления заказами IBM (OMS) также может помочь розничным торговцам повысить точность заказов, сокращая необходимость возврата и обмена и минимизируя отходы.
ИИ может помочь ритейлерам оптимизировать свои цепочки поставок, анализируя данные и выявляя возможности экономии, чтобы лучше справляться с давлением, вызванным инфляцией. Алгоритмы искусственного интеллекта могут помочь оптимизировать маршруты транспортировки, рационализировать процессы закупок и выявить альтернативных поставщиков или варианты поиска, чтобы смягчить влияние инфляции на затраты в цепочке поставок.
Прогнозирование спроса и управление запасами — это другие способы, с помощью которых ритейлеры могут использовать ИИ для управления дорогостоящими цепочками поставок. Модели прогнозирования спроса на основе искусственного интеллекта могут помочь ритейлерам предвидеть изменения потребительского спроса из-за инфляции. Точно прогнозируя будущий спрос, ритейлеры могут корректировать уровень запасов, обеспечивать наличие популярных товаров и предотвращать затоваривание или недостаточность запасов. Это помогает оптимизировать оборотный капитал и снизить риск устаревания запасов или их дефицита, что может оказаться дорогостоящим в условиях инфляции.
Источник из Розничная-понимание-network.com
Отказ от ответственности: информация, изложенная выше, предоставлена Retail-insight-network.com независимо от Alibaba.com. Alibaba.com не делает никаких заявлений и не дает никаких гарантий относительно качества и надежности продавца и продукции.
