Содержание |
Направления использования ИИ в торговле
В 2024 г выделяли следующие направления использования ИИ в торговле.
Прогнозирование спроса, анализ паттернов поведения
ИИ может анализировать рыночные данные для выявления текущих и будущих трендов, помогая ритейлерам и оптовым продавцам адаптироваться к изменяющимся потребностям рынка, анализируя покупательские предпочтения и поведение, как на макро уровне, так и на индивидуальном уровне, предлагая товар только тот, который здесь и сейчас нужен потребителю.
Оптимизация запасов и логистики
Наилучшая оптимизация маршрутов доставки и распределение товаров, сокращение времени доставки и затрат. ИИ может прогнозировать спрос и автоматизировать процесс пополнения запасов, минимизируя издержки и сокращая риски, связанные с избыточными или недостаточными запасами, тщательно отслеживания актуальный и будущий спрос, тенденции и сезонность.
Доставка товара с помощью квадрокоптеров.
Оптимизация ценообразования
ИИ может помогать в динамическом ценообразовании, анализируя факторы спроса/предложения, макроэкономические, финансовые и поведенческие тенденции, определения оптимальных ценовых стратегий, эффективно балансируя запасами, максимизируя маржу торговли.
Оптимизация мерчандайзинга, персонализированные предложения для клиентов, актуализация отображения товаров в интернет-магазинах в режиме реального времени.
Автоматическое обслуживания клиентов и анализ отзывов
Автоматическое обслуживание клиентов и анализ отзывов с помощью ИИ позволяет в режиме реального времени адаптироваться под предпочтения клиентов, оперативно выявлять ошибки и подстраиваться под потребности рынка, одновременно через чат-боты оказывая высококачественную и быструю поддержку клиентов.
2020: Accenture: 61% директоров в розничной торговле не готовы к применению искусственного интеллекта
9 января 2020 года компания Accenture подвела итоги исследования влияния маркетинга на успешный рост компаний розничной торговли. Результаты, опубликованные в отчете «New marketing in retail», говорят о том, что директора по маркетингу должны взять на себя ключевую роль в трансформации розничных компаний для соответствия изменяющимся требованиям покупателей. Однако многие из них не готовы к этому. В опросе Accenture приняли участие 935 директоров по маркетингу и 564 генеральных директора из компаний нескольких отраслей, в том числе 116 руководителей из розничных компаний.
Топ-менеджеры понимают необходимость изменений традиционной модели отношений с покупателем и перехода к современному и технологичному подходу. При этом многие из них не осознали, каким образом работа департаментов маркетинга должна стать драйвером роста бизнеса в эпоху технологий. В частности, лишь 17% опрошенных директоров по маркетингу отметили, что за прошедшие два года они лучше стали контролировать и применять традиционные и технологические рычаги роста.Гид по NGFW. 10 наиболее заметных продуктов, доступных на российском рынке
В отчете приведен прогноз аналитиков, что в период до 2022 года компании, инвестирующие в искусственный интеллект, могут получить прирост к выручке на 41% (по сравнению с показателями 2018 года). В то же время, 61% директоров по маркетингу ритейловых компаний считают, что они не готовы к применению инструментов искусственного интеллекта в своей работе.
Самой важной задачей, которую предстоит решить, директора по маркетингу называют привлечение клиентов и персонализированное обслуживание, меняющееся в зависимости от изменения потребностей и контекста.
![]() | «Маркетологи в ритейле ищут баланс между традиционными активностями (такими, как BTL-акции) и применением современных цифровых инструментов. Успешный путь – максимально приблизиться к своим покупателям, адаптироваться под их индивидуальные потребности, влияя на клиентский опыт в реальном времени. Используя продвинутую аналитику и дизайн-мышление в процессе изучения клиента, можно не только получить максимум знаний о желаниях покупателя, но и стать компанией, способной создавать персонализированные продукты и услуги по запросу», | ![]() |
Accenture выделяет следующие шаги, которые помогут директорам по маркетингу добиться ощутимых результатов:
- Переключить приоритет с традиционных инструментов на высокотехнологичные
В Accenture считают, что баланс между традиционным маркетингом и современными подходами важен. Несмотря на это, стоит пересмотреть модель работы и перенести основные ресурсы для работы с современными технологиями, в том числе на базе искусственного интеллекта и взаимодействия человека и машины. - Использовать аналитику
Данные и аналитика могут обеспечить динамичное представление о клиенте. Задача директора по маркетингу – собирать данные при каждом взаимодействии с покупателем, чтобы понять его и предложить нужную услугу в нужное время. - Сконцентрироваться на ключевых клиентах
Наиболее ценные клиенты должны стать основой маркетинговой стратегии бизнеса. Директор по маркетингу должен стать одним из инициаторов изменения операционной модели в сторону персонализированного взаимодействия с наиболее значимыми для компании клиентами. Это означает радикальную трансформацию приоритетов розничного бизнеса: отказ от оценки департаментов, решений, инвестиций и показателей успеха в пользу измерения прибыльности клиента. - Развивать способности в команде маркетинга
Важными профессиональными качествами «завтрашнего дня» участники исследования считают способность защищать персональные данные пользователей и пересматривать то, каким должен быть безопасный клиентский опыт.
2019: 42% российских ритейлеров используют искусственный интеллект
12 декабря 2019 года стало известно, что совместное исследование, проведенное РАЭК и НИУ ВШЭ при поддержке Microsoft «ИИ в ритейле: практика российского бизнеса», показало, что 42% российских ритейлеров уже использует технологии ИИ, а еще 35% – планирует начать в течение 5 лет. По мнению экспертов, ритейл является одной из лидирующих отраслей по внедрению ИИ в России.
Вместе с тем, только 2% респондентов отметили, что в их компании полностью завершена разработка процедур и процессов использования ИИ, 3% – определение рисков и 4% – обозначение четких ролей и обязанностей по внедрению искусственного интеллекта. Наибольшие сложности у ритейлеров вызвали разработка политик, процедур и процессов, а также обозначение ролей и обязанностей. В трети опрошенных компаний системная работа по оценке рисков и выгоды от внедрения технологий ИИ, составления планов и реорганизации бизнес-процессов только начата, или проделано менее половины работы. Это означает, что ИИ в российском ритейле используется скорее фрагментарно, без системной реорганизации бизнеса. Однако, по мнению авторов исследования, в ближайшие 5 лет можно ожидать полномасштабного применения ИИ в различных бизнес-процессах, требующих межсистемных интеграций и внешнего взаимодействия.
![]() | «Мы видим огромный интерес отрасли к внедрению технологий ИИ. Вместе с тем их внедрение в ритейле происходит в основном точечно, что подтверждает тренд на коммодитизацию ИИ и переход от технологических к продуктовым решениям», | ![]() |
![]() | «Российские компании обладают огромным потенциалом в области ИИ: согласно исследованию Microsoft, руководители в России активнее своих зарубежных коллег внедряют эту инновационную технологию. При этом результаты текущего исследования подтверждают наш ключевой тезис: цифровая трансформация – это не единичное внедрение какого-либо цифрового инструмента, а, прежде всего, – комплексная бизнес-инициатива. Только при таком целостном подходе использование технологий может принести ощутимый бизнес-результат», | ![]() |
![]() | «Наше исследование продемонстрировала сегментацию компаний с точки зрения уровня использования технологий ИИ. Эксперты выделяют верхушку пирамиды, это высокотехнологичные крупные компании, которые много экспериментируют и имеют квалифицированный штат in-house. Обширный средний слой – компании, которые только заходят в эту нишу, параллельно используя готовые решения. И в основании этой пирамиды находятся компании, которые только задумываются о технологиях ИИ, изучают успешные кейсы и обосновывают необходимость их внедрения», отметила Ольга Логунова, доцент департамента социологии НИУ ВШЭ | ![]() |
По результатам исследования, самыми популярными у российских ритейлеров стали ИИ-решения для персонализации (26%), виртуальные помощники и чат-боты (23%), интеллектуальные системы для принятия решений и предиктивной аналитики (20%). В пятилетней перспективе большинство опрошенных планируют использовать аналитические ИИ-решения для выявления закономерностей и отклонений (36%), при том, что по данным на декабрь 2019 года их внедряет только 13%. Сохранится актуальность решений для персонализации (35%) и чат-ботов (35%).
Среди основных рисков внедрения были отмечены репутационные (влияние на имидж бренда неудачных кейсов и др., 39%), безопасности (39%) и несоответствия выгоды затратам на проект (28%). Основными вызовами при внедрении ИИ для российских ритейлеров являются необходимость изменения существующих бизнес моделей (35%), недоверие к решениям, принятым ИИ (33%), а также финансовые ограничения (30%).
2018: Как искусственный интеллект меняет шоппинг
Революция в области искусственного интеллекта (ИИ) кардинально изменит процесс совершения покупок - от гипер-персонализации до цифровых помощников с голосовым управлением - и это произойдет уже скоро, обещают специалисты, говорится в публикации ZDNet от 21 декабря 2018 года.
Алгоритмы будут помогать с выбором
Чтобы справиться с большим количеством потребителей и улучшить качество взаимодействия в мобильной среде многие производители обращаются к ИИ.
Благодаря притоку технологий в ходе четвертой промышленной революции ожидания клиентов стали выше, чем когда-либо. Исследования показывают, что клиенты в 9,5 раз больше склонны рассматривать ИИ как важный шаг вперед нежели как незначительное явление. 87% покупателей верят, что в течение следующих 5 лет ИИ изменит их ожидания от компаний.
Большинство пользователей говорят, что им нравятся возможности на основе ИИ, такие как обнаружение мошенничества с кредитными картами, персональные рекомендации и голосовые личные помощники. И «персональные рекомендации» уже не означают просто добавление имени человека в строку темы электронного письма. 59% владельцев компаний уверены, что индивидуальный подход на основе прошлых взаимодействий, очень важен для победы в их бизнесе.
В 2018 году 35% всех доходов получено за счет рекомендации на основе ИИ, что на 25% больше, чем в 2017. Главное, что эти 35% доходов поступают от 6% покупателей в праздничные дни, то есть покупатели, которые получают правильные рекомендации, делают значительную долю покупок.
Покупки будут совершаться с помощью «умных» домашних устройств с голосовым и визуальным интерфейсом
В ближайшие пять лет у ведущих ритейлеров появятся мобильные приложения, которые будут работать с цифровыми помощниками, такими как Siri, чтобы упростить процесс совершения покупок.
![]() | Я предвижу, что люди перейдут от заказов через приложения или веб-сайты к использованию голосовых технологий или систем обмена текстовыми сообщениями. Я смогу сказать: «У меня свидание завтра вечером. Подбери мне одежду!» И система будет знать так много о моей жизни - о моих предпочтениях в стиле, о том, какие вещи мне нравятся, какие подходят, о том, что вероятнее всего будет уместно для данного события, - что ей будет просто сделать заказ, - приводит пример генеральный директор онлайн-сервиса по прокату одежды Rent the Runway Дженнифер Хайман (Jennifer Hyman). | ![]() |
По прогнозам, к концу 2020 года устройства для «умного дома», оснащенные экранами, станут основным каналом для покупок в интернете. Поскольку человеческий мозг обрабатывает изображения в 60 раз быстрее, чем текст, голосовые помощники с экранами получат широкое распространение. «Умные» устройства с экранами позволят просмотреть несколько вариантов товара, который покупатель хочет купить.
Что касается, персонализации предложений, она будет идти двумя путями.
- Сортировка результатов по личным предпочтениям. Например, показывать покупателю кроссовки, похожие на те, что он покупал ранее. Здесь помогут CRM или DMP, социальное прослушивание и интеграция продаж, обслуживания и маркетинга.
- Интеграция с рекомендательными сайтами. Например, показать кроссовки с отзывами пользователей, фотографиями пользователей, соответствующими постами в социальных сетях и т.д. Между тем, обеспечение подлинности обзоров и отказ от поддельных рецензий также имеет решающее значение.
Исчезнет разрыв между онлайн-покупками и покупками в магазине
Исследования Salesforce показывают, что 82% клиентов готовы предоставить информацию о себе в обмен на объединение личного и онлайн опыта. Но лишь немногие розничные продавцы внедряют новые технологии в своих магазинах, чтобы извлечь из этого выгоду (например, отправка SMS-рекомендаций или предложений).
DVF 360 от Diane von Furstenberg - один из брендов, который использует инновационный подход для преодоления разрыва между онлайн шоппингом и покупками в обычных магазинах. Владельцы дают пользователям возможность совершить виртуальную прогулку по магазину, увидеть товар точно так, как он выставлен в магазине, и купить онлайн.[1]
2017
Появление ИИ на рынке предметов и услуг роскоши
В ноябре 2017 года издание Financial Times (FT) опубликовало статью о том, как искусственный интеллект (ИИ) в корне меняет рынок роскоши. Вдохновившись успехами Amazon, Google и других технологических гигантов, часовые и ювелирные бренды обращаются к искусственному интеллекту, чтобы завоевать клиентов. Например, виртуальные собеседники на основе мессенджеров могут помочь брендам собирать данные пользователей, не нарушая при этом европейское законодательство.
В марте 2017 года на выставке часов Baselworld часовой и ювелирный бренд de Grisogono представил чат-бота, который помогает покупателям выбрать украшение из драгоценных камней из коллекции Crazymals. Собеседник рассказывает о себе, спрашивает клиентов о вкусах, а затем предлагает ювелирные изделия на выбор.
Зимой 2017 года de Grisogono представил свой первый ИТ-продукт — консьерж-сервис «Ботлер», который представляет собой нечто среднее между чат-ботом и «дворецким», который выполняет функцию гида по швейцарскому горнолыжному курорту Санкт-Мориц.
По словам соучредителя Southpigalle Оливье де Коэнте, сложная экономическая ситуация и растущая конкуренция заставили бренды класса «люкс» внедрять инновации, в том числе системы виртуальных собеседников, чтобы удержать клиентов.
Согласно результатам исследования, проведенного Facebook в 2016 году, большее 50% респондентам удобнее отправлять текстовые сообщения, чем звонить в службу поддержки клиентов. Исследование показало, что ежемесячно различные компании получали свыше 1 млрд сообщений.
Как пишет FT, ИИ не только улучшает взаимодействие с клиентами, но и служит важным источником информации для брендов. Так как информация предоставляется клиентом напрямую, эти данные более полезны, чем информация, полученная с помощью файлов cookie или истории просмотров.
В сочетании с другими данными, такими как профиль социальных сетей пользователя и демографические данные, бренды смогут лучше понимать тенденции, эмоции и настроение клиентов и соответственно корректировать стратегии управления продуктом.
Летом 2017 года компания Montblanc представила "умные" часы Summit, оснащенные ассистентом Google на основе ИИ. Несмотря на классический внешний вид, модель выполняет функции навигатора, переводчика и ассистента с голосовым управлением.
В рамках выставки SIHH в Женеве в январе 2017 года бренд Jaeger-LeCoultre пригласил всех желающих протестировать свои разработки. Посетителям выдали браслет с QR-кодом и попросили выбрать часы с помощью приложения для iPhone. Эта технология на основе дополненной реальности помогла компании собрать информацию о клиентах.[2]
В Facebook научили бота торговаться с людьми
Инженеры лаборатории Facebook по исследованию искусственного интеллекта представили в июне 2017 года результаты работы над ботом, умеющим врать и торговаться с людьми. Как пишет Quartz, в ходе обучения система использовала более 5,8 тыс. реальных человеческих диалогов в ходе переговоров, собранных при помощи краудсорсинговой онлайн-платформы Amazon Mechanical Turk[3].
Анализируя диалоги, бот не только научился вести переговоры — он научился врать. Инженеры отмечают, что искусственный интеллект может имитировать интерес не к тому, что его действительно интересует, а к другому предмету. Выиграв преференции в ходе переговоров, он возвращается к объекту интереса. Впрочем, инженеры до конца не уверены, научился ли бот вранью из человеческих диалогов, или вышел на тактику случайно, в процессе самообучения.
Примечания
Робототехника
- Роботы (робототехника)
- Робототехника (мировой рынок)
- Обзор: Российский рынок промышленной робототехники 2019
- Карта российского рынка промышленной робототехники
- Промышленные роботы в России
- Каталог систем и проектов Роботы Промышленные
- Топ-30 интеграторов промышленных роботов в России
- Карта российского рынка промышленной робототехники: 4 ключевых сегмента, 170 компаний
- Технологические тенденции развития промышленных роботов
- В промышленности, медицине, боевые (Кибервойны)
- Сервисные роботы
- Каталог систем и проектов Роботы Сервисные
- Collaborative robot, cobot (Коллаборативный робот, кобот)
- IoT - IIoT - Цифровой двойник (Digital Twin)
- Компьютерное зрение (машинное зрение)
- Компьютерное зрение: технологии, рынок, перспективы
- Как роботы заменяют людей
- Секс-роботы
- Роботы-пылесосы
- Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)
- Обзор: Искусственный интеллект 2018
- Искусственный интеллект (рынок России)
- Искусственный интеллект (мировой рынок)
- Искусственный интеллект (рынок Украины)
- В банках, медицине, радиологии, ритейле, ВПК, производственной сфере, образовании, Автопилот, транспорте, логистике, спорте, СМИ и литература, видео (DeepFake, FakeApp), музыке
- Национальная стратегия развития искусственного интеллекта
- Национальная Ассоциация участников рынка робототехники (НАУРР)
- Российская ассоциация искусственного интеллекта
- Национальный центр развития технологий и базовых элементов робототехники
- Международный Центр по робототехнике (IRC) на базе НИТУ МИСиС
- Машинное обучение, Вредоносное машинное обучение, Разметка данных (data labeling)
- RPA - Роботизированная автоматизация процессов
- Видеоаналитика (машинное зрение)
- Машинный интеллект
- Когнитивный компьютинг
- Наука о данных (Data Science)
- DataLake (Озеро данных)
- BigData
- Нейросети
- Чатботы
- Умные колонки Голосовые помощники
- Безэкипажное судовождение (БЭС)
- Автопилот (беспилотный автомобиль)
- Беспилотные грузовики
- Беспилотные грузовики в России
- В мире и России
- Летающие автомобили
- Электромобили