Рекомендации клиентам

North Face применил когнитивные вычисления IBM Watson, чтобы помочь своим клиентам в выборе курток. Технология использовала информацию о местоположении, пол и множество других параметров. Для пеших прогулок по горам Исландии в октябре и дороги от дома до работы в Торонто в январе алгоритм предлагал разные варианты.

Результатом пилотного проекта в 2015 году стало увеличение времени нахождения клиентов на сайте на 40%. 75% клиентов, попробовавших этот инструмент, ответили, что хотели бы сделать это снова.

Мерчендайзинг

В пресс-релизе в этом апреле Walmart написал фразу «Think R2D2, Optimus Prime and Robot from Lost in Space». Сам релиз был о том, что компания планирует добавить в свои американские магазины 3900 роботов. Роботы станут помощниками «супергероев» – сотрудников магазина.

Машины будут сканировать полки с продуктами, сортировать посылки, мыть полы и готовить покупки к самовывозу. Они освободят сотрудников от нудной, рутинной работы, чтобы те могли сфокусироваться на продающем мерчендайзинге и обслуживании клиентов.

Продажи

Другие роботы могут и обслуживать клиентов. Знаменитый своей способностью распознавать эмоции робот Pepper появился благодаря японскому SoftBank Telecom и его партнёру, французскому разработчику робототехники Aldebaran. Сегодня в 140 магазинах компании роботы с помощью искусственного интеллекта общаются с людьми, они готовы приободрить и поддержать каждого клиента, пошутить с ним, рассказать стихотворение или спеть песню.

Внедрение этих милых разговорчивых роботов влияют и на финансовые показатели. В магазине Neo-pen в Санта-Монике, Калифорния, в рамках пилотного проекта Pepper помог поднять продажи на 50%. Подобные проекты в магазинах b8ta повысили трафик посетителей на 70%.

Прогнозирование спроса

Крупнейший в мире рынок электронной коммерции Amazon несколько лет назад запустил оффлайн-магазины Amazon Go без касс и очередей. Покупатели скачивают мобильное приложение, регистрируются и привязывают к нему карту, затем включают специальный QR-код и прикладывают его к турникету, чтобы пройти внутрь. Это можно сделать и с российской рублёвой картой.

Магазин отслеживает покупки, оплата происходит автоматически с карты. В автоматическом режиме также происходит отслеживание присутствия товаров на полках. С помощью всех этих данных технология на базе искусственного интеллекта обеспечивает прогнозирование спроса – каких продуктов нужно закупить больше, каких меньше, а также как изменить цену в конкретный момент в зависимости от спроса на товар.

Будущее искусственного интеллекта в ритейле

Более 70% руководителей в розничном секторе и потребительских компаниях ожидают, что к 2021 году их организации будут использовать интеллектуальную автоматизацию по всей цепочке стоимости. Такой результат показало исследование IBM.

Согласно опросу, ИИ поможет решать следующие задачи:

► 85% - планирование цепочки поставок,

► 85% - прогнозирование спроса,

► 79% - общение с клиентами,

► 75% - управление маркетинговыми и рекламными кампаниями,

► 73% - управление магазинами,

► 73% - управление ценами и продвижением.

Если сейчас организации в основном используют интеллектуальную автоматизацию для выполнения отдельных внутренних задач, основанных на использовании данных, то в течение следующих трёх лет руководители начнут внедрять её в более сложные процессы и для внешнего взаимодействия.