Искусственный интеллект в ретейле. Аналитика IT-World

Причина сложившейся ситуации во многом объясняется структурными изменениями в розничной торговле, произошедшими в результате пандемии COVID-19, — это, в частности, быстрый сдвиг в сторону онлайн-торговли, доступность товаров и, как следствие, невозможность стать локальным монополистом на относительно продолжительный срок. В результате, чтобы остаться в бизнесе, ретейлеры испытывают потребность в повышении операционной эффективности, которую многие из них ищут в использовании передовых технологий и конкретно — в возможностях искусственного интеллекта.

Интересно, что если в 2021 году применяли ИИ для оптимизации бизнес-процессов в основном крупные сетевые компании, то сейчас демократизация части инструментов искусственного интеллекта предоставила подобные возможности малым и средним ретейлерам. Такое выравнивание правил игры в некоторой степени нивелирует эксклюзивность корпораций в области применения ИИ.

Именно поэтому начальной точкой нашего исследования станет 2021 год.

2021 год

В 2021 году онлайн-трафик сайтов и пользовательских приложений ретейлеров увеличился в среднем на 52%, а в некоторых случаях до 130%. Помимо перестройки привычных бизнес-процессов, это означало резко возросший объем данных, которые многие ретейлеры посчитали важными для анализа.

Аналитическое подразделение IT-World получило от сайта www.tlt.com следующие сведения: в 2021 году 55% ИТ-руководителей розничной торговли заявляли, что работа с данными и аналитика важны для их бизнеса (в сфере продуктов питания эта цифра достигла 64%), и лишь 25% считали, что усилия по его анализу не принесут практических результатов.

При этом слишком большое количество данных для изучения, а также невозможность их полноценной обработки и анализа называли проблемой 51% руководителей, а их устаревание — 49%. Респондентов беспокоило, что они упускают возможности для оптимального использования инвестиций и принятия правильных маркетинговых решений. К тому же 45% ИТ-руководителей утверждали, что они не понимают, как получить доступ к наиболее ценным данным.

Помимо проблем с анализом данных, всплеск онлайн-трафика и дефицит цифровых возможностей сделали ретейлеров более открытыми для взлома и кражи данных, однако в полной мере степень опасности ретейлеры тогда не осознавали.

Почти две трети (63%) опрошенных ИТ-руководителей в сфере розничной торговли и потребительских товаров считали, что необходимо тратить деньги на снижение рисков кибербезопасности. Но лишь 19% из них были готовы увеличить бюджет на обеспечение безопасности данных, 52% намеревались тратить столько же, сколько до пандемии, а 20% планировали сократить финансирование этого направления.

Те из ИТ-руководителей, которые видели в нейросетях способ решения проблем и возможность реализовать потенциал растущего потока данных, заявили в 2021 году, что возможности интеллектуальной автоматизации могут увеличить годовой рост выручки до 10%. Данное исследование покажет, насколько оправдались их прогнозы.

2024 год

Сегодня бренды и розничные торговцы быстро внедряют интеллектуальную автоматизацию, то есть объединяют искусственный интеллект, управление бизнес-процессами и роботизированную автоматизацию процессов для оптимизации принятия решений.

В Европе более 80% ретейлеров ожидают, что их компании будут использовать интеллектуальную автоматизацию к 2025 году, а 40% сообщили, что их организации уже используют ту или иную ее форму.

Если говорить о трендах, то в мировом секторе розничной торговли всплеск популярности ИИ наблюдается как у технологических гигантов, так и на предприятиях малого и среднего бизнеса. Соответственно, резко возрос спрос на инженеров ИИ, но в этой области по-прежнему требуются более опытные специалисты.

Тем не менее, по мнению ретейлеров, интеллектуальный анализ не в полной мере удовлетворяет их потребности. Лишь 10% считают, что максимально эффективно используют свою информацию о клиентах, и только 12% говорят то же самое о данных в области анализа продуктовой линейки, логистики и складских запасов. Это свидетельствует о том, что рынок предложений для ретейла далеко не насыщен и есть место как для новых игроков, так и для новых решений.

Направления применения ИИ в ретейле

Чат-боты

Один из самых популярных способов использования ИИ — чат-боты на его основе. Так, 66% маркетологов, которые в настоящее время уже обращаются к ИИ, считают чат-боты предпочтительным инструментом для этих целей. Характерно, что в мире такой инструмент завоевал наибольшую популярность в небольших компаниях. Россия, где основными заказчиками чат-ботов на основе ИИ остаются крупные компании, пока является исключением.

Источник: TIDIO

Это неудивительно, поскольку чат-боты могут сэкономить предприятиям до 30% затрат только на поддержку клиентов. Если мы посмотрим на имеющиеся цифры с точки зрения прогнозируемого размера мирового рынка чат-ботов в размере $1,34 млрд (на 2024 год), это выглядит действительно многообещающе. Средняя рентабельность инвестиций в чат-боты составляет 1275%.

Генеративные инструменты

Еще один распространенный способ применения ИИ. Популяризации генеративных инструментов способствует и доступность данного метода. Мировая статистика утверждает, что 27% маркетологов уже прибегают к тем или иным генеративным инструментам, а еще 42% из них считают это отличной идеей.

Читайте также

Цифровизация, данные и беспилотники: разговор о будущем логистики. Итоги круглого стола IT-World

Вызовы в процессе цифровизации логистики, роботизация и массовое внедрение ИИ, пути монетизации больших данных и грядущие изменения в сегменте с переходом к нацпроекту «Экономика данных» — все эти вопросы поднимались участниками круглого стола «Логистика 4.0: будущее, управляемое данными», организованного и проведенного порталом IT-World.

Источник: TIDIO

Однако генеративный искусственный интеллект пока далеко не полностью исчерпал те возможности, которые декларировались при его продвижении. Изначальной целью было использовать ИИ для анализа поведения клиентов и истории их покупок, чтобы ретейлеры предоставляли своим заказчикам персонализированные предложения. Но применяется он не для этого.

Вот некоторые цифры:

- 37% используют генеративные инструменты для написания текстов, в том числе для блогов, маркетинговых писем и т. д.;

- 36% применяют ИИ при создании изображений для маркетингового контента;

- 35% используют его, чтобы получить идеи/вдохновение для маркетингового контента;

- 60% маркетологов утверждают, что генеративный ИИ оказался полезным при создании постов в социальных сетях, за которыми следуют описания продуктов (50%) и электронные письма (43%).

Добавим негатива. Ни одна технология не лишена недостатков в глазах клиентов, но генеративный ИИ в этом отношении бьет рекорды. Слишком много пользователей считают его еще сырой технологией: 30% продавцов полагают, что ИИ предоставляет неточную информацию, а 30% считают, что контент, создаваемый генеративным ИИ, недостаточно хорош. И наконец, 26% обеспокоены тем, что использование генеративного ИИ подвергает их риску плагиата.

Но в целом, согласно оценкам аналитиков, рекомендательные сервисы позволяют ретейлерам повысить продажи в среднем на 15%.

Анализ клиентов

Розничные стратегии ассортимента и методы планирования все еще с трудом справляются с динамичным поведением покупателей. Почти треть (31%) розничных потребителей, опрошенных в странах Тихоокеанского региона, хотели бы, чтобы их опыт покупок был более персонализированным, чем сейчас.

Это вызов, который искусственный интеллект способен принять. Уже сейчас ИИ выявляет в поведении покупателей закономерности, которые, как правило, нельзя обнаружить другим способом. Это дает возможность создавать более персонализированный, региональный или индивидуально-ориентированный ассортимент продукции. В некоторых областях подобный подход практически идеально вписывается в схему продажи; так, ретейлеры модной одежды используют искусственный интеллект для таргетированного ассортимента более чем в 90% случаев, а 40% руководителей розничного маркетинга признают, что персонализация веб-сайта и маркетинговые тактики увеличили продажи и стоимость заказов. В среднем применение ИИ для анализа клиентов увеличивает розничные продажи на 10%.

Управление товарными запасами и ценами

Управление запасами

Поддержание достаточных, но не избыточных запасов является постоянной проблемой. Из-за ошибок в планировании товарных запасов мировые ретейлеры ежегодно теряют $818 млрд, 56% из которых приходится на отсутствие товара на складе, а 44% — на затоваривание. Более 90% продавцов магазинов видят эту проблему и считают, что для повышения конверсии им нужны обучение и более совершенные инструменты, чем существующие.

Объединяя данные о покупках клиентов с аналитикой цепочки поставок, учитывая сезонные спады и всплески за все прошедшие годы ИИ прогнозирует будущие тенденции покупок и выравнивает запасы. Это сокращает отходы, оптимизирует пространство, повышает удовлетворенность клиентов и увеличивает прибыльность.

Розничные торговцы, использующие прогнозирование спроса, добились сокращения случаев, когда товар отсутствует на складе, на 32% и улучшения оптимизации уровня запасов на 20%.

Ценообразование

В условиях абсолютной прозрачности розничного рынка ретейлерам приходится постоянно корректировать свою стратегию ценообразования. Почти 94% покупателей, прежде чем сделать покупку, время от времени сравнивают цены в Интернете, 60% онлайн-покупателей выбирают розничные магазины на основе цен. И если покупка была совершена по сильно завышенной, по сравнению с рыночной, цене, более 70% покупателей считают себя обманутыми, вносят магазин, доставивший им разочарование от покупки, в черный список, одновременно рассказывая об этом опыте знакомым.

Системы искусственного интеллекта анализируют общие рыночные тенденции, поведение покупателей, цены конкурентов, потоки спроса и внутренние затраты, динамически корректируя цены, управляя рекламными акциями, выявляя возможности перекрестных и дополнительных продаж.

Более 41% маркетологов, использующих технологии искусственного интеллекта для маркетинговых кампаний, считают, что ИИ увеличивает доходы их магазинов.

Видеоаналитика

Наиболее очевидное использование видеоаналитики — противодействие кражам и мошенничеству. В мировой практике потери от воровства составляют в среднем 1,4%, а российские владельцы розничных магазинов теряют до 4% от оборота торговой точки. Из них 47% потерь приходится на кражи самих сотрудников магазинов и обналичивание украденных продуктов через кассы; 34% от общих потерь в ретейле приходится на кражи покупателей, остальное — на административные потери. Видеоаналитика позволяет сокращать количество краж и инцидентов, связанных с нарушением безопасности, до 30%.

Помимо этого, видеоаналитика помогает рассчитать посещаемость торговой точки, увидеть наиболее популярные маршруты, тепловые карты привлекательных зон. ИИ позволяет следить за наличием товаров на полках в часы пик, а проблема пустых витрин приводит к тому, что мировой ретейл теряет 900 млрд евро в год. Есть данные, что возможности ИИ по улучшению мерчендайзинга, упрощению процессов покупки и оптимизации планировки магазина сокращает время оформления заказа в среднем на 25% и повышает производительность более чем на 20%.

Читайте также

Почему в РФ закрываются салоны сотовой связи. Аналитика IT-World

Операторы «большой четверки» активно сокращают розничные сети и переводят продажи в онлайн. Пандемия и самоизоляция, инфляция, новые законы, ограничивающие число SIM-карт и вводящие обязательное подтверждение личности при их покупке – все это снижает поток покупателей и рентабельность офлайн салонов. IT-World разбирается в происходящем.

Покупатель не считает потерянным временем хождение по магазину, однако очень болезненно относится к необходимости стоять в очереди. Решения ИИ по слежению за очередями и сообщение о потребности открыть дополнительные кассы в случае необходимости повышает лояльность клиентов до 35%.

Использование ИИ в России и мире

Рассмотрим конкретные примеры применения ИИ для улучшения качества обслуживания и увеличения операционной эффективности.

В мире

Walmart использует ИИ для управления складом и снижения затрат на рабочую силу, например, для отслеживания цепочки поставок. Компания также анализирует данные о продажах, чтобы предсказать пожелания клиентов и предложить товары на основе истории покупок.

Amazon уже много лет пользуется платформой Amazon Alexa для заказов продуктов Amazon, получения музыки и таргетированных новостей. Эта платформа искусственного интеллекта была представлена в 2014 году и с тех пор стала одним из крупнейших активов компании, ее можно встретить на различных типах устройств, от динамиков до микроволновок.

Alibaba Group создает тысячи описаний продуктов очень быстро. Alibaba также использует ИИ для логистики, рекомендаций по продуктам и даже прогнозирования уровня спроса на основе погодных условий для своих офлайн-магазинов.

С помощью ИИ восьмой по величине ретейлер в мире Carrefour управляет запасами и цепочками поставок. Приложение Carrefour на базе искусственного интеллекта предлагает покупателям возможность совершать покупки без оформления заказа.

Американская технологическая компания Nvidia провела исследование среди магазинов, предлагающих ее продукцию. Опрос показал, что нейросети позволяют трети ретейлерам снизить затраты на 5–15%, пятая часть зафиксировали сокращение издержек более чем на 15%. У половины предпринимателей на 10% выросла выручка.

В России

Торговая сеть «Ашан» использует генеративные нейросети с 2022 года. ИИ составляет для ретейлера описания и генерирует изображения для карточек товаров, а также создает баннеры для интернет-магазинов и участвует в работе кол-центра.

Генеративные инструменты интегрированы в ретейл-проекты «Яндекса»: в 2023 году продавцы «Яндекс.Маркета» получили возможность генерировать описания товаров с помощью YandexGPT. За три месяца тестирования функции ею воспользовались 17 000 магазинов, они сохранили более 350 000 описаний, сгенерированных нейросетью. На «Авто.ру» нейросеть помогает составлять объявления и описания продаваемых машин.

В салонах связи МТС используются системы видеоаналитики: ИИ фиксирует открытие и закрытие магазинов, поведение менеджеров и покупателей, интерес к витринам, время ожидания в очереди. В результате внедрения системы MTS AI ожидает роста объема продаж на 3–5% и сокращения штата на 10%.

Еще к одной системе видеонаблюдения обращается X5 Retail Group. С 2019 года сеть контролирует количество людей в очередях, рассчитывает время ожидания и уведомляет менеджеров о необходимости открыть дополнительные кассы. По сообщению компании, количество жалоб от клиентов снизилось в 1,5–2 раза, а количество чеков на одну кассу выросло на 9%.

Виртуальный бьюти-эксперт «Лола», запущенный сетью «Л'Этуаль» в 2021 году, обслуживает 22 000 человек в месяц. Доля распознавания запросов клиентов достигает 90%, причем 83% покупателей возвращаются к боту с повторными обращениями.

Мнение покупателей

Принимая решение об использовании передовых технологий и конкретно искусственного интеллекта, ретейлеры обязаны принимать в расчет мнение покупателей. Приводя показатели эффективности в качестве аргументов, производители решений крайне редко затрагивают этот вопрос. Однако на данном этапе ИИ может откровенно раздражать потребителей. В качестве примера приведем категорическое мнение о чат-ботах, используемых в обслуживании клиентов. Впрочем, надо учитывать, что любая плохо обученная нейросеть может вызвать у покупателя похожее высказывание:

«Я ненавижу звонить людям, но в миллион раз лучше поговорить с человеком, чем с плохо работающим искусственным интеллектом, который едва понимает, что вы говорите, и не может проанализировать контекст или тон».

С другой стороны, если бы альтернативой было ожидание ответа в течение 15 минут, 62% потребителей предпочли бы поговорить с чат-ботом, а не с человеком.

Читайте также

Смогут ли нейроморфные чипы и световые компьютеры заменить традиционные процессоры?

Представьте компьютер, который работает, как ваш мозг — с минимальным энергопотреблением, а данные не приходится гонять между процессором и памятью. А что, если вместо электричества в нем использовать свет? Такие технологии уже разрабатываются: от нейроморфных процессоров до оптических ускорителей. IT-World предлагает разобраться, как свет и биология помогают решить проблемы классических компьютеров, и оценить, какие из этих технологий действительно имеют перспективу в ближайшем будущем.

С точки зрения 37% потребителей, некоторые приложения улучшают повседневную жизнь, 34% согласны, что ИИ помогает людям с ограниченными возможностями и автоматизирует повторяющиеся задачи, 61% потребителей поддерживают бренды, использующие генеративный искусственный интеллект для разработки продуктов и услуг.

Одновременно 39% людей обеспокоены, что ИИ нарушает социальные связи, 36% — что он может быть причиной разглашения личной конфиденциальной информации и угрожать безопасности, а 37% убеждены, что могут возникнуть негативные последствия, которые мы сегодня не можем предвидеть.

В результате четыре из пяти потребителей убеждены, что будущее за ИИ, но лишь менее двух из пяти воодушевлены этим будущим, а три из пяти потребителей либо обеспокоены, либо не определились.

Конечно, есть приложения, полностью поддерживаемые покупателями. Например, алгоритм распознавания действий, который позволит выявить человека, забывшего в магазине свои вещи. Данная система заслужила безоговорочное одобрение со стороны пользователей, без оглядки на нарушение личной конфиденциальности.

Подведем итог. Людям необходимо более глубокое понимание того, как ИИ повлияет на их жизнь. В качестве вывода можно предположить, что бренды обязаны использовать ИИ ответственно и прозрачно. Исследование показывает, что более 70% считают, что бренды должны раскрывать информацию о том, когда они применяют ИИ в продуктах, услугах, опыте и контенте.

Прогноз до 2030 года

К концу 2024 года мировой рынок искусственного интеллекта в ретейле достигнет $9,6 млрд. По разным прогнозам, через пять лет он увеличится до $39–41 млрд. То есть среднегодовой рост составит около 33%.

Рынок чат-ботов в 2024 году составит $1 млрд, принося компаниям-разработчикам ежегодную прибыль около $200 млн. Учитывая нынешние среднегодовые темпы роста (CAGR) около 22%, мы можем ожидать, что к концу текущего десятилетия эта цифра достигнет $3 млрд.

Предполагается, что ИИ появится в мобильных устройствах и к 2030 году уровень внедрения его в смартфоны увеличится до 94%.

Мы ожидаем серьезного повышения качества работы приложений на базе ИИ, большей адаптации его к бизнесу клиентов, большего творчества в решении проблем. Нет сомнений, что в дальнейшем устройства на базе ИИ станут кратно более доступными, поэтому проектировщикам уже сегодня следует задуматься о том, чтобы перевести фокус своих разработок на мелкие и средние компании.

Это исследование было создано без помощи искусственного интеллекта.