На міжнародній бізнес-арені компанії неминуче стикаються з автоматизацією. Якщо з більшістю своїх співробітників ви жодного разу не бачилися, а менеджерам уже не обійтися без CRM-систем, – швидше за все, і вас чекає сутичка з цим монстром.

Як машинне навчання може допомогти ритейлерам, які вже не можуть впоратися з обробкою даних про своїх клієнтів, – далі у статті.

Які завдання в ритейлі вирішує машинне навчання?

Найбільші світові ритейлери та інші корпорації зараз активно використовують data-driven-підхід. Це цілісна стратегія компанії, у якій усі її подальші рішення будуються на даних, отриманих від клієнтів.

Є багато інструментів аналітики, які дають змогу відстежити поведінку користувача, динаміку попиту й інші важливі параметри. Однак збір даних – тільки перший етап. Далі їх треба інтерпретувати і скорегувати маркетинг відповідно до результатів дослідження.

Машинне навчання допоможе тоді, якщо даних про клієнтів/покупки назбиралося занадто багато. Штучний інтелект впорається з:

• прогнозуванням. АІ може обробити дані про продажі за попередні роки й допоможе обчислити, які результати очікують компанію у цей час. Іноді аналітику важливо визначити клас або статус об’єкта, зрозуміти, закриється магазин чи ні. Такі завдання теж вирішуються завдяки машинному навчанню;
• оцінкою відвідуваності торгового об’єкта. На основі просторових даних (чисельність населення, доходи, популярні спеціальності/інтереси), даних про конкурентів і про торговельну мережу можна побудувати математичну модель, яка показує, скільки в торговій точці буде відвідувачів або чеків на день/місяць тощо;
• оцінкою і прогнозуванням поведінки клієнтів на основі геолокації. Якщо ритейлеру потрібно знати, який дохід у людей у конкретному районі або місті, то МН допоможе зібрати дані про вартість оренди житла, покупки людей у цьому місці або інші показники, пов’язані з доходами. Таким чином, можна скласти показник середнього доходу у споживачів, що проживають у конкретному кварталі.

До того ж після того, як клієнти відчули всю красу персоналізованого підходу, безликі email-розсилки мало кого здивують.

Машинне навчання також допоможе у побудові ефективних маркетингових комунікацій. З якого гаджета користувач відкривав лист, скільки разів заходив на сайт, з якого рекламного повідомлення перейшов – усе це доповнить картину про інтереси клієнтів і допоможе знайти підхід до кожного з них.

Також АІ-алгоритми вміють аналізувати старіння обладнання, а це істотно скорочує терміни робіт, витрати на їхню реалізацію й кількість витратних матеріалів.

У 2023 році південнокорейський виробник електроніки LG планує відкрити завод, де всі процеси – від закупівлі витратних матеріалів до контролю продукції, що випускається, її відвантаження – контролюватиме штучний інтелект. Також АІ буде моніторити старіння обладнання, виконання поставлених планів та інші чинники, які зазвичай відстежує людина.

Згідно з планами компанії, часткове переведення виробництва зі старих заводів на новий почнеться у 2021 році.

Як впровадити машинне навчання в роботу компанії

Штучний інтелект – не цілісний готовий продукт. Для його використання компанія повинна пройти низку трансформацій. На думку Володимира Кучканова, Data Scientist в Competera, для впровадження машинного навчання компанії необхідно:

• зібрати чисті структуровані дані (як мінімум) за три роки – щоб навчити нейромережу;
• бути готовою до змін, причому як керівництву, так і команді, інакше одна з цих ланок гальмуватиме процес;
• володіти власним відділом розробки із 6-10 розробників або оформити партнерство з технологічною компанією, щоб підтримувати систему у робочому стані.

Такий підхід Competera використовувала для співпраці з українським ритейлером Foxtrot. У результаті під час тестування нейромережі в магазинах, де працював АІ, виторг за місяць зріс на 16%, а продажі – на 14%.

Підсумки

Нові технології дають змогу зменшити витрати, мінімізувати ризики, персоналізувати обслуговування, оцінювати платоспроможність клієнтів і здійснювати прогнозування. З АІ компанії працюють швидше й більше – конкуренцію з такими витримати вкрай складно.

Більше про машинне навчання у ритейлі ви дізнаєтеся 4 червня на AI Conference Kyiv.

На конференції розкажуть, які інструменти й підходи потрібно використовувати, щоб впровадити АІ у свої проекти, як керувати мільйонною базою споживачів і маркетинговою активністю.

Докладніше про доповіді і спікерів – у програмі заходу.

Реєстрація вже відкрита ►►►