Машинное обучение для прогнозирования

Наиболее активно ИИ-технологии используются в сфере, занимающейся розничной торговлей. Это происходит по той причине, что ритейлу приходится постоянно работать с очень большим количеством данных, а если их суметь автоматически быстро обрабатывать, то в результате в несколько раз увеличится эффективность.

Как просчитать лояльность покупателей?

ИИ-технологии уже успели доказать, что являются весьма эффективными в расчете лояльности покупателей. Рассмотрим пример: сеть магазинов “Пятерочка”, после внедрения новой технологии ИИ, сумела успешно развить свою программу лояльности создав “ВЫРУЧАЙ-карту”.

Данная программа была успешно запущена в 2017 году, после чего появилась необходимость быстрой обработки большого количества данных, поступающих от каждого клиента, который участвовал в программе.

Каждый день продуктовая сеть насчитывает около 4 млрд посещений, что очень много. Если верить словам официальных представителей торговой сети “Пятерочка”, то в настоящий момент в их программе участвуют одновременно более 30 млн покупателей.

Благодаря использованию искусственного интеллекта удается удерживать имеющихся клиентов и привлекать новых. Для этого были тщательно продуманы и разработаны специальные алгоритмы для коммуникации, которые учитывают личный профиль каждого из покупателей.

Например, для того, чтобы успешно вернуть клиента, который решил уйти к конкуренту, ИИ делает ему специально предложение. В настоящий момент благодаря внедренной аналитической системе, ежемесячно удается осуществлять около 40 млн различных персонализированных предложений для клиентов.

О новой системе по предсказанию поведения клиентов поделилась и косметическая сеть под названием “Рив Гош”. Алгоритмы системы способны определить, кто из клиентов, имеющих карты лояльности, может осуществить покупку в ближайшее время.

Тщательно проанализировав эти данные ритейлер сможет в несколько раз увеличить продажи, предлагая клиентам различные выгодные условия. После проведения первых успешных тестов было установлено, что точность ритейла равна более 30%.

Развитие ИИ в ритейле поможет:

  • на 20-30% увеличить продажи;
  • более точно прогнозировать время, в которое увеличивается клиентопоток;
  • подбирать уникальные предложения для клиентов, участвующих в системе лояльности;
  • следить за теми товарами, которые пользуются большей популярностью.

Как определить, что клиент предпочтет купить завтра?

Кроме технологии по поддержке лояльности у покупателей, ИИ способен точно прогнозировать спрос на определённые типы товаров, чтобы максимально оптимизировать складские запасы продукции.

Например, не так давно торговая сеть “Магнит” протестировала ИИ для подробного анализа спроса на определённые типы товаров. В результате установлено, что алгоритм способен точно рассчитывать необходимое количество товаров, которые потребуется доставить в магазин. Это даст возможность полностью решить вопрос по нехватке самой популярной продукции.

Менеджеры компании подсчитали, что выручка ритейлера сможет увеличиться на 4 млрд рублей и около 1 млрд рублей будет сэкономлено на списании продукции, у которой заканчивается срок годности.

Машинное зрение поможет “увидеть клиента”

Применение ИИ в ритейле позволит машинному интеллекту буквально “видеть” покупателей насквозь. После установки в торговых помещениях специальных камер видеонаблюдения станет возможным точно прогнозировать то время, в которое поток клиентов сильно увеличивается, что даст возможность привлечь дополнительных сотрудников в зал. Похожую технологию уже успел внедрить в свою торговую сеть обувной ритейл под названием RALF RINGER.

Один из официальных представителей сети поделился информацией о то, что после установки новой технологии удалось точно прогнозировать часы, в которые увеличивается клиентопоток, что позволило на 20% увеличить продажи.

Кроме этого, развивается технология по распознаванию всех имеющихся на полках товаров. В настоящий момент многие менеджеры вынуждены ходить по торговому залу и фотографировать полки с товарами. Полученные снимки отправляются в систему, которая на их основе осуществляет полный анализ и делает определенные выводы.

Также планируется запустить технологию распознавания клиентов по лицу, но многие правозащитники выступили против заявляя, что это вмешательство в личную жизнь человека. Новая система распознавания по лицу поможет в несколько раз увеличить качество сервиса, что в любом случае должно понравиться покупателям.

Чтобы более детально узнать о том, каким образом можно использовать машинное обучение для целей планирования и прогнозирования в Вашем бизнесе, рекомендуем проконсультироваться по телефону 800 600 73 36.