Как ИИ помогает крупным бокс-ритейлерам конкурировать с e-commerce

Искусственный интеллект позволяет крупным бокс-ритейлерам создавать гибридные физико-цифровые среды — и это может быть именно тем, чему brick-and-mortar ритейлеры нужны, чтобы конкурировать с e-commerce.

E-commerce не был дружелюбен к крупным бокс-ритейлерам. С тех пор как книжный магазин Borders понял, что больше не может конкурировать в 2011 году и закрыл все 399 своих магазинов, пошел постоянный поток знаковых магазинов, которые сложились.

За последнее десятилетие жертвами e-commerce стали Toys «R» Us, Sports Authority и Pier 1 Imports, чтобы назвать несколько. Долгое время казалось, что крупные бокс-ритейлеры сталкиваются с неизбежным спуском в невидимость и нерелевантность.

Однако инструменты ИИ начинают выравнивать поле — давая крупным бокс-ритейлерам шанс на выживание.

Крупные бокс-магазины часто чувствуют себя в невыгодном положении. Онлайн-магазины открыты 24 часа в сутки, облегчая потребителям сравнение цен. Кроме того, люди, покупающие онлайн, могут легко искать продукты, видеть связанные и рекомендованные товары и получать их доставленными к дому за дни или даже часы, не поднимая тяжелые коробки и не пробираясь через переполненные проходы.

Во многих отношениях, однако, ИИ предоставляет ритейлерам способность отбиваться.

Возможно, самый большой вызов, с которым сталкивались ритейлеры — физические ограничения, с которыми им нужно было считаться. В онлайн-среде изменение цен может быть выполнено кликом клавиатуры. В физической среде простое изменение цены требует от кладовщика найти товар и заменить все ценники.

Изменение цен, один инструмент, которым физические ритейлеры могли пользоваться для конкуренции, был просто несоизмеримо затратен по труду, когда вы учитываете затраченный труд и чистый объем товаров в магазине.

Однако инструменты ИИ стали частью цифровой революции, происходящей в ритейл-магазинах. Физический магазин вводит цифровую технологию, позволяя ему конкурировать во многих отношениях с его онлайн-конкуренцией.

Технологии ИИ

Несколько кусков технологии помогают принести цифровую трансформацию в физические локации.

Электронные ценники (ESL) — по сути цифровые ценники. Некоторые просто отображают цену, в то время как другие содержат детали продукта и имеют место для сообщений. ESL могут быть обновлены из центрального местоположения, позволяя менеджерам по ценообразованию менять свою цену в точке продажи и на полке одновременно.

Компьютерное зрение — еще одна ИИ-драйверная технология, находящая свой путь в магазины. По сути, эти системы распознают товары на полке. Его можно использовать для отслеживания инвентаря на дисплее или следования за товарами, помещенными в корзину покупок.

Маяки, использующие ультраширокополосные частоты для геопозиционирования, также развертываются для отслеживания товаров на полках. Данные в реальном времени могут использоваться ИИ-системами, пока они направляют потребителей в их покупательском путешествии.

Покупки в магазине имеют некоторые реальные преимущества над e-commerce. Клиенты могут увидеть товар, который они покупают, задать вопросы продавцу и забрать свои покупки домой без ожидания доставки.

Тем не менее, выгоды покупок в магазине часто перекрываются e-commerce. Ниже — пять способов, которыми инструменты ИИ создают in-store покупательский опыт, соперничающий с выгодами онлайн-магазинов, сохраняя физическое ритейл-путешествие.

Оптимизация прибыли

E-commerce сайты используют техники оптимизации ценообразования, чтобы привлекать клиентов. Они могут создавать специальные предложения для членов, или менять цены за момент, чтобы конкурировать с другими ритейлерами.

Используя ESL, ритейлеры имеют много этой способности также. Когда подключены к ИИ-драйверному инструменту оптимизации ценообразования, ритейлеры могут отслеживать цены конкурентов и делать корректировки в любое время. Цены четко маркированы на ESL и будут сканироваться корректно на кассе.

По мере того как ритейлеры становятся более продвинутыми, они могут вводить функции лояльностного ценообразования, которые могут появляться на телефоне клиента, пока они проходят мимо товаров, или даже отображаться, когда ESL распознает лояльного клиента.

Оборот инвентаря

Инструменты ИИ могут отслеживать уровни инвентаря и использовать эту информацию, чтобы помочь магазинам эффективнее оборачивать свой инвентарь. Физические продуктовые магазины, например, могут использовать инструменты оборота инвентаря для движения товаров, приближающихся к их сроку годности или sell-by датам. Магазины могут предлагать скидки на эту продукцию, позволяя им продать инвентарь до того, как он испортится.

Инструменты оборота инвентаря также могут использоваться для обеспечения того, что товары всегда доступны, повышая цену — и маржу прибыли — на товаре, который в высоком спросе.

Товары распродажи

Сезонная продукция или модели, которые вот-вот будут заменены, представляют большой вызов для ритейлеров, которые часто выбрасывают всё в корзину распродажи и пытаются продать его с большими скидками. Это ест в прибыль, хотя, и ослабляет ритейлера.

Используя ИИ, ритейлеры могут точно идентифицировать цену, по которой старый товар продастся. Вместо практически раздачи товара, ИИ помогает ритейлерам оставаться конкурентоспособными, очищая нежелательный товар.

Доступность 24/7

Крупные бокс-магазины могут обратиться к инструментам ИИ, чтобы предоставить своим клиентам доступность 24/7. Компьютерное зрение эволюционировало до точки, где оно может отслеживать الأفراد, пока они идут через магазин, и идентифицировать товары, которые они подобрали во время покупок.

Компьютерное зрение позволяет ритейлерам управлять беспилотными магазинами. Технология может отслеживать каждый товар, помещенный в корзину, и интегрироваться с машинами самообслуживания, чтобы клиенты могли покупать что угодно, в любое время дня или ночи.

Поиск продуктов

Ультраширокополосная технология используется для отслеживания товаров внутри помещений и способна направлять потребителей в пределах 12 дюймов от товара. Поддерживаемая ИИ, она может быть развернута ритейлерами множеством разных способов.

Во-первых, потребители могут искать продукты, делая легче находить то, что они ищут. Во-вторых, это может использоваться для направления их к рекомендованным товарам. Если потребители кладут камеру в свою корзину покупок, например, это может направить их к чехлам для камер.

В Walmart Inc. инструменты компьютерного зрения отслеживают инвентарь продуктов и доступность, а умные камеры локализуют брошенные и пустые корзины в магазине. Камеры отслеживают количество клиентов в очереди и количество открытых кассовых линий. Когда нужно, система алертит человеческих сотрудников открыть дополнительные регистры.

Costco Wholesale Corp. использует машинное обучение, чтобы помочь определить количество выпечки для изготовления каждый день в своей пекарне. Система использует алгоритм прогнозирования спроса, который гарантирует, что у них есть правильное количество свежих продуктов каждый день.

Преобразуя свои магазины в гибридные физико-цифровые среды, крупные бокс-ритейлеры имеют способность создать покупательский опыт, захватывающий легкость и удобство онлайн-покупок с тактильным, реальным миром прохождения через магазин. Это может быть именно тем, что им нужно, чтобы вернуть клиентов в их магазины.

Пини Мандель — сооснователь и CEO Quicklizard, ИИ-драйверной платформы оптимизации ценообразования.