23 февраля 2024 г.
Узнайте, как искусственный интеллект революционизирует управление запасами в розничной торговле, повышает эффективность и увеличивает удовлетворенность клиентов. Узнайте о роли искусственного интеллекта в прогнозировании, сокращении отходов и оптимизации уровней запасов для более разумного будущего розничной торговли.
Сохранение полок с привлекательными товарами имеет решающее значение для успешного розничного бизнеса. Отсутствие товара на складе может нанести ущерб финансам, что приведет к недополученным доходам и недовольным покупателям. С другой стороны, переизбыток товаров приводит к пустой трате денег и складских площадей.
Искусственный интеллект может сделать управление запасами в розничной торговле более интеллектуальным. ИИ может помочь розничным компаниям анализировать большие объемы данных, делать точные прогнозы и более эффективно оптимизировать запасы. Посмотрите, как ИИ оптимизирует эти процессы.
ИИ помогает ритейлерам следить за уровнем запасов, прогнозировать покупательский спрос и поддерживать оптимальный уровень запасов в режиме реального времени. Это хорошая новость, поскольку магазины могут сэкономить деньги, сохранить в наличии популярные товары и увеличить продажи.
Например, компании могут использовать ИИ для выявления товаров, которые плохо продаются. Анализируя данные о продажах, ИИ может быстро определить, какие товары просто залежались на полках. Ритейлеры могут освободить место для более популярных товаров, убрав из ассортимента этих "медленных" продавцов. Это позволяет оптимально использовать пространство на полках и гарантирует, что покупатели чаще находят то, что ищут, что делает их счастливыми и заставляет возвращаться.
Эксперты ожидают, что к 2032 году объем мирового рынка ИИ в розничной торговле вырастет до 45,74 млрд долларов США по сравнению с 8,41 млрд долларов США в 2022 году. Ритейлеры стимулируют этот рост, повышая свою потребность в повышении операционной эффективности и удовлетворенности клиентов. Решения для управления запасами в розничной торговле на базе ИИ могут помочь ритейлерам достичь этих целей.
ИИ в розничной торговле меняет подход к управлению запасами. Речь идет не только об автоматизации задач, но и об использовании данных для повышения эффективности управления запасами в розничной торговле. С помощью ИИ ритейлеры получают партнера, который неустанно работает над совершенствованием методов инвентаризации, обеспечивая эффективный уровень запасов, минимизируя складские запасы и максимизируя рентабельность.
Вот некоторые преимущества, которые дает искусственный интеллект в управлении запасами в розничной торговле:
Мы уже говорили о том, что искусственный интеллект набирает обороты и какие преимущества он дает в управлении запасами в розничной торговле. Теперь давайте рассмотрим, как различные приложения применяют ИИ.
Понимание того, как покупатели перемещаются по розничному магазину, необходимо для эффективного управления товарными запасами. Ритейлеры могут использовать данные о пешеходном трафике для улучшения работы своих магазинов и повышения их эффективности.
Они могут решать, сколько товара должно быть на складе, сколько сотрудников должно быть в штате и как организовать магазин. Это помогает им более эффективно обслуживать покупателей. Один из способов достижения этой цели - использование компьютерного зрения для отслеживания и анализа движения покупателей.
Например, ритейлеры могут установить в своих магазинах камеры, использующие алгоритмы компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLOv8. Эти камеры следят за точками входа и выхода покупателей в режиме реального времени, предоставляя ценные сведения о схемах движения.
Изучая данные, магазины могут определить самое оживленное время, популярные зоны и места, где покупатели задерживаются дольше. Вооружившись этой информацией, ритейлеры могут принимать взвешенные решения по управлению запасами. В периоды оживленности они следят за тем, чтобы популярные товары были в наличии. Они также предотвращают избыток запасов в менее популярных зонах магазина. Прогнозирование спроса и предиктивная аналитика
ИИ полностью меняет методы прогнозирования покупательского спроса в розничной торговле. Машинное обучение прогнозированию использует данные о прошлых продажах, текущих тенденциях, погоде и социальных сетях для составления прогнозов. Основываясь на результатах этого анализа, ритейлеры могут прогнозировать продажи товаров и сроки их реализации более точно, чем при использовании традиционных методов.
Такие гиганты розничной торговли, как Zara, используют ИИ-прогнозирование для совершенствования своих стратегий. Управляя всеми аспектами, от дизайна до доставки, Zara может собирать ценные данные на протяжении всего процесса. Затем мы анализируем эти данные, чтобы выявить неэффективность, определить успешные области и составить точные прогнозы.
.jpeg)
ML-модели могут постоянно учиться на новых данных, помогая прогнозам соответствовать меняющимся предпочтениям клиентов. В этом заключается преимущество использования ML-моделей. Такой подход, основанный на искусственном интеллекте, позволяет Zara достичь хрупкого баланса между наличием нужных товаров в нужное время.
Используя технологии искусственного интеллекта, ритейлеры могут оптимизировать свои складские процессы. Например, Amazon использует ИИ на своих складах для проверки товаров на наличие повреждений. Их цель - сократить количество отправляемых поврежденных товаров.
Ежегодно Amazon отправляет 8 миллиардов посылок. Сокращение количества поврежденных товаров, даже незначительное, может существенно изменить ситуацию.
.png)
Компания Amazon использует компьютерное зрение для помощи в сборе и упаковке заказов. Рабочие укладывают товары в контейнеры, которые движутся мимо камеры.
Здесь искусственный интеллект оценивает наличие признаков повреждения на предметах, сравнивая изображения неповрежденных и поврежденных предметов. Работник проверяет корзину на наличие повреждений. Если нет, заказ упаковывается и отправляется заказчику.
По оценкам Amazon, система искусственного интеллекта в три раза эффективнее выявляет повреждения по сравнению с сотрудниками склада. Эта технология повышает качество отправляемых грузов и оптимизирует рабочий процесс, позволяя ускорить обработку заказов и повысить общий уровень обслуживания клиентов.
Понимание сезонных тенденций необходимо для оптимизации складских запасов и удовлетворения покупательского спроса. Во время праздников системы искусственного интеллекта анализируют не только тенденции покупок.
Они также изучают тенденции популярности фильмов и телешоу. Такой подход помогает предвидеть спрос на соответствующие игрушки и товары. Опережая тенденции, ритейлеры могут оправдать ожидания покупателей и максимизировать возможности продаж.
.jpeg)
Лидеры розничной торговли, такие как Walmart, используют системы на основе искусственного интеллекта для анализа исторических данных и прогнозирования сезонных тенденций. Системы искусственного интеллекта Walmart анализируют данные о продажах, онлайн-поисках, просмотрах страниц и внешних факторах. Они используют эту информацию для прогнозирования спроса и потенциальных проблем. К внешним факторам относятся экономические тенденции и демографические показатели.
Кроме того, системы искусственного интеллекта Walmart могут адаптироваться к непредвиденным событиям и аномалиям. Это помогает им справляться с такими сложными ситуациями, как плохая погода или внезапные изменения в предпочтениях покупателей. Кроме того, это гарантирует наличие достаточного количества товаров, которые покупатели могут приобрести.
ИИ в управлении запасами в розничной торговле имеет многообещающее будущее благодаря таким инновациям, как интеллектуальное пополнение запасов, динамическое ценообразование и предиктивное обслуживание. Благодаря интеллектуальному пополнению запасов ритейлеры могут без труда поддерживать оптимальный уровень запасов товаров, пользующихся повышенным спросом.
Алгоритмы искусственного интеллекта анализируют данные о продажах и уровне запасов в режиме реального времени. Это позволяет поддерживать запасы на полках и удовлетворять спрос покупателей. Кроме того, сокращается количество складских запасов. Предприятиям не нужно зависеть от человека, который должен выполнять дополнительные заказы, чтобы пополнить запасы.
Алгоритмы динамического ценообразования помогают магазинам быстро менять цены в зависимости от спроса и конкуренции, подстраиваясь под изменения рынка. Такая оптимизация ценовых стратегий в режиме реального времени позволяет ритейлерам максимизировать выручку, одновременно снижая последствия дефицита товара.
Более того, интеграция датчиков с искусственным интеллектом и предиктивной аналитики позволяет ритейлерам устранять потенциальные сбои в работе оборудования до того, как они нарушат работу склада. Используя предиктивное техническое обслуживание, ритейлеры могут минимизировать время простоя, оптимизировать распределение ресурсов и обеспечить бесперебойное движение запасов. Такая интеграция технологий искусственного интеллекта обещает улучшить практику управления запасами в розничной торговле, прокладывая путь к более гибким, оперативным и прибыльным процессам розничной торговли.
Искусственный интеллект преобразует розничную торговлю и открывает мир новых возможностей для бизнеса. От оптимизации складских запасов до точного определения предпочтений покупателей - искусственный интеллект предлагает немыслимые ранее решения. Мы только начали изучать возможности искусственного интеллекта для управления запасами в розничной торговле.
Вы можете обеспечить процветание своего розничного предприятия, опередив события и внедрив искусственный интеллект в свой бизнес. ИИ может помочь улучшить ваш бизнес или начать новый. Он способен обеспечить ваш успех, независимо от того, оптимизируете ли вы свой текущий бизнес или начинаете новый.
Присоединяйтесь к нам в Ultralytics, мы расширяем границы искусственного интеллекта. Ознакомьтесь с нашим репозиторием GitHub, чтобы увидеть наши последние работы в области искусственного интеллекта. От инноваций в производстве до самоуправляемых автомобилей- наша страсть к инновациям в области искусственного интеллекта заставляет нас двигаться вперед.
.png){kind=link}