Merchandising w przestrzeni handlowej to złożony proces, który wymaga podjęcia wielu krytycznych decyzji dotyczących organizacji i ekspozycji produktów, środowiska sklepu, układu i wielu innych. Dzięki sztucznej inteligencji sprzedawcy detaliczni mogą podejmować świadome i oparte na danych decyzje, które rezonują z docelowymi odbiorcami i maksymalizują rentowność. AI/ML może pomóc detalistom oferować właściwe produkty, we właściwych cenach, we właściwych miejscach, we właściwym czasie i we właściwy sposób.
W tym przewodniku zobaczymy, jak globalne i lokalne sklepy wykorzystują sztuczną inteligencję w visual merchandisingu, aby wyprzedzić konkurencję, zwiększyć sprzedaż i obniżyć koszty.
Główne wnioski
AI w retail to narzędzie do prognoz, VM i personalizacji ofert.
Uczy się wzorców zakupowych klientów.
Optymalizuje dostępność produktów na półkach.
Wskazuje najlepsze miejsca dla promocji.
Automatyzuje decyzje o replenishment.
Pozwala na dynamiczne ceny.
Czym jest AI/ML w handlu detalicznym?
Sztuczna inteligencja w handlu detalicznym obejmuje wykorzystanie automatyzacji, danych i technologii w celu usprawnienia i optymalizacji procesów sprzedaży detalicznej. Sztuczna inteligencja obejmuje wykorzystanie algorytmów uczenia maszynowego (ML) do gromadzenia danych, analizowania dużych zbiorów danych oraz identyfikowania wzorców i trendów sprzedaży, które mogą zoptymalizować strategie sprzedaży detalicznej.
Sztuczna inteligencja rozprzestrzenia się w imponującym tempie. Oczekuje się, że w ciągu następnej dekady wzrośnie o 30,3%, według badaczy rynku Fact. MR. Duzi gracze, tacy jak Macy's, Walmart i Best Buy, z powodzeniem zintegrowali sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe w handlu detalicznym w całym cyklu sprzedaży, od logistyki magazynowej i zarządzania zapasami po obsługę klienta.
Rezultatem wykorzystania pełnego potencjału oprogramowania AI jest sytuacja, w której wszyscy wygrywają: poprawa rentowności, redukcja kosztów, zadowolenie klientów i lepsze wrażenia kupujących dzięki stałej dostępności produktów.
"Te możliwości nowej generacji oparte na sztucznej inteligencji jeszcze bardziej zwiększają nasze zaangażowanie w dostarczanie naszym klientom lepszych, bardziej spersonalizowanych doświadczeń poprzez odblokowanie siły ludzi" — Brian Tilzer, Analityki cyfrowej i technologii w Best Buy.
Kluczowe korzyści AI/ML w visual merchandisingu
Sztuczna inteligencja w visual merchandisingu pomaga tworzyć bardziej spersonalizowane doświadczenia w sklepie, poprawiać wyniki biznesowe i optymalizować wizualną prezentację kolekcji produktów. Obejmuje to wykorzystanie oprogramowania opartego na algorytmach ML, wizji komputerowej, analityce predykcyjnej i wielu innych narzędziach AI.
AI retail merchandising może przynieść firmom wiele korzyści, takich jak:
- Podejmowanie decyzji opartych na danych, które pomogą ulepszyć Państwa strategie merchandisingowe i zwiększyć wysiłki w zakresie merchandisingu.
- Automatyzacja procesów merchandisingowych, oszczędność czasu i zasobów potrzebnych do ręcznego wykonywania powtarzalnych zadań.
- Generowanie nowych pomysłów i praktycznych spostrzeżeń dotyczących merchandisingu w celu zapewnienia przewagi konkurencyjnej i pozostania w czołówce trendów rynkowych.
- Analizowanie wcześniejszych zakupów, danych klientów, interakcji z produktami i preferencji klientów dotyczących kategorii produktów w celu oferowania wysoce spersonalizowanych rekomendacji produktów dla lepszych doświadczeń.
- Przewidywanie zachowań klientów w celu zwiększenia sprzedaży i lojalności. Predykcyjne narzędzia AI potrzebują danych dotyczących zachowań konsumentów, takich jak historia zakupów lub trendy zakupowe.
Przykłady narzędzi AI dla visual merchandisingu
Przyjrzyjmy się niektórym rozwiązaniom opartym na sztucznej inteligencji w celu poprawy wydajności wizualnego merchandisingu.
Rozpoznawanie pustych półek
Oprogramowanie LEAFIO Shelf Efficiency, najnowocześniejsze rozwiązanie do optymalizacji planogramów i automatyzacji merchandisingu, posiada funkcję rozpoznawania pustych półek opartą na sztucznej inteligencji. Algorytmy sztucznej inteligencji mogą wykrywać puste półki, znacznie zwiększając efektywność zarządzania ekspozycją we wszystkich lokalizacjach sklepu. Funkcja ta obejmuje szczegółowy raport i wizualizację planu piętra, która podkreśla puste przestrzenie, umożliwiając szybkie rozwiązanie nawet w dużych obszarach sprzedaży.
Mapowanie ciepła
Sztuczna inteligencja w handlu detalicznym jest wykorzystywana do tworzenia inteligentnych map cieplnych w celu analizy ruchu w sklepie. Na przykład Walmart wykorzystuje wizję komputerową do tworzenia map cieplnych - pokazuje, które obszary sklepu cieszą się największym ruchem pieszych, pomagając im zoptymalizować rozmieszczenie produktów i układy sklepów. Analizując dane z map, sklepy mogą określić, czy ekspozycja przyciąga uwagę klientów i wpływa na ich decyzje.
Inteligentne lusterka
Alibaba i Guess nawiązały współpracę w celu uruchomienia sklepu koncepcyjnego w Hongkongu, który wykorzystuje technologię AI w celu zwiększenia zaangażowania klientów. Sklep wyposażony jest w narzędzia sztucznej inteligencji, takie jak interaktywne inteligentne lustra, które pozwalają kupującym przymierzać wirtualne stroje i kupować przedmioty za pomocą technologii rozpoznawania twarzy.
Treści promocyjne w czasie rzeczywistym na znakach cyfrowych
Niektórzy sprzedawcy detaliczni wyświetlają dynamiczne treści promocyjne w czasie rzeczywistym na znakach cyfrowych w swoich sklepach. Treść tych znaków synchronizuje się z danymi sprzedażowymi i analitycznymi, aby zapewnić, że określony produkt nie będzie reklamowany na ekranie, jeśli nie ma go w magazynie lub jest go mało. Na przykład to narzędzie oparte na sztucznej inteligencji jest z powodzeniem stosowane przez Rotkäppchen-Mumm, największego producenta wina musującego w Niemczech.
Cyfrowe etykiety na półki
Tysiące produktów Walmart otrzymuje aktualizacje cen każdego tygodnia. Dlatego też firma planuje zintegrować cyfrowe etykiety półkowe, które pozwolą użytkownikom aktualizować ceny na półkach za pomocą aplikacji mobilnej, bez konieczności ręcznej zmiany papierowych etykiet. Technologia ta zostanie teraz wdrożona we wszystkich 2300 sklepach w USA do 2026 roku.
"Kierując się naszym zaangażowaniem w pomaganie naszym klientom w lepszym życiu, nieustannie pracujemy nad tworzeniem wygodnych, angażujących i spersonalizowanych doświadczeń zakupowych" - Tom Ward, Chief eCommerce Officer, Walmart U.S.
Przyszłe trendy AI w visual merchandisingu
Ponieważ generatywna sztuczna inteligencja nadal szybko się rozwija, nowe możliwości innowacji w handlu detalicznym są nieograniczone. Możemy spodziewać się jeszcze bardziej wyrafinowanych modeli generatywnej sztucznej inteligencji: zwiększających doświadczenie użytkownika w zakresie analizy merchandisingu.
Według badań Zendesk CX Trends, 6 na 10 kupujących jest przekonanych, że sztuczna inteligencja zrewolucjonizuje obsługę klienta. Tak więc głównym trendem jest wprowadzenie kultury zorientowanej na klienta na wszystkich poziomach organizacji biznesowej, w tym w merchandisingu wizualnym. Wykorzystując dane do podejmowania produktywnych decyzji merchandisingowych i tworzenia wciągających, spersonalizowanych doświadczeń klientów, firmy mogą stworzyć przewagę konkurencyjną i wspierać długotrwałą lojalność klientów.
Wnioski
Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje dziedzinę visual merchandisingu poprzez podejmowanie decyzji w oparciu o dane - co zwiększa sprzedaż i zadowolenie klientów. Wraz z dalszym rozwojem technologii, w nadchodzących latach prawdopodobnie zobaczymy jeszcze więcej innowacyjnych zastosowań sztucznej inteligencji w visual merchandisingu. Aby wyprzedzić konkurencję, sprzedawcy detaliczni muszą zacząć inwestować w niezbędne oprogramowanie, infrastrukturę i partnerstwa, aby w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji.
Masz pytanie?
Jack Larson
Retail Optimization Expert
