В FMCG F = быстро. Ритейлерам необходимо адаптироваться к быстрым изменениям в отношении потребителей и рынка. Каждый аспект розничных операций может улучшить или испортить качество обслуживания клиентов. Технологии искусственного интеллекта разрушают барьеры и заставляют розничных продавцов внедрять конкурентоспособную на глобальном уровне бизнес-модель розничной торговли. Сила машинного обучения позволила предприятиям постоянно анализировать данные о поведении клиентов и генерировать оповещения, когда наступает время для следующего оптимального действия.
Компании FMCG уже богаты данными. Успешный переход на ИИ может быть достигнут за счет постепенного подхода, правильного сочетания людей, процессов и инструментов. Расширяя усилия ИИ, компании могут получать ценную и полезную информацию для бизнеса. Имея в своем распоряжении аналитику, основанную на данных, организации могут укрепить четыре ключевых столпа, имеющих решающее значение для обеспечения розничной торговли следующего уровня: способность понимать своих клиентов, умный мерчандайзинг, сверхрелевантный маркетинг и оптимизированные операции, сосредоточенные вокруг продуктов и услуг. их клиенты жаждут.
1. Управление жизненным циклом клиента
- Определите факторы, влияющие на покупательское поведение
На решения о покупке теперь влияет множество факторов, которые не были предусмотрены. Сегментация клиентов на основе поведения теперь учитывает не только частоту, новизну и деньги, но и разнообразие покупок, возможность экспериментировать с новым продуктом, серьезность, прибыльность (количество покупок/возврат) и другие подобные переменные. Эти аспекты по-разному соотносятся с разными категориями продуктов.
ИИ может помочь внести ясность в то, что на самом деле влияет на опыт. Это также может помочь определить объем производства и потенциальных потребителей.
- Отслеживайте и предотвращайте отток клиентов
Поведение клиентов можно отслеживать, чтобы получить представление об их лояльности. Создание аналитических записей о клиентах и подробных карт пути помогает определить, какие клиенты отклонились от своего обычного поведения и какие действия следует предпринять следующим образом.
Картирование, похожее на клиента, помогает быстро оценить время до действия и определить действие, которое с наибольшей вероятностью приведет к достижению цели.
- Увеличивайте доход на одного клиента за счет целевых перекрестных и дополнительных продаж.
Клиенты готовы делиться своими данными, если им нравится более качественный опыт покупок. Предлагая дифференцированный покупательский опыт, ритейлеры и бренды могут продемонстрировать, что их отношения подлинны.
Поведение аналогичных клиентов в прошлом можно объединить с характеристиками продукта и ценами, чтобы получить модель склонности к будущим потребностям.
2. Мерчандайзинг
- Тарифные планы и акции для оптимизации определенных KPI
Чтобы оставаться прибыльным, оптимальное ценообразование — это все. Существуют неотъемлемые компромиссы между уравновешиванием роста объема и повышением рентабельности инвестиций. Комбинация метрик должна быть смоделирована так, чтобы ее можно было достичь в унисон.
Возможность моделировать сценарии и измерять вероятное влияние бизнес-решений может быть достигнута за счет подробного моделирования доступных данных и алгоритмов, которые извлекают уроки из этих данных.
- Создание клиентоориентированного ассортимента
Хороший ассортимент, дающий «мгновенное удовлетворение» покупателям, лежит в основе розничной торговли. Они обеспечивают лучшую сквозную продажу, снижают вероятность уценки и помогают оптимизировать складские запасы в магазине за магазином. Понимание демографических данных, поведения, вкусов и миллионов транзакций клиентов требует сочетания анализа данных и машинного обучения.
Пограничные датчики можно развернуть для сбора точек данных в магазине, таких как продолжительность, в течение которой покупатель просматривал определенный товар, и был ли товар взят с полки. Масштабируемые решения на основе искусственного интеллекта могут прогнозировать поведение клиентов и воспроизводить рыночные условия для проведения комплексного анализа больших наборов данных, чтобы помочь в принятии решений.
ИИ может помочь ритейлерам обеспечить превосходное качество обслуживания клиентов и достичь своих финансовых целей.
- Местоположение
Ритейлерам необходимо видеть на агрегированном уровне, кто перемещается по городам и куда они направляются, чтобы они могли более эффективно продавать товары и услуги потребителям, а также определять лучшие места для новых магазинов. Ритейлеры также используют данные о местоположении, чтобы узнать больше о потенциальных покупателях, которые каждый день проходят мимо их витрин.
ИИ использует открытые источники данных для анализа взаимодействия между демографическими факторами определенного местоположения и успехом их операций в этой области.
3. Маркетинг
- Моделирование рыночного микса
Эффективный MMM учитывает расходы на маркетинг по всей продуктовой базе и их влияние на доход. Резкое увеличение количества точек соприкосновения с клиентами приводит к соответствующему увеличению объема данных, которые необходимо проанализировать. Без устранения коллинеарностей и корреляций в данных такой анализ может оказаться неадекватным.
Мощные алгоритмы искусственного интеллекта могут помочь в анализе «что, если» и выявить корреляции в данных.
- Индивидуальная помощь в режиме реального времени
Согласно отчету Salesforce, 70% потребителей говорят, что понимание компанией их индивидуальных потребностей влияет на их лояльность. Розничные продавцы теперь оснащены новым уровнем персонализации, где они могут оказывать своевременную помощь и упреждающий уход.
ИИ может выявлять потенциальных клиентов на основе истории покупок, чтобы продвигать и делиться целевыми предложениями бренда. Когда такие покупатели подходят к магазину, на мобильный телефон может быть отправлено сообщение с предложением.
- Улучшение внедрения программ лояльности
Программы лояльности стремятся выйти за рамки регистрации и случайного обналичивания предложений. Неактивное членство может привести к разрыву отношений. Демографическое отображение, можно предпринять целенаправленные усилия, чтобы преобразовать это в активное членство, отправив правильные предложения в нужное время.
4. Операции
- Цепочка поставок
Розничные продавцы теперь могут получить целостное представление о своей цепочке поставок, включая приобретение сырья, производство и доставку последней мили, внедрив интеллектуальные процессы, управляемые данными. Эта точка зрения необходима не только для прогнозирования запасов и управления ожиданиями клиентов, но и для общего понимания всех участников цепочки.
Расширенная аналитика может прогнозировать скачки спроса, выявлять узкие места и сокращать нехватку поставок для десятков продуктов.
- Обработка счетов
Цифровая обработка счетов-фактур требует извлечения текстовой информации из изображений счетов-фактур. Форматы счетов-фактур могут различаться в зависимости от эмитента счета-фактуры.
Облачная служба с поддержкой оптического распознавания текста может помочь ускорить извлечение информации и значительно повысить соответствие SLA.
Дорожная карта для реализации проектов ИИ
Наши активы и фреймворки
- Персонализированный поиск и рекомендации
- Усовершенствованный пользовательский интерфейс для сопоставления характеристик продукта с загруженным пользователем изображением для обеспечения гиперрелевантного покупательского опыта и повышения коэффициента конверсии.
- Аналитика отзывов потребителей
- Аналитическая платформа для более глубокого изучения отзывов клиентов. Сравнивает основные аспекты аналогичных продуктов, которые имеют отношение к этим продуктам, используя методы НЛП.
- Голосовой чат-бот
- Интерактивный пользовательский интерфейс для ответов на запросы клиентов. Интегрируется с Amazon Alexa и Google Assistant для голосовой связи.
- Интеллектуальная обработка документов
Приложение для извлечения, классификации и проверки документов на основе определяемых пользователем
шаблонов.
- Профилирование местоположения
- Модель ИИ для создания индекса местоположений на основе параметров, соответствующих бизнес-кейсу.
- Определите наличие товара на полке
- Инструмент для идентификации и подсчета видимых единиц определенного товара путем применения методов обработки изображений к фотографиям полок в магазине.
Если вы хотите узнать больше о том, как Mastek может помочь вашей организации встать на путь цифровой трансформации, мы будем рады услышать от вас. Пожалуйста, напишите нам сюда
Примечание. Эта статья изначально была опубликована на сайте Mastek — https://blog.mastek.com/ai-in-retail-serving-millions-with-0s-and-1s.
