Узнай, как искусственный интеллект революционизирует управление запасами в розничной торговле, повышая эффективность и увеличивая удовлетворенность покупателей. Узнай о роли искусственного интеллекта Vision AI в прогнозировании, сокращении отходов и оптимизации уровня запасов для более умного будущего розничной торговли.
Держать полки полными привлекательных товаров - крайне важно для успешного розничного бизнеса. Отсутствие товара на складе может навредить финансам, что приведет к упущенной выгоде и недовольным покупателям. С другой стороны, затоваривание приводит к пустой трате денег и складских площадей.
Искусственный интеллект может сделать управление запасами в розничной торговле более умным. ИИ может помочь розничным компаниям анализировать большие объемы данных, делать точные прогнозы и более эффективно оптимизировать запасы. Посмотри, 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, потому что магазины могут экономить деньги, держать популярные товары в наличии и увеличивать продажи.
Например, предприятия могут использовать ИИ для выявления товаров, которые плохо продаются. Анализируя данные о продажах, ИИ может быстро определить, какие товары просто залежались на полках. Затем ритейлеры могут освободить место для более популярных товаров, убрав этих медленных продавцов. Это позволяет наилучшим образом 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 мировой рынок ИИ в розничной торговле вырастет до более чем 45,74 миллиарда долларов с всего лишь около 8,41 миллиарда долларов в 2022 году. Ритейлеры подпитывают этот рост, увеличивая 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 пересматривает подход ритейлеров к управлению запасами. Речь идет не просто об автоматизации задач, а об использовании данных, чтобы сделать управление запасами в розничной торговле более эффективным. С помощью ИИ ритейлеры получают партнера, который неустанно работает над совершенствованием методов инвентаризации, обеспечивая эффективный уровень запасов, минимизируя складские запасы и максимизируя рентабельность.
Вот несколько ярких преимуществ, которые ИИ привносит в управление запасами в розничной торговле:
Мы уже обсуждали, какие волны создает искусственный интеллект и какие преимущества он дает в управлении запасами в розничной торговле. Теперь давай рассмотрим, как различные приложения внедряют ИИ.
Понимание того, как покупатели перемещаются по розничному магазину, очень важно для эффективного управления товарными запасами. Ритейлеры могут использовать данные о пешеходном трафике, чтобы улучшить работу своих магазинов и сделать их лучше.
Они могут решать, сколько запасов иметь, сколько персонала запланировать и как организовать планировку магазина. Это помогает им более эффективно обслуживать покупателей. Один из способов, которым ритейлеры добиваются этого, - использование компьютерного зрения для отслеживания и анализа движения покупателей.
Например, ритейлеры могут расставить по своим магазинам камеры, использующие алгоритмы компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLOv8 для питания. Эти камеры следят за точками входа и выхода покупателей в режиме реального времени, предоставляя ценные сведения о схемах движения.
Изучая данные, магазины могут выяснить самое загруженное время, популярные зоны и места, где покупатели задерживаются дольше. Вооружившись этой информацией, ритейлеры могут принимать взвешенные решения по управлению запасами. В напряженные периоды 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 то, как ритейлеры прогнозируют покупательский спрос. Прогнозирование с помощью машинного обучения использует данные о прошлых продажах, текущих тенденциях, погоде и социальных сетях для составления прогнозов. Основываясь на данных этого анализа, ритейлеры могут прогнозировать продажи товаров и сроки их реализации более точно, чем традиционные методы.
Такие гиганты розничной торговли, как Zara, используют ИИ-прогнозирование для оттачивания 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.
.avif)
ML-модели могут постоянно обучаться 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 - иметь на складе нужные товары в нужное время.
Используя технологии ИИ, ритейлеры могут оптимизировать свои складские процессы. Например, Amazon использует ИИ на своих складах, чтобы проверять товары на наличие повреждений. Их цель - уменьшить количество отправляемых поврежденных товаров.
Ежегодно Amazon отправляет 8 миллиардов посылок. Сокращение количества поврежденных предметов, даже незначительное, может существенно изменить ситуацию.
.avif)
Amazon использует компьютерное зрение, чтобы помочь с комплектацией и упаковкой заказов. Рабочие укладывают предметы в контейнеры, которые движутся мимо камеры.
Здесь искусственный интеллект оценивает, есть ли у каких-либо предметов признаки повреждения, сравнивая изображения неповрежденных и поврежденных предметов. Рабочий проверяет корзину, нет ли там повреждений. Если нет, то заказ упаковывается и отправляется клиенту.
По оценкам Amazon, ее система искусственного интеллекта в три раза эффективнее выявляет повреждения по сравнению с человеческими работниками склада. Эта технология повышает качество исходящих грузов и оптимизирует рабочий процесс, позволяя быстрее обрабатывать заказы и повышая общий уровень обслуживания клиентов.
Понимание сезонных тенденций очень важно для оптимизации уровня запасов и удовлетворения покупательского спроса. Во время праздников системы искусственного интеллекта анализируют не только тенденции покупок.
Также они смотрят на тенденции популярности фильмов и телешоу. Такой подход помогает предугадать спрос на сопутствующие игрушки и товары. Опережая тренды, ритейлеры могут оправдать ожидания покупателей и максимизировать возможности продаж.
.avif)
Лидеры розничной индустрии, такие как Walmart, используют системы на основе искусственного интеллекта для анализа исторических данных и прогнозирования сезонных тенденций. ИИ-движки 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, что у них в наличии будет достаточно товаров, которые покупатели смогут приобрести.
ИИ в управлении запасами в розничной торговле имеет многообещающее будущее благодаря таким инновациям, как умное пополнение запасов, динамическое ценообразование и предиктивное обслуживание. С помощью умного пополнения запасов ритейлеры смогут без особых усилий поддерживать оптимальный уровень запасов товаров, пользующихся высоким спросом.
Алгоритмы искусственного интеллекта анализируют данные о продажах и уровне запасов в режиме реального времени. Это позволяет поддерживать запасы на полках и удовлетворять покупательский спрос. Кроме того, это сокращает количество складских запасов. Бизнесу не нужно зависеть от человека, который должен делать дополнительные заказы, чтобы пополнить запасы.
Алгоритмы динамического ценообразования помогают магазинам быстро менять цены в зависимости от спроса и конкуренции, помогая им подстраиваться под изменения рынка. Такая оптимизация ценовых стратегий в реальном времени позволяет ритейлерам максимизировать выручку, одновременно смягчая последствия складских запасов.
Более того, интеграция датчиков с поддержкой искусственного интеллекта и предиктивной аналитики позволяет ритейлерам устранять потенциальные неполадки 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 преображает розничную торговлю и открывает мир новых возможностей для бизнеса. От оптимизации складских запасов до точного определения предпочтений покупателей - ИИ предлагает некогда немыслимые решения. Мы только начали царапать поверхность того, что ИИ может сделать для управления запасами в розничной торговле.
Ты можешь обеспечить процветание своего розничного предприятия, если опередишь события и внедришь искусственный интеллект в свой бизнес. ИИ может помочь улучшить твой бизнес или начать новый. Он способен обеспечить твой успех, независимо от того, оптимизируешь ли ты свой текущий бизнес или начинаешь новый.
Присоединяйся к нам на Ultralytics , ведь мы расширяем границы искусственного интеллекта. Изучи наш репозиторий GitHub, чтобы увидеть наши последние работы в области искусственного интеллекта. От инноваций в производстве до самодвижущихся автомобилей- наша страсть к инновациям в области ИИ двигает нас вперед.
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
.png){kind=link}