Khám phá cách AI đang cách mạng hóa việc quản lý hàng tồn kho bán lẻ, nâng cao hiệu quả và thúc đẩy sự hài lòng của khách hàng. Tìm hiểu về vai trò của Vision AI trong việc dự báo, giảm thiểu lãng phí và tối ưu hóa mức tồn kho cho tương lai bán lẻ thông minh hơn.
Giữ kệ đầy các sản phẩm hấp dẫn là rất quan trọng cho một doanh nghiệp bán lẻ thành công. Hết hàng có thể ảnh hưởng đến tài chính, dẫn đến bỏ lỡ doanh thu và người tiêu dùng không hài lòng. Mặt khác, quá tải lãng phí tiền bạc và không gian lưu trữ.
Trí tuệ nhân tạo có thể làm cho việc quản lý hàng tồn kho bán lẻ thông minh hơn. AI có thể hỗ trợ các doanh nghiệp bán lẻ phân tích lượng lớn dữ liệu, đưa ra dự đoán chính xác và tối ưu hóa hàng tồn kho hiệu quả hơn. Hãy xem cách AI hợp lý hóa các quy trình này.
AI giúp các nhà bán lẻ theo dõi mức tồn kho, dự đoán nhu cầu của khách hàng và duy trì mức tồn kho tối ưu trong thời gian thực. Đây là tin tốt vì các cửa hàng có thể tiết kiệm tiền, giữ các sản phẩm phổ biến trong kho và tăng doanh số.
Ví dụ: các doanh nghiệp có thể sử dụng AI để xác định các sản phẩm không bán chạy. Bằng cách phân tích dữ liệu bán hàng, AI có thể nhanh chóng xác định mặt hàng nào chỉ nằm trên kệ. Sau đó, các nhà bán lẻ có thể tạo không gian cho các mặt hàng phổ biến hơn bằng cách loại bỏ những người bán chậm này. Điều này làm cho việc sử dụng tốt nhất không gian kệ và đảm bảo rằng người mua sắm tìm thấy những gì họ đang tìm kiếm thường xuyên hơn, điều này khiến họ hài lòng và khiến họ quay trở lại.
Các chuyên gia kỳ vọng AI toàn cầu trong thị trường bán lẻ sẽ tăng lên hơn 45,74 tỷ USD vào năm 2032 từ mức chỉ khoảng 8,41 tỷ USD vào năm 2022. Các nhà bán lẻ thúc đẩy sự tăng trưởng này bằng cách tăng nhu cầu cải thiện hiệu quả hoạt động và sự hài lòng của khách hàng. Các giải pháp quản lý hàng tồn kho bán lẻ được hỗ trợ bởi AI có thể giúp các nhà bán lẻ đạt được những mục tiêu này.
AI trong bán lẻ đang xác định lại cách các nhà bán lẻ xử lý hàng tồn kho. Nó không chỉ là về tự động hóa các tác vụ; Đó là về việc sử dụng dữ liệu để làm cho quản lý hàng tồn kho bán lẻ tốt hơn. Với AI, các nhà bán lẻ có được một đối tác làm việc không mệt mỏi để tinh chỉnh thực tiễn hàng tồn kho của họ, đảm bảo mức tồn kho hiệu quả, giảm thiểu tồn kho và tối đa hóa lợi nhuận.
Dưới đây là một số lợi ích nổi bật mà AI mang lại cho việc quản lý hàng tồn kho của các nhà bán lẻ:
Chúng tôi đã thảo luận về những làn sóng AI đang tạo ra và những lợi ích mà nó mang lại trong quản lý hàng tồn kho bán lẻ. Bây giờ, hãy xem xét các ứng dụng khác nhau đang triển khai AI như thế nào.
Hiểu cách khách hàng di chuyển trong cửa hàng bán lẻ là điều cần thiết để quản lý hàng tồn kho hiệu quả. Các nhà bán lẻ có thể sử dụng dữ liệu lưu lượng truy cập để cải thiện hoạt động của cửa hàng và làm cho cửa hàng của họ hoạt động tốt hơn.
Họ có thể quyết định có bao nhiêu cổ phiếu, bao nhiêu nhân viên để lên lịch và cách sắp xếp bố trí cửa hàng. Điều này giúp họ phục vụ khách hàng hiệu quả hơn. Một cách mà các nhà bán lẻ đạt được điều này là sử dụng thị giác máy tính để theo dõi và phân tích chuyển động của khách hàng.
Ví dụ: các nhà bán lẻ có thể triển khai camera trên khắp các cửa hàng của họ sử dụng các thuật toán thị giác máy tính như Ultralytics YOLOv8 cho quyền lực. Những camera này giám sát các điểm vào và ra của khách hàng trong thời gian thực, cung cấp thông tin chi tiết có giá trị về các mô hình giao thông.
Bằng cách nghiên cứu dữ liệu, các cửa hàng có thể tìm ra thời gian bận rộn nhất, các khu vực phổ biến và các điểm mà khách hàng ở lại lâu hơn. Được trang bị thông tin này, các nhà bán lẻ có thể đưa ra quyết định sáng suốt về quản lý hàng tồn kho. Trong thời gian bận rộn, họ đảm bảo rằng các mặt hàng phổ biến có trong kho. Họ cũng ngăn chặn hàng tồn kho dư thừa ở các khu vực ít phổ biến hơn của cửa hàng. Dự báo nhu cầu và phân tích dự đoán
AI đang thay đổi hoàn toàn cách các nhà bán lẻ dự báo nhu cầu của khách hàng. Dự báo học máy sử dụng dữ liệu từ doanh số bán hàng trong quá khứ, xu hướng hiện tại, thời tiết và phương tiện truyền thông xã hội để đưa ra dự đoán. Dựa trên những hiểu biết sâu sắc từ phân tích này, các nhà bán lẻ có thể dự báo doanh số và thời gian sản phẩm chính xác hơn so với các phương pháp truyền thống.
Những gã khổng lồ bán lẻ như Zara đang sử dụng dự báo AI để tinh chỉnh chiến lược của họ. Bằng cách quản lý mọi khía cạnh, từ thiết kế đến vận chuyển, Zara có thể thu thập dữ liệu có giá trị trong suốt quá trình. Sau đó, chúng tôi phân tích dữ liệu này để phát hiện sự thiếu hiệu quả, xác định các khu vực thành công và tạo ra các dự báo chính xác.
.avif)
Các mô hình ML có thể tiếp tục học hỏi từ dữ liệu mới, giúp các dự đoán phù hợp với sở thích thay đổi của khách hàng. Đây là một lợi ích của việc sử dụng các mô hình ML. Cách tiếp cận dựa trên AI này cho phép Zara đạt được sự cân bằng tinh tế trong việc có sẵn các sản phẩm phù hợp vào đúng thời điểm.
Bằng cách sử dụng công nghệ AI, các nhà bán lẻ có thể tối ưu hóa quy trình kho của họ. Ví dụ, Amazon đang sử dụng AI trong kho của mình để kiểm tra thiệt hại cho các mặt hàng. Họ nhằm mục đích giảm số lượng các mặt hàng bị hư hỏng được gửi đi.
Amazon vận chuyển 8 tỷ gói hàng mỗi năm. Giảm các mặt hàng bị hư hỏng, thậm chí một chút, có thể tạo ra sự khác biệt đáng kể.
.avif)
Amazon đang sử dụng thị giác máy tính để giúp chọn và đóng gói các đơn đặt hàng. Công nhân bỏ đồ vào thùng di chuyển qua camera.
Tại đây, AI đánh giá xem có vật phẩm nào có dấu hiệu hư hỏng hay không bằng cách so sánh hình ảnh của các mặt hàng không bị hư hỏng và hư hỏng. Một công nhân kiểm tra thùng nếu có thiệt hại. Nếu không, đơn hàng được đóng gói và gửi cho khách hàng.
Amazon ước tính rằng hệ thống AI của họ hiệu quả gấp ba lần trong việc xác định thiệt hại so với công nhân kho của con người. Công nghệ này cải thiện chất lượng của các lô hàng đi và hợp lý hóa quy trình làm việc, cho phép xử lý đơn hàng nhanh hơn và nâng cao trải nghiệm khách hàng tổng thể.
Hiểu xu hướng theo mùa là điều cần thiết để tối ưu hóa mức tồn kho và đáp ứng nhu cầu của khách hàng. Trong những ngày lễ, các hệ thống AI phân tích nhiều hơn là chỉ xu hướng mua.
Họ cũng xem xét các xu hướng phổ biến phim và chương trình truyền hình. Cách tiếp cận này giúp dự đoán nhu cầu về đồ chơi và hàng hóa liên quan. Bằng cách đón đầu xu hướng, các nhà bán lẻ có thể đáp ứng mong đợi của khách hàng và tối đa hóa cơ hội bán hàng.
.avif)
Các nhà lãnh đạo ngành bán lẻ như Walmart đang sử dụng các hệ thống do AI điều khiển để phân tích dữ liệu lịch sử và dự đoán xu hướng theo mùa. Các công cụ AI của Walmart phân tích dữ liệu bán hàng, tìm kiếm trực tuyến, lượt xem trang và các yếu tố bên ngoài. Họ sử dụng thông tin này để dự đoán nhu cầu và các vấn đề tiềm ẩn. Các yếu tố bên ngoài bao gồm xu hướng kinh tế và nhân khẩu học.
Ngoài ra, hệ thống AI của Walmart có thể thích ứng với các sự kiện và bất thường không lường trước được. Điều này giúp họ xử lý các tình huống khó khăn như thời tiết xấu hoặc thay đổi đột ngột sở thích của khách hàng. Nó cũng đảm bảo họ có đủ sản phẩm có sẵn để khách hàng mua.
AI trong quản lý hàng tồn kho bán lẻ có một tương lai đầy hứa hẹn với những đổi mới như bổ sung thông minh, định giá động và bảo trì dự đoán. Với việc bổ sung thông minh, các nhà bán lẻ có thể dễ dàng duy trì mức tồn kho tối ưu của các mặt hàng có nhu cầu cao.
Thuật toán AI phân tích dữ liệu bán hàng và mức tồn kho trong thời gian thực. Điều này giữ cho các kệ có sẵn và đáp ứng nhu cầu của khách hàng. Nó cũng làm giảm lượng hàng tồn kho. Các doanh nghiệp không cần phải phụ thuộc vào một công nhân con người để đưa ra nhiều đơn đặt hàng hơn để bổ sung.
Thuật toán định giá động giúp các cửa hàng thay đổi giá nhanh chóng dựa trên nhu cầu và cạnh tranh, giúp họ điều chỉnh theo sự thay đổi của thị trường. Việc tối ưu hóa chiến lược giá theo thời gian thực này cho phép các nhà bán lẻ tối đa hóa doanh thu trong khi giảm thiểu tác động của tình trạng hết hàng.
Hơn nữa, việc tích hợp các cảm biến hỗ trợ AI và phân tích dự đoán cho phép các nhà bán lẻ giải quyết các lỗi thiết bị tiềm ẩn trước khi chúng làm gián đoạn hoạt động hàng tồn kho. Bằng cách tận dụng các can thiệp bảo trì dự đoán, các nhà bán lẻ có thể giảm thiểu thời gian chết, tối ưu hóa phân bổ nguồn lực và đảm bảo dòng hàng tồn kho không bị gián đoạn. Việc tích hợp các công nghệ AI này hứa hẹn sẽ cải thiện thực tiễn quản lý hàng tồn kho bán lẻ, mở đường cho các quy trình bán lẻ nhanh nhẹn, đáp ứng và có lợi nhuận hơn.
Trí tuệ nhân tạo đang biến đổi ngành bán lẻ và khám phá ra một thế giới khả năng mới cho các doanh nghiệp. Từ việc hợp lý hóa mức tồn kho đến xác định chính xác sở thích của khách hàng, AI cung cấp các giải pháp không thể tưởng tượng được. Chúng tôi chỉ mới bắt đầu làm xước bề mặt của những gì AI có thể làm để quản lý hàng tồn kho bán lẻ.
Bạn có thể đảm bảo liên doanh bán lẻ của mình phát triển mạnh bằng cách đi trước đường cong và tích hợp AI vào doanh nghiệp của bạn. AI có thể giúp cải thiện doanh nghiệp của bạn hoặc bắt đầu một doanh nghiệp mới. Nó có sức mạnh để thúc đẩy thành công của bạn, cho dù bạn đang tối ưu hóa doanh nghiệp hiện tại của mình hay bắt đầu mới.
Tham gia với chúng tôi tại Ultralytics khi chúng ta vượt qua ranh giới của AI. Khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để xem công việc mới nhất của chúng tôi về trí tuệ nhân tạo. Từ đổi mới trong sản xuất đến xe tự lái, niềm đam mê đổi mới AI thúc đẩy chúng tôi tiến lên.
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
.png){kind=link}