Решения на основе искусственного интеллекта для ритейла

Чтобы конкурировать с такими гигантами, как Amazon и Walmart, необходимо разрабатывать стратегии ценообразования в соответствии со сложностью и скоростью современного рынка.

Протестировать

Потенциал искусственного интеллекта в ценообразовании

Какими бы сложными не казались проблемы современного ритейла, решить их довольно просто: использовать алгоритмы машинного обучения там, где человек не справляется. Но как именно искусственный интеллект может помочь компании выжить и даже процветать на рынке? Как ритейлеры могут органично внедрить ИИ в уже существующие системы?

ИИ-решения для ритейла: как это работает?

Компании имеют больше данных, чем когда-либо. При этом, у ритейлеров все меньше времени на сбор и обработку этих данных, и на обдумывание реакции на действие рынка. Учитывая все это, не удивительно, что искусственный интеллект может стать многообещающим решением современных проблем ритейла.

Машинное обучение анализирует данные на новом уровне. Используя массивные объемы данных о товарах и ценах, сложные алгоритмы изучают разные паттерны ценообразования и продаж товаров. С помощью бесконечного количества симуляций алгоритм определяет паттерны, недоступные вниманию даже самых опытных менеджеров.

Алгоритмы машинного обучение доказывают свою эффективность по сравнению с другими методами ценообразования уже в течение нескольких месяцев. С течением времени и все большим объемом обработанных данных ИИ все больше подстраивается под конкретную компанию и предоставляет удивительно точные ценовые рекомендации и прогнозы.

ИИ становится неотъемлемой частью отрасли

Решения, которыми ритейлеры пользуются сегодня, основаны на правилах и чаще всего работают с отдельными продуктами. Это заставляет сомневаться в их эффективности.

Прежде всего, такие методы часто пренебрегают эластичностью цен. Принимать во внимание цену крайне важно. Однако, не менее важно учитывать другие аспекты влияния цен. Ценообразование, основанное на правилах, не может этого делать.

Во-вторых, анализ и оптимизация цен для отдельных товаров пренебрегают тем, как изменения цен могут повлиять на весь товарный портфель.

Использование таких упрощенных методов обычно приводит к тому, что такие факторы как каннибализация цен и эффект ореола остаются незамеченными. В результате, ритейлеры упускают возможность увеличить доход и прибыль.

Как использовать ИИ в ритейле

Большие и успешные онлайн-ритейлеры, такие как Amazon, использовали ИИ для реализации своих бизнес-стратегий, чтобы обогнать конкурентов — и вы тоже на это способны.

Искусственный интеллект для онлайн-торговли

Машинное обучение обладает достаточным потенциалом и мощью, чтобы учитывать все тонкости стратегии ценообразования вашей компании. Алгоритмы предоставляют наиболее полный обзор товаров, взаимосвязей между ценами и продажами, а также предоставляют самые оптимальные ценовые рекомендации на основе всех факторов, которые не в состоянии учесть целая команда экспертов.

В отличие от более простых решений или громоздких таблиц, ИИ может порекомендовать как, что и насколько изменить в ценообразовании, чтобы максимизировать выручку и минимизировать риски. Именно благодаря мощи ИИ компании как Amazon остаются лидерами рынка на протяжении многих лет.

Искусственный интеллект для бизнеса

Любой ритейлер может легко и эффективно использовать машинное обучение в таких бизнес-процессах:

Прогнозирование цен
Оптимизация сроков и времени продаж, промо-акций и скидок
Понимание поведения покупателей
Оптимизация цен

Но это только начало. ИИ может перевернуть всю отрасль с помощью таких инструментов, как прогнозирование продаж, уже в ближайшем будущем.

Цифры как доказательство

Не верьте словам. У нас есть цифры, которые доказывают, что ИИ радикально меняет рынок ритейла. Вот примеры компаний, которые первыми стали использовать ИИ, чтобы не просто выживать, а процветать на рынке:

Гигант ритейла доминирует на рынке, переоцениваясь несколько раз в день в зависимости от запросов рынка.

Amazon использует ИИ для решения многих задач в сфере ценообразования и покупательского опыта. При этом система ценовых рекомендаций Amazon на основе ИИ генерирует 35% продаж ритейлера.

Компания повысила количество транзакций на 22.3%

Британский ритейлер использовал ИИ-решение Competera для ценовой оптимизации и увеличил объем продаж на 22.3%, а прибыль — на 13.9% спустя месяц после начала сотрудничества.

Внушительные результаты с минимальным риском

Упомянутые выше компании начали использовать машинное обучение раньше, чем остальные ритейлеры, и стали лидерами рынка. Инвестиции в ИИ-решение для ценообразования — это необходимый шаг для компании, которая хочет остаться конкурентоспособной. ИИ поможет ритейлеру быть уверенным в каждом ценовом решении и избежать рисков.