2019/11/27 13:39:09

ИТ в розничной торговле


Содержание

Обзор TAdviser: ИТ в торговле и логистике

Основная статья: Обзор: ИТ в торговле и логистике

2019

10 технологических трендов в ритейле на 2020 год

В конце ноября 2019 года Forbes представил 10 главных технологических трендов в ритейле на 2020 год.

Расширенная реальность

Виртуальная и дополненная реальность предлагают ритейлерам несколько способов улучшить качество обслуживания клиентов. Расширенная реальность, от просмотра каталогов до «примерки», уже используется многими ритейлерами. В будущем расширенная реальность позволит потребителям делиться опытом покупки в виртуальной реальности с друзьями.

Прогностическая аналитика (большие данные)

У розничных организаций никогда не было проблем со сбором большого количества данных, но их анализ был затруднен. Прогностическая аналитика меняет рынок: теперь ритейлеры могут активно влиять на будущее, анализируя поведение потребителей и тренды из прошлого. Успешно проанализировав данные, ритейлеры могут персонализировать процесс совершения покупок, удовлетворить потребности потребителей в зависимости от того, где они находятся, повысить эффективность и снизить затраты.

Forbes представил 10 главных технологических трендов в ритейле на 2020 год
Forbes представил 10 главных технологических трендов в ритейле на 2020 год

Предугадывание

Любой пользователь Google рассчитывает найти то, что ему нужно в данный момент, позволяя поисковику предугадывать его интересы и выставлять результаты в соответствии с ними. Ритейлеры, которые руководствуются тем же принципом предугадывания желаний, имеют огромное преимущество. Благодаря прямому цифровому доступу к потребителям и мощным аналитическим возможностям, предприятия могут предугадывать, что может понадобиться клиенту, и соответственно ранджировать результаты поиска.

Рекомендации

Другим мощным технологическим инструментом для розничных продавцов являются механизмы рекомендаций, которые помогают покупателям находить вещи, о которых те даже не догадывались. Чем больше данных в алгоритмах для оценки поведения поведения, тем лучше рекомендации. Благодаря таким системам ритейлеры получают двойную выгоду: от увеличения продаж и от повышения удовлетворенности покупателей.

Автоматизация выполнения заказов

Предполагается, что к концу 2025 года на складах будет использоваться более 580 000 автономных мобильных роботов, которые будут комплектовать заказы клиентов. Автоматизация может значительно сократить время обработки заказа. Многие ритейлеры пытаются таким образом увеличить скорость и гибкость операций, чтобы конкурировать с Amazon.

Распознавание лица

Технология распознавания лиц помогает ритейлерам активно бороться с кражами в магазинах. Кроме того, такая технолоогия может обеспечить персонализированный подход к покупателю. Безусловно, в таком случае возникают юридические вопросы относительно конфиденциальности, но ритейлеров это вряд ли остановит.

Технология распознавания лиц помогает ритейлерам активно бороться с кражами в магазинах
Технология распознавания лиц помогает ритейлерам активно бороться с кражами в магазинах

Управление запасами

Автоматизированные склады позволяют оптимизировать контроль запасов. Интеллектуальная робототехника и компьютерные системы надежно хранят данные о всей продукции, которые доступны онлайн в режиме реального времени. Эти точные данные помогают ритейлерам управлять товарными потоками и делать надежные прогнозы.

Роботизированные магазины

Роботы могут отвечать на вопросы и помогать покупателям искать товары, а также рассылать по электронной почте специальные предложения или купоны. Такие роботы уже используются, например, в магазине товаров для дома Lowe's имеется LoweBot, который помогает обслуживать клиентов.

Чат-боты клиентов

В розничной торговле быстро внедряются чат-боты для обслуживания клиентов. Обмен сообщениями стал предпочтительным каналом для контакта с потребителями: они помогают клиентам как до, так и после продажи, улучшая продажи и помогая клиентам решать проблемы без вмешательства человека.

Интернет вещей (IoT) и интеллектуальное оборудование.

Благодаря имеющимся объемам данных и возможностям их обработки обеспечивается персонализированный подход к покупателю, а интеллектуальное оборудование, такие как встроенные в шкафы датчики, меняют подход к инвентаризации.[1]

Как мобильное приложение может помочь ритейлерам выиграть войну за клиента

Повышение эффективности бизнеса и государства с помощью технологий – основная задача, которую ставит перед собой наша страна. Активное внедрение новых ИТ-решений стало одним из главных трендов для современных ритейлеров. В то же время следить за инновациями заставляет необходимость соответствия меняющимся потребностям клиентов. Какие технологии дают максимальный эффект? На какие инновации и идеи нужно обратить внимание? Отвечая на эти вопросы, компания Omega-R презентовала приложение, позволяющее автоматически строить качественные и долгие отношения между партнерами (B2B) и клиентами (B2C). Подробнее об этом рассказал в ходе своего выступления 29 мая 2019 года на TAdviser SummIT Рустам Фатыхов, менеджер проектов Omega-R.

Какие технологии используют традиционные ритейлеры, чтобы не отставать от онлайн-конкурентов

В конце мая 2019 года генеральный директор Pensa Systems, производителя дронов для розничной торговли, Ричард Шварц (Richard Schwartz) объяснил, какие технологии используют традиционные ритейлеры, чтобы не отставать от онлайн-конкурентов.

В последнее время ритейлеры ищут более эффективные способы автоматизации деятельности в магазине без значительных затрат. Исторически сложилось так, что цепочка поставок (от складов до распределительных центров и розничных магазинов) была достаточно контролируемой, теперь же она активно меняется и сокращается благодаря онлайн-торговле. Традиционные магазины в некоторых случаях удобнее для покупателя, но они требуют трудоемкого обслуживания. Неагрессивная и доступная по стоимости робототехника является одним из способов перераспределения рабочей силы в традиционном магазине, который позволяет уделять больше внимания покупателю и отказаться от более скучной и утомительной деятельности, такой как поиск товара среди складских запасов.

Ритейлеры рассчитывают на использование дронов для доставки товаров и в магазинах
Ритейлеры рассчитывают на использование дронов для доставки товаров и в магазинах

Дроны, используемые в розничной торговле – лишь вершина айсберга огромной системы, включающей ИИ и машинное обучение. Дрон имеет низкую стоимость, его легко подготовить к работе и он способен почти мгновенно переместиться в любую часть магазина. Перемещаясь вдоль складских полок, дрон способен «рассматривать» предметы с разных точек зрения, заменяя до 100 фиксированных камер. Такие механизмы позволяют более точно распознавать товары, чем обычные стационарные камеры или даже наземные роботы. Сам дрон не распознает изображения, эта операция проводится на «периферии» сети либо в самом магазине, либо в облаке. Это позволяет масштабировать систему распознавания и обработки изображений, используя одинаковый механизм обучения для крупной сети развертывания.

В основе такой ИИ-системы лежит машинное обучение, которое способно распознавать товары на полке по мере продвижения дрона. Естественные вариации продуктов на полке позволяют постоянно продолжать обучение, делая систему умнее и надежнее. Кроме того, важной частью обучения ИИ-системы является то, что она изучает организацию склада, наблюдая за изменениями и определенными тенденциями пополнения товаров. Таким образом, система моделирует содержание полки и необходимый ассортимент продукции. Исходя из этого, она способна автоматически выявлять различные отклонения, такие как отсутствие товаров, истощение запасов, неправильное размещение и т.д. При этом системе не требуются дополнительные справочные данные, которые часто либо недоступны, либо просто неверны, либо отсутствуют.

Такая форма автономного восприятия, когда система ИИ учится путем визуального наблюдения, как человек, может использоваться в широком спектре услуг – например, для оценки состояния продуктов на полке, выявления утечек жидкостей, проблем с температурой или другим оборудованием и т. д.

Системы распознавание лиц имеют большие перспективы для использования в розничной торговле
Системы распознавание лиц имеют большие перспективы для использования в розничной торговле

Дроны превосходят наземных роботов по многим аспектам. Электромеханические роботы большие, громоздкие, дорогие и не могут работать без контроля со стороны людей, что может вызывать дополнительные проблемы с точки зрения надежности. Самое главное, они до сих пор не могут обеспечить адекватный обзор всех полок и инвентаря. С воздуха дроны могут видеть практически все с разных точек зрения, и их можно быстро перенаправлять в разные части склада. Фиксированные камеры и «умные» полки (в стиле Amazon Go) могут быть эффективны в определенных случаях -- при потенциально высоких капиталовложениях и жестком наращивании физической инфраструктуры. Дрон же гораздо дешевле, его можно настроить меньше, чем за 2 часа, его использование является более точным и эффективным средством оценки запасов. Тем не менее, окончательным решением для розничных продавцов и всей цепочки поставок наверняка станет сочетание дронов, стационарных камер и наземных роботов.

Вопрос о том, будут ли розничные магазины полностью автоматизированы, как Amazon Go, вызывает множество обсуждений. Amazon Go использует множество интеллектуальных датчиков, потолочных камер и других детекторов, чтобы автоматизировать как оформление заказа, так и оценку доступных товаров. В будущем это может стать наиболее практичным вариантом для небольших магазинов и автоматизированных киосков (например, в аэропорту или для самообслуживания сотрудников). Но вряд ли такая система будет применяться в крупных розничных сетях с более разнообразным перечнем товаров. Розничные магазины в целом превращаются в логистические центры. Amazon Go найдет лучшее применение в автоматизации кассовых операций, а не в инвентаризации или цепочке поставок.

Ритейлеры-гиганты активно осваивают роботов
Ритейлеры-гиганты активно осваивают роботов

Другие отрасли, несомненно, также могут извлечь выгоду из использования собственных дронов. Обучение автономных беспилотных летательных аппаратов для выявления ошибок в замкнутых пространствах находит применение по всем направлениям – по всей цепочке поставок, на производственных объектах и в офисе. По сути, автоматизированный визуальный контроль, машинное обучение, распознавание изображений и ориентирование в пространстве с помощью автономной камеры/датчиков уже находит широкое применение. Автономное восприятие можно представить как систему индексации физического мира с течением времени, которая способна выявлять ожидаемые и внезапные изменения.[2]

Примечания