15.06.2020/08:30

Sztuczna inteligencja w branży retail, czyli jak prognozować sprzedaż w czasie niepewności [WYWIAD]

O tym jak zaawansowana analiza danych, oparta na sztucznej inteligencji, może pomóc branży retail odnaleźć się w nowej rzeczywistości biznesowej mówi Michał Koziara, CEO w 3Soft S.A.

Jak obecna sytuacja związana z pandemią COVID-19 wpłynie na branżę retail?

Epidemia zmieniła oblicze nie tylko branży retail, ale funkcjonowanie całego świata. Trudno wyrokować jakie skutki dla gospodarki, a tym samym dla branży retail, będzie miała pandemia i przewidywany kryzys. Stajemy w obliczu zupełnie nowej sytuacji rynkowej gdzie wiedza i dotychczasowe doświadczenia mogą okazać się niewystarczające do znalezienia rozwiązań, które odpowiedzą na aktualne wyzwania. Realizację tych nowych wyzwań, może wspierać zaawansowana analiza danych.  

Z moich obserwacji branży wynika, że te firmy, które jeszcze przed pandemią zaczęły korzystać z zaawansowanej analizy danych oraz automatyzacji procesów biznesowych radzą sobie z obecną sytuacją znacznie lepiej

Z moich obserwacji branży wynika, że te firmy, które jeszcze przed pandemią zaczęły korzystać z zaawansowanej analizy danych oraz automatyzacji procesów biznesowych radzą sobie z obecną sytuacją znacznie lepiej. Zauważam też, że retailerzy, którzy dotychczas sceptycznie podchodzili do wykorzystania sztucznej inteligencji w prognozowaniu popytu i sprzedaży, zaczynają pytać o takie rozwiązania. Chcą zdobyć narzędzia pomocne w minimalizacji skutków pandemii i optymalizacji procesów w nowej rzeczywistości biznesowej. Dane są „odporne na wirusy” i nieustannie mogą dostarczać wartościowych informacji. Z pewnością analiza danych oparta na sztucznej inteligencji pomoże detalistom szybciej odnaleźć się w nowej rzeczywistości i podejmować decyzje w oparciu o fakty, a nie intuicję.

Jak wspomniana sztuczna inteligencja może pomóc retailerom?

Sztuczna inteligencja to nie tylko futurystyczne i autonomiczne sklepy, interaktywne półki czy boty jako asystenci sklepowi. Takie rozwiązania, choć wydają się atrakcyjne, dla większości detalistów będą  trudne do wdrożenia, chociażby ze względu na konieczność poniesienia znacznych kosztów w infrastrukturę i wyposażenie sklepów. Jednak, zastosowanie sztucznej inteligencji do analizy danych jest stosunkowo tanie i efektywne biznesowo. Każda firma posiada dane, z których potencjału można skorzystać. Mówimy tutaj o konkretnych możliwościach budowania przewagi konkurencyjnej poprzez minimalizację out-of-stocków (ang. braków w zatowarowaniu) oraz ograniczenie overstocków (ang. zbyt duże zatowarowanie), co pozwala na zwiększenie sprzedaży i ograniczenie strat. Modele machine learning (ang. uczenia maszynowego) w dwa tygodnie są w stanie „nauczyć się” nowej rzeczywistości, czyli reagować na zmiany w sposób automatyczny. Pogłębiona analiza statystyczna wsparta wiedzą ekspercką daje biznesowi nowe spojrzenie na aktualną sytuację rynkową.

Nasze platformy analityczne, dedykowane branży retail, umożliwiają prognozowanie sprzedaży indywidualnie dla każdego sklepu i każdego produktu oraz generowanie automatycznych poleceń zatowarowania sklepów. W magazynach optymalizują dostępność towarów i przydzielonego kapitału na podstawie prognoz popytu oraz generują automatyczne zamówienia dla dostawców. Wykorzystanie najnowszych technologii Big Data zapewnia efektywny monitoring przepływu danych i procesów sprzedażowych w czasie rzeczywistym oraz generowanie alertów w przypadku wystąpienia anomalii.
Dodaj komentarz

0 komentarzy

Zostaw komentarz

Portal Wiadomoscihandlowe.pl nie ponosi odpowiedzialności za treść komentarzy. Wpisy niezwiązane z tematem, wulgarne, obraźliwe lub naruszające prawo będą usuwane. Zapraszamy zainteresowanych do merytorycznej dyskusji na powyższy temat.