Ритейлеры предоставляют пользователям решения на базе диалогового ИИ и аналитики

После многих лет экспериментов ритейлеры теперь напрямую используют аналитику потребительского поведения на основе искусственного интеллекта при принятии повседневных коммерческих решений. Аналитическая компания First Insight, специализирующаяся на прогнозировании потребительских предпочтений, утверждает, что следующий этап развития ИИ в розничной торговле будет определяться диалогом, а не информационными панелями.

После бета-тестирования First Insight запустила новый инструмент ИИ под названием Ellis для брендов и ритейлеров. Разработанный в виде диалогового интерфейса, Ellis позволяет командам по мерчандайзингу, планированию и ценообразованию задавать прямые вопросы о продуктах, ценах и спросе внутри платформы, сокращая циклы принятия решений до нескольких минут.

Исследования McKinsey показывают, что, хотя крупные ритейлеры собирают огромные объемы данных о клиентах, многим из них сложно достаточно быстро преобразовывать аналитические данные в действия, способные повлиять на разработку продуктов. Инструменты ИИ, сокращающие разрыв между аналитикой и реализацией, оказываются более ценными, чем традиционные системы отчетности.

От информационных панелей к диалогу

First Insight сотрудничает с такими ритейлерами, как Boden, Family Dollar и Under Armour, чтобы прогнозировать спрос, ценовую чувствительность и показатели эффективности с помощью опросов и прогнозного моделирования, результаты которых обычно предоставляются через информационные панели или отчеты.

Ellis позволяет пользователям запрашивать эти аналитические данные в диалоговом режиме. Команды могут спросить, например, будет ли ассортимент из шести или девяти позиций более успешным на конкретном рынке, или как удаление определенных материалов может повлиять на привлекательность. Система предоставляет ответы на основе существующих моделей данных компании.

Анализ отрасли показывает, что этот подход устраняет ключевое препятствие. Исследование Harvard Business Review, посвященное ритейлерам, использующим данные, показало, что аналитическая информация часто теряет ценность, если к ней нет быстрого доступа, особенно на критических этапах, таких как пересмотр ассортимента или ранние стадии разработки концепции.

Прогнозные аналитические данные уже используются

Основные технологии, лежащие в основе First Insight, уже внедрены в розничной торговле. Компания Under Armour использовала данные о потребителях и прогнозное моделирование для оптимизации ассортимента и ценообразования, что помогло снизить риск уценки и увеличить объем продаж по полной цене.

Аналогичным образом, компания Boden использовала аналитику потребителей для балансирования ассортимента между трендовыми и базовыми товарами. Хотя детали проприетарных систем являются конфиденциальными, эти примеры демонстрируют, как прогнозные данные интегрируются в коммерческое планирование.

Подобные инструменты широко распространены. Walmart, Target и другие компании инвестируют в аналитику и машинное обучение, чтобы понять региональный спрос, оптимизировать ценообразование и тестировать концепции. Исследование Deloitte по ИИ в розничной торговле связывает прогнозные данные о потребителях с повышением точности прогнозов и снижением рисков, связанных с запасами, особенно при ранней интеграции.

Ценообразование, ассортимент и динамика конкуренции

Ellis работает на основе того, что First Insight называет «прогнозирующей крупной языковой моделью для розничной торговли», обученной на данных о реакции потребителей. Она может отвечать на вопросы об оптимальном ценообразовании, прогнозируемых продажах, идеальном размере ассортимента и предпочтениях сегментов.

Это согласуется с академическими исследованиями, в которых оптимизация цен и планирование ассортимента определяются как высокоценные области применения ИИ в розничной торговле. Исследование, опубликованное в Journal of Retailing, показало, что модели ценообразования, основанные на данных, часто превосходят традиционные методы «себестоимость плюс», особенно при непосредственном измерении готовности потребителей платить.

Еще одной ключевой областью является сравнительный анализ конкурентов. Исследования Bain & Company показывают, что ритейлеры, которые сравнивают свои продукты с продуктами конкурентов, лучше способны дифференцировать их по ценности и цене. Инструменты, которые объединяют такой анализ в единую систему, все чаще рассматриваются как идеальный вариант.

Расширение доступа к аналитическим данным

Основной аргумент в пользу First Insight заключается в том, что Ellis делает аналитику потребительского поведения доступной не только для специализированных аналитических команд. Запросы на естественном языке позволяют руководителям работать с данными напрямую, не дожидаясь результатов анализа.

Демократизация аналитики — это постоянная тема в отрасли. Gartner сообщает, что расширение доступа к аналитическим инструментам повышает уровень внедрения и рентабельность инвестиций, хотя и предупреждает, что для обеспечения точной интерпретации и надежности источников данных необходимо управление.

First Insight утверждает, что Ellis сохраняет методологическую строгость своей платформы, одновременно снижая трения при принятии решений. По словам генерального директора Грега Петро, цель состоит в том, чтобы интегрировать прогнозные аналитические данные именно в тот момент, когда принимаются решения.

«На протяжении почти 20 лет First Insight помогает ритейлерам основывать решения по ценообразованию, успеху продуктов и ассортименту на реальных отзывах потребителей», — сказал представитель компании. «Ellis привносит эту аналитику непосредственно в процесс рассмотрения ассортимента, раннюю разработку концепций и заседания совета директоров, помогая командам действовать быстрее и с большей уверенностью».

Перенасыщенный, но растущий рынок

First Insight — не единственная компания в этой сфере. Такие поставщики, как EDITED, DynamicAction и RetailNext, также предлагают инструменты искусственного интеллекта для мерчандайзинга и ценообразования. Новые предложения отличаются тем, что делают акцент на удобстве использования и скорости, а не на сложности моделей.

В недавнем отчете Forrester отмечается, что диалоговые интерфейсы интегрируются в существующие аналитические платформы, что отражает спрос пользователей на более интуитивное взаимодействие с данными. Хотя эти инструменты могут способствовать принятию более эффективных решений, их результативность зависит от качества данных и организационной дисциплины.

First Insight представила Ellis на конференции Национальной федерации розничной торговли в Нью-Йорке, где на первый план вышли инструменты мерчандайзинга и ценообразования на базе ИИ. Поскольку ритейлеры сталкиваются с нестабильным спросом, инфляцией и меняющимися предпочтениями, способность быстро тестировать сценарии остается крайне важной.

Хотите узнать больше об ИИ и больших данных от лидеров отрасли? Посетите выставку AI & Big Data Expo в Амстердаме, Калифорнии и Лондоне. Это комплексное мероприятие является частью TechEx и проходит одновременно с другими ведущими технологическими мероприятиями. Нажмите здесь для получения дополнительной информации.

AI News поддерживается TechForge Media. Узнайте о других предстоящих мероприятиях и вебинарах по корпоративным технологиям здесь.