AI у ритейлі – страхи й помилки на шляху до ефективності: чому бізнесу варто переглянути своє ставлення до штучного інтелекту

Попри стрімкий розвиток технологій, штучний інтелект у ритейлі досі сприймається неоднозначно. Частина компаній уникає впровадження AI-рішень через побоювання щодо складності реалізації, недостатнє розуміння принципів роботи або сумніви в точності й надійності результатів. 

Роль AI: тенденції у ритейлі, напрямки застосування й приклади успішних кейсів

Ритейл став одним із лідерів впровадження AI-рішень, оскільки саме тут технології дають ефект, який легко порахувати: додаткові продажі, оптимізовані запаси, збільшення маржинальності. Так, McKinsey&Company наводять статистичні дані за якими рішення на основі AI дозволяють ритейлерам збільшити продажі до 5% і підвищити маржу EBIT (Earnings Before Interest and Taxes) на 0,2–0,4 відсоткових пункти. І це без зміни бізнес-моделі, а лише завдяки оптимізації процесів, кращій аналітиці та точнішому плануванню.

Особливо помітний вплив AI-рішень у категорії food & beverage – в компаніях, що спеціалізуються на виробництві й реалізації харчових продуктів. McKinsey & Company зазначає, що для бізнесу з річним доходом у 10 млрд доларів, повноцінна цифрова трансформація із впровадженням AI може дати ефект на 810 млн – 1,6 млрд доларів, а рентабельність EBITDA зростає на 7-13 відсоткових пунктів. Найбільша частка цього зростання припадає на управління каналами збуту та взаємодію з клієнтами, адже це простір, де AI допомагає не тільки зібрати дані, але й сформувати з них робочу стратегію.

Завдяки штучному інтелекту роздрібні компанії отримали інструменти, які дозволяють працювати не навмання, а на основі точних даних – від ціноутворення й запасів до персоналізації пропозицій і прогнозування попиту. AI радикально змінює підходи до персональної взаємодії – від рекомендованих товарів у мобільному застосунку до індивідуалізації акцій на основі даних.

У ціноутворенні штучний інтелект допомагає ритейлерам відійти від ручного підходу й перейти до динамічної моделі, де враховується цілий набір параметрів: ціни конкурентів, залишки товарів, сезонність, історія попиту. BCG підтверджує, що впровадження AI-рішень у ціноутворенні дозволяє ритейлерам оптимізувати ціни на рівні товару й магазину, що забезпечує зростання валового прибутку на 5–10%, підвищує продажі та покращує клієнтський досвід. SMART business також підтримує ритейлерів у побудові ефективної цінової стратегії за допомогою рішення SMART Price Insights – єдиної AI-платформи для автоматизованого ціноутворення. Рішення допомагає оперативно реагувати на ринкові зміни, підвищувати прибутковість і конкурентоспроможність, використовуючи гнучкі ML-алгоритми, аналітику в реальному часі та прогнозування впливу цінових змін на бізнес-показники.

Також варто зазначити, що AI у ритейлі дедалі активніше використовується для прогнозування попиту, особливо в умовах, де традиційні моделі не справляються з різкими змінами. Яскравим прикладом тому є кейс McDonald’s Грузія. Компанія шукала рішення для точнішого прогнозування продажів на рівні кожного закладу й товару. Виклик полягав у тому, що попит відрізняється не просто по регіонах, а навіть по окремих точках, на що впливав ряд факторів: сезонність, локальні події тощо. Для вирішення викликів McDonald’s Грузія компанія SMART business впровадила рішення SMART Demand Forecast, що використовує у роботі AI-алгоритми. Зрештою впровадження принесло потужний результат:

• 83% точності прогнозування продажів для кожного закладу на основі тижневої агрегації даних за період 4 тижнів.
• 80% точності прогнозування продажів для кожного закладу на основі тижневої агрегації даних за період 12 тижнів.

Проте, попри відчутну ефективність і широку доступність технологій, досі залишаються питання, які стримують бізнес від масового впровадження.

Які бар’єри вбачає бізнес на шляху до впровадження AI і як вони долаються на практиці

Сучасні AI-рішення, зокрема й ті, що впроваджує SMART business, мають прозору логіку, інтегруються з BI-системами й дозволяють легко верифікувати результати. Тоді чого ж насправді бояться компанії?

Страх №1: З AI ми втратимо контроль

Що лякає:

• Рішення прийматиме «машина» – а як же досвід людини?
• Що, як система не зрозуміє контексту?
• Хто відповідальний, якщо рішення, прийняте AI, виявиться хибним?

Як вирішується:

• AI-рішення для прогнозування попиту працюють не замість людини, а разом з нею.
• Є рівні автоматизації – від рекомендацій до повної автономії. Компанія сама вирішує, на якому етапі довіритись AI.
• Система надає більше прозорості й контрольованості процесам.

Вердикт: міф. Контроль не зникає – він переходить на новий рівень, де людина керує AI й отримує більше часу на стратегічні завдання, що потребують людської експертизи.

Страх №2: У нас немає компетенцій для цього

Що лякає:

• У команді немає аналітиків чи спеціалістів Data Science.
• Колись уже купили систему, яка так і не запрацювала.
• Впровадження здається складним та ресурсовитратним, а штучний інтелект потребує роки на навчання.

Як вирішується:

• Впровадження рішень з AI супроводжуються наданням експертизи вендора – тобто ніхто не залишає команду наодинці з системою. Тому обираючи вендора важливо зважати, чи зможе він забезпечити потрібний рівень супроводу й залученості на всіх етапах трансформації.
• Сучасні рішення мають адаптуватися під ваш бізнес, а не навпаки, тож перед впровадженням вендор повинен протестувати гіпотези, аби показати, як саме рішення працює на практиці, і забезпечити поступову інтеграцію – від діагностики й моделювання до пілота, адаптації та підтримки.
• Сучасні рішення, як-от SMART Demand Forecast, побудовані на моделях, що навчаються під конкретний набір чинників і факторів, який враховує вашу бізнес-специфіку. Впровадження таких рішень займає лічені тижні, а не роки. Інтуїтивно зрозумілий інтерфейс дозволяє легко налаштувати інтеграцію з ERP-системою, щоб забезпечити регулярне оновлення вхідних та вихідних даних. Після налаштування інтеграції система отримує необхідну інформацію для виконання всіх операційних процесів, що дозволяє підняти точність прогнозування.

Вердикт: міф. AI – не для обраних компаній, а інструмент для широкого використання у бізнесі.

Як приклад, для McDonald’s Грузія впровадження рішення SMART Demand Forecast стало не стрибком у невідомість, а прогнозованим досвідом, в якій кожен етап був під контролем. Команда SMART business разом з клієнтом погодила, яку структуру даних використовуватиме система для побудови прогнозів. Адже у світі AI чітка структура даних прямо впливає на точність моделі. Враховувались не лише продажі, але й продуктова ієрархія, вплив зовнішніх факторів, сезонність – все, що могло змінити поведінку споживачів. Була розроблена покрокова схема з прозорим баченням подальших дій: від підготовки даних – до фінального впровадження.

В результаті компанія McDonald’s Грузія отримала комплексну підтримку й рішення, адаптоване під реальні бізнес-процеси. Саме такий підхід допомагає зруйнувати стереотипи про складність AI і змінює логіку впровадження.

Де бізнес втрачає найбільше й потребує підсилення за допомогою AI-рішень​

Максимальну цінність AI приносить у тих зонах, які історично дають найбільше втрат або найменшу ефективність. Тому коли йдеться про впровадження AI, ефективна стратегія починається з запитань:

• Де компанія втрачає найбільше?
• Що в процесах найбільш нестабільно?
• Де навіть 1% точності може зекономити тисячі?

Однією з таких критичних зон для ритейлу є прогнозування попиту. Саме в цьому напрямку навіть незначна похибка в оцінці майбутніх обсягів продажів може призвести до серйозних фінансових наслідків. Бо якщо прогноз слабкий, далі все йде по ланцюгу: неправильний обсяг закупівлі, дефіцит або надлишок на складі, затримки в доставці, втрата клієнтів і, як наслідок – прямі збитки. В такому випадку прогноз – це фундамент операційної стратегії, на якому будується вся робота логістики, продажів і закупівель.

За даними від McKinsey & Company, моделі штучного інтелекту демонструють суттєву перевагу над традиційними методами прогнозування. Наприклад, використання AI для планування в ланцюгах постачання дозволяє зменшити кількість помилок на 20-50%, а втрати від відсутності товару на полиці – до 65%. До того ж такі системи допомагають скоротити витрати на зберігання на 5-10%, а адміністративні витрати – на 25-40%, відкриваючи шлях до значного підвищення операційної ефективності.

AI у рішенні SMART Demand Forecast може змінити правила гри: моделі машинного навчання здатні враховувати сезонність, промоподії, конкурентний складник тощо – й адаптувати прогнози в режимі реального часу. І головне – такі моделі вчаться на кожному новому циклі продажів, зменшуючи похибку з кожною ітерацією, дозволяючи оперативно реагувати на зміни.  – і експерти SMART business допоможуть розкрити весь потенціал рішення та знайти найкращі шляхи підсилення вашого бізнесу за допомогою AI.