Штучний інтелект та роздрібна торгівля: нова ера оптимізації знижок

В сучасному світі роздрібної торгівлі, де здобуття конкурентної переваги має вирішальне значення, торговельні мережі все частіше шукають інноваційні рішення для оптимізації стратегій ціноутворення та максимізації прибутковості.

Завдяки швидкому розвитку технологій Штучного Інтелекту (ШІ), роздрібні продавці отримали безпрецедентну можливість революціонізувати свої кампанії знижок та досягти нових рівнів ефективності та точності. Як ШІ допомагає з оптимізацією знижок у торговельній мережі та чому саме зараз ідеальний момент для його застосування, розповідає старший ERP Consultant компанії Consulting for Retail Антон Цемеров.

Сучасні виклики в ланцюгах постачання та надлишкові запаси

Сучасна роздрібна індустрія стикається з викликами в ланцюгах постачання, що стали ще більш актуальними через пандемію COVID-19 та війну між росією та Україною. За даними досліджень, майже 60% малих і середніх підприємств зазнали втрат у прибутку у 2022 році через затримки в ланцюгах постачання.

Надлишкові запаси стали серйозною проблемою для рітейлерів, оскільки вони забирають ресурси та можуть призвести до значних фінансових втрат. Зв’язок між порушеннями ланцюга постачання та надлишковими запасами очевидний: коли ланцюг постачання зазнає затримок, роздрібні продавці часто змушені замовляти більше товарів, ніж їм потрібно, щоб мати достатньо товару на складах.

Але коли ланцюг нормалізується, рітейлери залишаються з надлишковим запасом товарів, який доводиться продавати зі знижкою, що веде до зниження маржі прибутку. І саме тут набувають актуальності знижки.

Важливість оптимізації знижок у сучасних умовах

Стикаючись з надлишковими запасами та викликами ланцюга постачання, рітейлери використовують стратегію знижок, щоб очистити запаси й компенсувати втрати. Простіше кажучи, кампанія знижок – це стратегія ціноутворення, призначена для продажу товарів, які не продаються за їхніми звичайними цінами.

Шляхом зниження цін на товари з надлишковим запасом торговельні мережі спонукають клієнтів до покупок та звільняють важливий простір на складах. Однак традиційний підхід до знижок ґрунтується на ручних процесах та експертній думці, що забирає багато часу та робить його чутливим до помилок. А це веде до постійних втрат грошей та зниження маржі.

Більш того, оптимізація знижок набуває особливого значення в наш час, оскільки рітейлери стикаються зі зростаючою конкуренцією та тиском на ефективну роботу. Експерти передбачають, що проблеми з ланцюгами постачання та надлишковим запасом будуть тривати ще довгий час, тому роздрібні мережі повинні бути гнучкими у своїх стратегіях ціноутворення, щоб залишатися попереду.

Оптимізувати стратегії знижок рітейлерам допомагають рішення на основі ШІ, впровадження яких на ринку набирає дедалі більших обертів. За допомогою аналізу великого обсягу даних та врахування багатьох факторів, включаючи попит та рівень запасів, рішення з ШІ для знижок надає рітейлерам  рекомендації для прийняття аргументованих рішень з ціноутворення.

Як ШІ допомагає з оптимізацією знижок?

Рішення ШІ для оптимізації знижок змінюють правила гри для роздрібних продавців, які бажають оптимізувати свої стратегії знижок. Використовуючи алгоритми рекурентних нейронних мереж (RNN), такі рішення аналізують історичні дані про продажі, щоб рекомендувати оптимальні знижки для кожного товару. Ці алгоритми аналізують дані та встановлюють параметри, такі як максимальна глибина знижок, часові рамки для знижок та очікуваний рівень запасу.

За допомогою цих параметрів алгоритми створюють прогнози продажів, які допомагають досягати запланованого рівня запасів та одночасно максимізувати рівень маржі. Ця точність є критичною для роздрібних продавців, які прагнуть залишатися конкурентоспроможними на змінному ринку.

Крім того, алгоритми RNN базуються на аналізі часових рядів, що надає точні прогнози продажів на основі історичних даних. За допомогою цих даних роздрібні продавці можуть приймати обґрунтовані рішення щодо ціноутворення, управління запасами та промо. Це особливо корисно для рітейлерів з великою кількістю SKU, які потребують швидко приймати рішення щодо ціноутворення та промо.

Успішні роздрібні кампанії за допомогою Competera

Однією з передових платформ для оптимізації знижок є рішення Competera, що міститься в асортиментному портфелі компанії C4R. Цей продукт належить до другого покоління ШІ/МН і вже здобув популярність на ринку програмного забезпечення.

Основні можливості платформи дозволяють користувачам створювати окремі кампанії знижок та вручну визначати товари для зниження ціни або автоматично їх призначати. Також є можливість вибирати оптимальну логіку знижок, спрямовану на збільшення обсягу продажів або доходу. Користувачі можуть негайно запускати процес оптимізації знижок або планувати майбутні активності.

Поза цим, користувачі можуть налаштовувати логіку зміни цін для всіх кампаній знижок у групі, а також для окремих кампаній знижок можуть регулювати конкретні параметри, такі як інтервали зміни ціни або умови зміни ціни, пов’язані з моніторингом цін конкурентів.

Як свідчить практика впроваджень, застосування рішення Competera дозволяє рітейлерам досягнути таких результатів:

• до 50% – скорочення витрат та часу на переоцінку;
• 6% – середній приріст маржі;
• до 8% – відшкодування від раніше втраченого доходу;
• до 98% – точність відповідності отриманих даних про ціни конкурентів у режимі реального часу.

Як бачимо, знижки з ШІ змінюють роздрібний ринок і допомагають ефективно протистояти складним викликам, пов’язаним із порушенням ланцюга постачання та надмірним запасом. І зараз – саме час для впровадження технологій ШІ для оптимізації знижок та здобування переваги у роздрібній індустрії.

Дізнавайтеся більше про сучасні рішення для оптимізації ціноутворення та про інші ефективні інструменти для автоматизації бізнес-процесів роздрібної торгівлі, логістики та дистрибуції. Пишіть на info@c4r.eu або заповнюйте форму зворотного зв’язку.