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

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

3 дні(в) тому
  392
rau

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.


До останніх новин До популярних новин Підписатись на TG канал

Поділіться цією новиною в соціальних мережах


Читайте також

Як українці святкували перші дні літа: Добірка найкращих мемів про операцію Павутина та черговий підрив кримського мосту

Як українці святкували перші дні літа: Добірка найкращих мемів про операцію Павутина та черговий підрив кримського мосту

Українці зустріли літо з гумором і натхненням — соціальні мережі вибухнули мемами на тему операції «Павутина» та...
time icon  
  182
Усі новини ринку