Искусственный интеллект и розничная торговля: новая эра оптимизации скидок

В современном мире розничной торговли, где получение конкурентного преимущества имеет решающее значение, торговые сети все чаще ищут инновационные решения для оптимизации стратегий ценообразования и максимизации прибыльности.

Благодаря быстрому развитию технологий Искусственного Интеллекта (ИИ) розничные продавцы получили беспрецедентную возможность революционизировать свои кампании скидок и достичь новых уровней эффективности и точности. Как ИИ помогает в оптимизации скидок в торговой сети и почему именно сейчас идеальный момент для его применения, рассказывает старший ERP Consultant компании Consulting for Retail Антон Цемеров.

Современные вызовы в цепях снабжения и избыточные запасы

Современная розничная индустрия сталкивается с вызовами в цепях поставок, ставших еще более актуальными из-за пандемии COVID-19 и войны между россией и Украиной. По данным исследований, почти 60% малых и средних предприятий понесли потери в прибыли в 2022 году из-за задержек в цепях поставок.

Избыточные запасы стали серьезной проблемой для ритейлеров, поскольку они изымают ресурсы и могут привести к значительным финансовым потерям. Связь между нарушениями цепи снабжения и избыточными запасами очевидна: когда цепь снабжения испытывает задержки, розничные продавцы часто вынуждены заказывать больше товаров, чем им нужно, чтобы иметь достаточно товара на складах.

Но когда цепь нормализуется, ритейлеры остаются с лишним запасом товаров, который приходится продавать со скидкой, что ведет к понижению маржи прибыли. И именно здесь приобретают актуальность скидки.

Важность оптимизации скидок в современных условиях

Сталкиваясь с избыточными запасами и вызовами цепи поставки, ритейлеры используют стратегию скидок, чтобы очистить запасы и компенсировать потери. Проще говоря, кампания скидок – это стратегия ценообразования, предназначенная для продажи товаров, не продаваемых по их обычным ценам.

Путем снижения цен на товары с избыточным запасом торговые сети побуждают клиентов к покупкам и освобождают важное пространство на складах. Однако традиционный подход к скидкам основывается на ручных процессах и экспертном мнении, что занимает много времени и делает его чувствительным к ошибкам. А это ведет к постоянным потерям денег и снижению маржи.

Более того, оптимизация скидок приобретает особое значение в наше время, поскольку ритейлеры сталкиваются с растущей конкуренцией и давлением на эффективную работу. Эксперты предполагают, что проблемы с цепями снабжения и избыточным запасом будут продолжаться еще долгое время, поэтому розничные сети должны быть гибки в своих стратегиях ценообразования, чтобы оставаться впереди.

Оптимизировать стратегии скидок ритейлерам помогают решения на основе ИИ, внедрение которых на рынке набирает все большие обороты. С помощью анализа большого объема данных и учета многих факторов, включая спрос и уровень запасов, решение с ИИ для скидок предоставляет ритейлерам рекомендации для принятия аргументированных решений по ценообразованию.

Как ИИ помогает с оптимизацией скидок?

Решения ИИ для оптимизации скидок изменяют правила игры для розничных продавцов, желающих оптимизировать свои скидочные стратегии. Используя алгоритмы рекуррентных нейронных сетей (RNN), такие решения анализируют исторические данные о продажах, чтобы рекомендовать оптимальные скидки для каждого товара. Эти алгоритмы анализируют данные и устанавливают параметры, такие как максимальная глубина скидок, временные рамки скидок и ожидаемый уровень запаса.

С помощью этих параметров алгоритмы создают прогнозы продаж, помогающие достигать запланированного уровня запасов и одновременно максимизировать уровень маржи. Эта точность критическая для розничных компаний, которые стремятся оставаться конкурентоспособными на сменном рынке.

Кроме того, алгоритмы RNN базируются на анализе временных рядов, что дает точные прогнозы продаж на основе исторических данных. С помощью этих данных розничные продавцы могут принимать обоснованные решения по ценообразованию, управлению запасами и промо. Это особенно полезно для ритейлеров с большим количеством SKU, требующих быстро принимать решения по ценообразованию и промо.

Успешные розничные кампании с помощью Competera

Одной из передовых платформ для оптимизации скидок есть решение Competera, содержащееся в ассортиментном портфеле компании C4R. Этот продукт принадлежит ко второму поколению ИИ/МН и уже приобрел популярность на рынке программного обеспечения.

Основные возможности платформы позволяют пользователям создавать отдельные скидочные кампании и вручную определять товары для снижения цены или автоматически их назначать. Также можно выбирать оптимальную логику скидок, направленную на увеличение объема продаж или дохода. Пользователи могут сразу же запускать процесс оптимизации скидок или планировать будущие активности.

Кроме того, пользователи могут настраивать логику изменения цен для всех кампаний скидок в группе, а также для отдельных скидочных кампаний могут регулировать конкретные параметры, такие как интервалы изменения цены или условия изменения цены, связанные с мониторингом цен конкурентов.

Как свидетельствует практика внедрений, применение решения Competera позволяет ритейлерам достичь следующих результатов:

• до 50% – сокращение затрат и времени на переоценку;
• 6% – средний прирост маржи;
• до 8% – возмещение от ранее утраченного дохода;
• до 98% – точность соответствия полученных данных о ценах конкурентов в режиме реального времени.

Как видим, скидки с ИИ меняют розничный рынок и помогают эффективно противостоять сложным вызовам, связанным с нарушением цепи поставок и чрезмерным запасом. И сейчас – самое время для внедрения технологий ИИ для оптимизации скидок и получения преимущества в розничной индустрии.

Узнайте больше о современных решениях для оптимизации ценообразования и других эффективных инструментах для автоматизации бизнес-процессов розничной торговли, логистики и дистрибуции. Напишите на info@c4r.eu или заполняйте форму обратной связи.