Новости

AI в ритейле: каким он бывает? Экспертный материал SberCloud

Искусственный интеллект внедряется во все сферы экономики, и ритейл не исключение. Мы спросили у команды платформы ML-разработки полного цикла ML Space, за чем к ним чаще всего приходят ритейлеры и какие нестандартные способы применения AI существуют в индустрии.

Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) постепенно внедряется во все сферы, в том числе становится неотъемлемым инструментом в ритейле. По данным аналитической компании Juniper Research, расходы ритейлеров на сервисы с AI к 2023 году будут достигать $12 млрд. Подтверждает тенденцию и отчет Gartner, включивший AI-инженерию в число трендов 2022 года.

Уже сейчас использование AI для создания персонализированных предложений, прогнозирования спроса и оптимизации обслуживания в розничных магазинах считается чем-то привычным. Но это не значит, что использование искусственного интеллекта ограничено стандартными сценариями.

Распространенные варианты применения AI. Многие ритейлеры уже хорошо изучили возможности AI и широко используют их для следующих задач:


●     рекомендательные системы — для персонализированных предложений, от которых сложно отказаться;
●     системы компьютерного зрения — для создания умных витрин, оптимизации заполняемости прилавков, автоматических проверок;
●     алгоритмы обработки естественного языка и синтеза речи — для интеллектуального поиска, чат-ботов, анализа настроения;
●     системы прогнозирования спроса — для прогноза спроса и оттока на отдельные единицы товара в разных торговых точках, планирования акций и оптимизации товарных запасов;
●     системы динамического ценообразования — для выбора оптимальной цены на товар с учетом цен конкурентов, товара в наличии и многих других факторов.

Кейсы и идеи оригинального использования AI в ритейле. С развитием AI расширяется и набор инструментов на его базе, что способствует появлению оригинальных кейсов. Ниже расскажем о тех, которые показались наиболее креативными.


Автоматизированные точки продаж на основе компьютерного зрения


Внедрение AI в ритейл позволяет автоматизировать офлайн-продажи любых типов товаров — это подтверждают и Amazon Go (первые автоматизированные супермаркеты в мире), и кейс компании Roby.market. Разработчик оборудовал витрины и холодильники модулями на базе компьютерного зрения, которые идентифицируют клиентов по их кредитным карточкам и отслеживают, какие из товаров взяты с витрин. Списание с карты осуществляется автоматически и только после сверки всех данных. 

Такой подход улучшает концепцию магазинов без продавцов и работает предельно точно — на 1000 операций проблемы возникают только в 1-2 случаях.

Использование сгенерированных образов людей для создания рекламы. Появление генеративно-состязательных нейросетей позволило создавать реалистичные изображения высокого разрешения, которые почти не отличаются от настоящих фотографий и видеороликов. В комбинации с инструментами обработки и генерации естественного языка это используется для создания уникальных брендовых аватаров с нужной внешностью, голосом, эмоциями и другими характеристиками.


Кроме того, сгенерированные лица очень удобно использовать в рекламе, ведь съемки живых моделей, особенно детей, достаточно затратны и требуют урегулирования множества юридических тонкостей. Так, например, разработчики сервиса Generated Photos предоставляют своим пользователям «свежие лица» по подписке: 20$ в месяц и на 15 ваших рекламных материалах могут красоваться идеальные лица, которых никогда не существовало в природе. Любых возрастов, полов и этнических особенностей.

Сервисы для персонализированного подбора товара


AI может применяться и для помощи покупателям с выбором товаров или их отдельных параметров: оттенков губной помады или тонального крема, цвета обуви, оптимального размера аксессуаров и других.

Подобный сценарий использования реализовала французская компания Sephora, разработавшая и внедрившая сервис персонализированного подбора тональных средств на основе простого опроса из 5 вопросов. В результате клиенты получают подборку наиболее соответствующих товаров, что не только повышает продажи компании за счет преодоления возражений, но и повышает лояльность покупателей.

Оптимизация графиков поставок


AI-алгоритмы применимы для подбора ассортимента в магазинах — это подтверждает кейс шведской компании H&M. Производитель внедрил системы контроля и анализа, отслеживающие:

●     показатели продаж отдельных товаров;
●     параметры каждого товара: цвет, размер, тип;
●     пол и возраст покупателей.

Реализованная система позволила подобрать ассортимент товаров, необходимых в каждом конкретном магазине, и значительно повысить продажи за счет закрытия потребностей покупателей.

Подбор товара по эмоциональной реакции покупателя


Развитие AI до уровня понимания человеческих эмоций сумел успешно использовать японский ритейлер одежды Uniqlo. Компания разработала устройство UMood, которое с помощью камер и специальной нейрогарнитуры считывает мозговые волны и невербальные признаки. Для поиска лучшего варианта покупателю показываются все товары категории и постепенно выборка понравившихся вариантов сужается до одного. На принятие решений влияет показатель заинтересованности — учитывается не только сам факт, но и степень заинтересованности, определяемая алгоритмами AI.

В настоящее время искусственный интеллект выступает катализатором развития ритейла и его глобального движения в сторону цифровизации. Это одновременно выгодно бизнесу, который получает возможность точно взаимодействовать с клиентами и быстро реагировать на их запросы, и покупателям, которые получают персонализированные предложения и удобные варианты приобретения интересующих товаров.

Пока что кейсы необычного использования AI остаются единичными, но, по прогнозам экспертов, в будущем применение интеллектуальных алгоритмов и инструментов станет ключевым критерием для продвижения бизнеса и отстройки от конкурентов.

Если у вас есть свежие идеи необычного использования машинного обучения в ритейле, их можно воплотить на платформе для ML-разработки полного цикла на базе двух суперкомпьютеров — ML Space. Ведь здесь есть все необходимое: высокопроизводительная инфраструктура, привычные дата-аналитикам и дата-сайентистам инструменты, а главное — приятные тестовые гранты, которые выдаются всем юрлицам, стоит только оставить заявку.