Inteligența artificială, vârful de lance al inovației în retail 18 Mar 2019 de Mihaela Popescu [1] De la asistenta personală de pe telefonul mobil și până la microsegmentarea shopperilor, personalizarea ofertei și securitatea cibernetică în tranzacțiile comerciale, inteligența artificială tinde să atingă toate aspectele vieții consumatorilor, cât și ale businessului. Și partea cea mai interesantă este faptul că ea se află abia la început în multe dintre sectoarele economice, inclusiv în retail. Acest veritabil game changer al vremurilor actuale va aduce 15,7 trilioane de dolari în economia mondială până în 2030, adică mai mult decât PIB actual al Chinei cumulat cu cel al Indiei - prognozează PwC într-un studiu recent ce măsoară impactul AI (artificial intelligence) asupra businessului. De asemenea, compania de audit și consultanță PwC estimează că piețele care vor profita cel mai mult de pe urma dezvoltării AI sunt China (unde va genera o creștere a PIB de până la 26% de acum și până în 2030) și America de Nord (+14%), iar Pagina 1 din 5
sectoarele cu cele mai mari transformări generate de noile tehnologii sunt retailul, serviciile financiare și serviciile medicale. În țările central și est europene, veniturile generate de inteligența artificială s-au ridicat la 56,7 milioane de dolari în 2017, potrivit estimărilor Microsoft. Până în 2021, acestea ar trebui să ajungă la 221 de milioane de dolari, ceea ce ar însemna o creștere de 290%. Ce se află în spatele avansului-record? Parțial, în spatele popularității soluțiilor de inteligență artificială stau specializări precum chatbots (roboți utilizați în call center-uri), data mining (procese aflate la intersecția sistemelor de analiză a bazelor de date cu statistica și cu machine learning) și omnichannel, toate extrem de importante în industria de retail. Astfel de aplicații inteligente au rolul de a transforma vechile modele de business și au un impact major asupra modului în care companiile interacționează cu consumatorii. În comerț sunt trei zone principale în care inteligența artificială are potențialul maxim de a transforma businessul: - Producție și design personalizate - Anticiparea cererii consumatorilor - Managementul stocurilor - Plasarea comenzilor online. Dacă în prezent, retailerii pot recomanda anumite produse clienților lor pe baza preferințelor acestora, ca urmare a analizării istoricului comenzilor, pe termen mediu vor putea fi dezvoltate produse personalizate 100%, iar pe termen lung producătorii vor putea anticipa cererea pentru anumite articole pe baza analizei semnalelor primite din piață. Deși reprezintă o mare de oportunități, AI se lovește însă și de anumite bariere, precum neîncrederea consumatorilor cu privire la modul de utilizare a datelor și la politica retailerilor privind protecția datelor. STUDIU DE CAZ 1: Ce poate face AI pe lanțul de aprovizionare Pentru prima dată în sectorul de retail din Franța, în 2018 a fost integrată o soluție de inteligență artificială în lanțul de aprovizionare cu alimente și, în cel mai scurt timp posibil, și în cel de produse nealimentare. Retailerul în cauză este Carrefour. El beneficiază astfel de o soluție multi-channel de distribuție și de optimizare a stocurilor pentru Pagina 2 din 5
a reduce risipa și pentru a crea valoare adăugată. Scopul acestui proiect este să creeze un mediu unic atât în online cât și offline, în care consumatorilor loiali li se oferă cea mai bună ofertă oricând și oriunde. Pentru configurarea acestei soluții de inteligență artificială, Carrefour a lucrat cu compania SAS, iar perioada de teste a durat 18 luni. Optimizând munca echipelor de achiziții și de planificare, platforma SAS poate colecta și procesa o multitudine de date din sistemul informatic al Carrefour Supply Chain: informații din magazinele fizice, din depozite și din platformele de comerț online. Inteligența artificială va elibera echipele noastre de anumite sarcini, permițându-le să acorde timpul necesar dezvoltării de strategii de prognoză diferențiate și să răspundă în cel mai bun mod nevoilor clienților, reducând, în același timp, risipa, a precizat Franck Noel- Fontana, Directorul departamentului de prognoză al Carrefour Franța. De asemenea, prin intermediul acestei inovații, echipele vor deveni mult mai agile fiindcă soluția le permite să integreze noi metode de muncă și să îmbunătățească încontinuu procesele de prognoză a cererii. Un management mai inteligent al lanțului de aprovizionare va duce, în cele din urmă, la reducerea situațiilor de out-of-stock și de supradimensionare a stocurilor din depozite și magazine. STUDIU DE CAZ 2: Roboții pe post de angajați în magazin Ahold Delhaize, proprietarul magazinelor Mega Image, este pe cale de a scrie istorie în retailul alimentar global: la începutul acestui an, compania va aduce 500 de roboți în supermarketurile sale Stop&Shop, Giant Food și Giant Martin s din Statele Unite. Testele pentru utilizarea inteligenței artificiale în magazine au început încă din 2017, însă proiectul va fi implementat la scară largă în prima jumătate a acestui an. Roboții Marty, care se vor a fi niște personaje simpatice pentru clienții magazinelor, au sarcina de a identifica problemele legate de expunerea mărfurilor (scurgeri de lichide sau vărsarea unor produse sub formă de pudră cauzate de ambalaje deteriorate sau de răsturnarea unor recipiente pentru vracuri etc) și de a alerta personalul magazinelor atunci când se impun măsuri corective. Practic, utilizarea inteligenței artificiale permite retailerului să-și crească eficiența operațională, iar angajații din magazine vor avea astfel mai mult timp pentru interacțiunea cu clienții. Pagina 3 din 5
Proiectul a fost dezvoltat de Ahold Delhaize în parteneriat cu firma Badger Technologies. În prezent, lanțurile Giant Food, Giant Martin s și Stop&Shop din Statele Unite numără în total aproximativ 750 de magazine. Giant Food a fost primul supermarket deschis în Washington, în 1936. STUDIU DE CAZ 3: Morrisons și sistemul automat de comandă Al treilea cel mai mare lanț de supermarketuri din Marea Britanie, Morrisons, și-a îmbunătățit rata de disponibilitate a produselor reducând situațiile de out of stock cu până la 30%, folosind o soluție de tip machine learning pentru comenzile automatizate, Blue Yonder Replenishment Optimization. Jucătorii din retailul alimentar urmăresc întotdeauna să ofere cea mai bună experiență clienților. În plus, drumul către succes este pavat și cu eficiență operațională, iar la îmbinarea dintre cele două nevoi stă inteligența artificială sau soluțiile de tip machine learning care capătă din ce în ce mai multă importanță. În doar un an, această soluție a fost folosită pentru 130 de categorii, 26.000 de SKU-uri și a fost introdusă în toate cele 491 de magazine Morrisons. Pratic, Blue Yonder Replenishment Optimization a contribuit la o reaprovizionare mai eficientă, reducând golurile de la raft cu 30%, iar în cele din urmă a creat o experiență mai bună clienților. De asemenea, s-a redus procentul de vânzări ratate (missed sales) și risipa. Oamenii pot lua decizii bune, însă nu pot lua extrem de multe decizii într-o singură zi. În plus, obiceiurile și cerințele consumatorilor se schimbă prea repede pentru ca deciziile oamenilor să fie suficient de rapide, de corecte și de consistente. Tehnologia de tip machine learning este cea capabilă să prevadă toate aceste schimbări rapid, consistent și corect în modele. Principalul avantaj al unui sistem de tip machine learning este capacitatea sa de a prognoza evenimente și circumstanțe pe care un manager de aprovizionare nu ar fi capabil să le anticipeze de unul singur. De pildă, poate să determine care va fi cererea pentru anumite produse de Valentine s Day sau Paști sau poate determina ce ar urma să cumpere consumatorii într-o zi ploioasă. Datele sunt folosite pentru a crea predicții cât mai apropiate de realitate și apoi automatizează comanda pe magazin, pentru fiecare produs. De asemenea, Pagina 4 din 5
echilibrează KPI-urile multiple sau concurente, astfel încât risipa, dar și disponibilitatea să fie optimizate în funcție de KPI. La fel ca în cazul oricărei funcții de inteligență artificială sau machine learning, principalul câștig este acela că angajații nu mai pierd timp făcând comenzile manual, ci pot petrece mai mult timp cu clienții din magazin. Articole Asemănătoare Source URL: https://www.magazinulprogresiv.ro/articole/inteligentaartificiala-varful-de-lance-al-inovatiei-retail Legături [1] https://www.magazinulprogresiv.ro/sites/default/files/article/images/t ehnologii.jpg Pagina 5 din 5