Три швидкі способи застосування AI у продажах FMCG

Сьогодні штучний інтелект стає необхідним інструментом у роздрібній торгівлі. Як показують дослідження McKinsey, компанії, що використовують AI, фіксують зростання доходів на 3-15%, а зниження витрат на 10-20%. Рішення на основі аналізу зображень особливо ефективні. Вони автоматизують експозицію товарів, аналізують поведінку клієнтів і оптимізують розміщення продуктів.

Всупереч поширеному переконанню, впровадження AI в роздрібну торгівлю не вимагає багатомісячних проектів. Існують способи запуску таких рішень лише за місяць, а навіть за кілька тижнів. Стаття представляє три головні сценарії швидкого впровадження AI в процеси компаній FMCG, які покращать результати без великих інвестицій.

Як AI удосконалює бізнес-процеси на практиці

Штучний інтелект і розпізнавання зображень стають незамінними помічниками в точках продажу. Вони допомагають знижувати витрати на обслуговування, збільшувати вартість покупок і краще передбачати поведінку клієнтів.

AI-рішення в магазинах перевіряють, чи всі продукти доступні на полицях, а також допомагають вибрати найкращі місця для товарів. Якщо продукт було вкрадено, система розпізнавання зображень виявить це та повідомить працівника. Додатково AI-технології можуть відстежувати рух клієнтів у магазині та показувати, які товари викликають найбільший інтерес. Завдяки цьому продукти потрапляють у місця з найбільшим потоком відвідувачів, що збільшує продажі.

AI також збирає аналітичні дані. Компанія отримує необхідну інформацію про результати магазину та може контролювати ключові показники й удосконалювати процеси. Можна відстежувати кількість SKU, POS-матеріали та частки брендів на полицях, зміни порівняно з попередніми періодами, нестачу товарів, якість аналітичних фотографій тощо.

Багато виробників і дистриб’юторів FMCG у різних регіонах уже запустили пілотні проекти AI та розпізнавання зображень. Наприклад, європейський інтегратор систем відеоспостереження пропонує автоматизовану експозицію товарів, моніторинг кав’ярень і магазинів готової їжі, оскільки працівники не встигали одночасно обслуговувати клієнтів і поповнювати полиці.

Для вирішення цієї проблеми обрали хмарне рішення Goods Checker. Воно використовує розпізнавання зображень для виявлення порожніх місць на полицях. Коли бракувало продукту, система одразу надсилала повідомлення відповідальним працівникам.

Завдяки рішенням розпізнавання зображень роздрібні торговці та кав’ярні змогли ідентифікувати періоди пікового попиту та збільшувати доступність продуктів. Крім того, ці рішення допомогли збільшити продажі завдяки постійному моніторингу товарів на полицях і зменшили кількість прострочених продуктів завдяки кращому плануванню.

Три сценарії інтеграції AI

Наразі IT-компанії пропонують різні способи впровадження AI та розпізнавання зображень, а FMCG-компанії можуть обрати оптимальний сценарій. Обираючи сценарій, менеджери мають враховувати технічні можливості свого бізнесу та готовність працівників працювати з новими інструментами. Тепер на прикладі Goods Checker розглянемо способи впровадження розпізнавання зображень і переваги кожного сценарію.

Мобільний додаток

Використання мобільного додатка з розпізнаванням зображень — це простий спосіб автоматизації мерчандайзингу. Клієнт починає користуватися готовим додатком, наданим розробником. IT-компанія може адаптувати додаток до конкретних потреб бізнесу, якщо необхідно. Наприклад, може додати нові показники для моніторингу, покращити аналітичні функції тощо.

Впровадження AI спрощує моніторинг доступності продуктів на полицях: працівники просто фотографують полиці в додатку та одразу бачать результати обробки. Система перевіряє, чи продукти виставлені відповідно до планограми. Важливою перевагою є можливість користуватися додатком без постійного інтернет-з’єднання, що дуже важливо в магазинах, де з’єднання може бути слабким.

Додаток генерує звіти, які допомагають менеджерам оцінити продуктивність кожного працівника та виявити проблемні зони в різних магазинах. Хоча це рішення може бути дорожчим порівняно з іншими сценаріями та може тривати кілька місяців для впровадження, компанія зрештою отримує власний інструмент, адаптований до її конкретних потреб.

Інтеграція через API

Інтеграція через API підходить компаніям, які вже мають власний корпоративний додаток. У цьому випадку розпізнавання зображень просто вбудовується в існуючу систему. Працівники продовжують користуватися знайомими додатками, а компанія економить кошти, не створюючи новий.

Цей сценарій дозволяє гнучко адаптувати функції до потреб конкретного бізнесу — можна додати нові аналітичні показники або змінити існуючі для використання з певними групами продуктів. Впровадження швидке та легке для персоналу, оскільки головний інтерфейс залишається знайомим усім учасникам процесу.

Інтеграція через FTP-сервер

FTP-інтеграція підійде компаніям, які хочуть запустити проект і протестувати, як рішення працює в короткі терміни. Цей метод також може ефективно використовуватися компаніями, які не потребують аналітики в реальному часі.

Система розпізнавання зображень підключається безпосередньо до існуючого сервера компанії та автоматично обробляє всі завантажені на нього фотографії. Працівники можуть просто дотримуватися звичайного робочого процесу і не мають звикати до нових програм. Це рішення можна впровадити за встановленим графіком, що дуже важливо для великих торгових мереж з великими обсягами інформації та уніфікованою системою звітності.

AI — ключовий фактор успіху в сучасній роздрібній торгівлі

Ринок AI швидко розвивається, створюючи значні переваги для виробників і дистриб’юторів FMCG. Найсучасніші технології дозволяють автоматизувати ключові процеси: від розміщення продуктів через моніторинг до аналізу поведінки клієнтів. Завдяки різним сценаріям інтеграції навіть середні підприємства можуть впроваджувати такі рішення з мінімальними змінами в щоденних операціях.

Успішний приклад інтегратора відеоспостереження чітко показує, як розпізнавання зображень уже допомагає компаніям. Автоматизований моніторинг доступності продуктів на полицях забезпечує швидку реакцію на коливання попиту та надає керівництву необхідну інформацію для прийняття стратегічних рішень. Компанії, які вже використовують ці технології, мають значну перевагу на ринку, тож варто швидко впроваджувати цифрові рішення.