Искусственный интеллект в розничной торговле: перспективы и примеры использования

Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес-процессы принято считать сугубо технической задачей. Как раз такой подход в ритейле и других сферах порой губителен. Как отмечает генеральный директор сети супермаркетов «КЛАСС» в Харькове, Александр Лобановский, многие руководители уже понимают, что начинать надо с изменения корпоративной культуры. Так, одни сотрудники боятся, что ИИ попросту лишит их работу, а другие — игнорируют технический прогресс и предпочитают работать «по старинке». Соответственно, чтобы ритейлер достиг успеха с ИИ, ему нужно готовить свой персонал к использованию технологий и создать слаженный тандем «эффективный специалист + искусственный интеллект».

Об общих перспективах применения ИИ в украинском ритейле, правильном внедрении и кейсах его использования, мы и расскажем подробнее.

Немного теории или о стадиях развития ИИ

Технологии ИИ уже достаточно многообразны. Принято выделять основные стадии развития искусственного интеллекта, а бизнес и торговые сети могут быть заинтересованы в интеграции как уже относительно простых технологий, так и самых перспективных (пока еще гипотетически успешных) разработок.

С некоторой долей условности можно выделить 3 основные стадии развития ИИ:

1. ИИ на базе машинного обучения (ИИ/МО или AI/ML). Технологии этого уровня позволяют выполнять различные запрограммированные задачи, которые обычно требуют непосредственного участия человеческого интеллекта. Как правило, в ритейле на базе AI/ML работают системы автоматического управления запасами, а также модули на сайтах, которые подбирают рекомендации по товарам на основе предпочтений клиента или его предыдущих покупок.
2. Далее следует генеративный ИИ (он же GenAI). Это технологии на базе искусственного интеллекта, которые позволяют создавать новый контент (от текста до графики и даже музыкальных композиций). Для этих целей GenAI оперирует как большой базой данных из открытых источников, так и все тем же машинным обучением (ML), которое позволяет совершенствоваться в результатах генерации. Как отмечает Александр Лобановский, самые известные примеры технологий этого уровня — это такие платформы, как ChatGPT, Midjourney, Google Bard, Leonardo AI и другие.
3. Третий уровень развития ИИ называют искусственным общим интеллектом (или AGI). Это скорее перспективная, гипотетическая стадия для ИИ, при которой технологии получат буквально все когнитивные способности человека, а значит смогут выполнять те же рабочие задачи, что и он. С этой стадией связаны различные этические опасения, плюс снято немало фантастических фильмов, включая тот же «Терминатор».

Прямо сейчас украинский бизнес (и ритейл в частности) активно применяет два первых уровня ИИ — AI/ML и GenAI. При этом на общую эффективность и полезность инноваций влияет не то, что торговые сети используют, а для чего и с какими задачами, и как именно внедряют технологии.

Стратегии и задачи ИИ в розничной торговле

В мировом ритейле компании активно применяют технологии ИИ в своей работе. Более того консалтинговые агентства на основании уже накопленного опыта внедрения и эксплуатации наработок даже выделили основные стратегии (по сути цели), которые торговые цели ставят себе при задействовании ИИ.

К основным стратегиям относится:

• повышение производительности, то есть рост посещаемости, увеличение среднего чека и прибыли и т.д.;
• улучшение внутренних процессов, включая их бесшовность, повышение качества управления, работы отдельных подразделений, рост удовлетворенности сотрудников и многое другое;
• статус лидерства в инновациях. В какой-то мере это внедрение ИИ для самого внедрения, хотя по большому счету это еще и работа на репутацию и статус бизнеса. Ведь компания, которая хочет быть пионером в инновациях, как убежден Александр Лобановский, постоянно на слуху и приковывает к себе повышенное внимание.

Если основных стратегий применения ИИ пока только 3, то решаемых задач — намного больше. Их количество уже превышает несколько десятков, а эксперты даже создают различные пирамиды, нередко считают соотношение полезности (добавленной стоимости) к простоте внедрения (Feasibility). Последний показатель, например, отражает требования к квалификации сотрудников ритейлера и общую техническую готовность торговой сети.

Допустим, относительно простыми с точки зрения реализации задачами ИИ считается оптимизация работы SMM-специалистов, помощь с наймом персонала, координация цепочек поставок, создание текстов и графики. А вот к категории одной из самых сложных задач для ритейлеров относится ценообразование в режиме реального времени. Тут, корректировки должны выполнятся с учетом любых рыночных изменений с минимальными временными задержками и максимальной автоматизацией.

Украинскому ритейлеру, который заинтересован в технологиях ИИ, в идеале нужно сначала определиться со стратегией и задачами. Помимо этого надо разобраться с подходами. Обычно выделяют два варианта — интеграция данных для их последующей обработки методами AI/ML и/или повседневное (регулярное) применение ИИ-платформ и сервисов. И не обязательно выбирать что-то одно, уверен Александр Лобановский: оба подхода уживаются друг с другом в рамках разных бизнес процессов. Допустим, можно внедрить систему управления запасами на основе интеграции данных в специализированное программное обеспечение, а команда маркетологов и дизайнеров торговой сети параллельно будет регулярно использовать ChatGPT и Midjourney.

В целом степень задействования сотрудниками технологий ИИ в своей работе неуклонно растет. Люди понимают, что искусственный интеллект не обязательно угроза для них, а хороший помощник, способный повышать производительность, брать на себя рутинные процессы и т.д. В этом смысле весьма показательным является рост популярности (количества пользователей) у ChatGPT. Как только новая версия платформы стала доступной в конце весны 2024 года, то общее число юзеров быстро возросло до 100 миллионов человек.

Конкретные сферы применения ИИ в ритейле + кейсы

Возможности использования технологий искусственного интеллекта расширяются быстрыми темпами. Допустим, одной из обязательных задач для международных ритейлеров с представительствами во многих странах еще недавно был перевод обращений руководства к сотрудникам. Если это 5 стран и 5 языков, то нужно было минимум столько же переводчиков. Сейчас же эту задачу может взять на себя ИИ, причем специализированные программы могут все это делать онлайн — во время видеообращения — и даже корректируя мимику спикера, создавая правдоподобное совпадение видео и звуковой дорожки.

Так, сегодня генеративный искусственный интеллект способен помогать большинству специалистов ритейла, перекрывая (беря на себя) основные некогнетивные задачи. О чем тут идет речь? Давайте разберем на конкретных примерах:

• сотрудники отдела кадров торговой сети могут с помощью ИИ создавать должностные инструкции и программы (курсы) обучения для новичков (и не только), проводить оценивание персонала, планировать и организовывать различные события — презентации, создавать онлайн-встречи и т.д.;
• специалисты маркетингового отдела могут переводить и создавать тексты и другой контент, разрабатывать креативы и персонализованные предложения, получать на основе имеющихся данных графики, диаграммы и т.д., формировать портрет ЦА, выявлять тренды и т.д.;
• отдел сбыта может генерировать прогнозы, выстраивать логистические маршруты, оптимизировать (и автоматизировать) мерчандайзинг, готовить описания товаров и т.д.;
• отделы продаж могут с помощью ИИ обрабатывать запросы, прогнозировать сбыт, учитывать и анализировать отзывы и рекомендации, вести электронную коммерцию (и все ее данные).

Финансистам и другим сотрудникам ритейлера будет полезна способность ИИ обрабатывать и анализировать большие объемы данных, создавать рапорты, выполнять роль персонального ассистента, готовить презентации, выполнять различные расчеты и т.д.

С одной стороны, как отмечает Александр Лобановский, сотрудники с помощью ИИ могут избавиться от рутины, а с другой — находить весьма креативные решения (как минимум, на основании перебора многочисленных генерируемых идей). Последнее умение будет полезно как в сфере HR, так и в маркетинге. Считается, что именно для этих специалистов возможности ИИ особенно привлекательны, ведь помогают и с маркетинговыми исследованиями, и созданием контента, и выявлением трендов, и персонализацией.

Как раз в рамках маркетинговой работы украинских торговых сетей можно рассмотреть несколько удачных кейсов применения технологий ИИ:

1. Генерация маркетинговых месседжей об акционных товарах. У украинских ритейлеров есть успешные примеры, когда рекламные тексты, созданные GenAI, повышали продажи товаров на 250-300%.
2. Создание открыток, каталогов и плакатов для промо-акций. ИИ успешно предлагает различные варианты графики, в том числе не просто под конкретный товар (например, мороженое), но и под маркетинговую цель (стимулирование импульсных покупок).
3. Создание постов и даже сюжетов событий для социальных сетей. ИИ позволяет торговым сетям не только отказаться от рутины дублирования инфоповодов на разных площадках взаимодействия с клиентом, но и проявлять креатив. Допустим, к праздничным событиям, включая День Независимости Украины, искусственный интеллект может генерировать целостные истории, посвященные как героям-военным, которые ведут борьбу за нашу свободу, так и сотрудникам ритейлера, вносящим свой посильный вклад в приближение победы.

А есть ли риски при использовании ИИ?

Без всяких сомнений, у искусственного интеллекта в ритейле (мировом и украинском) большие перспективы и масса преимуществ. Но о потенциальных рисках тоже забывать не стоит. Допустим, в США опросы показывают, что упоминание в презентациях товаров или услуг ИИ нередко снижает интерес к ним или негативно воспринимается. Особенно актуально это для медицинского оборудования и финансового сектора. Соответственно, в какой-то момент стратегическая цель на лидерство в инновациях и/или повсеместное применение ИИ может из плюса превратиться в минус для бизнеса.

Также определенные риски применения искусственного интеллекта связаны с защитой авторских прав и конфиденциальностью, подчеркивает Александр Лобановский. Допустим, украинское законодательство имеет массу пробелов в отношении прав на контент, который сделан с помощью ИИ. А на западе многие компании уже озадачены тем, чтобы создать целостную стратегию защиты персональных данных. Нередко в наших смартфонах хранится очень важная личная информация, начиная от всех покупок билетов (концерты, кино, поезда и самолеты) до сведений о болезнях и т.д. Ритейлерам обязательно нужно учитывать фактор конфиденциальности при внедрении технологий ИИ в свою работу.