Tři rychlé způsoby využití umělé inteligence v prodeji rychloobrátkového zboží

Umělá inteligence se v dnešní době stává nepostradatelným nástrojem maloobchodu. Podle studie McKinsey společnosti využívající AI zvyšují příjmy o 3-15% a snižují náklady o 10%. Obzvláště účinná jsou řešení využívající strojové vidění. Ta dokážou automaticky analyzovat prezentaci výrobků, sledovat chování zákazníků a optimalizovat rozmístění produktů.

Navzdory obecnému přesvědčení, že zavedení AI do maloobchodu vyžaduje dlouhodobé projekty trvající měsíce, existují přístupy umožňující spustit taková řešení během jednoho měsíce nebo dokonce několika týdnů. Tento článek se zabývá třemi hlavními scénáři rychlé implementace AI v procesech společností prodávajících rychloobrátkové zboží s cílem zlepšit výkonnost bez velkých investic.

Jak umělá inteligence zlepšuje obchodní procesy v praxi

Umělá inteligence a strojové vidění se stávají nepostradatelnými pomocníky v maloobchodních prodejnách. Pomáhají snižovat provozní náklady, zvyšovat objem nákupů a přesněji předpovídat chování zákazníků.

Řešení založená na AI se v prodejnách používají ke kontrole, zda jsou všechny potřebné produkty dostupné na regálech, a k určení nejlepších míst pro jejich umístění. Pokud dojde ke krádeži produktu, strojové vidění to zjistí a upozorní odpovědného zaměstnance. Technologie AI navíc dokážou sledovat pohyb zákazníků po prodejní ploše a identifikovat zboží, které vzbuzuje největší zájem. Díky tomu lze produkty umístit na správné místo a zvýšit prodeje.

AI také shromažďuje analytická data. Společnost tak získává potřebné informace o výkonnosti prodejny a může sledovat klíčové ukazatele a zlepšovat procesy. Například lze sledovat počet druhů zboží, POS materiálů a podíl značek na regálech, jakékoli změny oproti předchozím obdobím, chybějící zboží na regálech, kvalitu analytických fotografií atd.

Mnoho výrobců a distributorů rychloobrátkového zboží v různých regionech již spustilo pilotní projekty v oblasti umělé inteligence a strojového vidění. Například evropský integrátor videomonitorovacích systémů nabízí automatické sledování prezentace zboží pro kavárny a obchody prodávající vlastní připravené jídlo, protože zaměstnanci nestíhali současně obsluhovat zákazníky a doplňovat zboží na regály.

K vyřešení problému bylo vybráno cloudové řešení Goods Checker. Používá strojové vidění k nalezení prázdných míst na regálech. Pokud nějaký produkt chybí, systém okamžitě pošle zprávu odpovědným zaměstnancům prostřednictvím zpráv.

Díky použití řešení založených na strojovém vidění dokázali maloobchodníci a kavárny identifikovat období nejvyšší poptávky a zvýšit dostupnost produktů. Tato řešení navíc pomohla zvýšit prodeje díky neustálému sledování dostupnosti zboží na regálech a snížit množství zkažených produktů díky přesnému plánování výroby.

Tři scénáře integrace AI

V současnosti IT společnosti nabízejí různé způsoby implementace umělé inteligence a technologií strojového vidění. Společnosti prodávající rychloobrátkové zboží si tak mohou vybrat optimální scénář. Při výběru musí manažeři vzít v úvahu technické možnosti svého podniku a to, zda jsou jejich zaměstnanci připraveni pracovat s novými nástroji. Na příkladu Goods Checker se nyní podíváme na způsoby implementace strojového vidění a výhody každého scénáře. 

Mobilní aplikace

Použití mobilní aplikace se strojovým viděním je jednoduchý způsob automatizace obchodní prezentace. Zákazník začne používat hotovou aplikaci od vývojáře. IT společnost může aplikaci přizpůsobit konkrétním potřebám daného podniku. Například může přidat nové sledované ukazatele, vylepšit analytické funkce atd.

Implementace AI zjednodušuje sledování dostupnosti produktů na regálech: zaměstnanci jednoduše vyfotí regály v aplikaci a okamžitě uvidí výsledky zpracování. Systém ukáže, zda prezentace produktu odpovídá plánu rozmístění (planogramu). Důležitou výhodou je možnost používat aplikaci bez trvalého internetového připojení, což je klíčové v prodejnách se špatným signálem. Aplikace generuje sestavy, které pomáhají manažerům vidět výkonnost každého zaměstnance a identifikovat problémové oblasti v různých obchodech. Ačkoli toto řešení může být nákladnější oproti jiným scénářům a implementace může trvat několik měsíců, společnost nakonec získá vlastní nástroj přizpůsobený jejím specifickým potřebám. 

Integrace přes API

Integraci přes API mohou využít společnosti, které už mají svou vlastní firemní aplikaci. V tomto případě se strojové vidění jednoduše začlení do stávajícího systému. Zaměstnanci nadále používají známé aplikace a společnost ušetří čas, protože nemusí vyvíjet novou.

Tento scénář umožňuje flexibilní přizpůsobení funkcí potřebám konkrétního podniku – lze přidat nové analytické ukazatele nebo upravit stávající pro použití se specifickými skupinami produktů. Implementace je rychlá a snadná pro zaměstnance, jelikož hlavní rozhraní zůstává všem známé. 

Integrace přes FTP server

FTP integrace se hodí pro společnosti, které potřebují projekt spustit a otestovat funkčnost řešení v krátkém čase. Tuto metodu mohou také efektivně využít podniky, které nepotřebují analýzy v reálném čase.

Systém strojového vidění se přímo připojí k existujícímu serveru společnosti a automaticky zpracovává všechny fotografie nahrané na něj. Zaměstnanci mohou jednoduše pokračovat ve svém obvyklém pracovním postupu a nemusí se učit nové programy. Toto řešení lze implementovat velmi rychle, což je kritické pro velké maloobchodní řetězce s velkými objemy dat a jednotným systémem vykazování. 

Umělá inteligence je klíčovým faktorem úspěchu v moderním maloobchodě

Trh AI se rychle vyvíjí a vytváří významné výhody pro výrobce a distributory rychloobrátkového zboží. Nejmodernější technologie umožňují automatizaci klíčových procesů: od umísťování produktů přes sledování až po analýzu chování zákazníků. Díky různým integračním scénářům mohou i středně velké podniky implementovat taková řešení s minimálními změnami v každodenním provozu.

Úspěšný příklad integrátora videomonitorování jasně ukazuje, jak strojové vidění už dnes pomáhá podnikům. Automatické sledování produktů dostupných na regálech zajišťuje rychlou reakci na změny poptávky a poskytuje vedení klíčové informace potřebné k strategickým rozhodnutím. Společnosti, které tyto technologie už používají, mají na trhu významnou výhodu, proto je lepší rychle jednat s implementací digitálních řešení.