Главное Свежее Вакансии   Проекты
Комментируемое:
😼
Выбор
редакции
767 0 В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем

Как искусственный интеллект меняет розничную торговлю

Знаете, как российский ритейлер Lamoda применяет искусственный интеллект? Продолжение серии о том, как AI трансформирует разные сферы экономики, от Telegram-канала «Новое электричество».

Сегодня поговорим об инновациях, которые привносит AI в дистрибуцию розничных продуктов. Для удобства, разделим пост на две части по каналам продаж — онлайн и офлайн.

Онлайн


Первым крупным интернет-магазином, заговорившим о внедрении AI в бизнес, стал eBay (словосочетание «машинное обучение» прозвучало в отчете о результатах компании еще в далеком 2015 г.).

Вникнув в суть технологии и поняв перспективы, открывающиеся перед бизнесом, с 2016 года eBay поглотил несколько AI-стартапов, крупнейшими из которых были Expertmaker и Salespredict.

Онлайн-ритейлер использует AI для лучшего понимания намерений покупателей, увеличения эффективности международной торговли и помощи продавцам в более быстром листинге своих товаров (тут уже участвует технология Natural Language Processing и распознавание паттернов).

Другой крупный онлайн-ритейлер, Etsy, использует AI как инструмент-переводчик. Для этих целей они в 2016 году купили AI-стартап Blackbird Technologies. В 2018 г. Etsy объявили о открытии собственного центра разработки AI, а вскоре оцифровали ту дополнительную выручку, которую принесло внедрение машинного обучения в поиск и другие элементы сайта — $260 млн за 3 года.

Стартап по поиску изображений ViSenze заключил партнерство с такими гигантами, как Uniqlo, Myntra и Rakuten, и позволяет их клиентам сфотографировать понравившуюся вещь офлайн, загрузить изображение на сервер и моментально найти такой же товар онлайн. В 2019 г. ViSenze привлекли $20 млн в раунде финансирования Series C.

Некоторые стартапы фокусируются на нишевых рынках. Так, китайский 9KaCha создал винный маркетплейс с использованием компьютерного зрения для поиска продукции.

Не можем обойти стороной и российского ритейл-гиганта Lamoda. Компания довольно хитро внедряет AI, разделяя всех пользователей на 160 виртуальных регионов и рекомендуя каждому пользователю одежду, исходя из дневного и недельного прогноза погоды в его регионе.

Помимо персонализации клиентского опыта, онлайн-ритейлеры также хотят понимать поведение потребителей в разрезе девайсов. Например, клиенты больше готовы сделать заказ на телефоне или ноутбуке? Когда люди используют планшеты вместо телефонов?

Одним из стартапов, который фокусируется на подобных поведенческих паттернах, является тайваньский Appier. Их AI-платформа Axiom определяет девайсы клиентов и создает для каждого уникальный профиль, позволяющий предлагать им определенные продукты в определенное время, базируясь на его конверсии при использовании различных гаджетов.

Офлайн


Про Amazon и их «магазины без кассиров» Amazon Go мы уже говорили в предыдущих постах. Основной проблемой такого типа розничной торговли остается воровство, что вынуждает стартапы уходить от технологий QR-кодов и RFID-тегов к использованию AI в распознавании лиц с камер наблюдения. Примерами таких компаний-первопроходцев стали китайские стартапы BingoBox и JD.

Некоторые офлайн-ритейлеры стали экспериментировать с внедрением роботов в управление запасами и взаимодействие с покупателями магазина. Стартап Fellow Robots создает роботов OSHBot и LoweBot, которые помогают посетителям находить на полках нужные им товары (фотография одного их этих милых роботов — в конце поста).

В апреле 2019 Walmart анонсировали внедрение сканирующих прилавки роботов в 300 гипермаркетах сети. По словам топ-менеджмента ритейл-гиганта, это позволит сократить несколько человеко-часов в день и перебросить человеческие ресурсы на мерчендайзинг.

Источник

Читайте также:

Как искусственный интеллект меняет производства и склады

Как дизайнеры используют искусственный интеллект

Женщина, которая сделала TikTok: что известно о «продуктовом гуру» ByteDance

0
В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Комментарии
Первые Новые Популярные
Комментариев еще не оставлено
Выбрать файл
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать

Spark использует cookie-файлы. С их помощью мы улучшаем работу нашего сайта и ваше взаимодействие с ним.