На «Неделе Российского Ритейла» эксперты рассказали о том, что искусственный интеллект уже вышел за рамки инструмента персонализации. Он помогает не только покупателям — подсказывая, что и когда купить, — но и продавцам, прогнозируя продажи и управляя операционными процессами.

Искусственный интеллект постепенно перестает быть просто вспомогательной технологией. Он становится полноценным участником бизнес-процессов — участвует в принятии решений, повышает управляемость, снимает рутину. И все чаще делает это самостоятельно — без участия человека. В онлайн-ритейле ИИ помогает анализировать поведение клиентов, персонализировать предложения и запускать цепочки маркетинговых сценариев. В офлайне — основной фокус на операционке: выявление ошибок в ценниках, управление сменами, контроль остатков и формирование задач для персонала на основе данных.

«Благодаря большим данным сервис становится удобнее для пользователей. Например, клиенту предложат собрать „умную корзину“ — товары из разных магазинов, которые он уже покупал ранее. Такой формат коммуникации растит лояльность и доверие пользователей, укрепляет отношения с брендом на длинной дистанции», — объяснила директор по маркетингу «Купера» Ольга Макарова.

С точки зрения бизнес-результатов, большие данные помогают компаниям прогнозировать эффективность различных маркетинговых каналов.

«Мы в „Купере“создали эконометрическую модель, она учитывает 35 факторов — от активности конкурентов до сезонности товаров. Мы сравнили эти данные с реальными на определенном отрезке времени — модель показала эффективность на 96%. Это значит, что в будущем компании смогут заранее прогнозировать, какие каналы работают для них эффективнее, где лучше всего строить долгосрочные отношения с пользователями», — отметила Макарова.

А о том, как ИИ уже решает задачи на стороне офлайн-ритейла, рассказал Дмитрий Рейдман, директор департамента цифрового бизнеса «Ростелекома».

«Одна из наших платформ позволяет подключиться к любым доступным данным — внутренним и внешним — самого ритейлера и, используя искусственный интеллект, машинное обучение, анализировать определенные отклонения, создавать какие-то триггеры, которые позволяют либо управлять лучше операционной эффективностью розничной сети, либо это связано с управлением рабочими сменами, с запасами, с полками…», — сообщил он.

Многие крупные игроки, по словам главного архитектора AI-решений «Группы компаний Б1» Евгения Старосельского, все чаще обращаются за внешней технологической экспертизой.

«Ни один ритейл сегодня не идет в будущее без технологического консалтинга. Мы коммитимся в метрики, которые ставит клиент, и разрабатываем модели персонализации, ценообразования, плейсментов с подтвержденной экономической эффективностью», — поделился Старосельский.