Закрыть [x]

Перейти на мобильную версию

Искусственный интеллект в ритейле

05.07.2018

По прогнозам PwC, к 2020 году 74% российских компаний и 63% зарубежных будут инвестировать в искусственный интеллект. Пока ИИ в нашей стране используют далеко не все компании. Однако уже сейчас в России эти технологии начинают активно развивать, в частности крупные ритейлеры.

«Искусственный интеллект – обобщенное понятие, – считает Денис Левченко, начальник управления инноваций X5 Retail Group. – Если смотреть на ситуацию в науке и мире объективно, то до появления настоящего искусственного интеллекта пройдет еще как минимум 10 лет. Но уже сейчас мы можем работать с “предшественниками” искусственного интеллекта – машинным обучением и нейронными сетями».

Олеся Серая, директор по маркетингу и управлению персоналом СДС-ФУДС, эксклюзивный партнер ™ Ahmad Tea in Russia, также отметила, что пока в России есть только машинное обучение.

Как ритейлеры уже используют ИИ?

По словам Дениса Левченко, технологии искусственного интеллекта уже активно используются для работы с большими данными и решения других сложных задач, которые требуют проведения многофакторного анализа. «Например, для создания персональных маркетинговых предложений или выбора лучшей локации под новый магазин нужно анализировать и сопоставлять множество факторов. В этом помогает машинное обучение. Нейронные сети применяют в видеоаналитике – для поиска закономерностей на динамических изображениях. Например, одна из нейронных сетей, которую используют в X5, может отличить, сколько людей в определенный момент находятся в зоне касс и кто из них – сотрудник магазина. Эта технология служит для контроля количества людей в очередях.

Аналитика данных востребована практически для любой функции в ритейле: от HR, финансов и маркетинга до безопасности и операций в магазине. Машинное обучение и искусственный интеллект могут сделать ее более точной, быстрой и глубокой. Эти решения будут развиваться, и не использовать их в будущем будет просто невозможно», – сказал Денис Левченко.

Еще один крупный ритейлер – сеть гипермаркетов «Лента» – уже работает над усилением клиентоориентированности с помощью аналитики Revionics и машинного обучения.

А «М.Видео» искусственный интеллект помогает сегментиовать брошенные в интернет-магазине корзины и выявлять, по каким причинам покупки не довели до конца.

«“М.Видео” развивает технологии искусственного интеллекта для сокращения расходов и повышения операционной эффективности в первую очередь в области клиентского сервиса, а также во внутренних бизнес-процессах, таких как HR и логистика.

Мы анализируем поведение клиента на сайте, историю просмотров и оставленные в корзине товары. Если пользователь положил товар в корзину, но покинул страницу, не оформив заказ, система напоминает ему об этом и предлагает похожие по характеристикам и доступные к заказу варианты. Более того, мы разработали модель для выбора идеального момента для взаимодействия с клиентом – времени, когда он наиболее склонен к покупке. В результате, увеличивается отклик от персонализированных маркетинговых рассылок и растёт конверсия в покупки за счёт возвращения посетителей. Сейчас мы также определяем склонность покупателей к различным видам промо-активностей. Так, клиенты, предпочитающие кэшбек или выгодные кредитные предложения, получают информацию преимущественно об этих акциях. В перспективе мы планируем применять автоматизированные технологии для агрегации отзывов на сайте и предоставления информации как для продавцов, так и для клиентов.

Во внутренних процессах на основе технологий искусственного интеллекта “М.Видео” прогнозирует ежедневную потребность в персонале в более чем 400 магазинах, а также спрос для управления логистическими поставками. При планировании рабочих графиков персонала и распределения товаров в каждый из магазинов мы учитываем географическое расположение магазина, трафик, сезонность, а также скорость розничных продаж и потенциальные объёмы самовывоза онлайн-заказов», – рассказал директор по информационным технологиям «М.Видео» Сергей Сергеев.

«Наша компания активно использует искусственный интеллект в своих бизнес-процессах, – сообщил Андрей Ревяшко, IT-директор Wildberries. – Машинное обучение в Wildberries помогает нашим клиентам определиться с выбором при осуществлении покупки. Результаты работы машинного обучения мы используем для:

  • товарных рекомендаций, в частности при осуществлении рассылок;

  • распознавания образов при поиске одежды по фотографии;

  • выявления “спамеров” при работе с функционалом комментариев;

  • автоматизации чат-ботов.

Мы с удовольствием предоставляем нашим специалистам по машинному обучению время и средства на изучение вопросов автоматизации, так как понимаем, что в компании есть бизнес-процессы различных департаментов, которые можно ускорить либо качественно улучшить, в частности с помощью искусственного интеллекта».

В сети «Рив Гош» искусственный интеллект с точностью до 47% оценивает шансы прихода в магазин держателей карт лояльности и в 33% случаев угадывает, какие два товара из десятков тысяч они приобретут в ближайшие две недели.

Почему не все компании используют ИИ?

Далеко не все российские ритейлеры уже применяют технологии искусственного интеллекта. Даже такая крупная сеть, как ООО «КАРИ», с выручкой в 30 млрд рублей, не использует ИИ.

Более мелкие ритейлеры тем более пока не внедряют искусственный интеллект.

Так, Олеся Серая, директор по маркетингу и управлению персоналом СДС-ФУДС, эксклюзивный партнер ™ Ahmad Tea in Russia, сказала: «Мы не используем ИИ и в ближайший год не планируем. Пока у нас только Big Data».

«Искусственный интеллект – поле для экспериментов, поэтому в первую очередь подходит для банков и сложных технологичных продуктов. Мы пока еще не достигли такого уровня», – объяснила Олеся Серая.

Илья Садовенко, директор по информационным технологиям европейского региона Mary Kay, сообщил, что в настоящее время в системах и процессах его компании ИИ не используют. «Но мы изучаем возможности его применения в некоторых областях. Практика показывает, что искусственный интеллект можно использовать в процессах обслуживания клиентов. Например, для автоматизации обработки поступающих в свободной форме письменных или устных вопросов.

Технология может быть похожа по функциональности на голосовых ассистентов: Alexa, Siri, Алису. Клиент сможет разместить заказ, просто надиктовав его в мобильном приложении, или получить необходимую информацию, задав произвольный вопрос и не дожидаясь соединения с оператором. В случае успеха мы сможем ускорить процессы обслуживания без увеличения количества занятых в этих процессах операторов.

Другой областью применения может быть распознавание и обработка изображений. Для бизнеса, связанного с красотой, это критически важно. Но тут наши идеи пока ещё недостаточно конкретно сформулированы.

Возможные ограничения использования ИИ тоже связаны со спецификой нашего бизнеса, во многом построенного на персонализации отношений с клиентами. Для нас очень важно личное общение, которое никакой искусственный интеллект в обозримом будущем не заменит. Поэтому границы допустимого и эффективного использования ИИ в нашем бизнесе крайне расплывчаты. И нам ещё предстоит найти предел, за которым применение роботов может больше вредить, чем приносить пользу», – добавил Илья Садовенко.

Ситуация в сфере искусственного интеллекта неоднозначна. По итогам 2017 года доля ИИ в РФ ограничивалась 700 млн рублей, как сообщает Forbes, и не все компании готовы инвестировать в технологии искусственного интеллекта. Однако крупные российские ритейлеры активно их развивают.

Юлия Сильченко


Комментарии