Как искусственный интеллект может изменить работу ретейлеров

Прошло всего два года с тех пор, как генеративный искусственный интеллект (ИИ) ворвался в нашу жизнь. Внедрение ИИ в различных сферах бизнеса неравномерно: есть множество юридических и этических нюансов, которые волнуют топ-менеджеров и экспертов, затрудняя полноценное использование этой технологии. При этом в некоторых индустриях ИИ уже сегодня используется полным ходом. Одна из таких сфер — ретейл. По данным McKinsey & Company, ИИ все чаще упоминается в отчетах о доходах крупных ретейлеров. Это неудивительно: по прогнозам аналитиков, использование ИИ в работе ретейлеров может дополнительно принести индустрии от $240 млрд до $390 млрд, что эквивалентно увеличению отраслевой маржи на 1,2–1,9 процентных пункта.

В 2024 году большинство ретейлеров начали активно экспериментировать с внедрением ИИ в свою деятельность. При этом лишь единицам удается раскрыть весь потенциал этой технологии. Опросив более 50 топ-менеджеров из сферы розничной торговли, эксперты McKinsey выяснили, что большинство компаний вовсю занимается пилотированием и масштабированием связанных с ИИ-технологий. И всего двое руководителей могут похвастать конкретными результатами.

В ходе исследования McKinsey выяснилось, что многие ретейлеры столкнулись с трудностями при внедрении генеративного ИИ, поскольку эта технология требует фундаментальной перенастройки бизнес-процессов и принципов работы с кадрами. Замедляют внедрение инновации и другие проблемы: низкое качество доступных ретейлерам данных, риски для конфиденциальности покупателей, нехватка организационных ресурсов и высокие расходы, сопряженные с полноценным функционированием ИИ.

Розничные компании, которым все-таки удалось найти генеративному ИИ правильное применение, отличает две особенности. Во-первых, они используют эту технологию лишь в определенных сферах своей деятельности, внимательно наблюдая за изменениями, которые влечет за собой ИИ. Во-вторых, они если и масштабируют внедрение ИИ, то делают это плавно, начиная с пилотных проектов. Такой подход себя оправдывает, утверждают в McKinsey. Погоня за быстрыми результатами, с другой стороны, часто заканчивается неудачно.

Розничные операции — процесс непредсказуемый. На торговлю влияет огромное количество факторов, которые трудно отследить. Именно поэтому аналитика и прогнозирование в торговле — задача архисложная. ИИ может произвести революцию в этом процессе: вместо того чтобы вручную анализировать данные, сотрудники всей компании — от генерального директора до управляющего магазином — смогут использовать в работе готовые отчеты, сгенерированные ИИ. Это поможет им оценить эффективность используемых компанией маркетинговых инструментов.

Рассмотрим в качестве примера сеть магазинов электроники, которая столкнулась с неожиданным падением спроса на телевизоры: продажи оказались на 6 % ниже прогнозируемых. Менеджеры и аналитики компании потратили неделю на поиски первопричины и выдвинули несколько версий: виновата либо дождливая погода, либо перебои в поставках телевизоров, либо слабая рекламная кампания. Определить точную причину сотрудникам корпорации помогла бы система на основе ИИ, которая проанализировала бы влияние не только упомянутых факторов, но и дополнительных. Таких, например, как маркетинговые акции конкурентов, имевшие возможное влияние на структуру продаж телевизоров. Кроме того, ИИ-платформа могла бы предложить топ-менедж­менту компании сценарии выхода из сложившейся ситуации.

Инструменты искусственного интеллекта, таким образом, могут стать полноценными помощниками сотрудников и повысить их производительность. Аргентинский онлайн-ретейлер Mercado Libre, например, использует ИИ для помощи разработчикам своего программного обеспечения. Автоматизировав на основе ИИ рутинные задачи, Mercado Libre позволила сотрудникам заниматься более интересной, творческой работой.

В июне 2023 года шведский ретейлер Lindex объявил о внедрении ИИ-системы для поддержки сотрудников своих магазинов. Программа, которая обучается на данных о продажах, предоставляет сотрудникам персонализированные рекомендации по работе магазинов и формированию ежедневных задач.

Компаниям, успешно внедрившим ИИ, необходимо переходить к масштабированию, иначе они рискуют отстать от своих конкурентов или начать терять клиентов. Для этого нужно определить те сферы, которым в первую очередь необходима трансформация. Работа с клиентами, маркетинг, производительность сотрудников — все эти аспекты можно значительно улучшить с помощью ИИ. Разумеется, внедрение ИИ во многом зависит от квалификации технических специалистов, однако обучать принципам работы этой технологии необходимо всех желающих, будь то топ-менеджер или продавец-консультант. Это позволит удержать талантливых сотрудников и раскрыть весь потенциал новой технологии. В конце концов, для успешного масштабирования ИИ нужны способные сотрудники из разных сфер деятельности компании, которые имеют четкое представление о том, зачем вашему бизнесу вообще нужна эта инновация.

Какими бы талантливыми ни были ваши сотрудники, компании будет необходим сторонний разработчик, занимающийся ИИ-технологиями. Эксперты McKinsey советуют не спешить с выбором поставщика — для начала необходимо понять, какой из них соответствует потребностям вашей компании. Наибольшее значение для успешного внедрения ИИ имеет и качество данных, на которых он обучается. Поэтому ретейлерам крайне важно систематизировать сбор данных и обеспечить их достоверность, подытоживают в McKinsey.