19 сентября 2023

Как, используя искусственный интеллект, увеличить РТО?

Конкуренция — отличная среда для развития. В ритейле борьба за каждого покупателя вынуждает крупные и небольшие торговые сети все больше использовать процессы автоматизации и цифровые технологии для организации качественного обслуживания покупателей и выстраивания эффективной работы персонала. Как в повседневной жизни мы прошли путь от стационарных телефонов до возможности проводить онлай-встречи с видео режимом, так от чек-листа на бумаге, по которому проходила проверка магазинов, передовые компании шагнули к использованию специальных приложений для цифровизации бизнес-процессов ритейла. Следующий этап «эволюции» таких платформ — внедрение технологий искусственного интеллекта и Machine Learninng моделей.

Команда Imredi, обладая высокой экспертизой, основанной на работе со многими ритейлерами России, сумела автоматизировать на сегодняшний день более 50-ти бизнес-процессов, в большинстве из которых все большее внимание уделяется использованию искусственного интеллекта и высоких технологий. В любых рутинных процессах ручной труд и субъективный человеческий фактор являются «узким горлышком» в сложных системах взаимодействия, которые требуют постоянной синхронизации. Чем больше людей задействовано в каком-либо процессе, тем выше вероятность, что из-за одной небольшой ошибки в итоге вся структура даст сбой, а действия будут не просто неоперативными и несогласованными, но и неверными.

Активное применение ML-моделей поможет снизить риски возникновения ошибок, построить прогнозы и сформировать план действий на основе глобального анализа статистических данных и заложенных в систему параметров, минимизировать ошибки.

Основные тренды 2024−2025 года по внедрению ИИ-технологий в ритейле включают:

Прогнозирование продаж по часам в магазинах
Распознавание лиц для учета рабочего времени
Прогнозирование нагрузки на сотрудников
Рекомендации по привлечению дополнительного персонала и распределению смен
Рекомендации балансировки нагрузки на сотрудника
Автоматическое назначение, перенос и отмену задач
Прогнозирование эффектов промоакций с учетом ценовой эластичности, для новинок и новых магазинов
Рекомендации по подбору товаров для промо и параметров промо
Оптимизационную модель для результатов промо (выручка, маржинальность, затраты)
Рекомендательную модель по объему пополнения промо товаров на РЦ и в магазинах
Прогноз продаж и остатков
Расчет доступности по остаткам и продажам
Рекомендательную модель по формированию корзины ТОП товаров
Рекомендации по объему пополнения промо товаров на распределительном центре и в магазинах
Автоматическую генерацию сигналов OSA на магазины и службы (закупки, логистика, маркетинг)
Интеллектуальную маршрутизацию задач OSA
Аналитику снижения доступности товаров на полках
Выявление системных отклонений по результатам аудитов
Распознавание ценников и товаров на полках
Текстовую аналитику данных чек-листов, чата и обратной связи
Автоматическую приоритизацию задач
Интеллектуальную маршрутизацию задач и эскалаций
Предиктивную аналитику по метрикам и отклонениям
Автоматическое назначение чек-листов, задач и проверок
Выявление отклонений и аномалий для борьбы с фродом и подлогами

Максим Семиренко

Заместитель генерального директора по развитию бизнеса и продажам

«Такие тенденции рынка — настоящий вызов для развития компании. Заказчики, с которыми мы сотрудничаем, не просто получают платформу по автоматизации большинства бизнес-процессов, они доверяют нам выстроить систему управления и контроля бизнеса в целом. Это большая ответственность, и мы гордимся тем, что Imredi не просто помогает комфортно работать нескольким десяткам тысяч людей в едином цифровом пространстве, но и увеличивать выручку, преодолевать потолок дохода и совершать прорывы там, где, казалось, достигнут предел и сделать ничего невозможно. Главный инструмент, который помогает добиться таких результатов — использование ML-технологий. Для стабильного движения в этом направлении в Imredi давно сформирована и успешно функционирует отдельная команда, куда входят одни из лучших Data science, разработчики ПО, бизнес- и системные аналитики», — рассказывает Максим Семиренко.

В настоящий момент на платформе Imredi представлено три продуктовых направления, в каждом из которых применяются ML-модели:

В данный момент Imredi является единственной платформой, которая позволяет создать единое мобильное рабочее место для сотрудников магазинов и управляющего офиса, объединяет все активности, с помощью высоких технологий ускоряя многие процессы, делая их простыми и понятными.

Ключевое направление применения Machine Learning и AI на платформе Imredi — построение прогнозных моделей. Система проводит статистический анализ, делая необходимую выборку из загруженных в нее данных для чистоты и корректности результатов, а затем выстраивает прогнозы на основе интеллектуальных алгоритмов, определяя на основе совокупного анализа взаимосвязанных показателей наилучший сценарий действий, чтобы, например, закрыть потребность в персонале оптимальным образом в периоды пикового трафика за счет выстраивания гибких графиков и нестандартных смен. Система учитывает нормы трудового законодательства, внутренние регламенты, длительность и количество смен, отпуска и перерывы.

Imredi Promo предназначено для реализации полного цикла управления маркетинговыми акциями, включающего планирование, формирование, прогнозирование эффектов, согласование, запуск, контроль реализации и оценку промоакций. Решение включает прогнозирование эффектов и рекомендательные модели на основе ИИ, а также расчетные модели и интерфейсы интеграции для передачи данных в системы управления цепочкой поставок, ценообразования и товародвижения сетей и производителей.

Объединение всех этапов и вовлечённых сторон в одном цифровом пространстве, автоматизация рутинных процедур, применение современных методик прогнозирования спроса и рекомендательных моделей позволяет:

в 2−3 раза сократить сроки и трудоёмкость запуска промоакций
исключить случаи их дублирования и эффектов каннибализации
повысить качество исполнения и результативности акций в точках продаж
добиться роста маржинальности до 2 п.п. и роста розничного товарооборота промо до 1%
обеспечить рост NPS и лояльность покупателей до +17%

Еще одним важным направлением развития платформы выступает модуль Imredi OSA, который помогает справиться одной из самых сложных и «болезненных» для ритейлеров проблем — отсутствие товара на полке. Если клиент не находит желаемой продукции, он тратит меньше или вообще уходит к конкурентам за нужными ему позициями. Есть несколько причин, по которым товар может отсутствовать:

несвоевременное пополнение — товары могут находиться на складе магазина, но не на полке
неверное прогнозирование — заказ товаров часто производится на основе интуитивных решений и догадок в отношении спроса на те или иные позиции, а не анализа статистических данных.
нарушения в цепочке поставок — отсутствие синхронизации с поставщиками, длительная доставка
виртуальный сток — товар фактически отсутствует, но числится в наличии

Выявить и проанализировать причины отсутствия товара на полке и оперативно исправить ситуацию вручную очень сложно. Применение Machine Learning моделей в прогнозировании спроса, генерации и маршрутизации сигналов OSA позволяет не только ускорить все процессы, но и учесть те нюансы, которые без автоматизации могут не приниматься во внимание. Прогноз в

Imredi OSA делается на гранулярном уровне, чтобы отловить точечные эффекты в окружении точки, открыта возможность дополнять прогноз новыми драйверами и проверять корреляцию и автокорреляцию, работать с большим количеством драйверов, используется эффект от активностей на уровне магазина и продукта, что дает возможность более точно строить прогноз по торговому объекту в зависимости от предпочтения покупателей в том или ином городе/районе, ML учитывает тренды короткого горизонта для учета открытия/закрытия магазинов конкурентов.

Петр Борисов

Генеральный директор

«Применение возможностей Machine Learning во всех модулях платформы Imredi — это важный этап в развитии компании, основной вектор движения в настоящий момент. Это позволяет обеспечивать нашим клиентам новый качественный и высокоэффективный уровень автоматизации процессов, основанный на передовых технологиях и разработках лучших специалистов, обучать систему решать индивидуальные задачи, учитывать совокупность множества факторов и открывать новые перспективы роста», — делится Генеральный директор Петр Борисов.

Это интересно