Uśpiony potencjał: jak sztuczna inteligencja zmienia handel?

Najbliższa dekada będzie kluczowa dla rozwoju handlu z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, która będzie miała znaczący wpływ na branżę. Według raportu „Artificial Intelligence in Retail 2023-2032”, wydatki na SI wzrosną ponad pięciokrotnie, do 45,74 mld dolarów w ciągu najbliższych 10 lat.

Choć wydatki detaliczne na SI w 2022 roku wyniosły tylko 8,41 mld dolarów, tempo zmian jest bardzo szybkie, a inteligentne algorytmy w sklepach będą coraz bardziej popularne. Planowane wydatki na technologię wskazują, że handel czeka dekada zmian. Według raportu wartość rynku SI w handlu detalicznym wzrośnie średnio o ponad 18% rocznie, osiągając kwotę ponad pięciokrotnie większą niż w 2022 roku, tj. 45,74 mld dolarów w 2032 roku.

Sposób na konkurencję

Główne wyzwanie, z którym firmy handlowe zmagają się na co dzień, to ogromna konkurencja. Sklepy i sieci sprzedaży, aby móc efektywnie działać, poszukują sposobów na poprawę wrażeń zakupowych klientów oraz uzyskanie przewagi konkurencyjnej. Dlatego coraz chętniej sięgają po rozwiązania wykorzystujące sztuczną inteligencję, najczęściej oparte na machine learning i deep learning. Firmy inwestują nie tylko w uczenie maszynowe, ale też w tworzenie sieci neuronowych, które udoskonalają rozpoznawanie głosu, rozpoznawanie obrazu czy przetwarzanie języka naturalnego.

Z raportu „AI in retail” wynika dodatkowo, że w 2022 roku ponad 31 proc. udziału wygenerował segment machine learning. W jakich obszarach handlu uczenie maszynowe przynosi dobre efekty? Pomaga firmom m.in. w segmentacji klientów, analizie koszyka rynkowego, czyli w poszukiwaniu relacji między różnymi podmiotami, czy w wykrywaniu oszustw w transakcjach.

Ponieważ udział online w sprzedaży ogółem wciąż rośnie, a sklepy internetowe są naturalnie zainteresowane technologiami, e-commerce zwiększa wydatki na sztuczną inteligencję. Dzięki modelom uczenia maszynowego handlowcy mogą skutecznie przewidywać sprzedaż krzyżową, analizować i poprawiać satysfakcję klienta, czy tworzyć prognozy popytu. SI ma też pozytywny wpływ na poprawę jakości obsługi klientów oraz ich doświadczeń zakupowych. Stąd duży udział w rynku aplikacji do zarządzania relacjami z klientami – w 2022 roku stanowiły one 21,5 proc. ogółu.

Perfekcyjnie dopasowana oferta handlowa

– Dziś potrzeba zrozumienia szybko zmieniających się trendów oraz preferencji klientów jest oczywista. Systemy IT, np. klasy Business Intelligence, z funkcjonalnościami jakie możemy uzyskać dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji, to ogromne wsparcie procesów sprzedażowych oraz cenne zasoby wiedzy na temat potrzeb kupujących – tłumaczy Cezary Stańczyk, architekt rozwiązań IT w firmie KBJ. Ekspert dodaje: – Zaawansowane analizy w handlu detalicznym pomagają w badaniu obecnych i przewidywaniu przyszłych potrzeb klientów, wspierając producentów oraz sprzedawców w budowaniu oferty. Stąd rosnące zainteresowanie wykorzystaniem danych pozyskiwanych z różnych źródeł i ich obróbką z wykorzystaniem zaawansowanych algorytmów analizy danych, wspieranych mechanizmami sztucznej inteligencji.

Z dobrodziejstw, jakie daje analityka cyfrowych informacji korzystają już nie tylko najwięksi. Nawet małe i średnie firmy coraz częściej wdrażają aplikacje Business Intelligence, pomagające im w podejmowaniu optymalnych decyzji. Kolejny krok to wykorzystanie potencjału algorytmów uczenia się w rozwiazywaniu różnego rodzaju problemów, czyli sztucznej inteligencji.

Uśpiony potencjał

Czego ciekawego jeszcze dowiadujemy się z raportu „AI in retail market”? Ekspansję sztucznej inteligencji może utrudniać niechęć firm do wdrażania nowych technologii. Jednak główną barierą jest niedostatek kompetencji u pracowników. Sztuczna inteligencja mogłaby być bardziej obecna w sektorze detalicznym, gdyby nie niedostateczna liczba pracowników z odpowiednimi kompetencjami. Mimo to sprzedawcy coraz chętniej i częściej wdrażają sztuczną inteligencję, głównie w celu zwiększania wydajności i polepszania interakcji z klientami. Są to m.in. uczenie maszynowe do zarządzania zapasami oraz rozpoznawanie obrazu.

– Sztuczna inteligencja umożliwia m.in. rozpoznawanie obrazu. W kontekście handlu i kontroli ekspozycji towarów na sklepowych półkach, rozpoznawanie obrazu pozwala w dużym stopniu zautomatyzować merchandising, czyli jedno z najważniejszych narzędzi stosowanych w sklepach w celu zachęcenia klientów do zakupów – wyjaśnia Grzegorz Dembicki, Business Development Director z Sagra Technology, firmy specjalizującej się w technologiach dla sektora handlowego. – SI umożliwia automatyczne porównanie ustawienia produktów na regale w danym momencie z określonym standardem dotyczącym ekspozycji. Pomaga także kontrolować zaopatrzenie punktu sprzedaży. Dzięki temu regały nie tylko wyglądają tak, jak powinny, są także automatycznie uzupełniane w razie braków – kończy ekspert.

Pracować mądrze, a nie więcej

– Główną zaletą narzędzi IT klasy ERP (np. SAP), bazujących na danych, digitalizacji, automatyzacji procesów oraz wdrożeń z wykorzystaniem mechanizmów sztucznej inteligencji jest między innymi to, że pozwalają one zminimalizować użytkownikom żmudne, powtarzalne czynności. Duża liczba pracowników dostrzega, że w wyniku wykorzystania sztucznej inteligencji otrzymuje narządzie poprawiające wydajność. Wykorzystanie SI w handlu już dziś przynosi takie właśnie efekty – tłumaczy Cezary Stańczyk. Sztuczna inteligencja pomaga m.in. np. w logistyce, w optymalizacji tras kierowców. Roboty (np. RPA) oparte na SI pomagają w realizacji powtarzalnych czynności np. w procesach analizy danych, obsłudze zamówień, reklamacji itp., uwalniając pracowników od żmudnych, powtarzalnych zadań. To daje im czas na realizację innych, bardziej zarządczych czynności.

Według ekspertów, sztuczna inteligencja w handlu dopiero się rozpędza: – SI będzie zmieniała sektor detaliczny, wpływając na procesy od łańcuchów dostaw po wsparcie konsumenta na etapie zakupu. Ważnym czynnikiem wzrostu dla sztucznej inteligencji będzie rosnący udział e-commerce, który najchętniej wdraża nowinki IT. Najwyższa pora by ci detaliści, którzy jeszcze tego nie zrobili, zainteresowani się SI na poważnie – kończy Grzegorz Dembicki.

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w biznesie