Мерчандайзинг на основе искусственного интеллекта формирует будущее шоппинга

Нехватка рабочей силы и рост транспортных расходов подталкивают потребительские бренды к повышению эффективности. Наличие нужных товаров на полках важнее, чем когда-либо, а растущий спрос на аналитику на основе данных вдохновляет на новые прогностические решения на основе ИИ.

В 2021 году индекс цен производителей, показатель оптовых цен на товары и услуги, вырос 9,7%. Из-за проблем с цепочками поставок и инфляции многие крупные потребительские бренды подняли цены. Прогнозируется, что эта тенденция сохранится в следующем году.

В марте Kraft Heinz планирует поднять цены на несколько своих продуктов. , в диапазоне от 6,6 % увеличения для сыра Velveeta до 30 % увеличения для трех упаковок бекона из индейки Oscar Mayer. Procter & Gamble тоже объявлено Повышение цен на средства по уходу за тканями, такие как стиральный порошок Tide и белье для сушки белья Downy, ожидается в конце февраля.

Но одних более высоких цен недостаточно для борьбы с инфляцией или гарантии чистой прибыли. Покупатели могут обратиться к более дешевым альтернативам. Вот где на помощь приходят технологии: чтобы помочь брендам оставаться впереди конкурентов. ИИ может помочь крупным компаниям повысить эффективность за счет лучшего управления запасами, улучшения качества обслуживания клиентов и анализа данных.

Мало того, что крупные потребительские бренды страдают от инфляции; частные торговые марки также пытались поднять свои цены, чтобы компенсировать растущую стоимость товаров. Однако у этих брендов меньше власти и контроля над ценообразованием в оптовых каналах, чем у крупных брендов.

В ситуации, когда сокращение маржи неизбежно и неизбежно, мерчандайзинг на основе ИИ может помочь частным торговым маркам повысить эффективность и продажи.

Упреждающий мерчандайзинг

Прогнозируемый мерчандайзинг в настоящее время является одним из самых многообещающих сегментов розничного рынка ИИ, который, согласно новому отчету, к 2027 году достигнет 19,9 млрд. искусственный интеллект-в-розничном-рынке-4979?utm_source=Globnewswire&utm_medium=Paid&utm_campaign=Product&utm_content=19-01-2022), опубликовано Meticulous Research.

Ключевые компании, работающие в этой области, включают Amazon.com, Google, Intel, Microsoft, IBM, Intel, Oracle, SAP, Salesforce и другие. Но поле динамично — появляются новые игроки и решения.

Например, в начале февраля Onebeat, стартап на базе искусственного интеллекта, помогающий ритейлерам и брендам анализировать потребности своих клиентов, получил первоначальный раунд финансирования в размере 5 миллионов долларов. Pivot, стартап из Майами, позволяющий брендам выбирать идеальное место и место в магазине для демонстрации своих товаров, привлек предварительный раунд венчурного капитала.

А основанный на искусственном интеллекте SaaS-стартап Inspector Cloud, который позволяет поставщикам получать информацию для повышения эффективности акций, недавно поднял новый раунд, доведя свои общие инвестиции до 1,25 миллиона долларов.

Используя одиннадцать различных нейронных сетей, Inspector Cloud распознает товары, собирает данные и предоставляет отчеты. Платформа также позволяет мерчандайзерам и торговым представителям экономить время посещения магазина, устраняя необходимость в ручных операциях.

В настоящее время около 40 000 мерчендайзеров и торговых представителей по всему миру используют Inspector Cloud. Ежемесячно платформа обрабатывает более 50 миллионов изображений. Несколько крупных FMCG-компаний, в том числе PepsiCo, Unilever и Nestle, уже внедрили решение стартапа.

Заключение

Будущее выглядит светлым для стартапов на базе ИИ, которые предоставляют услуги предиктивного мерчандайзинга. Недавнее исследование, проведенное IBM, показало, что 72% покупателей из 19 000 человек совершают покупки в обычных магазинах, несмотря на преобладание вариантов, доступных только онлайн. Приведенные причины включают прикосновение и ощупывание продуктов перед их покупкой в ​​Интернете.

* Пока потребители выбирают гибридную модель покупок, мерчендайзинг будет стимулировать продажи. В результате все больше брендов и розничных продавцов будут использовать ИИ, чтобы узнавать о своих клиентах, получать информацию и рекомендации на основе данных.*