Машинное обучение позволяет ритейлерам автоматизировать процессы, которые раньше требовалось выполнять вручную. Уведомления о закончившихся товарах или неудовлетворении других требований покупателей можно получать автоматически, создав систему аналитики непосредственно в торговой точке. Контроль работы персонала, подсчет посетителей, оптимизация рабочего графика, анализ эффективности рекламных акций и множество других приложений позволяет решить технология машинного обучения.

Согласно результатам исследования IMB, к 2021 г. более 70% компаний розничной торговли и производства потребительских товаров будут использовать инструменты интеллектуальной автоматизации на всех цепочках создания стоимости. Основные сферы, в которых розничные сети используют ИИ: планирование цепочки поставок; прогнозирование спроса; клиентский опыт; маркетинг и реклама; складские операции; ценообразование и продвижение.

• Прогнозирование конверсии продаж
• Задачи динамического ценообразования (Автоматическая корректировка цен)
• Повышение эффективности омниканальной торговли
• Борьба с мошенничеством, кражами и недобросовестными действиями
• Умные кассы
• Умные табло в торговых залах
• Чат-боты с искусственным интеллектом
• Программы лояльности
• Умные полки и цифровые ценники
• Анализ эмоций и настроения клиента
• Системы прогнозирования спроса и управления складом
• Системы персонализации потребительского опыта
• Анализ наличия маркировки
• Дефекты упаковки
• Анализ схемы укладки
• Наличие или отсутствие предметов или персонала в интересующих зонах. Опасное сближение. Промышленная безопасность
• Контроль использования СИЗ
• Системы поиска информации в документной базе (аналог ChatGPT)

И многое другое. По любым вопросам и предложениям пишите нам.