2024: Умные камеры, роботы и нейросети. Какие цифровые технологии используют российские ритейлеры, чтобы больше экономить и зарабатывать
Российские ритейлеры активно проводят цифровизацию, внедряя различные технологии, чтобы больше экономить и зарабатывать, а также повышать лояльность клиентов. О том, как умные камеры, роботы, нейросети и другие технологии помогают торговым сетям, их представители рассказали TAdviser в июне 2024 года.
«М.Видео» делает ставку на искусственный интеллект. Он, например, анализирует поведение покупателей при выборе товара и другие показатели, а затем формирует набор товаров на полках в магазинах под разные группы клиентов, регионы и в зависимости от сезона.
Еще один проект в «М.Видео» — видеоаналитика посетителей. Это собственная разработка ритейлера позволяет каждому сотруднику в режиме реального времени получать уведомление о том, что в торговом зале есть клиент, к которому необходимо подойти. Объём данных Казначейства прирастает на 22-25% ежегодно. Как развивается экосистема сервисов датацентричного ведомства 
Нейросети в ритейле применяются для анализа данных, ответов на отзывы на маркетплейсах, распознавания текстов и картинок, проверки ассортимента, выявления мошеннических действий, в маркетинге и других задачах. При этом директор по развитию бизнеса в ритейле и FMCG компании «Крок» Дмитрий Смирнов отмечает, что незрелость искусственного интеллекта и пробелы в законодательстве сдерживают развитие этих технологий в отрасли: не более 30% ритейлеров используют ИИ.
В X5 Group сообщили TAdviser, что эффект от внедрения искусственного интеллекта в компании в 2023 году достиг 5 млрд рублей. Группа использует такие технологии для:
- формирования цен;
- проведения промоакций;
- управления ассортиментом;
- для перепланировки магазина: умные камеры помогают просчитывать оптимальную дистанцию между стендами в зависимости от формата магазина и вида продуктов на полках;
- минимизации очередей;
- контроля свежести продуктов или заполненности полок;
- определения объекта на весах.
По данным ритейлера, за счет использования ИИ-системы планирования товарных запасов Х5 удалось сократить количество списанных продуктов на 2%, повысить выручку сети на 1%, а также оптимизировать запасы товара по всей цепочке поставок на несколько процентов.
Также в X5 обращают внимание на использование электронных ценников, которые существенно экономят время сотрудников и сокращают расходы на бумагу. В среднем в одном супермаркете «Перекресток» каждый день тратится около 12 часов рабочего времени на полную замену бумажных ценников и 4 часа на их верификацию.
В магазинах «Дикси» также применяются электронные ценники. Они оснащены цветным экраном на основе технологии электронных чернил (e-ink) и расширенной функциональностью (цветные светодиоды, возможность работы с большим диапазоном температур и др.).
В «Магните», помимо «классических» направлений использования ИИ и машинного обучения (прогнозирование продаж, облегчение рутинных операций в рознице), занялись развитием новых решений в этой области. Среди них — технологии умного поиска и генерации контента, компьютерное зрение, виртуальные помощники для персонала, гиперперсонализированные решения для коммуникации с покупателями. Например, применение компьютерного зрения в торговом зале, помогает обеспечить контроль за использованием тележек и корзин, чтобы определять и поддерживать их оптимальное количество для каждого магазина, снижать потери и повышать уровень обслуживания покупателей.
Также «Магнит» задействует в своих магазинах умные весы, распознающие товары с 98%-й точностью (покупателям не нужно запоминать номер товара для взвешивания).
В некоторых российских магазинах можно встретить роботов. В «Перекрестке» на севере Москвы появился робот-кот, который развозит акционные товары и общается с посетителями магазина. В мае 2024 года «Лента» привлекла к постоянной работе робота-уборощика в магазине «Супер Лента» на Новочеркасском бульваре в Москве, и теперь ритейлер планирует внедрить еще более 100 поломоечных роботов.
Также все чаще можно роботов-бариста, которые в парках или торговых центрах готовят и выдают кофе, мороженое или иные товары. Роботизация – один из трендов, который имеет высокий потенциал развития и внедрения на другие рынки, полагает замгендиректора компании «Атол» Игорь Вааг.
По оценкам Ассоциации компаний розничной торговли (АКОРТ), роботизация складов, в частности, помогает сократить расходы на персонал распределительных центров до 20%.
В 2024 году «Глория Джинс» запустила проект с ИИ-примерочными, которые позволяют «примерить» вещь за 5-7 секунд. Покупатель загружает свое фото на VR-устройство в магазине или делает его с помощью камеры в специальном «магическом» зеркале.
Крупные ритейлеры внедряют технологию бесконтактной оплаты покупок взглядом через систему распознавания лиц. Она многократно ускоряет процесс оплаты: с помощью взгляда на нее уходит 3 секунды вместо 34 секунд при оплате наличными и 15 секунд при безналичной оплате.
Руководитель направления по развитию бизнеса RNT Group (входит в группу «Рексофт») Роман Соколов в разговоре с TAdviser подчеркнул, что ритейл проявляет большой интерес к ИИ, однако на практике такие технологии используют менее 30% компаний из этой отрасли.
 | Порой бизнесу кажется, что поручить работу человеку дешевле и проще, компаниям не хватает информации о реальных рабочих кейсах, — отметил он. |  |
Своими успешными примерами использования цифровых технологий поделились и в «Леруа Мерлен». По данным пресс-службы сети строительных магазинов и товаров для дома, благодаря использованию машинного обучения в логистике на 50% сократилось число ручных пересчетов приемок товаров от поставщиков и на 25% уменьшились затраты на сборку клиентских заказов. Также ритейлер применяет нейросети для создания визуального и текстового контента на сайте (карточки товаров стали заполняться вдвое быстрее).
В АКОРТ уточняют, что торговые сети используют генеративный ИИ для подготовки текстов карточек с описанием товара в приложениях и создания изображений, сокращая время работы сотрудников на подготовку материалов на 10–15%.
В «Билайне» заявили о 157%-м росте спроса на развиваемые компанией решения для ритейла с использованием анализа больших данных и искусственным интеллектом в 2023 году. Директор по искусственному интеллекту и цифровым продуктам «Билайна» Константин Романов отметил, что интерактивный контент с помощью мобильных приложений или AR-очков в рекламе повышает конверсию на 94%, что говорит о возможном буме технологий дополненной реальности в ритейле.
В компании «Ашан Тех» рассказали TAdviser, что использование искусственного интеллекта помогает группе на 15-20% быстрее отлаживать код, устранять уязвимости и ускорять процессы тестирования. Также «Ашан» использует генеративные сети в своей маркетинговой и промо-деятельности. Например, с помощью нейросетей ритейлер создает свои каталоги продукции.
В то же время огромная часть цифровизации ритейла не видна покупателям. По словам директора по отраслевым решениям «Эвотора» Вячеслава Предыбайло, ритейлеры инвестируют в развитие таких внутренних бизнес-процессов, как интеграция онлайн- и офлайн-продаж, кибербезопасность, импортозамещение, замена стареющего парка оборудования и ПО.
2023
Цифровизация ритейла: новые приоритеты и тренды. Обзор и рейтинг TAdviser
Российский ритейл оптимизирует бизнес-процессы, замещает зарубежное ПО, развивает онлайн-торговлю. ИТ-компании, в свою очередь, наращивают экспертизу и продолжают формировать новый портфель отечественных продуктов, которые помогают торговым сетям добиваться значимых изменений в бизнесе. О том, как развивался рынок цифровизации ритейла в 2022 и 2023 годах, читайте в новом обзоре TAdviser.
Какие главные цифровые технологии помогают компаниям лучше продавать
16 мая 2023 года компания Gartner назвала ключевые цифровые технологии, которые, по мнению экспертов, помогут бизнесу повысить вовлеченность потребителей и увеличить объём продаж продуктов и услуг.
Среди основных факторов, способствующих росту, названы взаимодействие продавцов и покупателей в режиме реального времени, развитие интерактивных сервисов, внедрение искусственного интеллекта и пр. Использование передовых цифровых инструментов особенно важно в свете сложившейся макроэкономической обстановки, снизившейся покупательной способности и глобальных рыночных неопределённостей.
Сервисы электронной почты на базе генеративного ИИ
Gartner полагает, что к 2025 году около 30% исходящих сообщений от крупных организаций будут формироваться с применением нейросетей. Генеративный ИИ поможет в создании персонализированных писем с предложениями от продавцов, учитывающих интересы отдельных потребителей. Такие сообщения будут создаваться с использованием данных CRM-платформ (системы управления взаимоотношениями с клиентами).
Визуальное взаимодействие
Подобные инструменты помогут компаниям наладить эффективное взаимодействие с потребителями. Стороны смогут в реальном времени обсуждать сложные проекты с их наглядным представлением. Визуальное сотрудничество выведет процесс общения продавцов и покупателей на новый уровень.
Решения на основе VR-технологий позволят покупателям ознакомиться с тем или иным продуктом в метавселенной и получить о нём полное представление. После этого можно будет принять взвешенное решение о необходимости фактического приобретения товара.
Цифровые торговые залы (DSR)
Данная концепция предусматривает формирование цифрового пространства, в котором представлен ассортимент продуктов компании и доступна сопутствующая информация. Такие торговые залы оптимизируют взаимодействие небольшой группы целевых покупателей с поставщиком. Кроме того, они могут выполнять функции платформы для обсуждения проектов.
Решения для совместной работы
Продукты вроде Microsoft Teams и Slack предоставляют диалоговую среду для эффективного взаимодействия. Компании могут использовать эту технологию для создания различных потребительских каналов, в том числе для ответов на вопросы в режиме реального времени.
Аналитика разговоров
Используя ИИ-инструменты для анализа разговоров с покупателями, компании смогут более эффективно строить диалог, а также предоставлять максимально релевантную информацию и давать рекомендации. Gartner прогнозирует, что к 2025 году 75% B2B-организаций дополнят традиционные схемы продаж решениями на основе нейросетей.
Визуальные модели
Этот подход даёт покупателям возможность взаимодействовать с визуальным представлением реального продукта. Можно видеть, как изменение тех или иных параметров отразится на характеристиках рассматриваемого изделия. Это упрощает процесс конфигурирования и определения оптимальных требований.
Интерактивные демонстрации
Метод позволяет потребителям напрямую взаимодействовать с цифровыми продуктами, в том числе со сгенерированными данными. Это позволяет организовывать виртуальные туры для изучения возможностей и функций конкретного изделия.
Нарративная автоматизация
Технология на базе ИИ-алгоритмов позволяет в автоматическом режиме проводить какие-либо исследования, касающиеся определённой компании — например, собирать и анализировать финансовые показатели. Полученные данные затем могут быть использованы для повышения эффективности продаж.[1]
2021: Магазины начали использовать электронные ценники, привязанные к срокам годности продуктов
В середине апреля 2021 года стало известно о том, что продуктовые магазины Iper в Милане (Италия) начали использовать электронные ценники, привязанные к срокам годности продуктов. Чем дольше скоропортящиеся продукты стоят на полке, тем дешевле они становятся, поскольку электронный ценник автоматически корректируется с помощью алгоритма. Этот магазин стал одним из первых, кто внедрил технологию израильского стартапа Wasteless, цель которого - сократить количество пищевых отходов в супермаркетах, продавая продукты питания до того, как их придется выбрасывать. Подробнее здесь.
2019
10 технологических трендов в ритейле на 2020 год
В конце ноября 2019 года Forbes представил 10 главных технологических трендов в ритейле на 2020 год.
Расширенная реальность
Виртуальная и дополненная реальность предлагают ритейлерам несколько способов улучшить качество обслуживания клиентов. Расширенная реальность, от просмотра каталогов до «примерки», уже используется многими ритейлерами. В будущем расширенная реальность позволит потребителям делиться опытом покупки в виртуальной реальности с друзьями.
Прогностическая аналитика (большие данные)
У розничных организаций никогда не было проблем со сбором большого количества данных, но их анализ был затруднен. Прогностическая аналитика меняет рынок: теперь ритейлеры могут активно влиять на будущее, анализируя поведение потребителей и тренды из прошлого. Успешно проанализировав данные, ритейлеры могут персонализировать процесс совершения покупок, удовлетворить потребности потребителей в зависимости от того, где они находятся, повысить эффективность и снизить затраты.
Предугадывание
Любой пользователь Google рассчитывает найти то, что ему нужно в данный момент, позволяя поисковику предугадывать его интересы и выставлять результаты в соответствии с ними. Ритейлеры, которые руководствуются тем же принципом предугадывания желаний, имеют огромное преимущество. Благодаря прямому цифровому доступу к потребителям и мощным аналитическим возможностям, предприятия могут предугадывать, что может понадобиться клиенту, и соответственно ранджировать результаты поиска.
Рекомендации
Другим мощным технологическим инструментом для розничных продавцов являются механизмы рекомендаций, которые помогают покупателям находить вещи, о которых те даже не догадывались. Чем больше данных в алгоритмах для оценки поведения поведения, тем лучше рекомендации. Благодаря таким системам ритейлеры получают двойную выгоду: от увеличения продаж и от повышения удовлетворенности покупателей.
Автоматизация выполнения заказов
Предполагается, что к концу 2025 года на складах будет использоваться более 580 000 автономных мобильных роботов, которые будут комплектовать заказы клиентов. Автоматизация может значительно сократить время обработки заказа. Многие ритейлеры пытаются таким образом увеличить скорость и гибкость операций, чтобы конкурировать с Amazon.
Распознавание лица
Технология распознавания лиц помогает ритейлерам активно бороться с кражами в магазинах. Кроме того, такая технолоогия может обеспечить персонализированный подход к покупателю. Безусловно, в таком случае возникают юридические вопросы относительно конфиденциальности, но ритейлеров это вряд ли остановит.
Управление запасами
Автоматизированные склады позволяют оптимизировать контроль запасов. Интеллектуальная робототехника и компьютерные системы надежно хранят данные о всей продукции, которые доступны онлайн в режиме реального времени. Эти точные данные помогают ритейлерам управлять товарными потоками и делать надежные прогнозы.
Роботизированные магазины
Роботы могут отвечать на вопросы и помогать покупателям искать товары, а также рассылать по электронной почте специальные предложения или купоны. Такие роботы уже используются, например, в магазине товаров для дома Lowe's имеется LoweBot, который помогает обслуживать клиентов.
Чат-боты клиентов
В розничной торговле быстро внедряются чат-боты для обслуживания клиентов. Обмен сообщениями стал предпочтительным каналом для контакта с потребителями: они помогают клиентам как до, так и после продажи, улучшая продажи и помогая клиентам решать проблемы без вмешательства человека.
Интернет вещей (IoT) и интеллектуальное оборудование.
Благодаря имеющимся объемам данных и возможностям их обработки обеспечивается персонализированный подход к покупателю, а интеллектуальное оборудование, такие как встроенные в шкафы датчики, меняют подход к инвентаризации.[2]
Как мобильное приложение может помочь ритейлерам выиграть войну за клиента
Повышение эффективности бизнеса и государства с помощью технологий – основная задача, которую ставит перед собой наша страна. Активное внедрение новых ИТ-решений стало одним из главных трендов для современных ритейлеров. В то же время следить за инновациями заставляет необходимость соответствия меняющимся потребностям клиентов. Какие технологии дают максимальный эффект? На какие инновации и идеи нужно обратить внимание? Отвечая на эти вопросы, компания Omega-R презентовала приложение, позволяющее автоматически строить качественные и долгие отношения между партнерами (B2B) и клиентами (B2C). Подробнее об этом рассказал в ходе своего выступления 29 мая 2019 года на TAdviser SummIT Рустам Фатыхов, менеджер проектов Omega-R.
Какие технологии используют традиционные ритейлеры, чтобы не отставать от онлайн-конкурентов
В конце мая 2019 года генеральный директор Pensa Systems, производителя дронов для розничной торговли, Ричард Шварц (Richard Schwartz) объяснил, какие технологии используют традиционные ритейлеры, чтобы не отставать от онлайн-конкурентов.
В последнее время ритейлеры ищут более эффективные способы автоматизации деятельности в магазине без значительных затрат. Исторически сложилось так, что цепочка поставок (от складов до распределительных центров и розничных магазинов) была достаточно контролируемой, теперь же она активно меняется и сокращается благодаря онлайн-торговле. Традиционные магазины в некоторых случаях удобнее для покупателя, но они требуют трудоемкого обслуживания. Неагрессивная и доступная по стоимости робототехника является одним из способов перераспределения рабочей силы в традиционном магазине, который позволяет уделять больше внимания покупателю и отказаться от более скучной и утомительной деятельности, такой как поиск товара среди складских запасов.
Дроны, используемые в розничной торговле – лишь вершина айсберга огромной системы, включающей ИИ и машинное обучение. Дрон имеет низкую стоимость, его легко подготовить к работе и он способен почти мгновенно переместиться в любую часть магазина. Перемещаясь вдоль складских полок, дрон способен «рассматривать» предметы с разных точек зрения, заменяя до 100 фиксированных камер. Такие механизмы позволяют более точно распознавать товары, чем обычные стационарные камеры или даже наземные роботы. Сам дрон не распознает изображения, эта операция проводится на «периферии» сети либо в самом магазине, либо в облаке. Это позволяет масштабировать систему распознавания и обработки изображений, используя одинаковый механизм обучения для крупной сети развертывания.
В основе такой ИИ-системы лежит машинное обучение, которое способно распознавать товары на полке по мере продвижения дрона. Естественные вариации продуктов на полке позволяют постоянно продолжать обучение, делая систему умнее и надежнее. Кроме того, важной частью обучения ИИ-системы является то, что она изучает организацию склада, наблюдая за изменениями и определенными тенденциями пополнения товаров. Таким образом, система моделирует содержание полки и необходимый ассортимент продукции. Исходя из этого, она способна автоматически выявлять различные отклонения, такие как отсутствие товаров, истощение запасов, неправильное размещение и т.д. При этом системе не требуются дополнительные справочные данные, которые часто либо недоступны, либо просто неверны, либо отсутствуют.
Такая форма автономного восприятия, когда система ИИ учится путем визуального наблюдения, как человек, может использоваться в широком спектре услуг – например, для оценки состояния продуктов на полке, выявления утечек жидкостей, проблем с температурой или другим оборудованием и т. д.
Дроны превосходят наземных роботов по многим аспектам. Электромеханические роботы большие, громоздкие, дорогие и не могут работать без контроля со стороны людей, что может вызывать дополнительные проблемы с точки зрения надежности. Самое главное, они до сих пор не могут обеспечить адекватный обзор всех полок и инвентаря. С воздуха дроны могут видеть практически все с разных точек зрения, и их можно быстро перенаправлять в разные части склада. Фиксированные камеры и «умные» полки (в стиле Amazon Go) могут быть эффективны в определенных случаях -- при потенциально высоких капиталовложениях и жестком наращивании физической инфраструктуры. Дрон же гораздо дешевле, его можно настроить меньше, чем за 2 часа, его использование является более точным и эффективным средством оценки запасов. Тем не менее, окончательным решением для розничных продавцов и всей цепочки поставок наверняка станет сочетание дронов, стационарных камер и наземных роботов.
Вопрос о том, будут ли розничные магазины полностью автоматизированы, как Amazon Go, вызывает множество обсуждений. Amazon Go использует множество интеллектуальных датчиков, потолочных камер и других детекторов, чтобы автоматизировать как оформление заказа, так и оценку доступных товаров. В будущем это может стать наиболее практичным вариантом для небольших магазинов и автоматизированных киосков (например, в аэропорту или для самообслуживания сотрудников). Но вряд ли такая система будет применяться в крупных розничных сетях с более разнообразным перечнем товаров. Розничные магазины в целом превращаются в логистические центры. Amazon Go найдет лучшее применение в автоматизации кассовых операций, а не в инвентаризации или цепочке поставок.
Другие отрасли, несомненно, также могут извлечь выгоду из использования собственных дронов. Обучение автономных беспилотных летательных аппаратов для выявления ошибок в замкнутых пространствах находит применение по всем направлениям – по всей цепочке поставок, на производственных объектах и в офисе. По сути, автоматизированный визуальный контроль, машинное обучение, распознавание изображений и ориентирование в пространстве с помощью автономной камеры/датчиков уже находит широкое применение. Автономное восприятие можно представить как систему индексации физического мира с течением времени, которая способна выявлять ожидаемые и внезапные изменения.[3]
2016: Обзор TAdviser: ИТ в торговле и логистике 2016
Основная статья: Обзор: ИТ в торговле и логистике
Примечания
