Как ретейлеры в России и Азии зарабатывают на ИИ

Внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ) в бизнес-процессы — не просто модное направление IT, а один из факторов, который повышает операционную эффективность бизнеса. Все крупнейшие российские федеральные розничные сети подтверждают положительный эффект от реализации инновационных проектов. ИИ помогает прогнозировать спрос, управлять HR-процессами, контролировать запасы и качество продукции, вести документооборот и проводить маркетинговые кампании и акции, а также улучшает клиентский сервис. По данным Kept, экономический эффект достигает около 1–2% от общей выручки бизнеса за счет точности планирования и сокращения расходов.

Перспективы и барьеры внедрения ИИ

Сфера розничной торговли зависит от большого числа сложно прогнозируемых факторов. Искусственный интеллект позволяет контролировать процессы, которые раньше считались хаотичными или плохо управляемыми. Технология повышает точность прогнозов, оптимизирует закупки, улучшает качество продукции и ускоряет логистику.

Однако реализация ИИ-проектов может привести к утечке данных, краже интеллектуальной собственности, техническим сбоям и недостаточно прозрачным алгоритмам. Для более предсказуемых результатов внедрения ИИ, снижения риска ошибок и соответствия требованиям информационной безопасности важно оценить эффективность технологий «на берегу» и детально подготовить проект.

При этом ретейлеры быстрее многих других секторов адаптируются к изменениям рынка, и российские отраслевые компании уже отмечают положительный опыт применения ИИ.

Эксперты Kept изучили, как бизнес в различных странах мира включает интеллектуальные технологии в основные бизнес-процессы, и сравнили ведущие проекты России и Азии.

Экономика инноваций За пять лет сегмент ретейл-медиа вырос в 300 раз

Управление закупками

Основной эффект от внедрения технологий ИИ — повышение точности прогноза потребности в товарах, оптимизация выбора поставщиков и автоматизация документооборота, снижение размера недополученной из-за отсутствия товаров выручки.

Российская сеть продуктовых магазинов «Вкусвилл» внедряет алгоритмы машинного обучения для анализа потребностей покупателей. Модели ИИ собирают исторические данные о продажах с учетом сезонности, погодных условий и событий в регионах присутствия. Результат — точный прогноз спроса на товары в магазине или дарксторе на несколько дней и оптимизация закупок у поставщиков. При этом сотрудники контролируют точность рекомендаций и при необходимости вносят корректировки.

Алгоритмы ИИ также активно используют ретейлеры Китая, Японии, Израиля и других стран. Например, китайская сеть супермаркетов Yonghui Superstores использует инструменты предиктивной аналитики, чтобы отслеживать движение товаров, находить проблемы и выбирать лучших поставщиков. Израильский разработчик ИИ-решений создал алгоритм, который управляет запасами овощей и фруктов, предотвращая дефицит и покупку некачественных продуктов.

Производство и контроль качества

Ключевые преимущества внедрения ИИ — сокращение непроизводительных расходов и повышение производительности труда.

Система видеоаналитики группы компаний «Черкизово» повышает эффективность ручного труда на конвейерном производстве. Технология отслеживает индивидуальные нормы выработки операторов в режиме реального времени и предоставляет показатели для оценки сотрудников. В результате российский поставщик мясной продукции отметил повышение производительности труда в среднем на 15%.

Китайское подразделение Unilever использует технологии ИИ для обеспечения прозрачности цепочки производства мороженого. Алгоритм контролирует условия хранения и транспортировки продукции с момента производства до поступления в магазин. Отсканировав код на упаковке, каждый покупатель может убедиться, что на протяжении всей цепочки товар хранился при нужной температуре. Результат — гарантии безопасности и предотвращение случаев пищевого отравления.

Сингапурская компания Energy Vanguard предлагает IoT-платформу для продуктового ретейла, которая предупреждает поломки оборудования, отслеживает температурный режим хранения и сигнализирует о незакрытых дверцах холодильников. Технология снижает энергозатраты минимум на 20%, сокращает количество неисправностей и поддерживает высокое качество товара.

Логистика и управление запасами

Использование ИИ сокращает расходы на логистику, повышает точность оценки необходимых запасов, позволяет оптимизировать использование складских площадей, сокращает время обработки и доставки заказов.

Российский маркетплейс «Яндекс Маркет» развивает проект роботизации складов с использованием собственной системы управления Yandex RMS. Роботы достают товар с полок, доставляют его в зону сборки заказа и возвращают обратно. Железные помощники могут поднимать до 35 кг и переносить одновременно до девяти коробок, а нейросети «Яндекса», интегрированные в устройства, помогают классифицировать предметы и рациональнее размещать их на складе. Технологии сокращают затраты на рабочую силу до 80%, снижают число ошибок при комплектации и повышают производительность на 30%.

Индустрия 4.0 Экзоскелеты и робопсы: как и для чего российский бизнес внедряет роботов

Южнокорейская сеть магазинов «у дома» CU использует ИИ-технологии для автоматического учета товаров. Камеры видеонаблюдения фиксируют наличие продукции на полках, проверяя сроки годности и чистоту помещений. Автоматизированная система своевременно уведомляет персонал о нехватке определенных позиций или нарушениях, ежедневно сокращая время на проверку запасов и оформление заявок до одного часа. По итогам реализации проекта показатель недоступных для заказа товаров (OOS) снизился на 20,8%, а объем продаж вырос на 4,8%.

Маркетинг

Использование ИИ в маркетинговых инициативах и кампаниях расширяет клиентскую базу, повышает узнаваемость бренда, увеличивает эффективность промоакций, сокращает время и затраты на создание контента.

Компания «Вкусвилл» разработала бота-помощника «пИИрожок», который рекомендует покупателям готовые блюда, исходя из их вкусовых предпочтений. Подобрать товары помогает нейросеть GPT-4 от OpenAI, а общение с клиентами организовано через YandexGPT. Пользователь отвечает на несколько простых вопросов, после чего получает рекомендации блюд. Если предложенные варианты не понравятся клиенту, бот предложит альтернативу. Кроме того, «пИИрожок» умеет присылать напоминания о приеме пищи в определенное время. ИИ-ассистент увеличил интерес к ассортименту на 10%, привлек новых клиентов и значительно облегчил выбор готовых блюд для десятков тысяч покупателей.

«Вкусвилл» также запустила в Telegram игру, похожую на популярную Fruit Ninja. Цель приложения — наглядно показать чистый состав продуктов бренда и увеличить среднюю стоимость покупки. Более четверти игроков вернулись в игру повторно, каждый шестой поделился ею с друзьями, а средний чек вырос на 1178 руб.

Сингапурская сеть супермаркетов FairPrice использует искусственный интеллект для формирования персональных предложений на основе анализа истории покупок каждого клиента. Благодаря такому подходу конверсия продаж увеличилась на 15%.

Продажа товаров и клиентский сервис

Применение технологий ИИ повышает удовлетворенность и лояльность покупателей за счет использования персонализированных предложений, улучшения торгового пространства, гибкого ценообразования и голосовых помощников, что в результате увеличивает продажи.

Торговая сеть «Магнит» внедрила ИИ-технологию распознавания изображений для улучшения выкладки товаров. Инструмент Image Recognition сканирует полки, оценивает полноту ассортимента, определяет недостающие позиции и сравнивает реальную выкладку с запланированной. ИИ-проект увеличил доступность товаров магазинов сети до 95%, а уровень соответствия выкладки плану достиг 75%.

Японская сеть супермаркетов Trial внедрила динамическое ценообразование на основе искусственного интеллекта. За счет электронных ценников компания мгновенно меняет стоимость товаров в зависимости от уровня спроса, наличия аналогичных позиций и конкурентных цен. Более точное ценообразование и управление ассортиментом увеличивает выручку и прибыльность ретейлера.

Среди ИИ-проектов азиатских компаний можно встретить и эксклюзивные разработки. Например, китайская сеть Shenzhen Rainbow внедрила уникальную вертикальную ИИ-модель для розничной торговли, которая обрабатывает большие объемы данных о потребителях. На основе полученной информации магазин постоянно обновляет ассортимент и устанавливает оптимальные цены в реальном времени. Реализация пилотного проекта в одной из сетей компании снизила потери свежих продуктов с 12 до 7% и увеличила средний чек на 15%.

Поддерживающие бизнес-процессы

Кроме того, ретейлеры России и Азии используют ИИ в поддерживающих бизнес-процессах. X5 Group внедрила «Калькулятор ресурсной потребности», который позволяет регулировать количество сотрудников в зависимости от загруженности магазинов. Китайская сеть кофеен LuckinCoffee применяет ИИ для составления расписаний и дежурств персонала. Технология также помогает бизнесу в разработке нового дизайна: японские производители OtafukuSauce и ItoEn сокращают расходы и время на создание упаковки и рекламы с помощью ИИ.