Когда речь заходит об искусственном интеллекте (ИИ), как журналисты, так и пользователи более склонны фокусироваться на громких и сенсационных новостях, таких как беспилотные машины, роботы-официанты, ЭВМ, побеждающие чемпионов мира по шахматам, и т. д.

Однако многие практические достижения в области ИИ происходят в промышленном секторе, и что интересно – в сегменте розничной индустрии, которая традиционно склона к внедрению рискованных инновационных решений.

Покупки с глубокой машинной аналитикой

В настоящее время розничные торговцы присматриваются к решениям на базе ИИ, таким как Amazon Echo, Google Home и Apple Siri, что существенно трансформирует процесс покупок в интернет- и обычных магазинах, а принципиально новый концептуальный магазин Amazon Go вообще выглядит как революция в ритейле. Едва ли не каждую неделю появляются новые приложения, такие, как Bodygram Original Stitch, которые по одной фотографии заказчика могут создать выкройку рубашки с пуговицами по индивидуальному эскизу. Однако «за кулисами» есть множество и других приложений, которые оказывают огромное влияние на все области розничной индустрии.

За этими новыми экспериментами в области розничной торговли стоит глубокая аналитика, ИИ, использующий нейронные сети, а также, вероятно, такие приложения как Google Translate и Snapchat. Притом глубокое машинное обучение полностью готово к выходу на рынок, ведь еще два года назад алгоритм Microsoft выиграл конкурс ImageNet, классифицировав множество объектов, таких как птицы, корабли, кошки и т. д. по категориям, причем более точно, чем люди.

Магазин будущего на базе ИИ

По всей видимости, искусственный интеллект будет применяться в розничной торговле повсеместно, и покупатели даже не сразу смогут понять, где при покупке им помог ИИ.

Во-первых, индустрия розничной торговли уже осознает рост точности аналитики демографических данных покупателя, и формирование его портрета в зависимости от демографии. Такие данные позволяют розничному торговцу более эффективно привлекать заказчиков к своему бренду и формировать для них практически индивидуальные решения по всему спектру: от ассортимента и маркетинговых кампаний до дизайна и программ лояльности.

Розничные торговцы также экспериментируют с функциями мониторинга активности клиента, путем анализа его действий в магазине. Это не просто понимание различий между действиями покупателей и сотрудников, но также и толкование того, какие это действия: покупатель берет и изучает товар, но затем ставит его на полку, без совершения покупки; пополнение товарных запасов или помощь клиенту; и т. д. С течением времени и в масштабах всей индустрии даже относительно простые потоки данных – например, покупают ли клиенты обувь в отделах самообслуживания – генерируют важные идеи, которые впоследствии формируют комплексные стратегии, обеспечивающие дифференцированный подход к покупателям. И это важно для обеих сторон процесса.

Среди других направлений  использования ИИ в розничной торговле – прогнозные и рекомендательные модели, которые отвечают на вопросы, связанные с перспективой. Например, речь идет о том, что произойдет в конкретном магазине завтра или в ближайшие выходные дни, и где следует открывать новые магазины, какие товары выставлять на полку и как рекламировать бренд. То есть, потребности покупателей и их предпочтения в конечном итоге будут лучше удовлетворены.

Машинное обучение, глубокая аналитика и искусственный интеллект быстро переходят из области научной фантастики в нашу повседневную жизнь, и за ним стоят блестящие перспективы. Поэтому опытные розничные торговцы уже признают, что такая технология намного более актуальна уже сегодня, чем завтра.

По материалам venturebeat.com.