Trzy szybkie sposoby zastosowania AI w sprzedaży FMCG

Obecnie sztuczna inteligencja staje się niezbędnym narzędziem w handlu detalicznym. Jak pokazują badania McKinsey, firmy wykorzystujące AI notują wzrost przychodów o 3-15%, a spadek kosztów o 10-20%. Rozwiązania oparte na analizie obrazu są szczególnie skuteczne. Automatyzują ekspozycję towarów, analizują zachowania klientów i optymalizują rozmieszczenie produktów.

Wbrew powszechnemu przekonaniu wprowadzenie AI do sprzedaży detalicznej nie wymaga wielomiesięcznych projektów. Istnieją sposoby uruchomienia takich rozwiązań w zaledwie miesiąc, a nawet kilka tygodni. Artykuł przedstawia trzy główne scenariusze szybkiego wdrożenia AI w procesach firm FMCG, które poprawią wyniki bez dużych inwestycji. 

Jak AI usprawnia procesy biznesowe w praktyce

Sztuczna inteligencja i rozpoznawanie obrazu stają się niezastąpionymi pomocnikami w punktach sprzedaży. Pomagają obniżać koszty obsługi, zwiększać wartość zakupów i lepiej przewidywać zachowania klientów.

Rozwiązania AI w sklepach sprawdzają, czy wszystkie produkty są dostępne na półkach, oraz pomagają wybrać najlepsze miejsca na towary. Jeśli produkt został skradziony, system rozpoznawania obrazu wykryje to i powiadomi pracownika. Dodatkowo technologie AI mogą śledzić ruch klientów w sklepie i pokazywać, które towary wzbudzają największe zainteresowanie. Dzięki temu produkty trafiają w miejsca o największym natężeniu ruchu, co zwiększa sprzedaż.

AI zbiera też dane analityczne. Firma uzyskuje potrzebne informacje o wynikach sklepu i może monitorować kluczowe wskaźniki oraz usprawnić procesy. Można śledzić liczbę SKU, materiały POS i udziały marek na półkach, zmiany w porównaniu z poprzednimi okresami, braki towarów, jakość zdjęć analitycznych itp.

Wielu producentów i dystrybutorów FMCG w różnych regionach uruchomiło już pilotażowe projekty AI i rozpoznawania obrazu. Na przykład europejski integrator systemów nadzoru wideo oferuje zautomatyzowaną ekspozycję towarów, monitorowanie kawiarni i sklepów z gotową żywnością, ponieważ pracownicy nie byli w stanie jednocześnie obsługiwać klientów i uzupełniać półki.

Wybrano rozwiązanie chmurowe Goods Checker do rozwiązania tego problemu. Wykorzystuje rozpoznawanie obrazu do wykrywania pustych miejsc na półkach. Gdy brakowało produktu, system od razu wysyłał wiadomość do odpowiedzialnych pracowników.

Dzięki rozwiązaniom rozpoznawania obrazu detaliści i kawiarnie mogli identyfikować okresy szczytowego popytu i zwiększać dostępność produktów. Ponadto rozwiązania te pomogły zwiększyć sprzedaż dzięki stałemu monitorowaniu towarów na półkach i zmniejszyły liczbę produktów przeterminowanych dzięki lepszemu planowaniu. 

Trzy scenariusze integracji AI

Obecnie firmy IT oferują różne sposoby wdrażania AI i rozpoznawania obrazu, a firmy FMCG mogą wybrać optymalny scenariusz. Wybierając scenariusz, menedżerowie muszą uwzględnić możliwości techniczne swojego biznesu i gotowość pracowników do pracy z nowymi narzędziami. Teraz, na przykładzie Goods Checker, omówimy sposoby wdrażania rozpoznawania obrazu i korzyści z każdego scenariusza. 

Aplikacja mobilna

Korzystanie z aplikacji mobilnej z rozpoznawaniem obrazu to prosty sposób na automatyzację merchandisingu. Klient zaczyna używać gotowej aplikacji dostarczonej przez dewelopera. Firma IT może dostosować aplikację do konkretnych potrzeb biznesu, jeśli to konieczne. Na przykład może dodać nowe wskaźniki do monitorowania, poprawić funkcje analityczne itp.

Wdrożenie AI upraszcza monitorowanie dostępności produktów na półkach: pracownicy po prostu fotografują półki w aplikacji i od razu widzą wyniki przetwarzania. System sprawdza, czy produkty są wystawione zgodnie z planogramem. Ważną zaletą jest możliwość korzystania z aplikacji bez stałego połączenia internetowego, co jest bardzo ważne w sklepach, gdzie połączenie może być słabe.

Aplikacja generuje raporty pomagające menedżerom ocenić wydajność każdego pracownika i zidentyfikować problematyczne obszary w różnych sklepach. Chociaż to rozwiązanie może być droższe w porównaniu z innymi scenariuszami i może potrwać kilka miesięcy do wdrożenia, firma ostatecznie otrzymuje własne narzędzie dostosowane do jej konkretnych potrzeb. 

Integracja przez API

Integracja przez API sprawdza się w firmach, które już mają własną aplikację korporacyjną. W tym przypadku rozpoznawanie obrazu jest po prostu wbudowywane w istniejący system. Pracownicy nadal korzystają ze znanych aplikacji, a firma oszczędza koszty, nie musząc tworzyć nowej.

Ten scenariusz pozwala na elastyczne dostosowanie funkcji do potrzeb konkretnego biznesu – można dodać nowe wskaźniki analityczne lub zmienić istniejące do wykorzystania z określonymi grupami produktów. Wdrożenie jest szybkie i łatwe dla personelu, ponieważ główny interfejs pozostaje znany wszystkim uczestnikom procesu. 

Integracja przez serwer FTP

Integracja FTP będzie odpowiednia dla firm, które chcą uruchomić projekt i przetestować, jak rozwiązanie działa w krótkich ramach czasowych. Ta metoda może być również skutecznie wykorzystywana przez firmy, które nie wymagają analityki w czasie rzeczywistym.

System rozpoznawania obrazu jest bezpośrednio podłączony do istniejącego serwera firmy i automatycznie przetwarza wszystkie przesłane na niego zdjęcia. Pracownicy mogą po prostu postępować zgodnie ze zwykłym procesem pracy i nie muszą przyzwyczajać się do nowych programów. To rozwiązanie można wdrożyć zgodnie z ustalonym harmonogramem, co jest bardzo ważne dla dużych sieci handlowych o dużych wolumenach informacji i ujednoliconym systemie raportowania. 

AI to kluczowy czynnik sukcesu w nowoczesnym handlu detalicznym

Rynek AI szybko się rozwija, tworząc znaczące przewagi dla producentów i dystrybutorów FMCG. Najnowocześniejsze technologie pozwalają automatyzować kluczowe procesy: od rozmieszczania produktów przez monitorowanie po analizę zachowań klientów. Dzięki różnym scenariuszom integracji nawet średnie przedsiębiorstwa mogą wdrożyć takie rozwiązania przy minimalnych zmianach w codziennych operacjach.

Udany przykład integratora nadzoru wideo wyraźnie pokazuje, jak rozpoznawanie obrazu już pomaga firmom. Zautomatyzowane monitorowanie dostępności produktów na półkach zapewnia szybką reakcję na wahania popytu i dostarcza kierownictwu potrzebnych informacji do podejmowania strategicznych decyzji. Firmy, które już używają tych technologii, mają znaczną przewagę na rynku, więc warto szybko wdrożyć rozwiązania cyfrowe.