Традиционная розница только подходит к внедрению ИИ
Исследование продолжило цикл аналитических материалов АНО "Цифровая экономика", посвященных отраслевому внедрению технологий искусственного интеллекта (ИИ). Целью цикла является популяризация отечественных решений в области ИИ, предназначенных для применения в рознице, и содействие в их активном внедрении.
"Уверен, отчет будет полезен и предприятиям в качестве некоего "каталога" отечественных конкурентоспособных продуктов ИИ, и разработчикам для расширения компетенций, - отметил заместитель министра промышленности и торговли РФ Василий Шпак. - Анализ внедрения отечественных решений с ИИ в отрасль ретейла показывает, что искусственный интеллект дает серьезный положительный эффект. Например, система автоматизации коммуникаций "Яндекс.SupportAI". Решение уже внедрено в "Детском Мире", "Магните", Sunlight, "Ленте" - оно помогает сокращать время ожидания клиента на линии до секунды и увеличивать до 40% долю покупателей, которые моментально получают ответ на свой вопрос. Благодаря механизму предприятия также на 70% снижают затраты на обслуживание контакт-центров. И это лишь один из примеров работы внедренных российских решений".
Уровень проникновения ИИ в российской торговле, по данным "Индекса готовности приоритетных отраслей экономики Российской Федерации к внедрению искусственного интеллекта" от Аналитического центра при Правительстве РФ, составляет 19,2%. Это немногим ниже среднего по стране. Однако данный показатель вдвое ниже среднемирового.
По оценке директора направления "Цифровая трансформация отраслей" АНО "Цифровая экономика" Алексея Сидорюка, которую он дал в ходе конференции "Электронная коммерция в России: Новый ретейл. Новые возможности", наиболее активно ИИ применяется для персонификации услуг и сервисов, а также для автоматизации взаимодействия с покупателями и заказчиками.
https://www.comnews.ru/content/224549/2023-02-22/2023-w08/reteylery-liderakh-ispolzovaniya-ii
Среди других решений с использованием ИИ, как показало исследование, российские компании активно применяют системы анализа и прогнозирования спроса, повышения эффективности инвентаризации товаров, динамического ценообразования в режиме реального времени, повышения эффективности продвижения товаров и услуг, а также для формирования новых способов общения с клиентами, позволяющих снизить количество поступающих жалоб от покупателей. Довольно востребованными в ряде сегментов отрасли также оказались средства защиты от магазинных краж.
"М.Видео-Эльдорадо" самостоятельно разрабатывает и развивает большое количество продуктов и сервисов на основе анализа данных, ИИ и машинного обучения для создания персонализированного покупательского опыта, развития рекомендательных сервисов во всех точках контакта с клиентами и автоматизации ряда внутренних процессов. Среди примеров таких решений: расширение рекомендательной модели по автоматизированному планированию ассортимента, стока, цен и промо, для клиента развитие сервиса персонализированного подбора товаров во всех точках контакта, корпоративная нейросеть для автоматизации коммуникации с сотрудниками розницы, а также развитие системы роботизированной поддержки клиентов с использованием ИИ. Чат-боты "Алёна" ("М.Видео") и "Вадим" ("Эльдорадо") уже обрабатывают более половины письменных клиентских обращений на онлайн-площадках ретейлеров и в мессенджерах", - такой комментарий по практическому использованию ИИ предоставила нам пресс-служба "М.Видео-Эльдорадо".
Директор по развитию бизнеса "Крок" в ретейле и FMCG Дмитрий Смирнов видит задачу для ИИ в рознице в том, чтобы агрегировать данные из разных источников, что позволяет формировать персонализированные товарные предложения и таргетировано отправлять их клиентам через чат-боты или мобильные приложения: "Индивидуальное предложение покупателю - в принципе нарастающий тренд во всех розничных сегментах. Такой подход повышает вероятность продажи, поэтому мы видим, что на высококонкурентных розничных рынках применение ИИ будет только расти и глубже распространяться на все процессы, от логистики и ценообразования до маркетинга".
Директор по продукту цифровизации клиентского сервиса в дистанционных каналах BSS Юлия Вдовина обращает внимание, что в последние полтора-два года в рознице наблюдается активное развитие цифровизации, которая невозможна без применения роботов и ИИ: "Для клиента главным в обслуживании становиться прозрачность и понятность процессов, экономия своего времени. А это невозможно без персонализации, на которую сейчас в розничных компаниях делается ставка при трансформации. Также, согласно нашей практике, одним из основных вопросов является взаимодействие клиента и компании в части курьерской доставки. И здесь очень важна скорость предоставления информации, необходимой клиентам. Именно поэтому оптимизация курьерской доставки попадает в первый/основной фокус цифровизации бизнес процессов".
"Все сегменты розничного сектора сейчас являются потребителями роботизации. Мы наблюдаем тенденцию начальной автоматизации простых информационных вопросов. Но все больше компаний задумываются о выстраивании полноценного клиентского пути и формирования клиентских впечатлений. Здесь уже демонстрируется иной подход, где анализируется полный процесс обслуживания и продаж с применением подходов умной автоматизации. Во главе такого подхода стоит модель прогнозирования потребности клиента. И это, безусловно, невозможно без прогностических моделей и ИИ", - уверена Юлия Вдовина.
Но с другой стороны, отрасль крайне неоднородна. "Онлайн-ретейл создавался изначально на цифровой платформенной основе, благодаря чему накоплены большие массивы данных, и применяться искусственный интеллект там начал уже давно, начиная с использования рекомендательных алгоритмов, автоматического перевода текста, динамического ценообразования, генерации контента карточек и обработки массовых запросов клиентов, - обращает внимание Алексей Сидорюк. - С традиционной розницей все сложнее. Компании относительно недавно начали накапливать большие массивы данных, размечать их и использовать алгоритмы машинного обучения. Цель данного отчета - показать крупным офлайн-ретейлерам, какие отечественные решения есть на рынке и какие эффекты дает их применение".
Так что некоторые компании и вовсе не используют ИИ. "Пока нечем поделиться, к сожалению", - такой ответ мы получили от оператора одной из сетей по продаже обуви и аксессуаров.
Как отмечают авторы исследования, причиной часто является относительно невысокий уровень рентабельности в отрасли, что не позволяет компаниям внедрять решения, которые требуют существенных затрат. А в ходе проектов внедрения ИИ часто дорогостоящее оборудование - камеры, датчики, роботы и т.д. нужны в большом количестве, и часто требуется внедрение дополнительного ПО. Также, как отметил Алексей Сидорюк на конференции "Электронная коммерция в России: Новый ретейл. Новые возможности", основным препятствием для внедрения роботов также является низкий уровень заработной платы в отрасли, делающий внедрение роботов малоцелесообразным с экономической точки зрения. Положение усугубляется еще и снижением товарооборота за счет снижения реальных доходов населения.
