Искусственный интеллект в розничной торговле: лучшие способы применения
Искусственный интеллект приносит розничной торговле много преимуществ: персонализация шопинга, управление запасами, обслуживание клиентов и оптимизация цен. ИИ изменяет отрасль, делая ее более эффективной и улучшая опыт покупателей.
Все слышали о ChatGPT. И, хотя это самое известное применение искусственного интеллекта, эта технология быстро распространяется во всех отраслях. ИИ становится все более важным в различных сферах благодаря способности обрабатывать и анализировать большие объемы данных, делать прогнозы и рекомендации, автоматизировать рутинные задачи и увеличивать общую эффективность.
В розничной отрасли ИИ используется для создания персонализированных шопинг-опытов, оптимизации управления запасами, предотвращения мошенничества и улучшения обслуживания клиентов, а также в других сферах. С развитием технологий и увеличением применения ИИ его важность в различных отраслях ожидается только увеличиваться.
В этой статье мы обсудим, как можно использовать искусственный интеллект в розничной торговле.
В розничной отрасли ИИ используется для создания персонализированных шопинг-опытов, оптимизации управления запасами, предотвращения мошенничества и улучшения обслуживания клиентов, а также в других сферах. С развитием технологий и увеличением применения ИИ его важность в различных отраслях ожидается только увеличиваться.
В этой статье мы обсудим, как можно использовать искусственный интеллект в розничной торговле.
Как использовать искусственный интеллект в розничной торговле
Персонализированный шопинг
Искусственный интеллект умеет собирать и анализировать данные о клиентах, что революционизирует способы, которыми розничные магазины могут предоставлять персонализированные шопинг-опыты своим клиентам. ИИ собирает данные через отслеживание онлайн-поведения, историю покупок и активность в социальных сетях, и находит в них закономерности, которые помогают магазинам понять предпочтения и поведение клиентов.
С этой информацией магазины могут предлагать персональные рекомендации и акции, которые больше соответствуют интересам каждого клиента, увеличивая вероятность продаж и лояльности клиентов. Например, магазин одежды может использовать ИИ для анализа истории покупок, поведения клиента в интернете и его предпочтений, чтобы предложить наряды или стили, которые ему могут быть интересны.
Кроме того, чатботы и виртуальные ассистенты могут предоставлять персонализированную поддержку клиентам, отвечая на их вопросы, предлагая рекомендации по товарам и помогая с процессом покупки. Эти инструменты также могут учиться на основе взаимодействия с клиентами и адаптировать свои ответы, чтобы предоставлять еще более персонализированные впечатления в будущем.
Искусственный интеллект умеет собирать и анализировать данные о клиентах, что революционизирует способы, которыми розничные магазины могут предоставлять персонализированные шопинг-опыты своим клиентам. ИИ собирает данные через отслеживание онлайн-поведения, историю покупок и активность в социальных сетях, и находит в них закономерности, которые помогают магазинам понять предпочтения и поведение клиентов.
С этой информацией магазины могут предлагать персональные рекомендации и акции, которые больше соответствуют интересам каждого клиента, увеличивая вероятность продаж и лояльности клиентов. Например, магазин одежды может использовать ИИ для анализа истории покупок, поведения клиента в интернете и его предпочтений, чтобы предложить наряды или стили, которые ему могут быть интересны.
Кроме того, чатботы и виртуальные ассистенты могут предоставлять персонализированную поддержку клиентам, отвечая на их вопросы, предлагая рекомендации по товарам и помогая с процессом покупки. Эти инструменты также могут учиться на основе взаимодействия с клиентами и адаптировать свои ответы, чтобы предоставлять еще более персонализированные впечатления в будущем.
Ищете вдохновение, как использовать искусственный интеллект для создания персонализированного шоппинга? Вот несколько розничных компаний, которые воспользовались этой технологией:
Amazon: Amazon использует системы рекомендаций, работающие на ИИ, чтобы предлагать клиентам продукты на основе их истории просмотров и покупок. Кроме того, чатбот Amazon, Alexa, помогает клиентам находить и покупать товары по голосовым командам.
Sephora: Чатбот Sephora Virtual Artist в Sephora использует ИИ, чтобы помочь клиентам найти подходящие продукты на основе их типа кожи, предпочтений и других факторов. Этот чатбот также может предоставлять уроки макияжа и персонализированные рекомендации.
Stitch Fix: Stitch Fix использует ИИ для предоставления персонализированных рекомендаций по одежде для клиентов. Клиенты проходят стильный тест и делятся своими предпочтениями и размерами, и алгоритм Stitch Fix использует эти данные для предложения товаров, которые скорее всего подходят под их предпочтения и тип фигуры.
Amazon: Amazon использует системы рекомендаций, работающие на ИИ, чтобы предлагать клиентам продукты на основе их истории просмотров и покупок. Кроме того, чатбот Amazon, Alexa, помогает клиентам находить и покупать товары по голосовым командам.
Sephora: Чатбот Sephora Virtual Artist в Sephora использует ИИ, чтобы помочь клиентам найти подходящие продукты на основе их типа кожи, предпочтений и других факторов. Этот чатбот также может предоставлять уроки макияжа и персонализированные рекомендации.
Stitch Fix: Stitch Fix использует ИИ для предоставления персонализированных рекомендаций по одежде для клиентов. Клиенты проходят стильный тест и делятся своими предпочтениями и размерами, и алгоритм Stitch Fix использует эти данные для предложения товаров, которые скорее всего подходят под их предпочтения и тип фигуры.
Запасы: управление и оптимизация
В розничной отрасли всё больше используется искусственный интеллект для отслеживания уровней товаров на складе и прогнозирования спроса. Это помогает магазинам оптимизировать свои запасы, уменьшить потери и избежать нехватки товаров.
Искусственный интеллект может использоваться для мониторинга уровней запасов в режиме реального времени с помощью сенсоров и устройств интернета вещей (IoT), чтобы собирать данные о наличии товаров, движении товаров и других факторах. Эти данные могут быть проанализированы для выявления закономерностей и оптимизации уровней запасов, что гарантирует, что у магазинов всегда есть достаточно товаров, чтобы удовлетворить потребности клиентов, но при этом избежать излишков.
Кроме того, эта технология может анализировать различные факторы, такие как исторические данные о продажах, сезонность, погодные условия и тренды в социальных сетях, чтобы прогнозировать будущий спрос на товары. Предсказывая спрос, магазины могут оптимизировать свои запасы и избегать нехватки товаров, что способствует повышению эффективности и удовлетворенности клиентов.
Магазины могут использовать ИИ для динамической коррекции цен в зависимости от факторов, таких как предложение и спрос, ценообразование конкурентов и поведение клиентов. Это помогает им оптимизировать свои стратегии ценообразования и увеличивать прибыль.
Искусственный интеллект позволяет магазинам автоматически заказывать товары, когда уровни запасов достигают определенного порога, упрощая цепочку поставок и уменьшая необходимость в ручном вмешательстве.
В розничной отрасли всё больше используется искусственный интеллект для отслеживания уровней товаров на складе и прогнозирования спроса. Это помогает магазинам оптимизировать свои запасы, уменьшить потери и избежать нехватки товаров.
Искусственный интеллект может использоваться для мониторинга уровней запасов в режиме реального времени с помощью сенсоров и устройств интернета вещей (IoT), чтобы собирать данные о наличии товаров, движении товаров и других факторах. Эти данные могут быть проанализированы для выявления закономерностей и оптимизации уровней запасов, что гарантирует, что у магазинов всегда есть достаточно товаров, чтобы удовлетворить потребности клиентов, но при этом избежать излишков.
Кроме того, эта технология может анализировать различные факторы, такие как исторические данные о продажах, сезонность, погодные условия и тренды в социальных сетях, чтобы прогнозировать будущий спрос на товары. Предсказывая спрос, магазины могут оптимизировать свои запасы и избегать нехватки товаров, что способствует повышению эффективности и удовлетворенности клиентов.
Магазины могут использовать ИИ для динамической коррекции цен в зависимости от факторов, таких как предложение и спрос, ценообразование конкурентов и поведение клиентов. Это помогает им оптимизировать свои стратегии ценообразования и увеличивать прибыль.
Искусственный интеллект позволяет магазинам автоматически заказывать товары, когда уровни запасов достигают определенного порога, упрощая цепочку поставок и уменьшая необходимость в ручном вмешательстве.
Хотите узнать, как другие розничные магазины используют искусственный интеллект для управления запасами? Вот несколько примеров:
Walmart: Walmart использует систему, названную Eden, работающую на базе искусственного интеллекта, для управления запасами в своих магазинах. Eden использует алгоритмы машинного обучения для прогнозирования спроса, оптимизации уровней запасов и уменьшения потерь. Благодаря этому Walmart смог снизить случаи отсутствия товара на полках на 30%, а также уменьшить избыточное запасов и потери товаров.
Zara: Zara использует систему управления запасами, работающую на базе искусственного интеллекта, для оптимизации производства и цепочки поставок. Система использует данные о продажах, обратной связи от клиентов и трендов в социальных сетях для прогнозирования спроса и оптимизации уровней запасов. Благодаря этому Zara способна быстро производить и доставлять продукцию, сокращая время выполнения заказов и повышая удовлетворенность клиентов.
Kroger: Kroger использует систему, названную QueVision, работающую на базе искусственного интеллекта, для управления запасами в своих магазинах. Система использует сенсоры и алгоритмы машинного обучения для отслеживания уровней запасов в режиме реального времени и оптимизации пополнения. Благодаря этому Kroger смог сократить время ожидания на кассе и повысить удовлетворенность клиентов."
Walmart: Walmart использует систему, названную Eden, работающую на базе искусственного интеллекта, для управления запасами в своих магазинах. Eden использует алгоритмы машинного обучения для прогнозирования спроса, оптимизации уровней запасов и уменьшения потерь. Благодаря этому Walmart смог снизить случаи отсутствия товара на полках на 30%, а также уменьшить избыточное запасов и потери товаров.
Zara: Zara использует систему управления запасами, работающую на базе искусственного интеллекта, для оптимизации производства и цепочки поставок. Система использует данные о продажах, обратной связи от клиентов и трендов в социальных сетях для прогнозирования спроса и оптимизации уровней запасов. Благодаря этому Zara способна быстро производить и доставлять продукцию, сокращая время выполнения заказов и повышая удовлетворенность клиентов.
Kroger: Kroger использует систему, названную QueVision, работающую на базе искусственного интеллекта, для управления запасами в своих магазинах. Система использует сенсоры и алгоритмы машинного обучения для отслеживания уровней запасов в режиме реального времени и оптимизации пополнения. Благодаря этому Kroger смог сократить время ожидания на кассе и повысить удовлетворенность клиентов."
Обнаружение и предотвращение мошенничества
Искусственный интеллект может быть использован для анализа паттернов и поведения в транзакциях с целью обнаружения мошеннической активности. Например, алгоритмы ИИ могут выявлять необычные шаблоны покупок, такие как большое количество транзакций, совершенных в короткий промежуток времени, или транзакции, совершенные из разных мест. ИИ также может анализировать данные о клиентах, такие как история покупок и демографическая информация, чтобы выявить потенциальные случаи мошенничества.
Кроме того, ИИ может использоваться для предотвращения возвратов средств, которые возникают, когда клиент оспаривает транзакцию и запрашивает возврат денег. Алгоритмы ИИ могут анализировать поведение клиента и данные о транзакциях, чтобы выявить потенциальные случаи мошенничества, связанные с возвратами средств.
Искусственный интеллект может быть использован для анализа паттернов и поведения в транзакциях с целью обнаружения мошеннической активности. Например, алгоритмы ИИ могут выявлять необычные шаблоны покупок, такие как большое количество транзакций, совершенных в короткий промежуток времени, или транзакции, совершенные из разных мест. ИИ также может анализировать данные о клиентах, такие как история покупок и демографическая информация, чтобы выявить потенциальные случаи мошенничества.
Кроме того, ИИ может использоваться для предотвращения возвратов средств, которые возникают, когда клиент оспаривает транзакцию и запрашивает возврат денег. Алгоритмы ИИ могут анализировать поведение клиента и данные о транзакциях, чтобы выявить потенциальные случаи мошенничества, связанные с возвратами средств.
Amazon: Amazon использует систему на базе искусственного интеллекта под названием Fraud Detector для обнаружения и предотвращения мошенничества в своих транзакциях. Система использует алгоритмы машинного обучения для анализа данных о транзакциях и выявления мошеннической активности, такой как захват аккаунта и мошенничество с оплатой. Amazon сообщает, что Fraud Detector помог снизить уровень мошенничества на 40%.
PayPal: PayPal использует систему на базе искусственного интеллекта под названием Deep Learning Fraud Detection для выявления и предотвращения мошеннической активности в своих транзакциях. Система использует алгоритмы глубокого обучения для анализа данных о транзакциях и выявления паттернов мошеннического поведения. PayPal сообщает, что Deep Learning Fraud Detection помог снизить убытки от мошенничества на 25%.
Shopify: Shopify использует систему на базе искусственного интеллекта под названием Fraud Protect для выявления и предотвращения мошенничества в своих транзакциях. Система использует алгоритмы машинного обучения для анализа данных о транзакциях и выявления мошеннической активности, такой как захват аккаунта и мошенничество с оплатой. Shopify сообщает, что Fraud Protect помог снизить уровень мошенничества на 85%.
PayPal: PayPal использует систему на базе искусственного интеллекта под названием Deep Learning Fraud Detection для выявления и предотвращения мошеннической активности в своих транзакциях. Система использует алгоритмы глубокого обучения для анализа данных о транзакциях и выявления паттернов мошеннического поведения. PayPal сообщает, что Deep Learning Fraud Detection помог снизить убытки от мошенничества на 25%.
Shopify: Shopify использует систему на базе искусственного интеллекта под названием Fraud Protect для выявления и предотвращения мошенничества в своих транзакциях. Система использует алгоритмы машинного обучения для анализа данных о транзакциях и выявления мошеннической активности, такой как захват аккаунта и мошенничество с оплатой. Shopify сообщает, что Fraud Protect помог снизить уровень мошенничества на 85%.
Управление цепочкой поставок
Управление цепочкой поставок является одной из самых сложных задач для розничных компаний. Вот несколько способов, как искусственный интеллект может помочь в управлении цепочкой поставок:
Алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать исторические данные, рыночные тенденции и другие факторы, чтобы более точно прогнозировать спрос. Это помогает компаниям оптимизировать уровни запасов, планы производства и планы распределения, что приводит к более эффективному управлению цепочкой поставок.
ИИ может использоваться для оптимизации операций на складе, автоматизируя задачи, такие как управление запасами, сбор заказов и пополнение товаров на складе.
Алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные с сенсоров и камер, чтобы оптимизировать использование места на складе, улучшить точность обработки заказов и снизить затраты на рабочую силу.
Также искусственный интеллект может помочь в выборе лучших поставщиков, анализируя исторические данные, оценивая метрики производительности и учитывая такие факторы, как качество, надежность и ценообразование. Это помогает компаниям принимать обоснованные решения и поддерживать крепкие отношения с поставщиками.
Управление цепочкой поставок является одной из самых сложных задач для розничных компаний. Вот несколько способов, как искусственный интеллект может помочь в управлении цепочкой поставок:
Алгоритмы искусственного интеллекта могут анализировать исторические данные, рыночные тенденции и другие факторы, чтобы более точно прогнозировать спрос. Это помогает компаниям оптимизировать уровни запасов, планы производства и планы распределения, что приводит к более эффективному управлению цепочкой поставок.
ИИ может использоваться для оптимизации операций на складе, автоматизируя задачи, такие как управление запасами, сбор заказов и пополнение товаров на складе.
Алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные с сенсоров и камер, чтобы оптимизировать использование места на складе, улучшить точность обработки заказов и снизить затраты на рабочую силу.
Также искусственный интеллект может помочь в выборе лучших поставщиков, анализируя исторические данные, оценивая метрики производительности и учитывая такие факторы, как качество, надежность и ценообразование. Это помогает компаниям принимать обоснованные решения и поддерживать крепкие отношения с поставщиками.
Хотите опробовать инструменты искусственного интеллекта для управления цепочкой поставок? Мы собрали несколько примеров розничных компаний, которые используют ИИ в этих целях:
Alibaba: Как один из крупнейших онлайн-ритейлеров в мире, Alibaba полагается на искусственный интеллект для управления цепочкой поставок. Ее интеллектуальная система прогнозирования использует машинное обучение для предсказания паттернов спроса и оптимизации уровней запасов. Alibaba также использует алгоритмы ИИ для оптимизации планирования маршрутов и доставки на последнем этапе, повышая общую эффективность.
Zara: Фаст-фешн-ритейлер Zara использует ИИ для оптимизации своих процессов управления цепочкой поставок. Алгоритмы ИИ анализируют данные о продажах, предпочтениях клиентов и рыночных тенденциях для точного прогнозирования спроса. Системы Zara, работающие на базе ИИ, обеспечивают быстрое пополнение товаров и гибкие процессы производства, гарантируя наличие популярных товаров в наличии.
Target: Target использует ИИ для улучшения управления цепочкой поставок и повышения удовлетворенности клиентов. Компания использует алгоритмы ИИ для прогнозирования спроса, оптимизации уровней запасов и планирования ассортимента. Target также использует роботов, управляемых ИИ, в своих складах для автоматизации задач, таких как сортировка и пополнение полок.
Alibaba: Как один из крупнейших онлайн-ритейлеров в мире, Alibaba полагается на искусственный интеллект для управления цепочкой поставок. Ее интеллектуальная система прогнозирования использует машинное обучение для предсказания паттернов спроса и оптимизации уровней запасов. Alibaba также использует алгоритмы ИИ для оптимизации планирования маршрутов и доставки на последнем этапе, повышая общую эффективность.
Zara: Фаст-фешн-ритейлер Zara использует ИИ для оптимизации своих процессов управления цепочкой поставок. Алгоритмы ИИ анализируют данные о продажах, предпочтениях клиентов и рыночных тенденциях для точного прогнозирования спроса. Системы Zara, работающие на базе ИИ, обеспечивают быстрое пополнение товаров и гибкие процессы производства, гарантируя наличие популярных товаров в наличии.
Target: Target использует ИИ для улучшения управления цепочкой поставок и повышения удовлетворенности клиентов. Компания использует алгоритмы ИИ для прогнозирования спроса, оптимизации уровней запасов и планирования ассортимента. Target также использует роботов, управляемых ИИ, в своих складах для автоматизации задач, таких как сортировка и пополнение полок.
Улучшение обслуживания клиентов
Искусственный интеллект значительно изменил область обслуживания клиентов, позволив разрабатывать чатботов, виртуальных ассистентов и голосовых помощников. Эти решения, работающие на базе ИИ, революционизировали способ взаимодействия компаний с клиентами и предоставления поддержки. Вот как ИИ помогает в задачах обслуживания клиентов:
Чат-боты, например, могут обрабатывать рутинные запросы, давать мгновенные ответы и предлагать персонализированные рекомендации. Чат-боты доступны 24/7, предоставляя оперативную помощь и сокращая время ожидания клиентов.
Виртуальные ассистенты, такие как Amazon Alexa, Apple Siri и Google Assistant, используют алгоритмы ИИ для понимания и отвечания на запросы и команды пользователей. Они могут выполнять задачи, такие как отвечать на вопросы, устанавливать напоминания, воспроизводить музыку и управлять умными устройствами. Виртуальные ассистенты созданы для постоянного обучения и улучшения своих ответов на основе взаимодействия с пользователями.
Алгоритмы ИИ анализируют данные о клиентах, их предпочтениях и поведении, чтобы предоставлять персонализированные впечатления. Это включает в себя рекомендацию продуктов, предложение соответствующего контента и настройку ответов в соответствии с индивидуальными потребностями клиентов. Персонализация повышает вовлеченность клиентов, увеличивает удовлетворенность и укрепляет лояльность к бренду.
Искусственный интеллект значительно изменил область обслуживания клиентов, позволив разрабатывать чатботов, виртуальных ассистентов и голосовых помощников. Эти решения, работающие на базе ИИ, революционизировали способ взаимодействия компаний с клиентами и предоставления поддержки. Вот как ИИ помогает в задачах обслуживания клиентов:
Чат-боты, например, могут обрабатывать рутинные запросы, давать мгновенные ответы и предлагать персонализированные рекомендации. Чат-боты доступны 24/7, предоставляя оперативную помощь и сокращая время ожидания клиентов.
Виртуальные ассистенты, такие как Amazon Alexa, Apple Siri и Google Assistant, используют алгоритмы ИИ для понимания и отвечания на запросы и команды пользователей. Они могут выполнять задачи, такие как отвечать на вопросы, устанавливать напоминания, воспроизводить музыку и управлять умными устройствами. Виртуальные ассистенты созданы для постоянного обучения и улучшения своих ответов на основе взаимодействия с пользователями.
Алгоритмы ИИ анализируют данные о клиентах, их предпочтениях и поведении, чтобы предоставлять персонализированные впечатления. Это включает в себя рекомендацию продуктов, предложение соответствующего контента и настройку ответов в соответствии с индивидуальными потребностями клиентов. Персонализация повышает вовлеченность клиентов, увеличивает удовлетворенность и укрепляет лояльность к бренду.
Вот несколько примеров розничных компаний, которые используют искусственный интеллект для улучшения обслуживания клиентов и опыта покупок.
H&M: Популярный модный розничный магазин H&M использует чатботов, работающих на базе искусственного интеллекта, для предоставления поддержки клиентам. Их чатбот помогает клиентам с обычными вопросами, такими как отслеживание заказов, возвраты и вопросы о размерах. Чат-бот на базе ИИ H&M улучшает обслуживание клиентов, предоставляя быстрые и точные ответы.
Nordstrom: Ведущий модный розничный магазин Nordstrom использует виртуальных ассистентов и чатботов, работающих на базе искусственного интеллекта, чтобы помочь клиентам. Их виртуальный ассистент может помогать клиентам найти продукты, давать рекомендации по стилю и отвечать на вопросы о заказах и возвратах. Система на базе ИИ Nordstrom помогает улучшить возможность самообслуживания клиентов и предоставлять оперативную поддержку.
ASOS: Онлайн-магазин модной одежды ASOS использует чатботов, работающих на базе искусственного интеллекта, чтобы помогать клиентам с их запросами. Чатбот ASOS может помогать клиентам находить продукты, предоставлять советы по стилю и поддерживать заказы. Возможности искусственного интеллекта чат-бота позволяют ему понимать естественный язык и предоставлять соответствующие ответы, улучшая опыт клиентов.
H&M: Популярный модный розничный магазин H&M использует чатботов, работающих на базе искусственного интеллекта, для предоставления поддержки клиентам. Их чатбот помогает клиентам с обычными вопросами, такими как отслеживание заказов, возвраты и вопросы о размерах. Чат-бот на базе ИИ H&M улучшает обслуживание клиентов, предоставляя быстрые и точные ответы.
Nordstrom: Ведущий модный розничный магазин Nordstrom использует виртуальных ассистентов и чатботов, работающих на базе искусственного интеллекта, чтобы помочь клиентам. Их виртуальный ассистент может помогать клиентам найти продукты, давать рекомендации по стилю и отвечать на вопросы о заказах и возвратах. Система на базе ИИ Nordstrom помогает улучшить возможность самообслуживания клиентов и предоставлять оперативную поддержку.
ASOS: Онлайн-магазин модной одежды ASOS использует чатботов, работающих на базе искусственного интеллекта, чтобы помогать клиентам с их запросами. Чатбот ASOS может помогать клиентам находить продукты, предоставлять советы по стилю и поддерживать заказы. Возможности искусственного интеллекта чат-бота позволяют ему понимать естественный язык и предоставлять соответствующие ответы, улучшая опыт клиентов.
Внедрение искусственного интеллекта в розничную торговлю
Искусственный интеллект приносит розничной торговле много преимуществ. Он позволяет создавать персонализированные шопинг-опыты, анализируя данные клиентов и предоставляя индивидуальные рекомендации. Алгоритмы ИИ оптимизируют управление запасами и прогнозирование спроса, снижая нехватку товаров и повышая эффективность цепочки поставок.
Розничные компании используют чат-ботов, виртуальных ассистентов и голосовых помощников, работающих на базе ИИ, для улучшения обслуживания клиентов, предоставляя мгновенную и персонализированную поддержку. ИИ также помогает в оптимизации цен, помогая ритейлерам устанавливать конкурентоспособные цены и максимизировать прибыль. Технология визуального поиска, работающая на базе ИИ, позволяет клиентам искать продукты с помощью изображений или описаний, улучшая поиск товаров.
Розничные компании используют чат-ботов, виртуальных ассистентов и голосовых помощников, работающих на базе ИИ, для улучшения обслуживания клиентов, предоставляя мгновенную и персонализированную поддержку. ИИ также помогает в оптимизации цен, помогая ритейлерам устанавливать конкурентоспособные цены и максимизировать прибыль. Технология визуального поиска, работающая на базе ИИ, позволяет клиентам искать продукты с помощью изображений или описаний, улучшая поиск товаров.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи
© ООО «АЛЛ СИИ», 2024