GenAI в ритейле: Примеры использования и преимущества в 2024 году

Генеративный ИИ в розничной торговле автоматизирует задачи, снижает затраты и улучшает обслуживание клиентов. Он создает персонализированный контент и рекомендации, повышая лояльность и продажи. ИИ помогает разрабатывать новые продукты, управлять запасами и предоставляет круглосуточную поддержку, что улучшает клиентский опыт и способствует инновациям.

Розничные компании постоянно стремятся улучшить опыт своих клиентов и завоевать их лояльность. Для этого им нужно создавать привлекательный и разнообразный контент, проводить эффективные маркетинговые кампании и обеспечивать отличное обслуживание клиентов. Используя генеративный ИИ, ритейлеры могут решить большинство этих задач с помощью автоматизации и креативных подходов, особенно в анализе данных о клиентах для создания более персонализированного обслуживания.

В этой статье мы рассмотрим примеры и преимущества использования генеративного ИИ в розничной торговле.

7 примеров использования генеративного ИИ в ритейле

1. Дизайн продукта и витрины

Генеративный ИИ может создавать новые дизайны продуктов, анализируя текущие рыночные тренды, взаимодействия с клиентами, предпочтения потребителей и исторические данные о продажах. Модель ИИ может генерировать множество вариантов, позволяя компаниям выбрать наиболее привлекательные. Например, это может быть дизайн одежды, мебели или электроники.

Также можно персонализировать варианты витрин в соответствии с выбором клиентов. Видео ниже демонстрирует пример 3D моделей, созданных ИИ, которые можно использовать в витринах.

2. Автоматизированное создание контента

Ритейлеры могут использовать ИИ для создания описаний своих продуктов, рекламного контента для социальных сетей, блог-постов и другого контента, который улучшает SEO и привлекает клиентов.

3. Персонализированный маркетинг

ИИ может создавать персонализированные клиентские опыты через маркетинговый контент, такой как электронные письма или рекламные объявления. Эти материалы создаются на основе данных о клиентах, таких как история покупок и предпочтения. ИИ может предсказать, какой рекламный контент будет наиболее привлекательным для каждого клиента, повышая эффективность маркетинговых кампаний.

4. Рекомендации продуктов

С помощью генеративных моделей ИИ может предлагать клиентам новые или альтернативные продукты, которые могут их заинтересовать, исходя из их истории покупок и предпочтений. Он также может предугадывать их будущие нужды и предпочтения, улучшая процесс покупок.

5. Управление запасами и оптимизация цепочки поставок

Генеративный ИИ может помогать прогнозировать спрос на продукты, создавая прогнозы на основе исторических данных о продажах, трендов, сезонности и других факторов. Это улучшает управление запасами, снижая случаи переизбытка или нехватки товаров.

Генеративный ИИ может быть важной технологией для многих операций в цепочке поставок, включая, но не ограничиваясь:

Прогнозирование спроса
Оценка рисков поставщиков
Обнаружение аномалий
Оптимизация транспорта и маршрутизации

6. Виртуальные помощники для покупок

Генеративный ИИ может поддерживать работу виртуальных помощников, которые помогают клиентам в процессе покупок, отвечая на их вопросы и направляя их в процессе покупки.

7. Автоматизация обслуживания клиентов

Использование генеративного ИИ и технологий контакт-центров, таких как разговорный ИИ, большие языковые модели (LLM) и чат-боты, может автоматизировать и повысить эффективность работы человеческих сотрудников службы поддержки.

Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?

Ознакомьтесь с маркетинг-китом AllSee, где собраны реальные кейсы и решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!

Применение генеративного ИИ в розничной торговле

1. eBay

eBay демонстрирует один из крупнейших примеров использования генеративного ИИ в розничной торговле. eBay ShopBot работает как личный помощник по покупкам, помогая клиентам ориентироваться в огромном ассортименте из более чем миллиарда товаров на eBay, чтобы находить самые выгодные предложения. Клиенты могут взаимодействовать с ShopBot с помощью текста, голоса или даже отправляя фото того, что они ищут. Чтобы лучше понять потребности пользователя, бот инициирует дополнительные беседы, что позволяет ему предлагать индивидуальные рекомендации.

2. Shopify

Shopify также использует генеративный ИИ в розничных решениях. Shopify Magic применяет автоматическое создание текста для автоматизации процесса создания контента. Используя искусственный интеллект, он берет информацию и генерирует предложения для различных типов контента, таких как описания продуктов, темы электронных писем и заголовки для интернет-магазина.

Ищете проверенные ИИ-решения, которые реально работают?

В нашей подборке — 85 уникальных ИИ технологий для маркетинга, ритейла, HR и других сфер, которые уже приносят выгоду компаниям.

Преимущества генеративного ИИ для индустрии розничной торговли

1. Эффективность и снижение затрат: Генеративный ИИ в розничной торговле может автоматизировать различные задачи, такие как создание контента, обслуживание клиентов и управление запасами. Это экономит время, снижает затраты на труд и позволяет компаниям больше сосредотачиваться на стратегических решениях и других важных задачах.

2. Повышенная персонализация: Генеративный ИИ может создавать высоко персонализированный контент и рекомендации для каждого клиента. Это улучшает клиентский опыт, увеличивает лояльность клиентов и может привести к росту продаж.

3. Улучшенное обслуживание клиентов: Используя генеративный ИИ, компании могут предоставлять круглосуточное обслуживание клиентов. Чат-боты на базе ИИ могут отвечать на запросы клиентов в реальном времени, решать проблемы и предоставлять информацию, что помогает повысить удовлетворенность клиентов.

4. Инновации и разработка продуктов: Генеративный ИИ может предлагать новые дизайны продуктов или их варианты на основе рыночных тенденций и предпочтений клиентов, способствуя инновациям и потенциально приводя к созданию более успешных продуктов.