Машинное обучение дает выгоды всей цепочке снабжения

Организации начинают разрабатывать ИТ-стратегии на будущий год. Те компании, занимающиеся розничной торговлей и выпуском потребительских товаров, что стремятся процветать в цифровую эпоху, знают, насколько важно внедрять в бизнес новые технологии. Многим организациям ключевые технологии вроде искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения помогут кардинально изменить подход к критическим аспектам бизнеса, считают в Multichannel Merchant. Новые технологии позволят компаниям переопределить потребительский опыт.

Эти технологии играют важную роль не только в упрощении клиентам начала путешествия в цифровом мире. Изменив процессы как фронт-, так и бэк-офиса, розничные компании смогут качественнее удовлетворять потребности покупателей и увидят отдачу от вложенных инвестиций. Благодаря внедрению ИИ и платформ машинного обучения компании получат полное представление о логистической цепочке. Технологии в долгосрочной перспективе окажут влияние на ряд процессов.

Закупки

При большом разнообразии продуктов на рынке сети поставок становятся все более сложными, а необходимость координации множества поставщиков создает серьезные сложности при отслеживании запасов. Сегодня многие компании внедряют ИИ для улучшения системы закупок, гарантий доступности продуктов в нужный момент и эффективного управления заказами. При наличии автоматизированной системы, сканирующей базу данных для обнаружения конкретного или максимально подобного продукта, процесс заказа сводится к нескольким простым кликам.

Логистика доставки

Чтобы гарантировать своевременную доставку неповрежденных товаров, розничным компаниям необходимо внедрять технологии для контроля и мониторинга полной цепочки доставки. Неэффективное использование транспортного парка, небрежность во время транспортировки и другие трудности показывают необходимость мониторинга доставки, а также статуса отгрузки. Это помогает избежать лишних временных и финансовых затрат, оправдав при этом ожидания клиента. Используя подключенное логистическое оборудование и технику (например, грузовики), а также трекинговые системы, оптимизированные для IoT («интернета вещей»), розничные компании получают доступ к информации о текущем местонахождении товаров в реальном времени, могут сравнить запланированные и фактические логистические потоки, чтобы быстро среагировать на непредвиденные обстоятельства и отклонения от плана. Мониторинг в режиме реального времени дает возможность компаниям, занимающимся управлением транспортировками, увеличить уровень удовлетворенности клиентов, поскольку товары чаще поставляются вовремя и в нормальном состоянии.

Управление запасами

Используя платформы на основе ИИ, розничные компании могут автоматизировать инвентаризацию и управление запасами. Это важная часть работы над снижением недостачи из-за вандализма, порчи, кражи товаров или в силу других причин. При организации процесса с использованием машинного обучения сотрудники фотографируют полки магазина, а сенсоры способны определить, какие товары отсутствуют или отображаются неправильно, а также инициировать действия по коррекции ситуации. Таким образом, управляющие магазинов или складов автоматически получат уведомление о необходимости реорганизовать или пополнить запасы на полках, чтобы гарантировать удовлетворение потребностей клиентов.

Обслуживание

Кроме того, современные IoT-устройства генерируют огромный объем данных от датчиков и предоставляют возможность организовать непрерывное машинное обучение, чтобы превратить эту информацию в ценные активы. Благодаря этим данным розничные компании могут разработать план по техобслуживанию заранее, до выхода оборудования из строя. Необходимость управления холодильниками, морозильными камерами и другим холодильным оборудованием в магазинах особенно важна для розничных компаний, продающих напитки, замороженную еду и прочие продукты. Холодильные установки действительно требуют значительных инвестиций в активы, техобслуживание и дополнительное оборудование, поскольку состояние приборов и их работоспособность необходимо отслеживать для недопущения или минимизации потерь, связанных с порчей товара или истечением его срока годности. Технологии, основанные на машинном обучении, обеспечивают правильное обслуживание оборудования, увеличивая время безотказной работы и поддержание постоянной температуры в допустимых рамках. Это дает розничным компаниям возможность доставлять клиентам высококачественные продукты с допустимым сроком годности.

Вовлечение потребителя

Компании могут применить машинное обучение при реализации автоматизированных решений для обслуживания клиентов, используя технологии, совмещающие обработку естественного языка и работу с историей покупок клиента. Благодаря системам, позволяющим покупателям задавать вопросы и быстро выдающим точные ответы, время отклика уменьшается. Сотрудники могут направить свое внимание на другие задачи, а уровень удовлетворенности клиентов растет. Кроме того, сегодня производители продуктов питания или напитков, рестораны и розничные компании используют технологии ИИ для мониторинга коммуникаций в социальных сетях. Платформы на основе ИИ могут анализировать потребительские настроения в связке с дополнительными данными, помогая компаниям принимать решения о том, какие продукты выгоднее разрабатывать и закупать для магазинов.

Чтобы опережать конкурентов, удовлетворять потребности клиентов и обеспечивать наилучших опыт взаимодействия на каждом этапе цепочки поставок, компаниям необходимо предпринимать верные шаги в направлении внедрения инноваций. Эти шаги должны быть учтены при разработке стратегии на будущий год. Благодаря верной цифровой стратегии, совмещенной с правильными технологиями, такими как ИИ и машинное обучение, компании могут стать более успешными, чем когда-либо раньше.