Искусственный интеллект на службе розницы: как это работает в «Магните»

Сейчас инновации активно «заходят» и в розничную торговлю. Как рассказали в пресс-службе сети «Магнит», там они применяются практически во всех областях: магазинах, распределительных центрах, электронной коммерции, бэк-офисе, а также на собственных производственных предприятиях. Последние два года в розничной сети работали над 10–15 проектами, большинство из которых было внедрено либо находится на стадии масштабирования.

Мы выбираем более зрелые технологии, которые обладают явным коммерческим потенциалом. Постоянно мониторим рынок стартапов по новым проектам, которые могут быть реализованы в обозримом будущем. Сейчас сотрудничаем примерно с 30 стартапами», — рассказали в пресс-службе сети.

В торговых точках инновационные решения помогают улучшать клиентский опыт. Например, решение BeautyScan, масштабируют на весь формат магазинов «Магнит Косметик»: оно помогает покупателям оценить состояние кожи лица на основе фотографии и короткой анкеты и получить рекомендации для индивидуального подбора косметики.

Также в больших форматах магазинов внедряют «умные» весы: они распознают товары, которые помещает на них покупатель. Человеку не нужно запоминать код, вводить его самому на экране, искать продукт в списке. В 2023 масштабирование проекта запустили на 200 супермаркетов и суперсторов и одновременно начали пилотирование в магазинах «у дома».

Часть широко внедренных решений перестала быть инновацией. Например, кассы самообслуживания или видеоаналитика, которая используется для решения множества задач: от анализа покупательского трафика до контроля выкладки товаров на полке.

Также для контроля выкладки используется технология на основе нейросети, которая распознает изображения товаров по фотографии и контролирует соответствие выкладки продукции на стеллажах заявленному плану-схеме.

Среди самых перспективных направлений в «Магните» отмечают технологии на основе генеративного искусственного интеллекта. Машинное обучение и ИИ позволяют повышать эффективность продаж и предлагать покупателям релевантные товары и скидки, анализировать эффективность промоакций, улучшать прогнозирование и заказ товаров, управлять доступностью ассортимента на полках. В проекте прогнозирования покупательского спроса компания использует все возможные алгоритмы, начиная с кластеризации и статистических методов прогнозирования, заканчивая глубокими нейронными сетями. Кроме этого, «Магнит» активно применяет машинное обучение и технологии big data в своей программе лояльности, которая сейчас охватывает более 74 млн держателей карт. Для того, чтобы пользователи получали лучшее предложение, был разработан продукт Customer Value Management (CVM). В рамках него розничная сеть с помощью технологий создает персональные предложения и определяет, какие товары по специальной цене отобрать для конкретного покупателя, какой установить кэшбэк и скидку, а затем анализирует, насколько удачным было решение, и при необходимости его корректирует.

Также с помощью big data и технологий машинного обучения прогнозируются продажи новых магазинов в рамках собственной геоплатформы (ГИС). Система разрабатывает модели оценки потенциальных продаж под каждый формат, оценивает влияние каждого нового магазина на показатели уже существующих и выдает ответ, какой из форматов эффективней открыть в конкретно взятом помещении. Сейчас каждая новая локация проходит оценку системой.

Иллюстрации для материала предоставлены пресс-службой «Магнит»

Читайте также: