Искусственный интеллект (ИИ) уже давно перестал быть чем-то футуристическим и активно применяется в розничной торговле. Он позволяет не просто автоматизировать рутинные процессы, но и принимать более точные решения на основе анализа данных. Благодаря ИИ ритейлеры могут прогнозировать спрос, оптимизировать запасы, корректировать выкладку товаров и даже персонализировать предложения для покупателей.

Но важно понимать, ИИ — это не волшебная палочка, которая решает все проблемы одним нажатием кнопки. Его эффективность зависит от качества данных, правильных алгоритмов и грамотного внедрения. Если ритейлер не уделяет внимания анализу входных данных и настройке системы, технология не принесёт ожидаемых результатов.

Где ИИ уже активно применяется в ритейле?

• Прогнозирование спроса с учётом акций, праздников и внешних факторов
• Автоматическое пополнение запасов без участия сотрудников
• Оптимизация выкладки товаров в зависимости от поведения покупателей
• Автоматическая замена товаров и корректировка ассортиментной матрицы
• Анализ эффективности промо-акций и персонализация предложений

ИИ уже доказал свою эффективность в крупных сетях и небольших магазинах. Вопрос в том, насколько хорошо бизнес готов использовать его возможности.

ИИ в ритейле — это не просто тренд, а реальный инструмент для повышения эффективности бизнеса. Его основная задача — анализировать огромные объёмы данных и на их основе оптимизировать ключевые процессы: от заказов и логистики до выкладки товаров и персонализированного маркетинга.

Если раньше магазины работали по принципу «чем больше товаров на полке, тем лучше», то сейчас ИИ помогает сформировать точечный подход:

• Оптимизировать запасы, предотвращая дефицит или переизбыток товаров.
• Размещать продукцию так, чтобы она приносила максимальную прибыль.
• Автоматизировать рутинные процессы, разгружая персонал.

Что именно меняет ИИ?

Скорость и точность прогнозов
ИИ анализирует не только продажи, но и внешние факторы: погоду, праздники, тренды, активность конкурентов. Это позволяет делать прогнозы точнее, чем при стандартном учёте прошлых продаж.

Персонализированный подход к магазину
Каждый магазин работает в своём ритме. В одном районе популярны свежие овощи и фрукты, в другом — готовые блюда. ИИ помогает адаптировать ассортимент и выкладку под реальные потребности покупателей.

Автоматизация заказов и замены товаров
ИИ избавляет сотрудников от ручного формирования заказов. Он учитывает спрос, остатки и сезонность, а также предлагает замены для товаров, которых временно нет в наличии.

Гибкость в управлении ассортиментом
ИИ помогает корректировать ассортимент в режиме реального времени: если товар продаётся хуже ожидаемого, система предлагает заменить его на более востребованный аналог.

Экономия времени – меньше рутинной работы для персонала.

Снижение потерь – точные прогнозы снижают списания и дефицит товаров.

Рост продаж – грамотная выкладка и персонализированные предложения увеличивают средний чек.

Почему бизнесу стоит внедрять ИИ?

ИИ уже меняет ритейл, и компании, которые не используют его возможности, рискуют потерять конкурентное преимущество.

Традиционные методы прогнозирования спроса строятся на анализе прошлых продаж. Но этого недостаточно. Поведение покупателей изменчиво: на него влияют праздники, акции, погода, тренды и даже события вроде чемпионатов мира по футболу. Искусственный интеллект позволяет учесть все эти факторы, обеспечивая более точное прогнозирование и эффективное управление запасами.

Как работает прогнозирование спроса на основе ИИ?

ИИ учитывает не только внутренние данные (продажи, остатки, сезоны), но и внешние факторы:

• Праздники и выходные дни (например, рост спроса на сладости к Новому году).
• Промо-акции (как скидки в прошлом повлияли на продажи?).
• Погоду (например, спрос на мороженое возрастает в жару).
• Социальные тренды (влияние блогеров, мода на ЗОЖ-продукты и т. д.).

В отличие от традиционных моделей, ИИ работает в режиме реального времени, постоянно анализируя изменения. Если прогноз по определённому товару отклоняется от нормы, система автоматически корректирует заказы.

Как это помогает ритейлерам?

Пример из практики

Одна из крупных торговых сетей внедрила систему ИИ-прогнозирования и за 6 месяцев добилась:

• Уменьшения товарных остатков на 15%.
• Повышения точности заказов на 30%.
• Снижения количества списаний из-за нереализованных товаров на 25%.

ИИ не просто прогнозирует, а адаптируется к изменениям спроса, помогая ритейлерам быть на шаг впереди.

Оформление заказов – одна из самых ответственных и трудозатратных задач в ритейле. Ошибка в расчётах может привести либо к дефициту товаров (и потере продаж), либо к избыточным закупкам (и замораживанию оборотных средств). Искусственный интеллект решает эту проблему, автоматически анализируя спрос и формируя заказы с высокой точностью.

Как работает автоматический заказ на практике?

Каждый ритейлер сталкивается с ситуацией, когда определённый товар временно отсутствует. Если покупатель не находит привычный продукт, он может уйти в другой магазин. Искусственный интеллект решает эту проблему, автоматически подбирая альтернативные товары и корректируя выкладку.

Как ИИ подбирает замену товарам?

ИИ анализирует ассортимент и предлагает замену на основе следующих параметров:

• Категория товара (например, аналогичная зубная паста).
• Бренд (если нет одного бренда, предлагается другой из той же ценовой категории).
• Цена (подбираются товары в том же ценовом диапазоне).
• Популярность (ИИ учитывает, какие аналоги чаще покупают).
• Потребительские предпочтения (например, если кончился молочный шоколад, система может предложить горький).

Система не только определяет замену, но и адаптирует планограмму, чтобы покупатели быстрее находили аналогичный товар.

Применение ИИ для автоматической замены товаров

Почему это важно?

Автоматическая замена товаров – это не просто удобство, а способ удержать клиента. Если покупатель всегда находит альтернативу, он не уходит в другой магазин, а значит, сохраняется конверсия и увеличивается лояльность.

Традиционные планограммы создаются вручную и редко учитывают индивидуальные особенности конкретного магазина. Однако поведение покупателей может сильно отличаться даже в двух торговых точках одной сети. Искусственный интеллект решает эту проблему, создавая персонализированные планограммы, адаптированные под конкретное пространство, спрос и предпочтения клиентов.

Как ИИ делает выкладку эффективнее?

ИИ детально изучает:

• Продажи в данном магазине – какие товары покупают чаще, а какие игнорируют.
• Доступное пространство – учитывает размеры полок, стеллажей, проходов.
• Сезонность и акции – изменяет выкладку в зависимости от текущих трендов.
• Поведение покупателей – изучает, как люди передвигаются по магазину, какие товары привлекают их внимание.

На основе этих данных ИИ автоматически формирует планограммы, которые не просто красивы, а действительно работают.

Проблемы классических планограмм

Преимущества планограмм на основе ИИ

Чем персонализированные планограммы лучше стандартных?

Как это работает ?

Результаты применения персонализированных планограмм

После перехода на ИИ-планограммы одна крупная торговая сеть добилась:

• Увеличения среднего чека на 12%.
• Уменьшения времени выкладки на 30% за счёт автоматической оптимизации.
• Снижения ошибок в расстановке товаров на 25%.

ИИ позволяет создавать индивидуальные планограммы для каждого магазина, улучшая восприятие выкладки покупателями и повышая продажи. Это не просто удобство, а стратегическое преимущество, которое даёт бизнесу больше гибкости и эффективности.

ИИ способен значительно улучшить процессы в ритейле, но его внедрение требует времени, правильных данных и корректной настройки. Ошибки на этом этапе могут привести к снижению эффективности или даже негативным последствиям.

Какие сложности могут возникнуть при внедрении ИИ?

Некачественные или неполные данные
ИИ анализирует информацию, которая уже есть в системе. Если данные о продажах, остатках или поведении покупателей хранятся хаотично или содержат ошибки, алгоритмы будут выдавать неточные прогнозы и рекомендации.
❐ Решение: провести аудит данных, устранить дубли и ошибки, создать единые стандарты учёта.

Сопротивление персонала
Сотрудники магазинов и менеджеры могут опасаться, что ИИ заменит их работу, или просто не доверять алгоритмам. Без поддержки команды внедрение новых технологий может затянуться.
❐ Решение: обучать персонал, объяснять, что ИИ – это инструмент, который помогает, а не заменяет людей.

Неоптимизированные бизнес-процессы
Если в компании уже есть проблемы с логистикой, складским учётом или обменом данными между отделами, ИИ их не решит, а только выявит.
❐ Решение: перед внедрением автоматизации пересмотреть текущие процессы и устранить слабые места.

Долгий период адаптации
ИИ не начинает работать идеально с первого дня. Первые несколько месяцев – это этап тестирования, корректировки алгоритмов и сбора обратной связи.
❐ Решение: на старте использовать ИИ в режиме рекомендаций, оставляя за людьми право последнего решения.

Высокие ожидания
Некоторые компании ожидают мгновенного роста продаж и экономии средств. Но ИИ – это не мгновенная магия, а инструмент, который становится эффективнее со временем.
❐ Решение: внедрять ИИ поэтапно, анализируя результаты на каждом этапе и корректируя стратегию.

Как минимизировать риски?

• Начните с пилотного проекта – протестируйте ИИ в нескольких магазинах перед масштабным внедрением.
• Подготовьте данные – без качественной информации ИИ будет работать некорректно.
• Обучите сотрудников – вовлекайте команду, объясняйте, как использовать новые технологии.
• Оценивайте эффективность – отслеживайте, какие результаты даёт ИИ, и корректируйте настройки.

ИИ – это мощный инструмент, но только при правильном внедрении. Компании, которые подходят к процессу осознанно, получают реальные результаты: рост продаж, снижение затрат и улучшение опыта покупателей.

Онлайн-сервис для создания планограмм и управления выкладкой товаров в розничной сети

Попробуйте Lasmart SpacePlanner

Онлайн-сервис для создания планограмм и управления выкладкой товаров в розничной сети

⚡Специальное предложение!⚡
Узнайте, как автоматизировать рутинные процессы в вашем бизнесе с помощью искусственного интеллекта . Заполните форму, и наши специалисты предоставят вам бесплатную консультацию!

Модуль «План магазина»

Модуль «Редактор планограмм»

Конструктор оборудования

Мобильное приложение

Автоматизация выкладки

Аналитика

SpacePlanner это:

ИИ уже доказал свою эффективность в розничной торговле. Компании, которые внедряют его сейчас, получают конкурентное преимущество, повышая точность прогнозов, автоматизируя заказы и создавая персонализированные планограммы.

С чего начать внедрение ИИ?

• Оцените текущие процессы – выявите, какие задачи можно автоматизировать.
• Подготовьте данные – проверьте их точность и полноту.
• Запустите пилотный проект – протестируйте ИИ на нескольких торговых точках.
• Обучите персонал – объясните, как правильно работать с новой системой.
• Анализируйте результаты и корректируйте стратегию – ИИ становится эффективнее при постоянной настройке.

ИИ в ритейле – это уже не эксперимент, а стандарт. Компании, которые его игнорируют, рискуют потерять позиции на рынке. Те же, кто внедряет технологии грамотно, получают рост продаж, снижение издержек и повышение лояльности покупателей.