Volgens een onderzoek door Gartner is 77% van de retailers van plan om voor het einde van dit jaar artificial intelligence of te wel kunstmatige intelligentie te implementeren en op basis hiervan de (online)winkelactiviteiten te innoveren. Steeds meer retailers die de klanttevredenheid willen verbeteren en de kosten willen verlagen, wenden zich tot kunstmatige intelligentie (AI). Met behulp van de juiste oplossingen kun je je bedrijfsvoering stroomlijnen en efficiënter inrichten. Ondernemers gebruiken AI in de cloud om grote hoeveelheden gegevens te verwerken zodat ze bijvoorbeeld online productaanbevelingen kunnen doen of de vraagprognose kunnen optimaliseren.
Hoe werkt Kunstmatige Intelligentie
Wat is kunstmatige intelligentie en hoe werkt het? Als algoritmes, wiskundige formules in programmeertaal op basis van data zelfstandig beslissingen nemen spreek je van kunstmatige intelligentie. Het heeft betrekking op systemen of machines die het denkvermogen van de mensen nabootsen, taken uitvoeren en die zichzelf tijdens dat proces kunnen verbeteren. Analysetools analyseren lokale data aan de hand van algoritmen. Het faciliteert realtime besluitvorming want de er wordt gewerkt met actuele data en een verminderde bandbreedte. Met de komst van geoptimaliseerde hardware en geïntegreerde analysetoepassingen, komt AI steeds meer in de schijnwerpers.
Hieronder drie belangrijke manieren om AI in de detailhandel te gebruiken:
Vraagvoorspelling met Machine Learning
Wanneer een klant tijd en energie steekt om een aankoop te doen in een fysieke of online winkel, moet je als retailer zorgen dat de producten direct beschikbaar zijn. Om de huidige marktuitdagingen het hoofd te bieden, te reageren op vraag en de operationele efficiëntie te verhogen, biedt vraagvoorspelling bedrijven waardevolle informatie over hun voorraad. Het biedt de mogelijkheid om weloverwogen beslissingen te nemen op basis van actuele data. Met oplossingen voor vraagvoorspelling kunnen bedrijven hun middelen en personeel nauwkeurig afstemmen op de vraag.
Demand Forecasting
Met Prodware Demand Forecasting kun je de krachtige mogelijkheden van vraagvoorspelling verbeteren met behulp van Machine Learning en geavanceerde analyses. Je kunt hiermee de precisie-indicatoren visualiseren, besluitvorming, inkoop- en productieplanning vergemakkelijken en prestatieniveaus optimaliseren. Het draait op Microsoft Azure aangedreven door Microsoft Dynamics 365 en Power BI. Dat betekent dat het verschillende geavanceerde technologieën combineert met diepgaand zakelijk inzicht.
Minder kosten op de winkelvloer
Machine learning, kunstmatige intelligentie en IoT (Internet of Things) kunnen worden gebruikt om voorspellende onderhoudsprogramma’s in de retail te creëren. Voorspellend onderhoud verhoogt de efficiëntie en verlaagt de kosten. Algoritmen kunnen worden toegepast om het onderhoud van apparatuur te stimuleren en uitvaltijd te voorkomen, terwijl tegelijkertijd inspanningen worden ondersteund om het stroomverbruik te minimaliseren wanneer technici onderweg zijn. Deze proactieve aanpak vermindert de uitvaltijd en verhoogt de efficiëntie.
Unieke ervaringen
Retailers passen in-store AI toe om unieke ervaringen te creëren. Deze ervaringen maken van de fysieke winkel een unieke bestemming, een beleving waar klanten uitzonderlijke en 100% persoonlijke aandacht krijgen. In de fysieke verkooplocaties is nog steeds veel ruimte voor innovatie. Ook kan innovatie helpen om de veiligheid en de gezondheid van klanten te waarborgen.
Technologie biedt de mogelijkheid om producten in de winkel te zien, te beluisteren, te zoeken, te begrijpen en besluitvorming te versnellen, een grote revolutie in de toekomst van de detailhandel. Zo heeft H&M dankzij de technologie van Azure Cognitive Services met succes Artificial Intelligence toegepast in een van haar winkels met een interactieve spiegels. Hiermee kunt je je onderscheiden van je concurrentie door je klanten een interactieve en gedenkwaardige ervaring te bieden.
Bezoek ook onze pagina over datagedreven ondernemen.
