Переломним моментом в історії штучного інтелекту (ШІ) став вихід ChatGPT у листопаді 2022 року. Тепер будь-хто може використовувати цього помічника: делегувати йому рутинний аналіз інформації, формування звітів та навіть спілкування з клієнтами. І це лише одна із небагатьох можливостей генеративного ШІ (або GenAI), які можна використовувати абсолютно у будь-якій галузі.
82% організацій, які розглядають або вже використовують генеративний ШІ, вважають, що він або істотно змінює, або трансформує їхню галузь (дослідження Google Cloud Gen AI).
Розповідаємо, як ця технологія на наших очах змінює сферу ритейлу, де основне завдання бізнесу – дати покупцеві змогу придбати максимум товарів і задовольнити всі його потреби.
Варіанти використання генеративного ШІ у роздрібній торгівлі
Підвищити якість обслуговування та лояльність покупців, автоматизувати рутинну роботу, створити цікавий контент, проконтролювати складські запаси та ланцюжки поставок – усі ці завдання здатний вирішити генеративний ШІ.
Нові дизайни продуктів і пакування
GenAI не просто порівнює й аналізує, як традиційні ШІ-системи, а дійсно генерує дещо абсолютно нове. Цю його здатність ритейлери використовують для створення нового дизайну одягу, аксесуарів, непродовольчих товарів та пакування. Задля цього GenAI аналізує тренди, уподобання різних категорій покупців та історичні дані.
Нові колекції одягу або сумок все частіше демонструють не реальні люди, а 3D-моделі, що створені на основі портрета типового покупця. Людина, яка впізнала свій типаж на цифровому екрані у торговельному залі, з вищою ймовірністю придбає товар із реклами.
Контент, який заохочує робити покупки
У FieldAgent стверджують, що для 82% покупців описи продуктів надзвичайно важливі й напряму впливають на ухвалення рішень про купівлю. У команді ритейлера створення таких описів забирає багато часу і людських ресурсів. Водночас яскраві рекламні слогани, захопливі пости для соцмереж та інформаційні описи товарів – усе це може робити генеративний ШІ, правда, поки що тільки під контролем людини.
Слід враховувати tone of voice компанії та демографічні ознаки, щоб тексти були актуальними та цікавими. А ще є сенс довірити ШІ завдання по SEO-оптимізації готових описів або генерацію зображень і текстів для відеореклами у магазинах.
Персоналізовані рекомендації
Демографічні фактори, уподобання й історія покупок – ідеальний набір даних для того, щоб з допомогою генеративного ШІ створювати персоналізовані рекомендації, а також засновані на них рекламні повідомлення. Найбільш просунуті інструменти на основі GenAI здатні передбачати появу певних потреб у покупця навіть у майбутньому.
Чат-боти на першій лінії служби підтримки
Неможливо суттєво скоротити кількість звернень у службу підтримки – покупці все одно звертаються туди з приводу повернення, гарантійного обслуговування або якщо незадоволені якістю обслуговування.
Але можна оптимізувати роботу живих операторів, замінивши їх на першій лінії чат-ботом на основі GenAI. Він зможе відповідати на конкретні питання покупців і навіть робити це досить добре, враховуючи попередній досвід як покупця та досвід звернення до кол-центру в минулому.
Ефективне використання торговельної площі
За допомогою генеративного ШІ вже створюють привабливі й ефективні планування магазинів, вибирають місця для встановлення дисплеїв із рекламою та оптимізують викладку товарів так, щоб це було зручно й одночасно спонукало купувати більше. Штучний інтелект у цьому випадку встановлює взаємозв’язки між плануванням магазину і поведінкою покупців, а також аналізує теплові карти найбільш успішних торгових точок мережі.
Керування запасами й оптимізація ланцюжків поставок
Генеративний ШІ допомагає спрогнозувати попит на певну категорію чи одиницю товару – знову ж таки, ґрунтуючись на сезонних трендах та історичних даних про продажі за минулі роки. Завдяки цьому ритейлери більш ефективно керують запасами. Так, щоб уникнути дефіциту товарів і водночас виключити їх надлишок на складі.
Крім того, інтелектуальні системи оцінюють ризики співпраці з різними постачальниками, виявляють аномалії у ланцюжках поставок та оптимізують маршрути перевезення товарів. Наприклад, знахідки у вигляді неправдивих даних у транзакціях і шахрайських дій щодо фіктивних повернень і контрафактних товарів допомагають не тільки поліпшити фінансові показники компанії, але й підвищити довіру клієнтів і партнерів.
Створення віртуальних помічників для покупців
Генеративний ШІ дає змогу вийти на новий рівень розуміння і прогнозування споживчого досвіду. Створені на базі цієї технології боти на сайті чи у мобільному застосунку допомагають із вибором розміру й рахують необхідну кількість товарів. Наприклад, якщо сім’я купує запас продуктів на тиждень.
Бот вміло імітує розмову реального продавця, коли потрібно підібрати оптимальну потужність кондиціонера, вибрати ноутбук із певними параметрами або просто з формулюванням «Для навчання школяра».
Такі віртуальні помічники розуміють людську мову (запитання не доведеться набирати на клавіатурі), розпізнають сарказм і текст із друкарськими та/або орфографічними помилками.
Ці приклади використання генеративного ШІ підтверджуються досвідом компанії IT-Enterprise. Ось що про це каже її засновник і CEO Олег Щербатенко:
«Штучний інтелект – реальний інструмент, що вже допомагає у бізнесі, зокрема використовуючи LLM (Large Language Model, «великі мовні моделі»). На основі внутрішніх даних компанії в декілька кліків можна створювати AI-асистентів для виконання дуже різних задач – цю можливість ми якраз і надаємо нашим клієнтам. Асистент аналізує дані та генерує будь-які звіти (наприклад, фінансові, по складських запасах чи закупівлях), розробляє внутрішні інструкції. З його допомогою у ритейлі можна автоматизувати створення описів продукції, проводити інструктажі, тренінги й тестування серед персоналу. Важливо, що бізнесу для ефективного використання подібних рішень не потрібні технічні знання та володіння мовами програмування».
Практичні приклади використання GenAI
Світовий лідер у сфері роздрібної торгівлі одягом, компанія Inditex, вважається однією з найбільш технологічно «підкованих» у своєму сегменті. Мережі H&M і Zara, що йому належать, будують роботу з клієнтами та постачальниками, використовуючи інструменти штучного інтелекту. Зокрема, відстежують усі покупки за спеціальними ідентифікаторами (SKU), щоб аналізувати й прогнозувати тренди для кожного магазину та коригувати обсяги виробництва за результатами фактичного попиту.
Компанія Amazon за допомогою GenAI готує персоналізовані підбірки відгуків для кожного покупця. Однією кнопкою вона може сформувати відповідний розділ без великої кількості оглядів, що не мають практичної цінності.
Створений у Walmart помічник My Assistant допомагає не покупцям, а співробітникам цієї мережі. Помічник займається пошуком, аналізом і генерацією даних у величезній екосистемі Walmart.
Крім того, асистент відповідає на складні питання, бере участь у внутрішньому навчанні команди, адаптації нових співробітників та виконує деякі інші завдання.
Серед українських компаній цікавий кейс є у компанії «Епіцентр», яка використовує GenAI для генерації товарного контенту. Зокрема, створює опис товарів, перевіряє помилки й оптимізує для покращення позицій у пошукових результатах.
Щоб підвищити ефективність рекламних відеооголошень, найбільша мережа торгових центрів із товарами для дому персоналізує відео й озвучує ролики саме за допомогою GenAI.
Найближчим часом подібних прикладів ставатиме все більше. У цьому переконаний Сергій Гузенко, CEO, Owner of WEZOM:
«Український бізнес виявляє жвавий інтерес до можливостей генеративного ШІ. Ми отримували подібні запити й обговорювали з клієнтами можливості впровадження у бізнес функціоналу на основі ШІ. Наразі у нас є досвід таких проєктів, але не для українського ринку. Як приклад, в одному з недавніх кейсів ми застосували інструменти ШІ від OpenAI для розпізнавання голоcу й автоматичної обробки телефонних звернень клієнтів. Мені не важко уявити, як українські гіганти з eCommerce просто зараз за зачиненими дверима працюють над власними проєктами GenAI. Для ритейлера це дуже виграшна історія – як з точки зору «хайпу», так і з точки зору цінності для бізнесу».
За даними Ukrainian Tech Ecosystems Overview, в Україні зареєстровано 69 продуктових компаній у сфері ШІ, з них чотири – у сфері ритейлу.
Наприклад, Picsell пропонує інструменти для автоматизації мерчандайзингу: аналізує товари на полицях, перевіряє відповідність викладки планограмам та виконує інші подібні завдання. А у 3dlook розробили застосунок для безконтактного визначення розмірів одягу. Він сканує відвідувача на вході й точно визначає його розмір без необхідності використання примірочної.
Проблеми та виклики
«Темним сторонам» використання штучного інтелекту присвячена окрема глава у книзі «Роздрібне майбутнє: хороше, погане і потворне цифрової трансформації». Хоча видана вона була ще у 2020 році, описані в ній загрози справедливі, зокрема, і для генеративного ШІ та залишаються актуальними до цього часу.
Серед проблем із кадрами в ритейлі автори книги вказують на скорочення кількості низько кваліфікованих робітників, яких частково витісняють ШІ-інструменти, а також тиск на колективи у спробах навчити їх користуватися у роботі новими технологіями.
Серед клієнтів досі багато таких, хто з недовірою ставиться до збору особистих даних, без чого в принципі неможлива робота ШІ-системи на основі генеративної моделі в ритейлі. А соціологи переживають з приводу того, що доступ до інновацій у сфері роздрібної торгівлі буде тільки посилювати соціально-економічну нерівність, яка вже притаманна нашому суспільству.
Україна не стоїть осторонь від глобальних процесів розповсюдження інструментів штучного інтелекту. Так, цієї осені Міністерство цифрової трансформації анонсувало дорожню карту регулювання ШІ.
«Україні потрібні чіткі правила, щоб розвинути бізнес і захистити права людини у взаємодії зі штучним інтелектом», – зауважив віцепрем’єр-міністр України Михайло Федоров.
Посадовець наполягає на створенні безпечного цифрового середовища. Для цього на першому етапі він пропонує надавати бізнес-інструменти для підготовки до майбутнього регулювання використання ШІ.
Другим кроком буде ухвалення закону, аналогічного європейському AI Act. Це спростить залучення інвестицій і співпрацю з партнерами із ЄС. Водночас Федоров обіцяє, що Україна обійдеться «без диктатури», яка характерна для низки європейських країн.
Ось що з цього приводу думає Сергій Гузенко, CEO, Owner of WEZOM:
«Генеративний ШІ викликає у світі безліч пересторог – він може створити не лише нові можливості, але й нові проблеми у сфері кібербезпеки та захисту даних. Сьогодні ChatGPT повністю заборонений в Італії через порушення правил конфіденційності інформації, а ЄС вже готує окремий регуляторний акт щодо ШІ, який буде діяти паралельно із Загальним регламентом захисту даних (GDPR). Оскільки Україна інтегрується із цивілізованим світом і запозичує західні стандарти кібербезпеки (GDPR, NIST та інші), ми, ймовірно, підемо тим самим шляхом. У майбутньому технології генеративного ШІ так чи інакше будуть суворо контролюватися, але на відповідні законодавчі й організаційні зміни знадобляться роки».
Підписуйтеся на ProIT у Telegram, щоб не пропустити жодну публікацію!
