Ограничения ручного составления прайс-листов
Традиционно супермаркеты использовали преимущественно ручной метод, то есть при необходимости изменения цены товара сотрудник просто заменял напечатанные ценники на полках. Одной из немногих технологий, внедренных в розничной торговле, являются электронные ценники, которые позволяют супермаркетам быстрее обновлять цены. Однако проблема электронных ценников заключается в их высокой первоначальной стоимости, в то время как указанные цены редко меняются, что приводит к низкой окупаемости инвестиций.
Именно здесь вступает в игру искусственный интеллект. Вместо ручных, негибких и подверженных ошибкам стратегий ценообразования, ИИ предлагает возможность оптимизировать ценообразование на основе данных в реальном времени. Это не только помогает розничным продавцам максимизировать прибыль, но и создает более справедливую и привлекательную среду для покупок для клиентов.
По оценке Национального совета по мерам и весам (NCWM), в среднем в супермаркете выставлено около 30 000 различных товаров. Если бы цены были указаны на картонных листах, сотрудник мог бы обновлять их примерно за 60-80 фунтов стерлингов в час.
Из-за этого супермаркеты неохотно меняют цены на товары, поскольку это слишком трудоемкий процесс. Не говоря уже о том, что ручной процесс подвержен ошибкам. Отчет NCWM за 2024 год показал, что примерно 1,7% ценников в супермаркетах были неточными, что эквивалентно в среднем 510 товарам с неправильной ценой. Между тем, исследование глобальной консалтинговой фирмы McKinsey показало, что супермаркеты могут потерять до 2% своей выручки из-за ошибок в ценообразовании.
Очевидно, что традиционные методы ценообразования не только замедляют процесс корректировки цен в супермаркетах и магазинах, но и делают их подверженными ошибкам и подрывают доверие покупателей.
Новое «оружие» супермаркетов
Интеграция ИИ в ценовые стратегии может предоставить розничным продавцам ряд конкурентных преимуществ. Во-первых, инструменты ИИ автоматизируют процессы и ускоряют реагирование на рынок. Они могут постоянно отслеживать цены тысяч конкурентов и автоматически корректировать ценообразование, чтобы розничные продавцы не упускали возможности для увеличения продаж. Крупные игроки, такие как Walmart и Amazon, продемонстрировали эффективность этого подхода: после внедрения систем ценообразования с использованием ИИ продажи выросли на 5-10%.
Во-вторых, ИИ позволяет оптимизировать прибыль на основе точного прогнозирования рыночного спроса — одной из самых больших проблем в розничной торговле. ИИ может анализировать огромные массивы данных для прогнозирования спроса, помогая ритейлерам избегать избытка или дефицита товаров, одновременно максимизируя прибыль в пиковые и непиковые периоды. Например, веб-сайт, продающий товары для активного отдыха, если обнаружит внезапный всплеск ключевого слова «товары для кемпинга», увеличит свои запасы или повысит цены, чтобы предвидеть пиковый спрос.
В конечном итоге, ИИ предоставляет ритейлерам детальную и подробную информацию о рынке. Крупномасштабные лингвистические модели (LLM) могут извлекать и структурировать данные из множества источников, что позволяет сравнивать не только идентичные товары, но и аналогичные товары разных брендов. Это позволяет ритейлерам получить целостное представление и поддерживать конкурентоспособность по всему своему ассортименту продукции.
Выгоду получают потребители.
Переход к ценообразованию на основе искусственного интеллекта выгоден не только бизнесу. Потребители также получают выгоду от создания среды для покупок, которая лучше соответствует их индивидуальным потребностям.
Наиболее очевидное преимущество заключается в том, что цены станут более конкурентоспособными, поскольку ритейлеры будут использовать ИИ для отслеживания конкурентов. Кроме того, ценообразование на основе данных в реальном времени исключает ошибки, вызванные ручными процессами, гарантируя, что клиенты не будут переплачивать из-за сбоев системы.
Кроме того, ИИ предлагает персонализированный опыт покупок. Вместо единой цены для всех, ИИ может анализировать историю покупок каждого клиента, чтобы предоставлять индивидуальные предложения и скидки. Исследование, проведенное финансовой консалтинговой компанией BCG, показало, что персонализированные стратегии ценообразования могут повысить лояльность клиентов до 15%. Это не только создает у клиентов ощущение ценности, но и помогает им экономить деньги на товарах, которые им действительно важны.
В конечном итоге, ИИ помогает устанавливать цены на товары, основываясь на воспринимаемой ценности для клиента. Анализируя отзывы, комментарии в социальных сетях и другую онлайн-обратную связь, ИИ может определить воспринимаемую ценность продукта и соответствующим образом скорректировать цену. Это гарантирует, что цена отражает не только себестоимость производства, но и качество, а также удовлетворенность клиентов, которую обеспечивает продукт.
Благодаря технологическому прогрессу, искусственный интеллект не только меняет способы ценообразования в супермаркетах и магазинах, но и меняет их подходы к работе, повышая эффективность и конкурентоспособность бизнеса. В недалеком будущем цена товара перестанет быть фиксированной цифрой и станет непрерывным потоком оптимизированных данных, создавая более справедливый рынок, выгодный как покупателям, так и продавцам. В некоторой степени, ИИ обещает стать «волшебной палочкой», которая вдохнет новую жизнь в розничную торговлю.
Источник: https://baotintuc.vn/khoa-hoc-cong-nghe/dua-than-ai-cham-vao-nganh-ban-le-20251005070606498.htm
Комментарий (0)