Loader WAIT A MOMENT...

All rights reserved © 3Soft

Umów demo
WYWIAD: Zaawansowana analiza danych źródłem sukcesu w branży retail
WYWIAD: Zaawansowana analiza danych źródłem sukcesu w branży retail
DATA: 30.06.2022 CZAS CZYTANIA: 3 min

Na portalu Computerworld.pl oraz w papierowym wydaniu raportu Computerworld TOP200 edycja 2022 ukazała się rozmowa z Kamilem Folkertem, CSO 3Soft oraz współtwórcą Occubee.

W wywiadzie mówi m.in. o korzyściach, jakie niesie wdrożenie w biznesie podejścia data-driven oraz najlepszym sposobie na rozpoczęcie przygody ze sztuczną inteligencją w branży retail.

Jak branża retail może korzystać z potencjału danych?

Zaawansowana analiza danych oparta na sztucznej inteligencji i machine learning staje się dla retailerów tarczą w obliczu nowych wyzwań – zawirowań gospodarczych i geopolitycznych, skutków pandemii, zerwanych łańcuchów dostaw, niedoborów surowców i ludzi. Jednocześnie pozwala im budować przewagę konkurencyjną i skuteczniej radzić sobie w nowych warunkach rynkowych, dyktowanych m.in. przez dynamicznie rozwijający się e-commerce oraz rosnące wymagania konsumentów.

Praca z klientami reprezentującymi różne sektory – FMCG, home & garden, fashion – pokazuje nam, że wielu z nich realizuje już proces transformacji cyfrowej, np. korzysta z systemów klasy business intelligence, ale są i tacy, którzy nadal zmagają się z silosami danych w Excelu i identyfikują silną potrzebę wdrożenia strategii zmiany podejścia do posiadanych danych. Chcą doskonalić procesy i rozwijać się w kierunku data-driven business, najlepiej w sposób ewolucyjny, nie rewolucyjny.

Retailerzy dostrzegają realną wartość drzemiącą w danych, a big data i sztuczną inteligencję traktują jako „game changers”, przepustkę do efektywnego skalowania biznesu, ograniczenia kosztów i zwiększenia zysków.

Droga do realizacji tych celów bywa jednak różna, bowiem każda firma boryka się z nieco innymi wyzwaniami; inaczej też formułuje cele strategiczne i operacyjne. Nasza współpraca z retailerami zaczyna się zatem od zidentyfikowania szans biznesowych i określenia, w jaki sposób za pomocą modelowania matematycznego i zaawansowanych algorytmów AI możemy poprawić wydajność procesów.

Czy sztuczna inteligencja jest zarezerwowana wyłącznie dla największych graczy?

Z siły sztucznej inteligencji mogą korzystać nie tylko korporacje i międzynarodowe sieci handlowe. Nasza platforma Occubee jest tego najlepszym dowodem. Stworzyliśmy ją przede wszystkim z myślą o średnich i rozwijających się retailerach, którzy posiadają dane historyczne pozwalające prognozować przyszłe zdarzenia biznesowe. W ten sposób obniżamy barierę wejścia i ułatwiamy wdrożenie AI w przedsiębiorstwach o mniejszej skali.

Analizowanie danych w ramach Occubee nie wymaga inwestycji w dodatkowy sprzęt w punktach sprzedaży czy rozbudowy własnego data center. Dzięki modelowi SaaS jest to podejście atrakcyjne finansowo i efektywne biznesowo. Ryzyka operacyjne związane z ciągłością działania istniejącej infrastruktury IT oraz optymalizowanych przez ostatnie lata procesów biznesowych są zminimalizowane. Retailerzy mogą zatem przy relatywnie niskich nakładach osiągać mierzalne korzyści biznesowe, krótko po wdrożeniu – nie poprzez rewolucję w sposobie działania, ale dzięki wzbogaceniu istniejących procesów o wiedzę o przyszłych zdarzeniach biznesowych, która drzemie w danych.

Sztuczna inteligencja to już nie ekstrawagancja czy futurystyczna ciekawostka, tylko kolejny etap rozwoju, a nawet konieczność. Dotyczy to nie tylko międzynarodowych sieci handlowych, ale także retailerów reprezentujących mid-market.

Jak bycie data-driven wpływa na biznes?

Dzięki analizie miliardów danych paragonowych, informacji o tysiącach produktów w różnych lokalizacjach, a także dziesiątek czynników specyficznych dla poszczególnych retailerów, jesteśmy w stanie przewidywać przyszłe decyzje zakupowe klientów. Odbywa się to oczywiście z określonym prawdopodobieństwem, wystarczającym w zupełności do tego, by podejmować rozsądne decyzje biznesowe na podstawie faktów, a nie intuicji.

Zastosowanie modeli machine learningowych pozwala generować setki prognoz sprzedaży dziennie, przy uwzględnieniu wielu zmiennych wewnętrznych (np. cenniki, lokalizacje sklepów, akcje marketingowe) i zewnętrznych (np. prognoza pogody, święta, wydarzenia specjalne), co w zestawieniu z indywidualnym trenowaniem modeli na poziomie kombinacji produkt/sklep, dalece wykracza poza możliwości człowieka. Dodatkowo, wykorzystanie najnowszych technologii w obszarze zarządzania danymi w chmurze zapewnia efektywny monitoring przepływu danych w czasie rzeczywistym. Pozwala to m.in. na generowanie alertów w przypadku zaobserwowania anomalii biznesowych w spływających na bieżąco danych.

Retailerzy dzięki zaawansowanym algorytmom AI mogą ograniczać liczbę overstocków, co pozwala im uwolnić zamrożony kapitał. Jednocześnie mogą zwiększać dostępność produktów poprzez redukowanie out-of-stocków, ograniczając do minimum ryzyko utraconej sprzedaży.

Warto też zwrócić uwagę, że poprawiając wyniki biznesowe, niejako „przy okazji” wspieramy działania retailerów w zakresie zrównoważonego rozwoju. Dla przykładu: lepiej zaplanowana logistyka na linii magazyn-sklep, optymalizacja powierzchni załadunkowej pojazdów dostawczych, skutkuje ograniczeniem śladu węglowego. Wysokiej jakości prognozy popytu w FMCG przyczyniają się do redukcji marnotrawstwa, co ma szczególne znaczenie np. w przypadku żywności o krótkim terminie przydatności. Z kolei dokładniejsze prognozy w branży fashion oznaczają mniejsze zużycie wody i energii do produkcji ubrań.

Sztuczna Inteligencja wspiera trwającą rewolucję w obszarze zrównoważonego rozwoju. Warto, aby dziś każdy retailer zadał sobie pytanie: czy chcę być jej uczestnikiem i beneficjentem, czy tylko niemym świadkiem?

Co oznacza wdrożenie AI z perspektywy pracowników sieci handlowych?

Sztuczna inteligencja nie zastąpi ludzi, chociażby dlatego, że nie wszystkie prawidłowości dotyczące przyszłości działania danego biznesu znajdują swoje odzwierciedlenie w danych historycznych. W takich sytuacjach rola eksperta i zdolność jego percepcji stanowią kluczowy element zachowania sprawności operacyjnej biznesu. Dla przykładu posłużę się analogią do autopilota w samolocie. Fakt, że taki system istnieje nie spowodował, że linie lotnicze zrezygnowały z pilotów na pokładzie. Autopilot może odpowiadać za przeważającą, choć technicznie zapewne najłatwiejszą część lotu, pozwalając pilotom skoncentrować się na tych czynnościach, które wymagają ich ingerencji.

Podobnie jest w retailu, zwłaszcza na początku pracy z zaawansowanymi algorytmami AI. Warto wykorzystać je do automatyzacji zadań powtarzalnych i jednocześnie realizowanych w dużej skali, które często stanowią kilkadziesiąt procent działań niezbędnych do zapewnienia ciągłości biznesu. Dzięki temu pracownicy zostaną uwolnieni od rutynowych czynności i odzyskają czas na sprawy wymagające ich wyjątkowej uwagi, kreatywności i specjalistycznej wiedzy.

Od czego powinni zacząć retailerzy, którzy chcą wdrażać strategie oparte na danych?

Polecam bezpłatne warsztaty z ekspertami 3Soft. W trakcie spotkania poznajemy specyfikę danego biznesu, analizujemy dostępne dane, identyfikujemy potrzeby i adresujemy wątpliwości. Wspólnie poszukujemy szans biznesowych i rozważamy możliwe rozwiązania. Dzięki temu odkrywamy obszary wymagające optymalizacji, mające strategiczne znaczenie w kontekście zwiększania wartości przedsiębiorstwa.