Как искусственный интеллект используется в российской торговле, какие технологии наиболее эффективны и зачем ИИ нужен покупателям

Нейронные сети

Несмотря на уход из России многих зарубежных ритейлеров, российский рынок остается высококонкурентным. Покупатели ожидают персонализированного подхода на всех этапах клиентского пути: от индивидуального предложения до доставки покупки. По данным консалтинговой компании PwC, покупатели сегодня готовы платить на 16% больше за персонализированные покупки, а решения на основе машинного обучения и анализа данных о потребителях позволяют обеспечить индивидуальный подход. Для бизнеса — это снижение стоимости вовлечения и повышение конверсии. Для покупателя — лучший клиентский опыт и удовлетворенность от покупки.

«Онлайн-торговля в России развивается семимильными шагами, делая товары доступнее для потребителей и открывая много возможностей для малого и среднего бизнеса. Технологии ИИ — важный инструмент, который вносит существенный вклад в развитие e-commerce. Поиск нужных товаров по картинкам, рекомендательные системы, борьба с контрафактом — это лишь малая часть положительных эффектов применения ИИ в ритейле. Исследование успешных кейсов и трендов в этом направлении очень актуально для отрасли и имеет большую прикладную ценность», — прокомментировал результаты исследования директор РАЭК Сергей Гребенников.

Технология машинного обучения, которая дает компьютерам возможность понимать человеческий язык. У современных компаний имеются огромные объемы голосовых и текстовых данных – email-переписка, сообщения, новости соцсетей, видео, аудио и т. д. Чтобы все это обработать и использовать с выгодой для бизнеса, применяется технология NLP.

«Наиболее перспективным направлением в использовании ИИ видится его использование для гиперперсонализированного предложения. Искусственный интеллект хорошо ищет закономерности, которые так важны в этом кейсе. Эти закономерности не могут вычислить маркетологи, датасайентисты и даже сам покупатель не всегда осознает, почему он так себя ведет в той или иной ситуации. В ритейле персонализированное предложение — один из главных трендов в развитии», — так прокомментировал представленные тренды независимый эксперт по инновациям в ритейле Борис Агатов.

Применение технологий искусственного интеллекта позволяет быстро собирать и анализировать огромные массивы данных из разных источников, снизить влияние человеческого фактора и предотвратить ошибки. Например, системы ИИ могут прогнозировать спрос на рынке, уменьшать риски, связанные с принятием решений.

Например, NLP умеют с точностью до 95% распознавать по голосу три базовых типа эмоций – позитив, негатив и нейтралитет. Если верить прогнозам, то к 2025 году половина онлайн-рекламы будет основываться на этой технологии. Disney уже определяет, нравится ли зрителям контент, с помощью стриминговой платформы. А компания Ping An утверждает, что на 60% сократила финансовые потери при выдаче кредитов благодаря новым алгоритмам.

Значение ИИ в современном бизнесе

«В ситуации стремительной трансформации на рынке и прекращения работы привычных маршрутов поставок особую значимость приобретают новые отечественные практики в этой области с использованием технологий ИИ», — считает генеральный директор АНО «Цифровая экономика» Сергей Плуготаренко.

ИИ помогает компаниям находить и использовать новые бизнес-возможности. Например, системы анализируют данные о потребностях клиентов и предлагают новые продукты и услуги, которые будут пользоваться спросом. А нейросети позволяют создавать новые креативы и любые формы контента – видео, текст, коммерческие предложения, изображения для продвижения продуктов.

По его мнению, максимально эффективно ИИ покажет себя в сегменте FMCG (сегмент, где очень быстрая оборачиваемость товаров, как правило, это продуктовый магазин), ИИ очень чувствителен к качеству и количеству данных, на которых его обучают. «В продуктовые магазины потребитель ходит почти ежедневно, и движение товаров там очень интенсивное, в отличие от fashion-сегмента, поэтому отдача из-за большого количества данных, на которых обучается нейросетевая модель, в этом сегменте произойдет быстрее», — отмечает эксперт.

Еще одним успешным ИИ-направлением в российском ритейле, по мнению исследователей из АНО «Цифровая экономика», стало использование машинного обучения и компьютерного зрения для поиска и 3D-моделирования товаров. Проблема поиска нужного товара всегда отнимала много времени и требовала полноценного вовлечения в обзор предложений на рынке. Сегодня уже появилась возможность поиска по изображению и видео. Наиболее перспективен тут визуальный поиск, так как можно сделать фотографию того, что ты хочешь купить, загрузить ее в онлайн-каталог магазина и сразу же увидеть похожие товары, доступные для покупки. В 2021 году «Яндекс» запустил в своем поиске возможность искать товары по изображению. Сервис распознает товары на картинке, которая загружается пользователем в строке поиска или с помощью умной камеры в приложении. Если этот или похожий товар находится в базе поиска, пользователь увидит карточку товара с сайтами магазинов, где можно его купить. В основе поиска товаров на картинке лежат технологии компьютерного зрения.

Наиболее частые представители искусственного интеллекта в бизнесе. По сути это программный код, который обрабатывает данные и имитирует работу человеческого мозга. Нейросети нашли широкое применение в дизайне, маркетинге, копирайтинге, работе с клиентами, статистике, расчётах, промышленности, банковском деле.

Автономная некоммерческая организация «Цифровая экономика» провела исследование «Эффективные отечественные практики на базе технологий искусственного интеллекта в розничной торговле (ритейле)». Одним из результатов исследования стало выявление трендов применения искусственного интеллекта в ритейле.