Как оставаться эффективным в эпоху, когда конкуренция растет, а потребитель становится все более требовательным? Ответ – поставить на службу искусственный интеллект (ИИ). Рассказываем, как он уже меняет индустрию, какие возможности открывает для вашего бизнеса, как быстро окупаются вложения и почему внедрение ИИ — это не только про технологии, но и про стратегическую выгоду.
Одна любопытная история: в гипермаркете ИИ обнаружил, что детское питание чаще покупают рядом с кофе. Аналитика показала — молодые мамы берут его «для себя», пока гуляют с колясками утром. Теперь эти товары соседствуют, и продажи выросли на 17%. Такие инсайты — не везение, а ежедневная работа алгоритмов.
Человек может перепутать выкладку для офисного района и спального квартала, а ИИ анализирует 20 параметров — от возраста жителей до графика пробок — и настраивает ассортимент безупречно.
Внедрение искусственного интеллекта в мерчандайзинге перестало быть прерогативой только крупных корпораций. Благодаря снижению стоимости технологий и развитию облачных решений, ИИ-инструменты становятся доступными даже для среднего бизнеса.
Эксперты «Планограммы» разделили решения ИИ для мерчандайзинга на уровни сложности, исходя из функционала, технологической базы и интеграции с бизнес-процессами. В итоге представляем вам решения базовые, среднего уровня и продвинутые.
К базовым решениям (простым) можно отнести автоматизацию проверки товаров на полках. Роботизированные системы сканируют полки, фиксируют дефицит товаров и передают данные в реальном времени. Пример: роботы Walmart, объезжающие магазины и анализирующие выкладку.
В этом же сегменте распознавание SKU через компьютерное зрение. ИИ идентифицирует товары по фотографиям, упрощая управление запасами. Например, решения SmartMerch для точной идентификации продуктов.
Еще одно решение из базовых – проверка алгоритмами соответствия ценников актуальным данным и автоматическое исправление ошибок.
Средний уровень. Предиктивная аналитика спроса – прогнозирование покупательской активности и оптимизация ассортимента на основе исторических данных и сезонности.
Рекомендательные системы – персонализация предложений для клиентов через интеграцию с CRM. Например, анализ истории покупок для формирования скидок.
Визуальный поиск товаров – платформы на базе компьютерного зрения (YOLOv8 –лидер в области компьютерного зрения) позволяют находить товары по изображениям, как в приложении ASOS Style Match.
Продвинутые решения. Цифровые двойники магазинов – это виртуальные модели магазинов для тестирования мерчандайзинговых стратегий. Например, оптимизация планограмм на основе анализа поведения клиентов.
Динамическое ценообразование, когда алгоритмы корректируют цены в режиме реального времени, учитывая спрос, остатки и макроэкономические факторы.
Интеграция с IoT и сенсорами– "умные" холодильники Walgreen’s с камерами анализируют демографию покупателей и показывают таргетированную рекламу.
Отметим также инновационные/экспериментальные решения, например, автономные мерчандайзинговые системы. В Amazon экспериментировали с такими – дроны и роботы выкладывали товары без присутствия людей.
Алгоритмы уже способны генерировать оптимальные схемы размещения товаров, учитывая психологию покупателей и данные трафика.
Для гиперперсонализации мерчандайзинга предлагается комбинация видеоаналитики, аудиоданных (например, реакция клиентов) и социальных трендов.
|
Торговая сеть «Пятёрочка» (входит в X5 Group) внедрила технологию дополненной реальности для планирования выкладки товаров. В магазинах сети тестировали приложение ARgument: достаточно отсканировать специальный маркер на полке — и на экране смартфона появляется цветовая схема расположения продукции. Каждый маркер соответствует определённой товарной категории. Переход от печатных схем к AR-решению уже показал результат — товарооборот вырос на 2,8% |
Прямые данные о ценах на решения ИИ в мерчандайзинге найти сложно, поставщики услуг и продуктов предлагают начать с консультации, чтобы выяснить детально потребности и ожидания, и уже на основе полученной информации формируют цены. Эксперты «Планограммы» сформировали общее представление о стоимости таких решений, опираясь на контекст из смежных отраслей и общие тенденции рынка ИИ в РФ.
Готовые SaaS-платформы (например, системы анализа данных, рекомендательные алгоритмы) — от 50 000 до 500 000 руб./мес. в зависимости от функционала.
Кастомная разработка (например, создание уникальных моделей для прогнозирования спроса) — от 1 млн руб. за проект.
Интеграция с существующей ИТ-инфраструктурой — дополнительные 20–30% к стоимости разработки.
Масштаб внедрения:
Для малого бизнеса (например, локальные сети магазинов) — стартовые затраты от 300 000 руб.
Для крупных ритейлеров (например, федеральные сети) — от 5 млн руб. с учетом облачных вычислений и обучения моделей на больших данных.
Технологическая база:
Использование GPU-кластеров (например, для обработки видеоаналитики в реальном времени) увеличивает стоимость в среднем на 40–60% .
Аренда вычислительных мощностей (например, через облачные сервисы SberCloud или Yandex Cloud) — от 100 000 руб./мес.
Системы предиктивной аналитики для управления ассортиментом:
Анализ данных о продажах, сезонности и поведении клиентов — от 200 000 руб./мес. (на базе готовых API, таких как YandexGPT).
Компьютерное зрение для оптимизации выкладки товаров:
Анализ фотографий полок и автоматическое формирование отчетов — от 500 000 руб. за внедрение + 70 000 руб./мес. на поддержку.
Рекомендательные системы для персонализации скидок:
Интеграция с CRM и мобильными приложениями — от 1,2 млн руб. (включая обучение модели) .
Цифровые двойники для тестирования мерчандайзинговых стратегий:
Создание виртуальной модели магазина — от 2 млн руб.
Дефицит специалистов: привлечение Data Science-команд увеличивает бюджет на 30–50%.
Инфраструктурные ограничения: необходимость модернизации дата-центров или закупки GPU (например, аналогов Nvidia A100) — от 10 млн руб. для средних компаний.
Импортозамещение: разработка отечественных аналогов зарубежных решений (например, вместо Salesforce) может удвоить сроки и затраты.
|
Информация собрана из открытых источников. Для точного расчета стоимости рекомендуется обратиться к разработчикам, которые предлагают специализированные решения для ритейла и других отраслей. |
В зависимости от задач (оптимизация выкладки, снижение out-of-stock, рост продаж за счёт соблюдения стандартов) и объемов инвестиций, технологии ИИ окупаются по-разному, но в среднем за 6–12 месяцев. Многие ритейлеры фиксируют рост продаж от 5 до 15% уже в первые месяцы после внедрения за счёт повышения качества исполнения мерчандайзинга и оперативного реагирования на нарушения.
К 2026 году ожидается снижение стоимости облачных ИИ-сервисов на 15–20% за счет роста конкуренции среди российских вендоров (Sber, Yandex, Cognitive Pilot). Кроме того. государственные субсидии и гранты (например, в рамках нацпроекта «Цифровая экономика») могут покрыть до 50% затрат на внедрение ИИ для малого бизнеса.
ИИ в мерчандайзинге — уже не футуризм, а реальный инструмент. Пока мерчандайзеры тратят часы на составление отчетов, алгоритмы анализируют миллионы чеков, движения покупателей и даже прогноз погоды. Камеры с ИИ замечают «слепые» зоны на полках быстрее, чем человек успевает моргнуть. А нейросети предсказывают спрос так точно, что дефицит и излишки становятся пережитком прошлого.
И это только начало.
Наш специалист перезвонит Вам в течение 4-х минут
*Отправляя сведения через электронную форму, вы даете согласие на обработку представленной Вами информации на условиях политики конфиденциальности.
