Plan uvođenja AI-a u maloprodaju: od čistih podataka do AI agenata

Vaša web-stranica kaže da je tamnoplavi džemper u veličini M na zalihi. Kupac se doveze, a polica je prazna.

U tom raskoraku propada većina AI planova u maloprodaji. Zato plan uvođenja AI-a u maloprodaju mora početi od podataka prije nego što se približi ijednom modelu.

Planiram ga u četiri faze. Prvo, jedan pouzdan pogled na proizvod, zalihe i kupca. Zatim sloj pod nadzorom koji svakom izvještaju i AI alatu daje isti poslovni jezik.

Nakon toga dolaze agenti koji prognoziraju, naručuju, određuju cijene i služe kupce. Na kraju AI postaje dio svakodnevnog rada merchandisinga, opskrbnog lanca i trgovina.

Maloprodaja stvara više podataka od gotovo svake druge djelatnosti. Ipak trgovine, web-trgovina, skladište i financije za isti dan često iskazuju različite zalihe i različitu prodaju.

Ovaj plan funkcionira bez obzira na to koje platforme za ERP, blagajne, upravljanje narudžbama i web-trgovinu koristite. Za dva programa u maloprodaji i FMCG-u koje sam opisao pročitajte moju studiju slučaja migracije u maloprodaji na Bliskom istoku i oporavak izvještavanja u FMCG-u.

Svaka faza oslanja se na to da je prethodna u pristojnom stanju.

Tri godine, četiri faze

1. 01

   Sada: temelj podataka

   Podaci o proizvodima, zalihama, prodaji i kupcima iz trgovina i web-trgovine na jednoj platformi pod nadzorom.

2. 02

   1. godina: inteligencija pod nadzorom

   Jedan poslovni jezik za proizvode, lokacije, zalihe i kupce, upravljanje AI-em i prve brze pobjede.

3. 03

   2. godina: širenje AI agenata

   Agenti za prognoze, popunjavanje zaliha, cijene, poslovanje trgovina i korisničku podršku.

4. 04

   3. godina: AI ugrađen u cijelo poslovanje

   AI u merchandisingu, opskrbnom lancu i trgovinama, s povezanim dobavljačima i partnerima.

Prije bilo kakvog AI-a trebate jedno mjesto na koje stižu svi Vaši maloprodajni podaci i na kojem se slažu. To znači povezati sustave koji su rasli odvojeno: ERP, blagajne, web-trgovinu, upravljanje narudžbama, skladište, program vjernosti i portal za dobavljače.

Ovo bih uspostavio u prvim mjesecima:

1. Suvremenu podatkovnu platformu, često lakehouse, jedno spremište za sirove i očišćene podatke. Prima podatke o prodaji, zalihama, narudžbama, povratima i programu vjernosti iz svakog kanala, gotovo u stvarnom vremenu gdje je to važno.
2. Vlasnike i pravila kvalitete za podatke o proizvodima, lokacijama i kupcima te katalog koji pokazuje odakle dolazi svaki podatak. Podaci o karticama ostaju izvan platforme, unutar Vaših PCI DSS kontrola, sigurnosnog standarda industrije platnih kartica.
3. Samostalno izvještavanje, tako da kupci robe, planeri i voditelji trgovina vide iste podatke o prodaji i zalihama kao financije.

Matični podaci o proizvodima obično su najteži dio. To je zapis svakog artikla koji prodajete, s veličinom, bojom, pakiranjem, dobavljačem i atributima.

Uzmimo modnog trgovca s 40 trgovina i web-stranicom. Web-stranica navodi haljinu u boji „Navy“ u veličinama od 8 do 16. Sustav trgovina vodi je kao „NVY“ u S, M i L, pod drugom šifrom artikla iz druge nabavne datoteke.

Pitajte bilo koji AI alat kako se ta haljina prodaje i on će vidjeti dva proizvoda, svaki upola uspješniji od stvarnog. Rješenje je dosadan posao. Netko mapira šifre, dogovori jedan popis boja i jednu ljestvicu veličina te nabavnom timu od prvog dana dodijeli vlasništvo nad svakim novim artiklom.

Sada zamislite trgovca prehranom koji vodu prodaje kao pojedinačnu bocu, pakiranje od šest i kutiju od 24. Blagajne broje boce, skladište broji kutije, a web-stranica broji pakiranja. Dok se to ne pretvara čisto, zalihe istog proizvoda nikad se neće podudarati, a svaki alat za popunjavanje zaliha izgrađen na tome naručivat će pogrešnu količinu.

Kako onda izgleda gotovo? Kad voditelj trgovina i voditelj web-trgovine izvuku jučerašnju prodaju za istu trgovinu, dobiju isti broj. Rado bih na to potrošio tri mjeseca kako bih izbjegao godinu dana prepirki o tome zašto je prognoza pogrešna.

1. 01BlagajneSvaka košarica i povrat, po trgovini
2. 02Web-trgovina i narudžbeNarudžbe, klikovi i dostave
3. 03Skladište i zaliheZalihe po lokaciji i u prijevozu
4. 04Zona prihvataSirove kopije s porijeklom podataka
5. 05Jedan matični zapis proizvodaJedna šifra, jedna boja, jedna veličina pakiranja
6. 06IzvještajiProdaja i zalihe koje se slažu s financijama

Jedan pogled na proizvod, zalihe i kupca u svakom kanalu

Srž prve godine je semantički sloj. To je zajednički rječnik. Svakom izvještaju i AI alatu govori što znače proizvod, trgovina, zaliha, promocija i kupac te kako ih izračunati.

Komercijalni direktor traži „dostupnost u 50 najboljih trgovina“. Znači li dostupnost na polici, u skladištu trgovine ili u sustavu?

Rangira li se 50 najboljih po ovogodišnjoj ili prošlogodišnjoj prodaji? Ako kopilot odgovori vlastitom pretpostavkom, dobivate samouvjeren broj koji nitko ne može obraniti na ponedjeljnom komercijalnom sastanku. Semantički sloj to jednom određuje, a kopilot zatim koristi isto pravilo kao i izvještaj samog komercijalnog direktora.

Upravljanje AI-em počinje iste godine. Personalizacija i određivanje cijena koriste podatke o kupcima, pa granice postavljaju pravila o privoli i zaštiti podataka.

Vodio bih jedan registar AI slučajeva upotrebe. Svaki dobiva vlasnika, ocjenu rizika, rezultate testiranja i bilješku o tome gdje čovjek provjerava rezultat.

Budite jasni oko toga koje odluke kupci mogu vidjeti. Opis proizvoda nosi nizak rizik. Cijena koju netko plaća ili ponuda koju jedan kupac dobije, a drugi ne, traže puno više pažnje.

Zatim isporučite brze pobjede. Ove mi se sviđaju jer su podaci iza njih obično u razumnom stanju:

1. Sadržaj o proizvodima: opisi, atributi i prijevodi izrađeni u nacrtu iz matičnih podataka o proizvodima, koje provjerava čovjek.
2. Kopiloti za trgovine: timovi u trgovinama jednostavnim jezikom pitaju o zalihama, dostavama, promocijama i postupcima.
3. Sažeci za korisničku podršku: povijest kontakata i status narudžbe u jednoj kratkoj bilješci za djelatnika podrške.

Uzmimo trgovca elektronikom koji mjesečno dodaje nekoliko stotina novih artikala. Svaki treba opis, tablicu specifikacija i često drugi jezik. Kopilot čita dobavljačev list sa specifikacijama, izrađuje nacrt stranice i označava praznine, primjerice prijenosno računalo bez navedenog trajanja baterije.

Merchandiser provjerava svaku tvrdnju i odlučuje što ide na web. Dobavljačev list ostaje jedini izvor činjenica, i to je pravilo važnije od modela koji odaberete.

Sada zamislite voditeljicu trgovine u četvrtak u 7 sati ujutro. Promocija žitarica počela je u ponedjeljak i polica je gotovo prazna. Pita kopilota kada stiže sljedeća dostava žitarica i koliko je kutija u njoj.

Kopilot provjerava raspored dostava i otvorene narudžbe. Kaže joj da sutra u 6 sati stiže 12 kutija, što uz ovotjednu brzinu prodaje neće potrajati do kraja vikenda. Ona odlučuje hoće li nazvati regionalni tim ili uzeti robu iz skladišta trgovine.

1. 01Voditeljica trgovine pitaZašto su žitarice u četvrtak opet rasprodane?
2. 02Semantički slojPravila za trgovinu, proizvod, promociju i dostupnost
3. 03Podaci pod nadzoromProdaja, zalihe, dostave i promocije
4. 04Kopilot odgovaraUz uzrok i izvor svakog podatka
5. 05Voditeljica djelujeMijenja narudžbu ili označava promociju

Odgovor kakav bi dao komercijalni direktor

Poslovna vrijednostVisokaSrednjaNiska

• Dinamičko određivanje cijena
• Personalizacija

• Prognoza potražnje

• Kopiloti za trgovine

• Sadržaj o proizvodima
• Sažeci za podršku

NiskaSrednjaVisokaSpremnost podataka

• Kasnije
• Planirajte
• Počnite sada

Druga godina prelazi s kopilota, koji odgovaraju na pitanja, na agente, koji poduzimaju radnje unutar granica koje postavite. U maloprodaji se obično prvi isplate ovi:

1. Prognoze i popunjavanje zaliha. Agent prognozira po trgovini i danu, predlaže narudžbe i premješta zalihe između trgovina prije nego što se police isprazne.
2. Cijene i sniženja. Predlaže sniženja za artikle koji se sporo prodaju i promjene cijena unutar pravila koja postavlja komercijalni tim.
3. Poslovanje trgovina. Kamere na policama ili RFID oznake (radijske oznake koje se broje bez skeniranja svakog artikla) označavaju praznine, a agent stvara zadatak za tim u trgovini.
4. Korisnička podrška. Rješava praćenje narudžbi, povrate i jednostavne pritužbe, a složene slučajeve predaje osobi s pripremljenim kontekstom.

Evo kako agent za popunjavanje zaliha radi kod trgovca prehranom uoči vrućeg vikenda:

1. U četvrtak ujutro čita vremensku prognozu, prošlogodišnju prodaju za slične vikende i trenutačne zalihe u svakoj trgovini.
2. Vidi da će skupini trgovina do subote u podne nestati flaširane vode i leda.
3. Predlaže dodatne narudžbe iz distribucijskog centra i prijenos zaliha iz dviju trgovina u kojima prodaja ide sporo.
4. Narudžbe unutar dogovorenih limita prolaze odmah. Sve veće, kao i svaki prijenos između trgovina, čeka planera.
5. Planer odbija jedan prijenos jer ta trgovina ima lokalnu nogometnu utakmicu, a ostale odobrava.

Cijene funkcioniraju na isti način. Zamislite modni lanac na kraju ljeta sa stotinama artikala koji se sporo prodaju.

Agent bira one kojima treba sniženje da se rasprodaju do kolovoza. Predlaže 20 ili 30 posto popusta, iznad minimalnih cijena koje je postavio komercijalni tim.

Osnovni asortiman ne dira i nikad ne određuje cijenu ispod troška. Merchandiser zadržava kupaće kostime koji se još prodaju za blagdanskih vikenda, a ostalo odobrava.

Luksuzni segment traži nježniji pristup. Netko tko pita za popravak torbice vrijedne tisuće treba čuti osobu. Ondje agent izvlači zapis o kupnji i povijest popravaka te izrađuje nacrt odgovora, a savjetnik za klijente šalje ga vlastitim riječima.

Svaki agent treba vlasnika u poslovanju. Komercijalni direktor je vlasnik agenta za cijene, a voditelj opskrbnog lanca vlasnik popunjavanja zaliha. IT vodi platformu, a odluke pripadaju poslovanju.

1. 01PrognozaPotražnja po trgovini i danu, uz vrijeme i promocije
2. 02UsporedbaU odnosu na zalihe na stanju i u prijevozu
3. 03PrijedlogNarudžbe i prijenosi između trgovina
4. 04OdobrenjePlaner provjerava sve iznad limita
5. 05NarudžbaNarudžbe poslane dobavljačima i skladištu
6. 06UčenjeStvarna prodaja usklađuje sljedeću prognozu

Jedan poslovni vlasnik po agentu

Do treće godine AI se nalazi u merchandisingu, opskrbnom lancu, trgovinama i odnosima s kupcima. Kupci robe, planeri i timovi u trgovinama svaki dan rade s agentima, a cijeli lanac radi pod istim upravljanjem.

Dijeljenje podataka s dobavljačima mijenja ekonomiku poslovanja.

Uzmimo trgovca elektronikom koji tjednu prodaju i 12-tjednu prognozu za slušalice dijeli s brendom koji ih proizvodi. Dobavljač planira proizvodnju prema stvarnoj potražnji. Trgovac ima veće izglede da će imati robu prije Black Fridaya i manje viška u siječnju.

Maloprodajni mediji slijede isti obrazac. Trgovac prehranom dopušta brendu pića da u njegovoj aplikaciji prikazuje ponude kupcima koji su pristali primati ih, koristeći isti sloj podataka o kupcima pod nadzorom. Brend vidi rezultate za skupine kupaca, a pojedinačni zapisi ostaju kod trgovca.

Je li ovo godina za personalizaciju u velikom opsegu u Vašem planu uvođenja AI-a u maloprodaju? Da, ako su matični podaci o proizvodima i evidencija privola izdržali prvu i drugu godinu.

1. Glavni operativni direktorVlasnik portfelja agenata i njegovih rezultata
   Upravljanje AI-emRegistar, testiranje i prekidač za gašenje
2. Komercijalni direktor i direktor opskrbnog lancaVlasnici agenata u svojem području

• Agent za prognozeVlasnik je voditelj planiranja
• Agent za cijeneVlasnik je komercijalni direktor
• Agent za poslovanje trgovinaVlasnik je voditelj trgovina
• Agent za podrškuVlasnik je voditelj korisničke podrške

1. 04AI agenti i kopilotiAgenti za prognoze, popunjavanje zaliha, cijene, trgovine i podršku, s poslovnim vlasnicima
2. 03Sloj inteligencije pod nadzoromSemantički model proizvoda, lokacija, zaliha i kupaca te AI registar
3. 02Temelj podatakaLakehouse s podacima o prodaji, zalihama, narudžbama i programu vjernosti, katalogom i porijeklom podataka
4. 01Maloprodajni sustaviERP, blagajne, web-trgovina, upravljanje narudžbama, skladište i program vjernosti

Neke stvari vrijede od prvog do posljednjeg mjeseca:

1. Privola i privatnost kupaca. Personalizacija funkcionira samo ako joj kupci vjeruju. Koristite podatke koje su pristali podijeliti, a podatke o karticama držite unutar PCI DSS kontrola.
2. Otvoren sustav s više platformi. Maloprodajna tehnologija brzo se mijenja. Sačuvajte slobodu zamjene modela, platformi i partnera.
3. Upravljanje razmjerno riziku. Za sadržaj i kopilote koristite blage kontrole, a jače za cijene i sve što kupci vide.
4. Osposobljeni ljudi. Timovi u trgovinama i kupci robe odlučuju hoće li se agenti koristiti. Osposobite ih rano i slušajte ih.

Osposobljavanje je lako podcijeniti. Voditelj trgovine koji u prvom tjednu od kamere na polici dobije deset pogrešnih zadataka zanemarit će jedanaesti.

Najčešća pogreška je kupnja sustava za personalizaciju ili određivanje cijena prije nego što ga podaci o proizvodima i zalihama mogu podržati. Sustav preporučuje televizor kojeg nema na zalihi ili sniženje računa prema prošlogodišnjem trošku. Povjerenje nestaje za nekoliko tjedana, a obnavlja se godinu dana, zato sam oprezan sa svakim planom koji počinje od takvog sustava.

Druga pogreška je voditi AI kao projekt središnjice. Trgovine agente doživljavaju kao dodatni posao, osim ako su zadaci koje stvaraju točni. Pilot provedite u nekoliko trgovina sa stvarnim voditeljima trgovina, ispravite ono na što Vam ukažu i tek onda proširite.

Recimo da pilot za otkrivanje praznina označi praznu policu s čipsom. Čips je zbog promocije premješten na izložbeno mjesto na kraju prolaza.

Nitko nije ažurirao planogram, plan onoga što gdje stoji. Po svojim pravilima agent je u pravu, u trgovini je u krivu. To bi uočio samo voditelj trgovine.

Gdje zapneŠto funkcionira

1. 01Gdje zapne: Sustav za cijene ili personalizaciju kupljen prvi→Što funkcionira: Prvo uređeni matični podaci o proizvodima i zalihama
2. 02Gdje zapne: Podaci o proizvodima i zalihama kojima nitko ne vjeruje→Što funkcionira: Jedan pouzdan pogled na trgovine i web-trgovinu
3. 03Gdje zapne: Projekt središnjice koji trgovine nikad nisu tražile→Što funkcionira: Piloti sa stvarnim voditeljima trgovina
4. 04Gdje zapne: Nitko nije vlasnik odluka agenata→Što funkcionira: Poslovni vlasnik za svakog agenta

Razmišljate li odakle bi Vaše poslovanje trebalo početi? Rezervirajte razgovor i donesite jedno stvarno pitanje, primjerice jesu li Vaši matični podaci o proizvodima spremni za prognoze. Proći ćemo ga zajedno.

Što je plan uvođenja AI-a u maloprodaju?

To je plan uvođenja AI-a u maloprodajno poslovanje u fazama. Počinje jednim pouzdanim pogledom na proizvod, zalihe i kupca. Zatim dodaje AI pod nadzorom i agente, a završava AI-em ugrađenim u svakodnevni rad u maloprodaji.

Odakle trgovac treba početi s AI-em?

Počnite tako da podatke o proizvodima, zalihama i prodaji iz svakog kanala dovedete na jednu platformu pod nadzorom i uredite matične podatke o proizvodima. Zatim isporučite brze pobjede poput sadržaja o proizvodima, kopilota za trgovine i sažetaka za korisničku podršku.

Koji se AI slučajevi upotrebe u maloprodaji prvi isplate?

Sadržaj o proizvodima i sažeci za podršku brzo se isporučuju. Prognoza potražnje i popunjavanje zaliha obično donose najviše vrijednosti kad su podaci spremni, a odmah iza njih su cijene i sniženja.

Trebaju li trgovci novi ERP prije nego što počnu koristiti AI?

Ne. AI se preko temelja podataka nalazi iznad Vaših postojećih sustava. Važno je da su podaci o proizvodima, zalihama i prodaji isti u trgovinama, web-trgovini i financijama.

Koliko traje plan uvođenja AI-a u maloprodaju?

Planiram ga na tri godine od trenutka kad izgradnja temelja podataka krene. Prva godina gradi sloj pod nadzorom, druga širi agente, a treća ugrađuje AI. Brze pobjede trebale bi pokazati vrijednost u prvoj godini.