Perakende yapay zeka yol haritası: temiz veriden yapay zeka ajanlarına

Web siteniz lacivert kazağın M bedeninin stokta olduğunu söylüyor. Müşteri arabasıyla mağazaya geliyor ve raf boş.

Perakende yapay zeka planlarının çoğu tam bu boşlukta tökezler. Bir perakende yapay zeka yol haritasının bir modele yaklaşmadan önce veriyle başlaması gerekmesinin nedeni bu.

Bunu dört aşamada planlarım. Önce ürün, stok ve müşteri için güvenilir tek bir görünüm. Ardından her rapora ve her yapay zeka aracına aynı iş dilini veren yönetişimli bir katman.

Bundan sonra tahmin yapan, sipariş veren, fiyatlandıran ve müşterilere hizmet eden ajanlar gelir. Son olarak yapay zeka, kategori yönetiminin, tedarik zincirinin ve mağazaların her gün çalışma biçiminin bir parçası olur.

Perakende neredeyse her sektörden daha fazla veri üretir. Yine de mağazalar, e-ticaret, depo ve finans aynı gün için çoğu zaman farklı stok ve farklı satış raporlar.

Bu plan ERP'niz, satış noktası, sipariş yönetimi ve e-ticaret platformlarınız hangisi olursa olsun işe yarar. Yazıya döktüğüm iki perakende ve FMCG programı için Orta Doğu perakende geçiş vaka çalışmamı ve FMCG raporlama kurtarma çalışmasını okuyun.

Her aşama, bir öncekinin makul bir durumda olmasına dayanır.

Üç yıl, dört aşama

1. 01

   Şimdi: veri temeli

   Mağazalardan ve online kanaldan gelen ürün, stok, satış ve müşteri verisi tek bir yönetişimli platformda.

2. 02

   1. yıl: yönetişimli zeka

   Ürünler, lokasyonlar, stok ve müşteriler için tek bir iş dili, yapay zeka yönetişimi ve ilk hızlı kazanımlar.

3. 03

   2. yıl: yapay zeka ajanlarını ölçeklendirme

   Tahmin, stok yenileme, fiyatlandırma, mağaza operasyonları ve müşteri hizmetleri için ajanlar.

4. 04

   3. yıl: ölçekte yerleşik yapay zeka

   Kategori yönetimi, tedarik zinciri ve mağazalar genelinde yapay zeka, tedarikçiler ve iş ortakları bağlı.

Herhangi bir yapay zekadan önce, tüm perakende verinizin ulaştığı ve tutarlı olduğu tek bir yere ihtiyacınız var. Bu da birbirinden ayrı büyümüş sistemleri birleştirmek demek: ERP, kasalar, e-ticaret, sipariş yönetimi, depo, sadakat programı ve tedarikçi portalı.

İlk aylarda şunları yerine koyardım:

1. Modern bir veri platformu, çoğu zaman bir lakehouse, yani ham ve temizlenmiş veri için tek bir depo. Her kanaldan satış, stok, sipariş, iade ve sadakat verisini alır, önemli olduğu yerde gerçek zamana yakın.
2. Ürün, lokasyon ve müşteri verisi için sahipler ve kalite kuralları, yanında her rakamın nereden geldiğini gösteren bir katalog. Kart verisi platformun dışında ve kart sektörünün güvenlik standardı olan PCI DSS kontrollerinizin içinde kalır.
3. Self servis raporlama, böylece alıcılar, planlamacılar ve mağaza müdürleri finansla aynı satış ve stok rakamlarını görür.

Ürün ana verisi genellikle en zor kısımdır. Sattığınız her ürünün bedeni, rengi, ambalajı, tedarikçisi ve özellikleriyle birlikte kaydıdır.

40 mağazası ve bir web sitesi olan bir moda perakendecisini ele alalım. Web sitesi bir elbiseyi "Navy" renginde 8 ile 16 arası bedenlerle listeliyor. Mağaza sistemi ise onu farklı bir satın alma dosyasından gelen farklı bir ürün koduyla, S, M ve L bedenlerinde "NVY" olarak tutuyor.

Herhangi bir yapay zeka aracına o elbisenin nasıl sattığını sorun, iki ürün görür ve her biri gerçek ürünün yarısı kadar iyi satıyor gibi görünür. Çözüm sıkıcı bir iştir. Biri kodları eşleştirir, tek bir renk listesinde ve tek bir beden skalasında uzlaşır ve satın alma ekibini ilk günden her yeni ürünün sahibi yapar.

Şimdi suyu tek şişe, altılı paket ve 24'lük koli olarak satan bir market zinciri düşünün. Kasalar şişe sayar, depo koli sayar, web sitesi paket sayar. Bunlar düzgün biçimde birbirine dönüşmedikçe aynı ürünün stoku hiçbir zaman tutmaz ve üzerine kurulan her stok yenileme aracı yanlış miktarda sipariş verir.

Peki tamamlanmış hali neye benzer? Mağazalar direktörü ve e-ticaret direktörü aynı mağazanın dünkü satışlarını çektiğinde aynı sayıyı alırlar. Tahminin neden yanlış olduğu üzerine bir yıl tartışmamak için buna seve seve üç ay harcarım.

1. 01Satış noktasıMağaza bazında her sepet ve her iade
2. 02E-ticaret ve siparişlerSiparişler, tıklamalar ve teslimatlar
3. 03Depo ve stokLokasyon bazında ve yoldaki stok
4. 04İniş alanıKöken bilgisiyle ham kopyalar
5. 05Tek ürün ana verisiTek kod, tek renk, tek ambalaj boyutu
6. 06RaporlarFinansla uyuşan satış ve stok

Her kanalda ürün, stok ve müşteri için tek bir görünüm

Birinci yılın merkezinde semantik katman vardır. Bu ortak bir sözlüktür. Her rapora ve her yapay zeka aracına ürün, mağaza, stok, promosyon ve müşterinin ne anlama geldiğini ve nasıl hesaplanacağını söyler.

Bir ticaret direktörü "ilk 50 mağazadaki bulunurluğu" istiyor. Bulunurluk rafta olmak mı, arka depoda olmak mı, yoksa sistemde olmak mı demek?

İlk 50 mağaza bu yılın satışlarına mı, geçen yılınkine mi göre sıralanıyor? Bir copilot kendi tahminiyle cevap verirse, pazartesi ticaret toplantısında kimsenin savunamayacağı kendinden emin bir sayı elde edersiniz. Semantik katman bunu bir kez netleştirir, copilot da ticaret direktörünün kendi raporuyla aynı kuralı kullanır.

Yapay zeka yönetişimi aynı yıl başlar. Kişiselleştirme ve fiyatlandırma müşteri verisi kullanır, bu yüzden sınırları açık rıza ve veri koruma kuralları belirler.

Tek bir yapay zeka kullanım senaryosu kayıt defteri tutardım. Her birinin bir sahibi, bir risk derecesi, test sonuçları ve çıktının nerede bir insan tarafından kontrol edildiğine dair bir notu olur.

Müşterilerin hangi kararları görebildiği konusunda net olun. Bir ürün açıklaması düşük risklidir. Birinin ödediği bir fiyat ya da bir alışverişçinin alıp diğerinin almadığı bir teklif çok daha fazla özen ister.

Ardından hızlı kazanımlar sağlayın. Bunları seviyorum, çünkü arkalarındaki veri genellikle makul durumdadır:

1. Ürün içeriği: ürün ana verisinden taslağı hazırlanan ve bir insan tarafından kontrol edilen açıklamalar, özellikler ve çeviriler.
2. Mağaza copilot'ları: mağaza ekipleri stok, teslimatlar, promosyonlar ve prosedürler hakkında sade bir dille soru sorar.
3. Müşteri hizmetleri özetleri: iletişim geçmişi ve sipariş durumu, hizmet temsilcisi için tek bir kısa notta toplanır.

Ayda birkaç yüz yeni ürün ekleyen bir elektronik perakendecisini ele alalım. Her ürüne bir açıklama, bir teknik özellik tablosu ve çoğu zaman ikinci bir dil gerekir. Copilot tedarikçinin teknik föyünü okur, sayfanın taslağını hazırlar ve eksikleri işaretler, örneğin pil ömrü belirtilmemiş bir dizüstü bilgisayar.

Bir kategori uzmanı her iddiayı kontrol eder ve neyin yayına gireceğine karar verir. Tek bilgi kaynağı tedarikçinin föyü olarak kalır ve bu kural, seçtiğiniz modelden daha önemlidir.

Şimdi bir perşembe sabahı saat 7'de bir mağaza müdürünü düşünün. Pazartesi bir mısır gevreği promosyonu başladı ve raf neredeyse boş. Copilot'a bir sonraki mısır gevreği teslimatının ne zaman geleceğini ve içinde kaç koli olduğunu soruyor.

Copilot teslimat programını ve açık siparişleri kontrol eder. Ona 12 kolinin yarın sabah 6'da geleceğini ve bunun bu haftaki satış hızıyla hafta sonunu çıkarmayacağını söyler. Bölge ekibini arayıp aramayacağına ya da arka depodan stok çekip çekmeyeceğine o karar verir.

1. 01Mağaza müdürü sorarMısır gevreği rafı neden yine perşembe günü boş?
2. 02Semantik katmanMağaza, ürün, promosyon ve bulunurluk kuralları
3. 03Yönetişimli veriSatışlar, stok, teslimatlar ve promosyonlar
4. 04Copilot cevaplarNedeni ve her rakamın kaynağıyla birlikte
5. 05Müdür harekete geçerSiparişi değiştirir ya da promosyonu işaretler

Ticaret direktörünün vereceği cevap

İş değeriYüksekOrtaDüşük

• Dinamik fiyatlandırma
• Kişiselleştirme

• Talep tahmini

• Mağaza copilot'ları

• Ürün içeriği
• Hizmet özetleri

DüşükOrtaYüksekVeri hazırlığı

• Sonra
• Planla
• Hemen başla

İkinci yıl, soruları cevaplayan copilot'lardan sizin belirlediğiniz sınırlar içinde işlem yapan ajanlara geçer. Perakendede ilk geri dönüşü genellikle şunlar sağlar:

1. Tahmin ve stok yenileme. Ajan mağaza ve gün bazında tahmin yapar, siparişler önerir ve raflar boşalmadan mağazalar arasında stok aktarır.
2. Fiyatlandırma ve indirimler. Yavaş satan ürünler için indirimler ve ticari ekibin belirlediği kurallar içinde fiyat değişiklikleri önerir.
3. Mağaza operasyonları. Raf kameraları ya da RFID etiketleri (her ürünü tek tek okutmadan sayılan radyo etiketleri) boşlukları işaretler ve ajan mağaza ekibi için bir görev oluşturur.
4. Müşteri hizmetleri. Sipariş takibini, iadeleri ve basit şikayetleri ele alır, karmaşık vakaları bağlamı hazır halde bir insana aktarır.

Sıcak bir hafta sonu öncesinde bir market zincirinde stok yenileme ajanı şöyle işler:

1. Perşembe sabahı hava tahminini, geçen yılki benzer hafta sonlarının satışlarını ve her mağazadaki mevcut stoku okur.
2. Bir grup mağazada şişe suyun ve buzun cumartesi öğlene kadar tükeneceğini görür.
3. Depodan ek siparişler ve satışların yavaş olduğu iki mağazadan stok transferi önerir.
4. Üzerinde anlaşılmış limitler içindeki siparişler doğrudan geçer. Daha büyük olanlar ve mağazadan mağazaya her transfer bir planlamacıyı bekler.
5. Planlamacı, o mağazanın bölgesinde bir futbol maçı olduğu için bir transferi reddeder ve gerisini onaylar.

Fiyatlandırma da aynı şekilde işler. Yaz sonunda yüzlerce yavaş satan ürünü olan bir moda zinciri düşünün.

Ajan, ağustosa kadar eritilmesi için indirime ihtiyaç duyan ürünleri seçer. Ticari ekibin belirlediği taban fiyatların üzerinde kalarak yüzde 20 ya da 30 indirim önerir.

Temel ürün yelpazesine dokunmaz ve asla maliyetin altında fiyat vermez. Kategori uzmanı tatil hafta sonlarında hâlâ satan mayoları bekletir ve gerisini onaylar.

Lüks segment daha hafif bir dokunuş ister. Binlerce değerindeki bir el çantasının onarımını soran biri cevabı bir insandan almalı. Orada ajan satın alma kaydını ve onarım geçmişini çeker ve bir cevap taslağı hazırlar, bir müşteri danışmanı da onu kendi cümleleriyle gönderir.

Her ajanın işletmede bir sahibi olmalı. Fiyatlandırma ajanının sahibi ticari direktördür, stok yenilemenin sahibi tedarik zinciri direktörü. Platformu BT yönetir, kararların sahibi iş birimidir.

1. 01Tahmin etHava durumu ve promosyonlarla mağaza ve gün bazında talep
2. 02KarşılaştırEldeki ve yoldaki stokla karşılaştırma
3. 03ÖnerSiparişler ve mağazalar arası transferler
4. 04OnaylaLimitin üzerindeki her şeyi planlamacı kontrol eder
5. 05Sipariş verSiparişler tedarikçilere ve depoya gönderilir
6. 06ÖğrenGerçekleşen satışlar bir sonraki tahmini ayarlar

Her ajan için tek bir iş sahibi

Üçüncü yıla gelindiğinde yapay zeka kategori yönetiminin, tedarik zincirinin, mağazaların ve müşteri etkileşiminin içinde yer alır. Alıcılar, planlamacılar ve mağaza ekipleri her gün ajanlarla çalışır ve tüm zincir aynı yönetişim altında işler.

Veriyi tedarikçilerle paylaşmak ekonomiyi değiştirir.

Haftalık satış gerçekleşmelerini ve 12 haftalık bir kulaklık tahminini kulaklıkları üreten markayla paylaşan bir elektronik perakendecisini ele alalım. Tedarikçi üretimi gerçek talebe göre planlar. Perakendecinin Black Friday öncesinde stok bulma şansı artar ve ocak ayında elinde daha az ürün kalır.

Perakende medyası da aynı örüntüyü izler. Bir market zinciri, bir içecek markasının uygulamasında teklif almayı kabul etmiş alışverişçilere aynı yönetişimli müşteri katmanını kullanarak teklifler sunmasına izin verir. Marka sonuçları alışverişçi grupları düzeyinde görür, bireysel kayıtlar market zincirinde kalır.

Perakende yapay zeka yol haritanızda ölçekte kişiselleştirmenin yılı bu mu? Evet, eğer ürün ana verisi ve onay kayıtları birinci ve ikinci yıl boyunca sağlam kaldıysa.

1. Operasyon direktörüAjan portföyünün ve sonuçlarının sahibi
   Yapay zeka yönetişimiKayıt defteri, test ve acil durdurma anahtarı
2. Ticari ve tedarik zinciri direktörleriKendi alanlarındaki ajanların sahibi

• Tahmin ajanıSahibi planlama direktörü
• Fiyatlandırma ajanıSahibi ticari direktör
• Mağaza operasyonları ajanıSahibi mağazalar direktörü
• Hizmet ajanıSahibi müşteri hizmetleri direktörü

1. 04Yapay zeka ajanları ve copilot'larİş sahipleriyle tahmin, stok yenileme, fiyatlandırma, mağaza ve hizmet ajanları
2. 03Yönetişimli zeka katmanıÜrünlerin, lokasyonların, stokun ve müşterilerin semantik modeli, yanında yapay zeka kayıt defteri
3. 02Veri temeliSatış, stok, sipariş ve sadakat verisiyle lakehouse, katalog ve köken izleme
4. 01Perakende sistemleriERP, satış noktası, e-ticaret, sipariş yönetimi, depo ve sadakat programı

Bazı konular ilk aydan son aya kadar geçerlidir:

1. Müşteri onayı ve gizlilik. Kişiselleştirme ancak müşteriler ona güvenirse işe yarar. Müşterilerin paylaşmayı kabul ettiği veriyi kullanın ve kart verisini PCI DSS kontrolleri içinde tutun.
2. Açık, çok platformlu bir kurgu. Perakende teknolojisi hızla değişir. Modelleri, platformları ve iş ortaklarını değiştirme özgürlüğünü koruyun.
3. Riske uygun yönetişim. İçerik ve copilot'lar için hafif kontroller, fiyatlandırma ve müşterilerin gördüğü her şey için daha güçlü kontroller kullanın.
4. Eğitimli çalışanlar. Ajanların kullanılıp kullanılmayacağına mağaza ekipleri ve alıcılar karar verir. Onları erkenden eğitin ve onları dinleyin.

Eğitimin önemini küçümsemek kolaydır. İlk haftasında bir raf kamerasından on yanlış görev alan bir mağaza müdürü on birinci görevi görmezden gelir.

En yaygın hata, ürün ve stok verisi onu destekleyebilecek durumda olmadan bir kişiselleştirme ya da fiyatlandırma motoru satın almaktır. Motor stokta olmayan bir televizyonu önerir ya da bir indirimi geçen yılın maliyetine göre fiyatlar. Güven haftalar içinde kaybolur ve yeniden kurulması bir yıl sürer. Motorla başlayan her plana temkinli yaklaşmamın nedeni bu.

İkinci hata, yapay zekayı bir genel merkez projesi olarak yürütmektir. Oluşturdukları görevler doğru olmadıkça mağazalar ajanları ek iş olarak görür. Gerçek mağaza müdürleriyle birkaç mağazada pilot yapın, size söylediklerini düzeltin ve ancak ondan sonra yaygınlaştırın.

Diyelim ki bir boşluk tespit pilotu boş bir cips rafını işaretliyor. Cipsler bir promosyon için koridor sonu standına taşınmıştı.

Kimse planogramı, yani neyin nerede durduğunu gösteren planı güncellememişti. Ajan kendi kurallarına göre haklı, mağazada ise yanılıyor. Bunu ancak mağaza müdürü fark ederdi.

Nasıl ters giderNe işe yarar

1. 01Nasıl ters gider: İlk olarak satın alınan bir fiyatlandırma ya da kişiselleştirme motoru→Ne işe yarar: Önce düzeltilen ürün ana verisi ve stok verisi
2. 02Nasıl ters gider: Kimsenin güvenmediği ürün ve stok verisi→Ne işe yarar: Mağazalar ve online kanal genelinde güvenilir tek bir görünüm
3. 03Nasıl ters gider: Mağazaların hiç istemediği bir genel merkez projesi→Ne işe yarar: Gerçek mağaza müdürleriyle yürütülen pilotlar
4. 04Nasıl ters gider: Ajanların kararları için sahip yok→Ne işe yarar: Her ajan için bir iş sahibi

Kendi işletmenizin nereden başlaması gerektiğini mi düşünüyorsunuz? Bir görüşme ayarlayın ve gerçek bir soru getirin, örneğin ürün ana verinizin tahmine hazır olup olmadığı. Onu birlikte ele alalım.

Perakende yapay zeka yol haritası nedir?

Bir perakende işletmesi genelinde yapay zeka kullanımı için aşamalı bir plandır. Ürün, stok ve müşteri için güvenilir tek bir görünümle başlar. Ardından yönetişimli yapay zeka ve ajanlar ekler ve günlük perakende işine yerleştirilmiş yapay zekayla tamamlanır.

Bir perakendeci yapay zekaya nereden başlamalı?

Her kanaldan gelen ürün, stok ve satış verisini tek bir yönetişimli platformda toplayarak başlayın ve ürün ana verisini düzeltin. Ardından ürün içeriği, mağaza copilot'ları ve müşteri hizmetleri özetleri gibi hızlı kazanımlar sağlayın.

Perakendede hangi yapay zeka kullanım senaryoları ilk geri dönüşü sağlar?

Ürün içeriği ve hizmet özetleri hızla devreye alınır. Veri hazır olduğunda en fazla değeri genellikle talep tahmini ve stok yenileme getirir, fiyatlandırma ve indirimler de hemen arkalarından gelir.

Perakendecilerin yapay zekayı kullanmadan önce yeni bir ERP'ye ihtiyacı var mı?

Hayır. Yapay zeka, veri temeli aracılığıyla mevcut sistemlerinizin üzerinde çalışır. Önemli olan, ürün, stok ve satış verisinin mağazalarda, online kanalda ve finansta aynı olmasıdır.

Perakende yapay zeka yol haritası ne kadar sürer?

Veri temeli çalışması başladıktan sonra üç yıllık bir plan yaparım. Birinci yıl yönetişimli katmanı kurar, ikinci yıl ajanları ölçeklendirir ve üçüncü yıl yapay zekayı işin içine yerleştirir. Hızlı kazanımlar ilk yılda değer göstermeli.