Дані в реальному часі можуть бути одним із інструментів, які найчастіше використовуються в роздрібній торгівлі. Завдяки сучасним системам POS і управління запасами на базі штучного інтелекту незалежні роздрібні магазини можуть конкурувати з транснаціональними корпораціями, працювати на найвищому рівні та навіть збільшувати свою частку ринку.
Кожне рішення, прийняте керівництвом роздрібного магазину, впливає на його підсумковий результат. Ми з батьком знаємо це з власного досвіду, оскільки ми кілька років керували автозаправними станціями та магазинами. Усе частіше ключем до успіху є використання даних у реальному часі.
чому Занадто довго великі корпорації роздрібної торгівлі та магазинів мали перевагу над меншими підприємствами, маючи можливість використовувати передові системи штучного інтелекту для оптимізації та оптимізації своїх систем торгових точок (POS), управління запасами та кількості персоналу в режимі реального часу. Враховуючи рівень конкуренції в такому масштабі, невеликі оператори відчули тиск і, можливо, навіть тиск їх витіснення з бізнесу.
Пейзаж змінюється. Складні інструменти на основі штучного інтелекту, які колись були ексклюзивними для корпоративних гравців, тепер доступні для незалежних АЗС, магазинів, пекарень, гастрономів, м’ясних магазинів, магазинів алкогольних напоїв, салонів краси та ресторанів швидкого обслуговування.
Нещодавнє дослідження, опубліковане в травні 2025 року, показує, що впровадження POS-систем і систем управління запасами на основі штучного інтелекту може кардинально змінити правила для малих підприємств роздрібної торгівлі, «забезпечивши відстеження запасів у реальному часі, прогнозну аналітику та автоматизований контроль запасів». Ці системи також дають невеликим незалежним роздрібним торговцям можливість «оптимізувати управління запасами, надаючи точну інформацію про рівні запасів у режимі реального часу, оптимізуючи процеси поповнення запасів і зменшуючи людські помилки».
Ціноутворення в режимі реального часу для отримання максимального прибутку
Однією з найпотужніших можливостей систем, керованих штучним інтелектом, є динамічне ціноутворення, яке передбачає коригування цін у режимі реального часу на основі поведінки клієнтів і моделей попиту. Ці коливання цін у галузі називають «динамічним ціноутворенням».
Хоча деякі клієнти — особливо ті, які стурбовані зростанням інфляції та витрат — можуть сприймати динамічне ціноутворення як засіб швидкого збільшення роздрібних прибутків, це також представляє способи для них розділити його цінність з компаніями, які його впроваджують. Наприклад, бронювання в готелі, який використовує стратегію динамічного ціноутворення, дозволяє клієнтам побачити, як такі фактори, як сезонний попит і час бронювання, впливають на ціни, що підвищує довіру та зменшує ймовірність скасування заброньованого номера.
Щоб краще проілюструвати, як працює динамічне ціноутворення в галузі роздрібної торгівлі, дозвольте мені використати гіпотетичний сценарій як приклад. Уявіть, що клієнт купує велику кількість одного товару. Система виявляє ризик дефіциту та автоматично підвищує ціну відповідно до попиту. Якщо інший продукт нудився на полиці, система може почати розмічати його, заохочуючи його рухатися.
По суті, динамічне ціноутворення звільняє простір для товарів, які працюють краще, тим самим підвищуючи загальну прибутковість. У поєднанні з POS-системами на базі штучного інтелекту ця практика також гарантує максимально ефективне управління запасами.
Дивіться також: Роздрібні торговці використовують штучний інтелект для трансформації операцій у 2025 році
Покращене управління запасами
Якщо певний продукт стає несподівано популярним, сучасні POS-системи на основі штучного інтелекту можуть прискорити зміну замовлення, щоб звести до мінімуму ймовірність вичерпання товару, а також розчарованих клієнтів і пропущених транзакцій, які приходять з ними. Тим часом, коли полиця спорожняється, програмне забезпечення може повідомити керівництво, щоб надіслати співробітника для поповнення полиць.
Ці рішення також зменшують ймовірність надмірних запасів. Якщо товар не рухається так швидко, як зазвичай, система може відкласти повторне замовлення, доки запаси в роздрібному закладі не досягнуть більш оптимального рівня. Працюючи таким чином, кожен дюйм полиці магазину завжди використовується максимально.
Так само ці нові інструменти можуть ідентифікувати типи аномалій, які можуть свідчити про випадки крадіжки чи шахрайства. Потім керівництво може дослідити ці проблеми та впровадити рішення для зменшення усадки.
Дивіться також: Візуальний інтелект у реальному часі в роздрібній торгівлі
Усунення людської помилки
Ще одна істотна перевага цих систем полягає в тому, що вони зменшують людські помилки. Якщо працівник нічної зміни введе неправильну цифру в ключовий стовпець електронної таблиці замовлення, це може зіпсувати важливі розрахунки.
Однак, коли POS-система на основі штучного інтелекту автоматично відстежує та оновлює інвентар у відповідному програмному забезпеченні, це запобігає подібній людській помилці. Крім того, персонал магазину звільняється від того, щоб піклуватися про клієнтів і виконувати інші завдання, які приносять більше користі від людського дотику, наприклад підтримувати або налагоджувати нові партнерські відносини з продавцями.
Говорячи про цей персонал, деякі з цих POS-систем на основі ШІ можуть навіть допомогти оптимізувати та створити найкращі розклади для персоналу магазину. Здатність цих систем реагувати в режимі реального часу на умови на місці також означає, що якщо хтось зателефонує захворівши, він може негайно запропонувати заміну.
Але це ще не все. Мабуть, найцікавішою розробкою є прогнозна аналітика.
Погляд у майбутнє за допомогою Predictive Analytics
Сучасні системи POS і управління запасами на основі штучного інтелекту можуть використовувати історичні дані для створення точних прогнозів щодо ймовірних майбутніх тенденцій. Наприклад, система може визначити, що певні смаки напоїв, як правило, стають більш популярними в певний сезон, як-от лимонад влітку та гарбузові спеції восени, і рекомендувати робити запаси в оптимальний час, щоб отримати вигоду від уподобань клієнтів. Він також може ретельно вивчати дані, щоб визначити оптимальну суму для покупки, а також, коли найвигідніший час для розміщення такого замовлення.
У минулому керівництву доводилося приймати рішення на підставі цифр, які вже були застарілими, що часто призводило до поганих результатів. Тепер керівництво може бути впевненим, що воно має найновішу та надійну інформацію, що дає змогу приймати найкращі та найбільш обґрунтовані рішення.
Функціонуйте на найвищому рівні з POS-системами на основі AI
Дані в реальному часі можуть бути одним із інструментів, які найчастіше використовуються в роздрібній торгівлі. Епоха електронних таблиць, створених вручну, і відкладених звітів має відійти в минуле. Сьогодні незалежні магазини мають доступ до того самого виду інтелекту, який колись був зарезервований для корпоративних гігантів.
Незалежні роздрібні магазини тепер можуть мати доступ до власної трансформації штучного інтелекту за напрочуд низькою місячною ціною. Ці системи багаторазово окупаються.
Власникам малого бізнесу більше не потрібно боятися залишитися позаду. Завдяки сучасним системам POS і управління запасами на базі штучного інтелекту незалежні роздрібні магазини можуть конкурувати з транснаціональними корпораціями, працювати на найвищому рівні та навіть збільшувати свою частку ринку.
Промисловий штучний інтелект починає змінювати спосіб управління заводами, логістичними мережами та основними активами. Планувальники використовують виробничі плани, створені штучним інтелектом, групи технічного обслуговування діють на основі отриманих штучним інтелектом прогнозів збоїв, а керівники ланцюгів постачання використовують штучний інтелект для балансування послуг, витрат і ризиків майже в реальному часі. У той же час багато організацій виявляють, що пілотні проекти не втілюються в масштаб без змін в управлінні, архітектурі даних і операційній дисципліні.
