Szerző: Habók Lilla

2019. február 21. 08:00

Hatalmas a kereskedelem adatéhsége

A kereskedők szerint a következő néhány év legfontosabb területét a mesterséges intelligencia jelenti majd, melyről az EuroCIS kereskedelmi technológiai szakvásár sok standja és előadása is tanúskodott. A fejlesztések pedig nem csak terveket jelentenek, hanem a gépi tanulás vagy a prediktív analitika már több cégnél a mindennapok része.

Érezhetően ellepték az adatalapú, akár prediktív analitikára, gépi tanulásra és egyéb mesterséges intelligenciára épülő megoldások a 2019. február 19-21. közt Düsseldorfban rendezett EuroCIS kereskedelmi technológiai szakvásárt. Az évente tartott vásár fontos mutatója annak, hogy hol tartanak jelenleg a fejlesztések a kereskedelmi iparágban, és milyen fontosabb cégek versenyeznek egymással a piacon. Az idei rendezvényen 37 ország 460 kiállítója volt jelen, amelyeknek egyébként nagyjából a fele német, mint ahogy a látogatóknak is. A POS terminálok, kasszarendszerek, digitális kijelzők vagy éppen videós felügyelőrendszerek mellett szembetűnő volt, hogy mekkora arányban vannak jelen a mesterséges intelligencia-alapú megoldásokat kínáló szolgáltatók a standoknál.

Továbbá a szakvásárt kísérő fórumokon (EuroCIS Forum, Omnichannel Forum, Start-up hub) sorban mutatták be a cégek az esettanulmányaikat, hogy hogyan tudták növelni a bevételt, a profitot és a konverziót a vonatkozó megoldásokkal, amelyből látható volt, hogy a jövő mellett a jelenben is aktívan elemzik már a vásárlókat. A divatiparban például csak az elmúlt két évben hétszeresére nőtt a kereslet az AI iránt, így négyből egy áruház már ezt a megoldást is beveti - mutatott rá előadásában Joaquín Villalba, a Nextail Labs alapítója és ügyvezetője. A divat pedig azért is nagyon jó példa, mivel a termékek életciklusa nagyon lerövidült, egyre gyorsabban kell cserélni a ruhákat az üzletekben, miközben az egyes termékekre megnövekvő keresletet is előre meg kell tudni jósolni. Ezen a módon próbálja maximalizálni a bevételét az ismertebb márkák közül például a Versace, a Decathlon, a H&M, a Guess, a The North Face és sok más nagyobb lánc.

EuroCIS_2019_okostukor

Sok fejlesztés kifejezetten a divatipart célozza (fotó: Messe Düsseldorf/ctillmann)

A spanyol előadó bemutatása szerint a mesterséges intelligencia fokozatosan átalakítja a termékek piacra kerülési folyamatának minden egyes lépését. A tervezés során megjelenik az aktuális trendek megállapításában, a választék kialakításában vagy a terméktervezésben. Majd szerepet kap a keresleti előrejelzések meghatározásában és a vásárlás optimalizálásában. A disztribúció szakaszában a cégek használják az egyes üzletek választékának a kialakításához, az üzletek közötti rangsor felállításához és árumozgatáshoz vagy az árufeltöltéshez. Végül pedig a tágabb értelemben vett mesterséges intelligencia az értékesítésben és a CRM-ben is hangsúlyos például a hűségprogramok figyelemmel követésénél, a vásárlói analitikánál, a virtuális személyi asszisztenseknél, a kiterjesztett valóságnál és a közösségi kereskedelemnél.

Egyre okosabb előrejelzések

Miért nem beszélni AI tökéletesen magyart?

Milyen kihívásokat tartogat egy magyar nyelvi modell, például a PuliGPT fejlesztése?

Miért nem beszélni AI tökéletesen magyart? Milyen kihívásokat tartogat egy magyar nyelvi modell, például a PuliGPT fejlesztése?

Az előrejelzések folyamatába a startup színpadon Simon Eichinger, a SimCog Technologies ügyvezető igazgatója adott mélyebb betekintést az árleszállítások példájából kiindulva. Az előadó bemutatta, hogy ugyan egy termékcsoport leadásának változása egy-egy üzleten belül eléggé hektikus, mégis a rendszerek képesek azt megjósolni. Az algoritmusok figyelembe veszik az eladások historikus adatait, a historikus árakat, és különböző külső faktorokat, úgy mint az időjárás, a szezonalitás vagy pedig egy-egy fontosabb rendezvény, például Németországban az Oktoberfest vagy a Bundesliga. Majd a SimCog és versenytársai az adatok alapján képesek beállítani az optimális árat, illetve annak időzítését a termékcsoport és az üzlet mérete alapján.

eurocis_2019_vapiano_cujo

Oliver Will előadása az Omnichannel Forumon (fotó: Messe Düsseldorf/ctillmann)

Egy másik érdekes esettanulmányt Oliver Will, a Microsoft adatkutatója mutatott be a Vapiano étteremlánc és a CUJO platform együttműködése kapcsán. Bár a Vapiano mobilalkalmazása már 2013-ban elindult, de azóta a vásárlóknak sokkal inkább egyéni élményre van szükségük a szakértő szerint, ezért kezdte el alkalmazni az étterem a gépi tanulást az egyedi ajánlatok összeállításához. A Microsoft Azure platformot használó CUJO összegyűjti a korábbi tranzakciók adatait, kategorizálja a vásárlókat (például nem, életkor alapján), termék attribúciót végez, melyeket akár a SimCognál is bemutatott külső adatokkal egészít ki. Végül a vásárlóknak szánt egyedi ajánlások megjelennek például az alkalmazásokban, az éttermi megrendelőpontokon vagy az ételt készítő szakács előtt.

Az előadó elmondása szerint a gépi tanuláson alapuló ajánlórendszernek köszönhetően a Vapiano sokkal többet tud értékesíteni a különlegesebb ételekből. Korábban ugyanis az étteremnek a vásárlói felületeken inkább csak a népszerű ételek további hirdetésére volt lehetősége, ami az egyéni ajánlásokkal megváltozott. A módszer pedig természetesen nem csak a közvetlen értékesítésben használható, hanem a marketingben is, például a személyre szabott kuponos ajánlatoknál. A Microsoft-partner jelmondata szerint a vásárlók megismerésével optimalizálhatóak a költségek, miközben a kiadás csökken, a konverzió nő - foglalta össze a kulcsüzenetet, amire minden előadó utalt.

Egyre több adat kell

Mindez pedig még csak a kezdet, hiszen a kereskedők egyre inkább kezdik felfedezni a gépi tanulásban, prediktív előrejelzésekben lévő lehetőségeket, amelyhez egyre több adatot igyekeznek begyűjteni a vásárlókról. Az EHI Retail Institute 2019-es IT-Trend felmérésében a vállalatok közül messze a legtöbben (69%) a mesterséges intelligenciát nevezték meg, amelynek a fejlődésére a következő három évben számíthatunk, majd ezt követi a felhő (34%), az omnichannel technológiák (30%) és az analitika (25%).

Az adatokat pedig alátámasztja a Wirecard idei felmérése is, amely pedig arról kérdezte a kereskedőket, ha csak egy technológiát választhatnak, akkor mibe fektetnének bele a 2020-as sikerükhöz - számolt be róla Elisabeth Kurkowski, az Omnichannel Analytics üzletág vezető tanácsadója. Ebben az esetben döntően a legtöbb cég a már bemutatott perszonalizációs megoldásokra voksolt, amelyet a kitöltő vállalatok 20 százaléka jelölt meg. Ezt pedig sorban az adatgyűjtés-analitika (15%), az AI és kognitív számítástechnika (8%), majd az AI és kognitív szoftverek (7%) követik. Minden egyéb technológia ennél alacsonyabb eredményt ért el, köztük például a kiterjesztett valóság, az IoT, a közösségi média kereskedelem, a biometria, a programozott hirdetések, de még a mobilos és asztali weboldalak felhasználói élményének fejlesztése is.

EuroCIS_2019_husegprogram

A hűségprogramok fontos részei az adatgyűjtésnek (fotó: Messe Düsseldorf/ctillmann)

A Wirecard előadója hozzátette, hogy a célok elérésének kulcsát az adatsilók felszámolásában látja (ERP, CRM, webshop, értékesítés adatai). A fizetési megoldásokkal foglalkozó szolgáltató a pénzügyi adatok alapján szemléltette, hogy melyik adatforrás milyen eredményhez segít hozzá. A kosárméretből, a tranzakciók számából és a bevételből az értékesítési trendekre és a csatornák elemzésére-tervezésére lehet következtetni, míg az egyedi vásárlói tokenek és az anonimizált vásárlói szokásadatok a vásárlók "értékességének" elemzéséhez, a lemorzsolódás csökkentéséhez és az ügyfél lojalitás növeléséhez segítenek hozzá.

Összességében meg kell érteni a vásárlók szükségleteit, ami alapján szegmentálást lehet végezni, és minél gyorsabban kiszolgálni az igényeket - másik sokat emlegetett példa egyébként a fórumon az aznapi kiszállítás elterjesztése volt. Az elégedett vásárlók pedig természetesen a bevételhez és a profithoz segítik a vásárlókat, viszont eközben az adataikkal is fizetnek a cégeknek, de legalább a vállalatok elmondása szerint a GDPR rendelkezéseinek betartásával.

Nagyon széles az a skála, amin a állásinterjú visszajelzések tartalmi minősége mozog: túl rövid, túl hosszú, semmitmondó, értelmetlen vagy semmi. A friss heti kraftie hírlevélben ezt jártuk körül. Ha tetszett a cikk, iratkozz fel, és minden héten elküldjük emailben a legfrissebbet!

a címlapról

fab

5

Chipgyártó nagyhatalommá válna India

2024. március 18. 12:39

A helyi politikai vezetés szerint van rá esély, hogy a következő néhány évben az ország bekerüljön az öt vezető ország közé.