Powrót do newsów

WYWIAD: Data-Driven Retail – jak podejmować lepsze decyzje w czasie niepewności

28 kwietnia 2020

O tym jak zaawansowana analiza danych może pomóc branży retail wejść w nową rzeczywistość biznesową mówi Michał Koziara, CEO, 3Soft S.A.

3Soft: Jak sytuacja związana z pandemią COVID-19 wpłynie na branżę retail?

Epidemia zmieniła oblicze nie tylko branży retail, ale funkcjonowanie całego świata. Trudno wyrokować jakie skutki dla gospodarki, a tym samym dla branży retail, będzie miała pandemia i przewidywany kryzys. Niewątpliwie, stajemy w obliczu zupełnie nowej sytuacji rynkowej gdzie wiedza i dotychczasowe doświadczenia mogą okazać się niewystarczające do znalezienia rozwiązań, które odpowiedzą na aktualne wyzwania. Realizację tych nowych wyzwań, może wspierać zaawansowana analiza danych.

Z moich obserwacji branży wynika, że te firmy, które jeszcze przed pandemią postawiły na podejście Data-Driven Retail i zaczęły korzystać z zaawansowanej analizy danych oraz automatyzacji procesów biznesowych radzą sobie z obecną sytuacją znacznie lepiej.

Z moich obserwacji branży wynika, że te firmy, które jeszcze przed pandemią postawiły na podejście Data-Driven Retail i zaczęły korzystać z zaawansowanej analizy danych oraz automatyzacji procesów biznesowych radzą sobie z obecną sytuacją znacznie lepiej. Zauważam też, że retailerzy, którzy dotychczas sceptycznie podchodzili do wykorzystania Sztucznej Inteligencji i zaawansowanej analityki danych w sprzedaży, zaczynają pytać o takie rozwiązania. Chcą zdobyć narzędzia pomocne w minimalizacji skutków pandemii i optymalizacji procesów w nowej rzeczywistości biznesowej.

 

 

3Soft: W jakim stopniu pandemia i spodziewany kryzys zmienią branżę retail?

Retail charakteryzuje się wysoką specyfiką w poszczególnych sektorach. Obecna sytuacja zupełnie inaczej wpłynie na segment FMCG, a z innymi wyzwaniami będą musieli mierzyć się retailerzy z segmentu fashion. Tym niemniej, w mojej ocenie, można zauważyć trzy główne obszary zmian.

Po pierwsze, wzrośnie znaczenie sprzedaży w kanale online. Obecna sytuacja powoduje, że wielu klientów, którzy wcześniej nie byli przekonani do zakupów online, zaczyna korzystać z tej możliwości. Zostali do tego niejako zmuszeni. Możemy więc myśleć o wykorzystaniu potencjału prawdziwego omnichannel. Łączenie światów online i offline to nie tylko śledzenie customer journey ale również efektywne realizowanie zadań operacyjnych związanych z zatowarowaniem magazynów czy logistyką.

Po drugie, obecna sytuacja, wyraźnie pokazuje, jak istotni w branży retail są pracownicy. To zapewnienie im bezpieczeństwa i ułatwienie wykonywania codziennych obowiązków, może być kluczowe dla odbudowywania się retailu. Wielu retailerów powtarza, że aby móc realizować postulat „customers first” musi skupić się na realizacji strategii „employees first”. Wykorzystanie Sztucznej Inteligencji do optymalizacji i automatyzacji procesów biznesowych w retailu ułatwi pracę ludzi, również tych pracujących zdalnie. Tym samym pracownicy będą mogli skupić się na działaniach strategicznych, pozostawiając systemom obsługę rutynowych zadań operacyjnych.

Po trzecie wzrośnie wykorzystanie zaawansowanej analizy danych. Pandemia, a właściwie skutki jakie spowodowała,  pokazała, że podejście Data-Driven Retail to właściwy kierunek. Koncepcja, która przed pandemią określana była jako megatrend, zyska zainteresowanie retailerów i zacznie być wykorzystywana w praktyce. Dane są „odporne na wirusy” i nieustannie mogą dostarczać wartościowych informacji. Z pewnością analiza danych oparta na Sztucznej Inteligencji pomoże retailerom szybciej odnaleźć się w nowej rzeczywistości.

Dane są „odporne na wirusy” i nieustannie mogą dostarczać wartościowych informacji. Z pewnością analiza danych oparta na Sztucznej Inteligencji pomoże retailerom szybciej odnaleźć się w nowej rzeczywistości.

3Soft: Jak wspomniana Sztuczna Inteligencja może pomóc retailerom?

Sztuczna Inteligencja to nie tylko futurystyczne autonomiczne sklepy, interaktywne półki czy boty jako asystenci sklepowi. Takie rozwiązania, choć wydają się atrakcyjne, dla większości retailerów nie będą możliwe do wdrożenia, chociażby ze względu na konieczność znacznych inwestycji w infrastrukturę i wyposażenie sklepów. Jednak, zastosowanie Sztucznej Inteligencji do analizy danych jest stosunkowo tanie i efektywne biznesowo.

Realizacja podejścia Data-Driven Retail polega na analizowaniu miliardów danych paragonowych, informacji o tysiącach produktów i dziesiątek specyficznych dla branży retail czynników w celu przewidywania przyszłych zdarzeń biznesowych. Dzięki wykorzystaniu zaawansowanych metod statystycznych na szeroką skalę, z dużym prawdopodobieństwem można identyfikować trendy, przewidywać popyt na poszczególne produkty, optymalizować działania marketingowe i zwiększać sprzedaż poprzez dopasowanie oferty do indywidualnych potrzeb klienta „just in time”. Modele machine learning w dwa tygodnie są w stanie „nauczyć się” nowej rzeczywistości czyli reagować na zmiany w sposób automatyczny. Pogłębiona analiza statystyczna wsparta wiedzą ekspercką daje biznesowi nowe spojrzenie na aktualną sytuację rynkową.

 Sztuczna Inteligencja umożliwia prognozowanie sprzedaży indywidualnie dla każdego sklepu i każdego produktu oraz generowanie automatycznych poleceń zatowarowania sklepów. W magazynach można optymalizować dostępność towarów i zaalokowanego kapitału na podstawie prognoz popytu oraz generować automatyczne zamówienia dla dostawców. Wykorzystanie najnowszych technologii Big Data zapewnia efektywny monitoring przepływu danych i procesów sprzedażowych w czasie rzeczywistym oraz generowanie alertów w przypadku wystąpienia anomalii. To wszystko może dziać się automatycznie, z uwzględnieniem specyficznych dla branży retail czynników oraz nowych zmiennych, które będzie dostarczać nowa retailowa rzeczywistość.

Mówimy tutaj o konkretnych możliwościach budowania przewagi konkurencyjnej poprzez minimalizację out-of-stocków oraz ograniczenie overstocków co pozwala na zwiększenie sprzedaży i ograniczenie strat. Sztuczna Inteligencja umożliwia prognozowanie sprzedaży indywidualnie dla każdego sklepu i każdego produktu oraz generowanie automatycznych poleceń zatowarowania sklepów. W magazynach można optymalizować dostępność towarów i zaalokowanego kapitału na podstawie prognoz popytu oraz generować automatyczne zamówienia dla dostawców. Wykorzystanie najnowszych technologii Big Data zapewnia efektywny monitoring przepływu danych i procesów sprzedażowych w czasie rzeczywistym oraz generowanie alertów w przypadku wystąpienia anomalii. To wszystko może dziać się automatycznie, z uwzględnieniem specyficznych dla branży retail czynników oraz nowych zmiennych, które będzie dostarczać nowa retailowa rzeczywistość. Jeżeli do tego dodamy automatyzację procesów biznesowych, możemy mówić o transformacji w kierunku Data-Driven Retail.

 

 

3Soft: Na czym może polegać taka automatyzacja?

Weźmy jako przykład sieć sklepów. Automatyzacja staje się kluczowa, gdy konieczne jest codzienne, optymalne zatowarowanie dziesiątków punktów sprzedaży przy asortymencie sięgającym tysięcy artykułów, w oparciu o najnowsze dane. Większość retailerów angażuje swoich pracowników w proces zatowarowania sklepów na poziomie operacyjnym. Pandemia pokazała, że optymalizacja polegająca na zwiększeniu automatyzacji byłaby bezpieczniejsza zarówno dla pracowników jak i dla zachowania ciągłości dostaw. Modele statystyczne trenowane są codziennie, na podstawie aktualnych danych sprzedażowych. Rezultatem czego generowane są prognozy sprzedaży dla każdego produktu i sklepu indywidualnie. W oparciu o prognozy tworzone są polecenia zatowarowania każdego sklepu. Cały proces, od gromadzenia paragonów z kas, przez uczenie modeli, po generowanie zleceń dla magazynierów przebiega automatycznie, ograniczając zaangażowanie ludzi do absolutnego minimum. Takie rozwiązanie jest bezpieczne i efektywne.

3Soft: Korzystając ze swojego doświadczenia, co możesz doradzić retailerom?

Z perspektywy wykorzystania zaawansowanej analizy danych w retailu rekomenduję rozważenie wdrożenia rozwiązań z tego obszaru nawet w niewielkim zakresie lub w odniesieniu do pojedynczego procesu biznesowego. Jestem zwolennikiem strategii zrywania nisko wiszących owoców, a więc realizowania w pierwszej kolejności tych business casów, które przy najmniejszych nakładach i przy niskim ryzyku mogą przynieść największe korzyści. Wbrew pozorom, w kontekście czerpania wartości biznesowej z danych gromadzonych przez retail, takich możliwości jest wiele.

W 3Soft współpracę z klientami zawsze zaczynamy od warsztatów technologiczno-biznesowych. Podczas takich spotkań analizujemy sytuację, identyfikujemy szanse i możliwe do realizacji scenariusze. Wspólnie z klientem zastanawiamy się nad dostępnymi danymi i procesami, które mogą podlegać optymalizacji poprzez wykorzystanie Sztucznej Inteligencji. Staramy się inspirować i kolejno przekuwać inspiracje w konkretne działania. Tak rozumiemy naszą rolę.