A mesterséges intelligencia (AI) alkalmazása a kiskereskedelmi tervezésben ma már stratégiai szükséglet a mindenféle pazarlás elleni küzdelemben. Beleértve az ünnepi szezonban keletkező egyre burjánzó hulladékmennyiséget is.
Ahogy a halloween ünnepei elhalványulnak, és a kiskereskedők egyre csak töltik fel polcaikat a téli ünnepekre, annál inkább egyre sürgetőbb probléma: a romlás és a hulladék sora. Különösen a friss és rövid ideig eltartható termékek, például a sütőtök esetében mit lehet csinálni. Bár a megmaradt, romló hulladék kihívást jelent a kiskereskedők számára, mégis van megoldás. Hisz lehetőség kínálkozik a mesterséges intelligencia ( AI ) és a gépi tanulás ( ML ) alkalmazására a hulladék csökkentése és a fenntarthatóság iránti növekvő fogyasztói igények kielégítése érdekében.
Az inflációval és a gazdasági bizonytalansággal küszködő kiskereskedők egyre nehezebben tudják pontosan megtervezni a szezonális keresletet. A bonyolultság csak tovább fokozódik az olyan alkalmakkor, mint például a Halloween. Ahol a szezonális termékek – például a sütőtök – véges eltarthatósággal rendelkeznek.
Az Egyesült Államok Energiaügyi Minisztériuma szerint évente körülbelül 1,5 milliárd font tököt termesztenek. Ennek többségére október és december között nagy a kereslet itt az Egyesült Államokban; és csak körülbelül 20 százalékát használják fel. A maradék nagy része hulladéklerakókba kerül. A fogyasztói tudatosság növekedésével azonban elmozdulás következhet be: a mesterséges intelligencia segíthet a kiskereskedőknek megtervezni a fogyasztói pazarlás és a fogyasztói tudatosság közötti fordulópontot. Fedezeti pontot tudnak kiszámolni előre.
A fogyasztói szokásokon túl a kiskereskedőkre nehezedik az a nyomás, hogy csökkentsék ezt a hulladékot az értékesítési láncon belülről. A valós idejű analitika integrálása a kereslet-előrejelzési folyamatba agilisabbá teheti a vállalkozásokat a váratlan változásokra való reagálásban.
AZ AI-rendszer alkalmazásának előnyei a kiskereskedelemben
Ennek eléréséhez a kulcs az AI és az ML előrejelző képességeinek hasznosításában rejlik. A mesterséges intelligencia által vezérelt kereslet-előrejelzés megvalósításával a kiskereskedők több száz kereslethajtóerő árnyalatait ragadhatják meg, és az összetett fogyasztói adatokat hasznosítható betekintésekké alakíthatják át. Ez azt jelenti, hogy így a vállalkozásoknak rálátásuk van a jövőbeli keresletre, ami jobb tervezési folyamatokat tesz lehetővé az értékesítés, az ellátási lánc és a műveletek során – ami végső soron a hulladék csökkentéséhez vezet.
A kihívás azonban nem csak a kereslet előrejelzésében rejlik, hanem annak biztosításában is, hogy ezek az információk a teljes ellátási láncon keresztül együttműködő erőfeszítéseket hajtsanak végre. A gyártási számokról szóló döntések olyan termékek esetében, mint például a sütőtök, amelyek 90-120 napos átfutási időt igényelnek a magtól a polcig. Hónapokkal az októberi népszerű szezon kezdete előtt születnek meg. Ezért létfontosságú a kiskereskedők és a termelők közötti koordináció. Az előrejelzések és a tervezett rendelések jó előre megosztásával a teljes beszállítói hálózat hozzá tud igazodni. Csökkentve a túltermelés és az azt követő pazarlás kockázatát.
Az AI másik kritikus alkalmazása ebben a törekvésben a készlettervezés. Az utánpótlási és kiosztási feladatok automatizálásával az ellátási lánc minden csomópontjában az AI biztosítja, hogy az áruk áramlása szinkronban legyen a valós idejű kereslettel. Csökkentve a túlzott készletek felhalmozódásának esélyét és a mélyreható leértékelések szükségességét, amelyek gyakran nem tudják kiüríteni a felesleges készletet.
Ebben a hangszerelésben a markdown és a clearance optimalizálás is kulcsszerepet játszik. Az AI-rendszerek a szezon során dinamikusan módosíthatják az árakat, így biztosítva, hogy a termékek még azelőtt eljussanak a fogyasztókhoz, hogy elveszítenék relevanciájukat. Így elkerülhető az ünnepek utáni visszaesés, amely a potenciális eladásokat pazarlássá változtatja.
Az AI-rendszer erőssége a kiskereskedelemben abban rejlik, hogy képes a különböző üzleti modellek és működési léptékek speciális igényeihez szabni . Biztosítva, hogy mérettől függetlenül minden kiskereskedő csökkentse a hulladékot és javítsa a fenntarthatóságot.
Mivel a National Retail Federation arra számít, hogy az ünnepi kiadások nagyjából 960 milliárd dollárra nőnek a teljes értékesítésben. Az ellátási lánc mesterséges intelligencia segítségével történő optimalizálásának lehetősége minden eddiginél jelentősebb.
Egyszerűen fogalmazva, a mesterséges intelligencia alkalmazása a kiskereskedelmi tervezésben ma már stratégiai szükséglet a hulladék elleni küzdelemben. Ahogy haladunk az ünnepi szezonban, a kiskereskedőkre hárul a feladat, hogy alkalmazzák ezeket a fejlett eszközöket és gyakorlatokat ellátási láncaik optimalizálása és fenntarthatóbb kiskereskedelmi stratégia kidolgozása érdekében. Ahogy a kiskereskedők elfogadják ezt a technológiát, közelebb kerülünk egy olyan jövőhöz, ahol az ünnepi hulladék már nem lesz sokszorra nőtt mennyiség…
 alkalmazása a kiskereskedelmi tervezésben ma már stratégiai szükséglet a mindenféle pazarlás elleni küzdelemben.){kind=link}