Мы используем ИИ для упрощения обслуживания клиентов. В целом, компании розничной торговли используют ИИ для оптимизации цен, чтобы балансировать спрос и предложение, анализировать эффективность дисконтных программ и распродаж и устанавливать цены, которые работают для бизнеса и клиентов, реагируя при этом на изменения рынка в режиме реального времени. — Виктория Ути (Victoria Uti), директор, главный инженер-исследователь, Kroger
Оптимизация ценообразования помогает предсказать влияние изменений цен, вероятный спрос по этим ценам и лучшие рекомендации на выбор. ИИ может сыграть жизненно важную роль в процессе, где мерчендайзеру пришлось бы анализировать каждую рекомендацию по ценообразованию в тысячах магазинов и, возможно, для миллионов продуктов. — Роб Армстронг (Rob Armstrong), директор по аналитике данных, Tesco
Рекомендательные системы На крупнейших коммерческих платформах рекомендации обеспечивают до 30% дохода, что означает продажи на миллиарды долларов. Поэтому компании розничной торговли используют рекомендательные системы на базе ИИ, чтобы управлять каждым действием покупателя: от посещения веб-страницы до использования социальных страниц для шопинга. Они также улучшают конверсию, предлагая актуальные для покупателя продукты из огромного числа доступных вариантов. Комплексный фреймворк NVIDIA Merlin™ для рекомендательных систем обеспечивает быструю разработку функций извлечения, преобразования и загрузки (ETL) и высокую производительность обучения, чтобы ускорить эксперименты и переобучение рекомендательных моделей. Merlin также обеспечивает низкую задержку, высокую пропускную способность и инференс в производственной системе. Подробнее о NVIDIA Merlin Посмотрите, как Walmart использует рекомендательные системы
Персонализированные рекомендации Чтобы привлечь покупателей, компаниям розничной торговли необходимо обеспечить персонализированное обслуживание. Olay Skin Advisor — это GPU-ускоренный инструмент на базе ИИ, который работает на любом мобильном устройстве, оценивает селфи пользователя и рекомендует режим ухода Olay для улучшения проблемных зон. Спустя четыре недели 94% пользователей продолжали применять рекомендованные продукты. Модная онлайн-компания Stitch Fix объединяет принятие решений на основе ИИ и мнение пользователей. Используя алгоритмы для определения предпочтений клиентов, компания Stitch Fix создала модный сервис, который предоставляет услуги по созданию личного стиля с помощью анализа данных на основе алгоритмов глубокого обучения с ускорением на GPU. Читать блог Узнайте, как Accenture внедряет гиперперсонализацию в розничную торговлю
Автометки Компании розничной торговли используют компьютерное зрение нового поколения для распознавания сложных признаков изображений и автоматической генерации сложных мета-тегов и систематизации для предоставления результатов поиска и рекомендаций. Эта исчерпывающая информация о продуктах и услугах позволяет успешно персонализировать рекомендации. Так как мода быстро меняется, партнер NVIDIA компания Omnious предоставляет API для создания тегов на базе ИИ, который помогает клиентам идти в ногу с модными трендами. Ominous Tagger, решение для автоматического создания тегов с точностью более 95%, работает в 100 раз быстрее ручного создания тегов и повышает эффективность поиска до 4 раз. Omnious также предоставляет отчет о тенденциях, который анализирует изображения модных инфлюэнсеров в социальных сетях. Узнайте, как Clarifai сокращает время разметки данных с помощью автоматизации на базе ИИ
Виртуальная примерка В 2021 году стоимость возвращенных товаров в США составила 761 миллиард долларов. 218 миллиардов долл. США из этой суммы приходится на возвраты товаров, приобретенных онлайн. Чтобы уменьшить число возвратов и обеспечить более удобный шопинг, теперь компании розничной торговли могут предлагать покупателям вещи, которые практически гарантированно им подойдут. Решение Virtual Try-On от Cappasity предлагает покупателям посетить виртуальную примерочную, чтобы увидеть, как смотрятся вещи перед покупкой. Алгоритмы Cappasity работают на базе GPU NVIDIA и CUDA® для ускорения вычислений и обрабатывают данные в облаке для определения параметров тела, в то время как нейронные сети выполняют сегментацию силуэта. Узнайте больше о решении Virtual Try On от Cappasity