Sezon świąteczny to dla sprzedawców detalicznych czas wzmożonego popytu, który stwarza wyzwania w zarządzaniu zapasami i zamówieniami. Sztuczna inteligencja (AI) staje się tu nieocenionym asystentem, ułatwiającym optymalizację procesów sprzedażowych. AI, analizując dane historyczne i bieżące trendy rynkowe, wpływ zmian cen i promocji, umożliwia precyzyjne prognozowanie popytu, co jest kluczowe dla efektywnego planowania zapasów. 

AI pomaga w pierwszej fazie w ocenie wpływu poszczególnych instrumentów sterowania popytem na sprzedaż produktów w poszczególnych kanałach czy do poszczególnych klientów. Według badania McKinsey, 78% konsumentów przyznaje, że spersonalizowane treści zwiększają ich prawdopodobieństwo ponownego zakupu. Spersonalizowane przekazy prowadzą do cyklu, w którym każda interakcja generuje cenne dane dla marek, umożliwiające tworzenie coraz bardziej trafnych doświadczeń. Długoterminowe relacje z klientami, zwiększające ich wartość (LTV), są kluczowe nie tylko dla zwiększenia sprzedaży, ale także dla budowania lojalności klientów. 

AI, w tym narzędzia Google, odgrywa kluczową rolę w personalizowaniu treści. Rozwój spersonalizowanych przekazów rozpoczyna się od wykorzystania AI do identyfikacji klientów o przewidywanej wysokiej wartości życiowej. Google Analytics ujawnia demografię kluczowych segmentów klientów, a także pomaga w strategicznym alokowaniu zasobów marketingowych, zwiększając zwrot z inwestycji reklamowej (ROAS). 

W obliczu nadchodzącej fali wzmożonego przedświątecznego popytu firmy muszą dbać o równowagę między kosztami utrzymania zapasów a jakością obsługi klienta, przy jednoczesnym uwzględnieniu ograniczeń, takich jak sezonowość, pojemność magazynowa czy dostępny budżet. Dature wykorzystuje AI i ML do precyzyjnego prognozowania popytu oraz optymalizacji stanów magazynowych. Sieci neuronowe wykorzystywane przez Dature mogą uwzględniać zarówno dane wewnętrzne firmy np. sprzedaż, promocje, zmiany cen, oraz informacje zewnętrzne np. demografię, promocje konkurencji, wskaźniki markoekonomiczne co znacząco podnosi dokładność prognoz i minimalizuje ryzyko braków magazynowych oraz nadmiernych zapasów. System oferuje narzędzia do symulacji oraz optymalizacji zapasów, co przekładaja się to na korzyści finansowe i wizerunkowe. 

Potencjalne korzyści biznesowe z zastosowania AI i ML obejmują: zmniejszenie błędów prognozowania o 30% do 50%, redukcję utraty sprzedaży nawet o 65%, obniżenie kosztów związanych z transportem i administracją o 5–10% i 25–40% oraz redukcję nadmiernego zapasu o 20-50%. 

Podsumowując, wykorzystanie AI i ML w optymalizacji sprzedaży świątecznej umożliwia sprzedawcom nie tylko lepsze zarządzanie zapasami, ale także oferuje szansę na personalizację oferty, co przekłada się na wyższą sprzedaż i zadowolenie klientów. Narzędzia takie jak Dature są cennym wsparciem dla sprzedawców w dynamicznym okresie przedświątecznym, umożliwiając im efektywne dostosowanie się do zmieniających się potrzeb rynku. 

Z pomocą aplikacji Dature wykorzystasz sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe oparte o sieci neuronowe do prognozowania popytu i optymalizacji zapasów. Dzięki czemu znacznie usprawnisz swój łańcuch dostaw. Połączenie prognozowania popytu z modułem optymalizacji zapasów Dature pozwala określić właściwe poziomy zapasów oraz generuje optymalne rekomendacje zatowarowania. Wypróbuj już teraz!

Niniejszy artykuł powstał dzięki środkom pochodzącym ze współfinansowania przez Unię Europejską Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój 2014-2020, projektu realizowanego w ramach konkursu Narodowego Centrum Badań i Rozwoju: w ramach konkursu „Szybka Ścieżka” dla mikro-, małych i średnich przedsiębiorców – konkurs dla projektów z regionów słabiej rozwiniętych w ramach Działania 1.1: Projekty B+R przedsiębiorstw Poddziałanie 1.1.1 Badania przemysłowe i prace rozwojowe realizowane przez przedsiębiorstwa. Tytuł projektu: „Stworzenie oprogramowania do poprawy trafności prognoz i optymalizacji zapasów z perspektywy odbiorcy i dostawcy współpracujących w ramach łańcucha dostaw przy zastosowaniu rozmytych, głębokich sieci neuronowych.