Steven Keith Platt, Co-Fondator și Director de Dezvoltare al RetailPredict.ai – Seria de Interviuri

Steven Keith Platt este Director și Cercetător la Institutul de Cercetare Platt Retail (PRI). El este Profesor Adjunct la Universitatea Northwestern și servește ca Director de Cercetare la Consiliul de Analitică Retail, o inițiativă între Școala Medill, Departamentul de Comunicații Integrate de Marketing, Universitatea Northwestern și PRI.

El este, de asemenea, Co-Fondator și Director de Dezvoltare al RetailPredict.ai, o companie axată pe îmbunătățirea durabilă a veniturilor și profiturilor prin furnizarea de modele de predicție bazate pe inteligență artificială care sunt ușor de implementat și pot fi lansate rapid.

Ce v-a atras inițial la Retail AI?

Am lucrat în analitica retail pentru peste 25 de ani. Industria a avut întotdeauna multe date, dar analitica aplicată pentru a învăța din această cantitate vastă de informații pentru a operaționaliza afacerea a fost lipsită. Capacitatea de a gestiona datele mari a fost prima schimbare majoră, iar apoi, pe măsură ce inteligența artificială a devenit mai mainstream în urmă cu cinci ani, a fost o evoluție naturală să trecem la metode computaționale mai avansate.

Puteți împărtăși povestea de origine a RetailPredict.ai?

RetailPredict.ai a fost o consecință a lucrărilor mele de laborator de la Universitatea Northwestern, unde predau un curs de inteligență artificială pentru retail. Fiecare trimestru, lucrăm cu un retailer pentru a rezolva o problemă de afaceri prin aplicarea de soluții de inteligență artificială. Aceste studii de caz au demonstrat că există o cerere existentă pentru a rezolva aceste probleme și că putem face acest lucru prin aplicarea de soluții de inteligență artificială. Așadar, în laborator, rulăm teste de concept; la RetailPredict.ai, preluăm aceste descoperiri, le industrializăm și le punem în producție comercială.

De ce ați ales să vă axați pe Retail AI?

Din diverse motive, inclusiv:

Multe date. Multe probleme care pot fi abordate. Odată ce treci de marile retaileri (de exemplu, Walmart (WMT ), Target, Home Depot), mulți retaileri cu vânzări sub 10 miliarde de dolari nu au resursele pentru a dezvolta soluții interne și se confruntă cu dificultăți în a găsi talentele care să-i ajute. Așadar, vedem multe oportunități de a ajuta.

Cum pot companiile să valorifice cel mai bine inteligența artificială într-un mediu de retail?

Reușita necesită adoptarea și îmbrățișarea la nivelul conducerii. Inteligența artificială poate necesita noi moduri pentru companii de a face lucrurile, iar impedimentele culturale la schimbare pot prezenta provocări. Prin urmare, este necesar un plan de acțiune. De asemenea, o înțelegere a ceea ce poate și nu poate face inteligența artificială. În final, concentrarea pe câștiguri pe termen scurt pentru a stabili credibilitatea, mai degrabă decât o abordare care vizează schimbări majore, este utilă.

Ce tip de îmbunătățiri ale productivității au fost observate din implementarea inteligenței artificiale în retail?

Gama de soluții este foarte vastă. De la estimările comenzilor online la lanțul de aprovizionare, gama de cazuri de utilizare pentru a rezolva este imensă. La RetailPredict.ai, focusul nostru inițial este pe optimizarea forței de muncă (previziunea traficului magazinului pentru până la cinci săptămâni în avans) pentru a face o potrivire mai bună între forța de muncă și clienți. De exemplu, reducerea personalului atunci când se așteaptă mai puțini clienți, poate adăugarea de personal atunci când se așteaptă o creștere a traficului de clienți pentru a îmbunătăți conversia. De asemenea, previziunile noastre orare permit managerilor de magazine să gestioneze mai bine sarcinile (de exemplu, ne așteptăm la o avalanșă la această oră, așadar să avem mai mult personal la casele de plată). Alt produs al nostru previne lipsa de stocuri, elimină investițiile excesive în produse cu vânzări lente, testează cererea pentru produse noi și gestionează reducerile în funcție de cerere și elasticitatea prețurilor.

Există altceva pe care ați dori să-l împărtășiți despre RetailPredict.ai?

Abordarea noastră este unică pe piață. Foarte ieftin, ușor de integrat, modele de cazuri specifice care nu necesită o integrare extinsă și pot fi lansate rapid. Le combinăm cu instrumente de vizualizare a datelor ușor de utilizat pentru interpretarea ușoară a datelor. Alertele pot fi programate pentru a informa managerii despre schimbările condițiilor. În final, încrederea în modele este importantă, așadar încorporăm o varietate de metrice de performanță.

Mulțumim pentru interviu. Citiitorii care doresc să afle mai multe despre RetailPredict.ai pot vizita site-ul RetailPredict.ai.