Tankeledare

AI i dina supermarket-hyllor?

mm
Lägg till Unite.AI bland dina föredragna källor på Google

Detta århundrade har sett den digitala teknologins och digitaliseringens uppgång inom otaliga branscher och sektorer. Medan techföretag och online-återförsäljare har drivit mycket av denna transformation, har de senaste tio åren också fört dessa förändringar till fysiska butiker.

Som sådan har stormarknader alltmer vänt sig till digital teknik för att förbättra shoppingupplevelsen – allt från självbetjäningskiosker och elektroniska hyll-etiketter till smart shoppingvagnar och lagerhanteringssystem. Dessa innovationer har gjort shoppingen enklare och snabbare, och förändrat kundernas vanor och förväntningar.

I takt med att vi närmar oss 2024, påverkas branscher över hela världen inte bara av teknologi i allmänhet, utan också av artificiell intelligens (AI). Stormarknader är inget undantag, och AI är redo att effektivisera verksamheten, öka kostnadseffektiviteten och förbättra shoppingupplevelsen ytterligare.

Enligt en forskningsrapport från Grocery Doppio, förväntas AI bidra med 113 miljarder dollar i värde till livsmedelsbranschen till 2025, och 82 % av livsmedelsbutiker förväntar sig att AI kommer att vara en integrerad del av de flesta, om inte alla, av deras programvaror inom de närmaste två åren.

Denna transformation kunde inte ha kommit vid en bättre tidpunkt, eftersom den sammanfaller med stigande inflation, arbetskraftsbrist och försörjningskedjeförstöring, som alla plågar livsmedelsbutiker över hela världen. Lyckligtvis visar sig AI vara effektivt för att hantera alla dessa utmaningar genom att optimera priser, hantera lager och revolutionera placeringen av livsmedel för att minska ekonomisk förlust och matsvinn.

Personanpassning löser primära utmaningar för stormarknader

I en alltmer konkurrensutsatt detaljhandelsmarknad är personanpassning den avgörande faktorn för att engagera kunder och skapa lojalitet som återkommande kunder.

Personanpassning använder dataanalystekniker som köphistoriksanalys, kundfeedback och utvärdering av surfvanor för att identifiera personliga shoppingmönster. Idag prioriterar kunder ofta pris ovan allt annat, så möjligheten att tillmötesgå deras unika budgetar i realtid och erbjuda personanpassade kampanjer som matchar enskilda kundernas preferenser kan göra eller bryta en stormarknads förmåga att behålla sina kunder. Forskning visar att 78 % av dagens kunder aktivt söker efter de bästa erbjudandena, vilket gör personanpassning avgörande för livsmedelsbutiker för att öka kundtillfredsställelse, öka försäljning och behålla konkurrenskraft.

AI kan skapa anpassade inköpslistor eller produkt erbjudanden baserade på enskilda återkommande kunders eller familjers unika vanor. Till exempel kan en analys av en kunds köphistorik avslöja deras dietpreferenser, vilka dagar de besöker stormarknaden varje vecka, om de svarar bättre på textmeddelande-kuponger eller traditionella butikspamfletter och mycket mer. Anta att en stormarknad har ett erbjudande på babyprodukter som leder till ökade försäljningar. AI kan sedan föreslå riktade kampanjer som paketerar dessa produkter tillsammans för kunderna som initialt engagerade sig i det ursprungliga erbjudandet. Genom att kontinuerligt förbättra personanpassade upplevelser hjälper AI stormarknader att bygga starkare relationer med kunder och främjar långsiktig lojalitet också.

Dynamisk prissättning förvandlar detaljhandelsvinster och hållbarhet

Dynamisk prissättning är ett relativt nytt koncept i världen av livsmedelsbutiker. Det introducerades för att hjälpa till att hantera matsvinn och öka vinstmarginaler i stormarknader. Nu genomgår det en AI-driven revolution när fler och fler detaljhandlare har börjat implementera denna tekniska lösning – det är redo att bli ännu mer effektivt för att hjälpa företag att maximera försäljningspotentialen inom detaljhandelsbutiker.

Dynamisk prissättning med AI tillåter detaljhandlare att optimera prisnedskärningar, maximera vinster och minska svinn genom förbättrad lagerhantering. Konceptet är att priserna på varor inte nödvändigtvis ska vara statiska, utan att genom att ändra priser runt variabler som förändras under året, kommer försäljningen att öka. AI-baserad dynamisk prissättning skiljer sig inte så mycket i praktiken, men prestandaförbättringen är radikal i termer av hastighet, effektivitet och övergripande effektivitet.

AI-baserad dynamisk prissättning tillåter detaljhandlare och, specifikt, stormarknader att intuitivt optimera priser i realtid, svara på faktorer som utgångsdatum tillsammans med efterfrågan, konkurrentpriser, säsonger, varumärkesstyrka, hyllkapacitet och mycket mer. Den kan också optimera tidpunkten och rabattsatserna för färska produkter i realtid. Med ett knapptryck kan denna teknik besluta om “vad som ska rabatteras”, “när det ska rabatteras”, “med hur mycket det ska rabatteras” och till och med “hur den initiala rabatten ska finjusteras”.

För att sammanfatta, strategisk utplacering av AI-baserad prissättning gör livsmedelsbutiker mer lönsamma och mer hållbara. Genom att ta bort gissningen från att applicera prisnedskärningar på artiklar i en butik, kommer rabatter att bestämmas vid den optimala takten för att flytta färska produkter före utgången och kapitalisera på andra erbjudanden och kampanjer, vilket avsevärt minskar matsvinn och överflödiga kostnader.

AI-driven hyllövervakning förbättrar kundtillfredsställelse

Till sist, oavsett hur “smart” stormarknader blir, kommer en sak alltid att förbli densamma: behovet av att maten är organiserad och utställd. AI-driven hyllövervakning hanterar behovet av att upprätthålla välförsedda och organiserade hyllor.

Stormarknader kämpar konstant för att säkerställa att produkter alltid är i lager och korrekt placerade, eftersom produkter som är slut i lager eller felplacerade kan leda till förlorade försäljningar och missnöjda kunder. AI-stödd datorseende teknologier kan skanna hyllor kontinuerligt för att övervaka lager, produktplacering, inköpsfrekvens för specifika produkter och mer. Butikschefer får sedan detaljerade rapporter, som innehåller foton och specifik information om artiklar som behöver återfyllas eller flyttas.

Denna realtidsrapportering om varuflödet möjliggör för butikschefer att hantera avvikelser och optimera artikelbeställning, säkerställa att hyllorna alltid är välförsedda och organiserade. Dessa system erbjuder också handlingsbara insikter genom att analysera kundtrafikmönster och historiska försäljningsdata. Oavsett butikens layout kan nu vilken livsmedelsbutik som helst förutsäga försäljningsökningar och föreslå de bästa tiderna för återfyllning, vilket förbättrar den operativa effektiviteten.

Genom att automatisera hyllskanning och rapportering minskar AI-hyllövervakning den tid anställda tillbringar på kontinuerlig lagerkontroll, vilket gör att de kan fokusera på viktigare uppgifter. Detta tillvägagångssätt hjälper till att förbättra kundtillfredsställelsen genom att säkerställa produkttillgänglighet och organisation, samtidigt som det också maximalt ökar försäljning och lönsamhet. Hyllhantering är en livsviktig aspekt av modern livsmedelsdetaljhandel, och AI gör det bättre.

Ret(ai)l terapi

Fördelarna med AI avslöjar sig över hela branscher, och livsmedelsdetaljhandeln är lika redo som någon sektor att skörda belöningarna.

Genom att utnyttja AI kan livsmedelsbutiker uppnå betydande kostnadsbesparingar, öka försäljning och bidra till en mer hållbar och effektiv detaljhandelsmiljö, vilket gör att de kan stanna konkurrenskraftiga, möta förändrade konsumentkrav och främja en mer innovativ och anpassningsbar verksamhet.

Med AI i AI-hyllorna kommer livsmedelsshopping att bli smartare, enklare och mer hållbar än någonsin tidigare.

Oded Omer är VD och grundare av Wasteless AI, ett AI-baserat programvara för att optimera prissänkningar för livsmedelsbutiker och stormarknader. En teknisk entreprenör med 22 års erfarenhet av start-ups inom högteknologi, var Oded tidigare CTO på WeissBeerger, ett big data/IOT-företag som förvärvades av AB InBev. Oded har en bevisad spårrekord i att bygga teknik från idé till mognad till skala.

Wasteless AI föddes ur ett behov av att hantera de etiska, miljömässiga och ekonomiska problemen med matsvinn i detaljhandels- och stormarknadssektorerna. Oded sökte skapa en lösning som skulle generera intäkter för stormarknadskedjor genom att optimera prissänkningar och förhindra matsvinn.