ML в FMCG: как технологии ускоряют адаптацию и развитие бизнеса

Согласно отчету IBM Institute for Business Value, в среднем 3,32% дохода в отрасли планируется инвестировать в ИИ.

Ритейлеры, внедряющие инструменты машинного обучения и искусственного интеллекта, добиваются гораздо больших успехов. Согласно отчетам от Oberlo и Statista, в США в период с 2023 по 2024 год компании, использующие ИИ, сообщили о росте продаж и прибыли на 14,2 % по сравнению с 6,9 % у тех, кто придерживается традиционных методов. В статье рассмотрим, как ИИ и ML применяется в FMСG и ритейле.

Ключевые направления внедрения ИИ включают:

Персонализацию предложений и коммуникаций: анализируя большие объемы данных о покупках, ИИ формирует индивидуальные рекомендации и акции для каждого клиента.
Прогнозирование спроса и оптимизация запасов: ML-модели учитывают сезонность, промо-активности и региональные особенности, обеспечивая точность планирования.
Динамическое ценообразование: автоматическая корректировка цен на основе спроса, конкуренции и внешних факторов.
Автоматизацию операций: чат-боты и виртуальные ассистенты сокращают нагрузку на персонал и ускоряют обслуживание.
Анализ поведения покупателей: выявление паттернов и предпочтений для создания релевантных предложений.

Реальные кейсы внедрения AI в ритейле и FMCG

Sephora: Внедрение технологии Color IQ и ИИ-рекомендаций увеличило продажи на 34%.
Tesco: ML-алгоритмы предлагают более здоровые продукты, подталкивая к осознанному выбору.
McDonald’s: Цифровые киоски на базе ИИ сокращают время ожидания и предлагают актуальные блюда.
Marks & Spencer: Персонализация онлайн-шопинга с помощью ИИ быстро привлекла сотни тысяч пользователей.
VK и российские ритейлеры: Чат-боты и генеративный ИИ активно используются для поддержки клиентов и персонализации предложений.

Прогнозирование продаж и учет каннибализации/комплементарности

Платформа Optimacros внедрила расширенную функциональность для учета эффектов каннибализации и комплементарности, позволяя FMCG-компаниям более точно управлять опросом и оптимизировать ассортимент. Например, при запуске нового продукта система анализирует, не приведет ли он к снижению продаж существующих товаров (каннибализация), а также выявляет пары товаров, которые способствуют росту продаж друг друга (комплементарность).

ML-решения Optimacros позволяют находить нетривиальные сочетания товаров, например, квас и колбаса (ингредиенты для окрошки), а также анализировать комплементарные пары в зависимости от региона или сезона. Это дает компаниям гибкость в управлении ассортиментом и промо-акциями, позволяя:

Повышать точность планирования производства, управления запасами и цепочками поставок.
Проводить пост-анализ продаж и выявлять ключевые драйверы роста или снижения продаж.
Избегать ситуаций, когда новые продукты «съедают» продажи существующих, и стимулировать рост доходов за счет сопутствующих товаров

Управление промо-эффектами и снижение потерь

Optimacros помогает управлять промо-эффектами: понимание комплементарных связей позволяет при продвижении одного товара стимулировать продажи связанных продуктов, а анализ каннибализации — корректно рассчитывать эффект от пересекающихся промо-кампаний внутри категории. Благодаря более точному планированию ассортимента и промо-акций компании сокращают объем непродаваемых товаров и минимизируют потери.

Интерфейсы и аналитика

Optimacros предоставляеn клиентам интуитивные дашборды и визуализации, которые позволяют отслеживать ключевые метрики, анализировать эффективность промо-кампаний и быстро принимать решения на основе актуальных данных.

Будущее AI в FMCG и роль Optimacros

ИИ и ML становятся стратегически важными для FMCG и ритейла, обеспечивая конкурентные преимущества за счет персонализации, оптимизации процессов и повышения лояльности клиентов. Компании, активно внедряющие AI, демонстрируют значительный рост продаж и прибыли — разница может достигать 7-8% в год. В ближайшие годы развитие AI продолжит трансформировать отрасль, и именно решения Optimacros помогут вам оставаться на шаг впереди