AI in retail: Wanneer de toeleveringsketen en de logistiek optimaal zijn geintegreerd voor de klantvraag.

Hedendaagse verwachtingen van klanten veranderen niet alleen de manier waarop je als ondernemer winkelervaringen moet ontwikkelen en implementeren. Het heeft ook invloed op beheren van back-endactiviteiten. Verzending op dezelfde dag of de volgende dag is de norm geworden die klanten eisen wanneer ze online winkelen.

De detailhandel verandert voortdurend en dwingt retailers om hun inspanningen te verdubbelen en perfect af te stemmen op de eisen van de klant. Om deze druk het hoofd te bieden, is een van de meest relevante oplossingen de invoering van smart retail. Dit is een model van de nieuwe generatie met een “klantgerichte” aanpak. Het toevoegen van artificiële intelligentie (AI) is voor retailers ongetwijfeld een uitstekende aanpak.

AI en vraagvoorspelling

Voorspellende intelligentie ontwikkelen door middel van kunstmatige intelligentie

Aangezien back-end- en magazijnactiviteiten steeds complexer worden, is het essentieel om een systeem te implementeren dat in staat is om alle beschikbare gegevensgenererende contactpunten op te halen en geavanceerde vraagplanning te ontwikkelen. Geïntegreerd met intelligente detailhandel, is AI onmisbaar geworden in een tijd waarin retailspelers volledig inzicht in hun magazijnactiviteiten nodig hebben. Uiteindelijk profiteren magazijnprocessen van:

• Volledig geïntegreerd zijn met andere bedrijfsprocessen (inkoop, transport, kwaliteitscontrole, retourbeheer, enz.)
• 24/7 draaien 
• Zo foutloos mogelijk zijn
• Schaalbaar en flexibel zijn en je aanpassen aan variaties in de productvraag

Dankzij een reeks voorspellende en vergelijkende analysealgoritmen en -technologieën vertaalt kunstmatige intelligentie in de detailhandel zich in meer efficiëntie en winstgevendheid. Ze kunnen ook helpen bij het identificeren van en plannen voor seizoenstrends, terwijl de onderbenutting van de voorraad tot een minimum wordt beperkt. Dit is vooral belangrijk in uitzonderlijke situaties zoals bijvoorbeeld een pandemie. Als er verstoringen zijn in de toeleveringsketen blijft de voorraad langer in de magazijnen, terwijl de winkels wachtten op hun voorraad.

Verkoopprognoses om voorraad te beheren

De gezondheidscrisis heeft het belang van voorraadbeheer, de hoeksteen van het magazijn, duidelijk gemaakt. Door gebruik te maken van algoritmes zijn retailers nu in staat om de nauwkeurigheid van verkoopprognoses te verfijnen om het voorraadbeheer te optimaliseren en zo de klanttevredenheid te verhogen. Segmenteer om het koopgedrag van consumenten te modelleren en personaliseer aanbiedingen. Maar het toevoegen van kunstmatige intelligentie aan de detailhandel heeft nog veel meer voordelen:

• Kennis van de voorkeuren van de consument
• Anticiperen op de wensen van de klant
• Unieke, gepersonaliseerde winkelervaring

Machine learning en deep learning

Voorspellende analyse van consumentengedrag, gebaseerd op gestructureerde gegevens, maakt diepere klantkennis en betere marketingsegmentatie mogelijk. Merken zijn nu in staat om hun aanbiedingen te personaliseren met behulp van machine learning in combinatie met deep learning. Deze algoritmen verwerken kolossale hoeveelheden klantgegevens, waardoor retailers hun klanten aanbevelingen kunnen doen voor producten, op basis van hun eerdere zoekopdrachten. Meestal verschijnen deze in de vorm van suggesties (“Klanten die dit kochten, kochten ook …”). 

Dankzij kunstmatige intelligentie en klantgegevens kunnen retailprofessionals hun klanten nu nauwkeuriger benaderen. Consumentengedrag kan ook worden voorspeld met behulp van ongestructureerde gegevens, zoals berichten op sociale netwerken, die vervolgens via cognitieve systemen worden omgezet in begrijpelijke gegevens. Een reeks nieuwe technologieën die nauw verbonden zijn met data, waardoor retailers hun verkoop- en marketingaanbiedingen kunnen personaliseren.

Kunstmatige intelligentie en automatisering van klantrelaties

AI is een formidabele disruptieve technologie voor retailers. De automatisering van de antwoorden zorgt immers voor een snelle, zelfs bijna onmiddellijke service voor de consument. Retailers hebben hun klantenrelaties zien verbeteren dankzij de komst van virtuele assistenten zoals chatbots, met name in de after-sales service. Deze conversational agents verbeteren de klantervaring door hen te helpen een probleem op te lossen, een product te bestellen of door te verwijzen naar de juiste dienst. Tegelijkertijd kunnen zendingen volledig worden gerobotiseerd en geautomatiseerd, wat veel tijd bespaart.

Machine learning: op AI gebaseerde technologie voor magazijnbeheer

Opkomende technologische trends die het magazijnbeheer optimaliseren, helpen de efficiëntie van het magazijn te voorspellen en bieden een beter inzicht in voorraad, zendingen en ontvangsten. Met een geoptimaliseerd magazijnbeheersysteem en effectieve technieken voor voorraadbeheer kunnen retailers voorraadtekorten of overbevoorrading voorkomen met behulp van machine learning-tools. Uiteindelijk zorgt real-time intelligentie voor magazijnactiviteiten voor een perfecte controle over de voorraad, terwijl de eigendomskosten worden verlaagd en de supply chain wordt geoptimaliseerd. Bovendien helpen analytische prestaties bij het optimaliseren van inkoop- en voorraadbeheerprocessen.

Drie voorbeelden van magazijnscenario’s 

Scenario 1: Magazijn ontvangen

Voordat een zending arriveert, bevestigt de verkoper de leveringsdatum en details van de inhoud van de zending.

1. Een magazijnmedewerker voert het order-ID (kenteken) in, hetzij door het in te typen, hetzij door het te scannen.
2. Hij voert het aantal ontvangen individuele eenheden of kentekenplaten (nummers toegewezen aan elke containereenheid) in, en het systeem bevat de omrekeningskoers ter referentie. Het gebruik van kentekenplaten om de voorraad te beheren vermindert de handmatige invoer van gegevens en zorgt voor een efficiënte bedrijfsvoering.
3. Vervolgens identificeert de oplossing, op basis van nauwkeurige regels die rekening houden met artikelhoeveelheden, kwaliteitsborgingsvereisten en andere aanpasbare parameters, de beste opslaglocatie. Dit systeem optimaliseert de opslag in het magazijn en biedt operators zeer gedetailleerde opslaginstructies.

Scenario 2: Orderpicken en verzenden

Om een efficiënte picking en verzending te garanderen, groepeert het systeem automatisch alle klantorders op basis van de verwerkingsinstructies en leveringsvereisten van de order. Deze aanpak, gebaseerd op regels die de goederenstroom door het magazijn optimaliseren, bepaalt welke artikelen waar moeten worden opgehaald.

1. Zodra de bestelbon is ontvangen, voert de operator deze in of scant deze.
2. Het systeem bepaalt de beste staging-locatie om ervoor te zorgen dat de bestelling snel bij de klant is.
3. Het systeem coördineert de dockplanning, zodat het personeel weet wanneer en waar ze uitgaande pakketten moeten laden voor transport.

Scenario 3: Kwaliteitscontrole 

Vervolgens identificeert de oplossing, op basis van nauwkeurige regels die rekening houden met de hoeveelheid artikelen, kwaliteitsborgingsvereisten en andere aanpasbare parameters, de beste opslaglocatie. Dit systeem optimaliseert de opslag in het magazijn en biedt operators zeer gedetailleerde opslaginstructies.

Om ervoor te zorgen dat de gegevens nauwkeurig en betrouwbaar zijn, is de inzet van een kunstmatige-intelligentiesysteem de meest praktische manier om de magazijnactiviteiten af te stemmen op de eisen van de klant en zo retailers voor zich te winnen. Er is alle reden om aan te nemen dat AI de toekomst van de detailhandel is.