Tiga Cara AI Visual Dapat Mengoptimalkan Rantai Pasokan Ritel

Bayangkan Anda baru saja membeli penyedot debu robotik baru. Setelah melakukan riset dan membeli opsi terbaik yang tersedia, Anda tidak sabar untuk membawa pulang gadget baru dan membersihkan lantai dengan mudah. Yang membuat Anda takjub, alat ini tidak hanya menyedot debu di lantai, tetapi juga mencuci pakaian, mencuci piring, dan membuang sampah.

Sementara robot pembersih rumah yang sempurna mungkin masih ada beberapa tahun ke depan, gagasan tentang satu teknologi yang dapat membuka berbagai manfaat adalah sesuatu yang sudah kita lihat dengan AI visual dan aplikasinya untuk e-commerce dan eceran.

Ketika AI visual menjadi lebih maju, nilainya sering diukur dalam konteks penjualan dan pendapatan yang dihasilkannya. Memang, alat AI visual seperti pencarian visual telah membuka sejumlah keuntungan terkait penjualan untuk situs e-niaga, termasuk hasil pencarian di tempat yang lebih akurat, volume pembelian yang lebih tinggi, dan nilai pesanan rata-rata (AOV) yang lebih besar. Tapi ada aset AI visual lain yang sering belum dimanfaatkan:data. Banyak dan banyak data.

Data ini adalah kunci efisiensi operasional Anda. Di dalamnya terdapat banyak informasi tentang pembeli Anda, yang dapat Anda gunakan untuk mengoptimalkan rantai pasokan dan mengubah operasi Anda dengan meningkatkan efisiensi, memprediksi tren pelanggan dengan lebih baik, meningkatkan penjualan, dan menghilangkan pemborosan.

Lebih dari sebelumnya — saat rantai pasokan menghadapi gangguan, perubahan permintaan yang tidak terduga, dan urgensi baru untuk meningkatkan keberlanjutan — AI visual telah terbukti menjadi sumber data yang memungkinkan pengoptimalan rantai pasokan dan manfaat bisnis jangka panjang yang menyertainya . Mari kita periksa tiga keuntungan utama.

Tampilan Sejernih Kristal

Visual AI telah menjadi anugerah bagi industri e-niaga — memungkinkan merek dan pengecer mencapai tingkat konversi dan keterlibatan pelanggan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Salah satu alasannya adalah kemampuan teknologi untuk secara lebih efektif mencocokkan pembeli dengan produk yang paling sesuai dengan selera, gaya, dan tujuan masing-masing.

Dengan memahami produk mana yang paling diinginkan dan disukai pembeli, dan dengan menganalisis tindakan mereka selanjutnya di layar (yaitu, tambahkan ke troli, baru saja dilihat, atau daftar keinginan), Anda akan mendapatkan gambaran yang sangat jelas tentang apa yang dicari audiens Anda — dan apa yang bukan.

Mengintegrasikan data ini ke dalam rantai pasokan dan sistem manajemen inventaris Anda memberdayakan Anda untuk membuat keputusan yang lebih strategis dan akurat tentang produk dan gaya mana yang akan ditawarkan dan berapa banyak inventaris yang harus dipertahankan.

Dibandingkan dengan sistem manajemen inventaris standar, AI visual memberikan pandangan yang jauh lebih bernuansa tentang jenis produk, gaya, dan tren apa yang menarik perhatian pembeli. Ini memberdayakan Anda untuk meningkatkan keuntungan dengan mengisi inventaris Anda dengan item yang menurut data paling banyak terjual.

Sementara sistem manajemen inventaris tradisional masih mengandalkan model penandaan produk manual atau terbatas, AI visual secara otomatis menganalisis dan menandai item menurut detail kecil dan karakteristik visual. Hal ini memungkinkan sistem manajemen inventaris Anda untuk memperhitungkan berbagai faktor yang lebih luas saat memprediksi permintaan dan menghitung berapa banyak barang dagangan yang harus dibeli — faktor-faktor yang sistem tradisional akan salah tafsirkan atau lewatkan sama sekali.

Misalnya, sementara sistem manajemen inventaris tradisional mungkin mengaitkan peningkatan penjualan Anda dengan permintaan atasan bermotif bunga, AI visual dapat memberi tahu Anda bahwa, pada kenyataannya, atasan dengan penutup kancing depan sebenarnya yang mendorong lonjakan, banyak di antaranya dalam stok Anda. juga kebetulan memiliki pola bunga.

Dengan memahami dengan pasti atribut produk mana yang memengaruhi penjualan, Anda dapat membuat keputusan yang lebih cerdas dan strategis tentang barang dagangan apa yang akan dipesan, kapan, dan berapa banyak. Anda juga dapat dengan mudah melihat tren untuk kain, potongan, pola, dan gaya tertentu saat mulai muncul, memungkinkan Anda untuk tetap selangkah lebih maju dalam persaingan.

Tren Saat Terjadi

Kami belajar dengan awal pandemi COVID-19 bahwa faktor eksternal yang tidak terduga dapat mendatangkan malapetaka pada merek dan pengecer jika mereka tidak memiliki alat yang akan membantu mereka bangkit kembali secara real-time. Ini bukan hanya tentang memiliki wawasan yang lebih dalam untuk memahami produk tertentu yang akan dijual, ini tentang memiliki akses langsung ke data tersebut.

Transisi semalam dari kehidupan biasa ke tinggal di rumah hampir 24/7 tiba-tiba membuat seluruh kategori mode dan aksesori hampir usang, setidaknya untuk sementara. Dengan permintaan pakaian luar, tas tangan, dan barang-barang liburan yang tampaknya menguap begitu saja, merek dan pengecer dibiarkan dengan gudang yang penuh dengan barang-barang yang tidak diinginkan siapa pun. Pada saat yang sama, banyak perusahaan tidak dapat memenuhi permintaan yang melonjak untuk pakaian santai, perlengkapan olahraga di rumah, dan masker. Pandemi juga melihat permintaan eksplosif untuk dekorasi rumah dan barang-barang DIY, membuat merek-merek berebut untuk menyimpan produk yang tepat dalam jumlah yang tepat.

Bahkan sistem AI tradisional gagal merespons perubahan mendadak dalam perilaku konsumen. Ketika perusahaan perlu mengubah strategi mereka untuk memenuhi permintaan baru konsumen, sistem manajemen inventaris yang didukung oleh AI tradisional tidak dapat mengenali atau memahami perilaku konsumen tanpa intervensi manual.

Dengan mengintegrasikan data AI visual ke dalam manajemen inventaris dan sistem perencanaan, Anda mendapatkan kelincahan yang diperlukan untuk menangani hal yang tidak terduga dengan melacak tren yang berubah saat itu terjadi. Visual AI dapat menganalisis tindakan pengguna di layar secara real-time dan terus memperbarui wawasannya berdasarkan detail visual yang paling banyak ditanggapi oleh pembeli. Dengan menerapkan pendekatan yang lebih terperinci namun lancar untuk mengelola inventaris, Anda akan diposisikan untuk merespons faktor eksternal dengan lebih cepat dan lebih efektif.

Dampak Lingkungan

Dengan pendekatan berbasis data yang lebih tepat untuk logistik inventaris, akan lebih mudah untuk menghilangkan pemborosan dan secara dramatis mengurangi biaya overhead yang terkait dengan manajemen inventaris dan surplus pergudangan.

Manfaat penting lainnya dari mengurangi limbah melalui manajemen inventaris yang lebih cerdas adalah menurunkan dampak perusahaan Anda terhadap lingkungan. Efek lingkungan industri fesyen sudah terkenal — mulai dari konsumsi sumber daya vital hingga emisi gas rumah kaca. Selain efek langsung dari manufaktur tekstil dan garmen, rantai pasokan — termasuk pengangkutan, pengiriman, dan pergudangan — juga berdampak pada planet ini. Menurut McKinsey, 90% dampak lingkungan perusahaan konsumen berasal dari rantai pasokan mereka.

Membuat rantai pasokan dan sistem manajemen inventaris yang didasarkan pada data yang berpusat pada konsumen membantu bisnis mengurangi jejak global mereka dengan mengurangi produksi, pengiriman, dan penyimpanan item yang tidak populer dan menguntungkan rendah.

Perusahaan yang mengadopsi praktik berkelanjutan juga siap untuk berkinerja lebih baik. Semakin, konsumen ingin merek dan pengecer yang mereka lindungi lebih transparan tentang dampaknya terhadap lingkungan dan mengambil langkah lebih besar untuk mencapai keberlanjutan. Menurut McKinsey, 88% konsumen percaya pengecer harus mengambil tindakan untuk mengurangi polusi, sementara 63% mengatakan promosi keberlanjutan merek adalah faktor pembelian yang signifikan.

Pendekatan Lengkap

Bagian terbaik tentang penyedot debu robot fiksi Anda adalah dapat mencapai jauh lebih banyak dari yang Anda harapkan. Visual AI adalah alat yang sangat berharga untuk penemuan, penandaan, dan rekomendasi produk. Tetapi data yang dihasilkannya membuka pintu untuk lebih banyak keuntungan potensial.

Elemen kunci efisiensi operasional di ritel — termasuk rantai pasokan, sumber, dan manajemen inventaris — sudah matang untuk pengoptimalan. Data yang diperoleh dari AI visual berisi informasi paling mendalam dan mendalam tentang apa yang sebenarnya ingin dibeli pembeli, yang berarti Anda akan tahu persis produk mana yang ditawarkan, dan mana yang harus dilewati, secara real-time.

Penerapan data AI visual dalam operasi ritel adalah cara lain teknologi AI visual mendorong pengadopsi awal di depan persaingan. Dengan proses internal yang lebih ramping dan cerdas, Anda akan siap untuk berkembang.

Idan Pinto adalah salah satu pendiri dan chief operating officer Syte.