За пределами полки: будущее розничной логистики | Входящая логистика

Пять ключевых достижений — от искусственного интеллекта до «умных» почтовых ящиков — помогают ритейлерам адаптироваться к сложному, требовательному и развивающемуся рынку.

В некотором смысле сегодняшние розничные цепочки поставок неузнаваемы, какими они были всего пять лет назад. Вот как быстро в этой отрасли укореняются новые инструменты и новые способы работы, поскольку ритейлеры спешат воспользоваться свежими инновациями для решения проблем все более сложной области и все более требовательных клиентов.

К счастью, эти инновации оказывают существенное преобразующее влияние на отрасль розничной торговли, помогая ей сделать большой шаг вперед в повышении эффективности и результативности цепочек поставок. Вот пять ключевых достижений, которые в настоящее время дают мощный импульс ритейлерам и их партнерам по логистике или могут оказать растущее влияние в будущем.

1. Оптимизация маршрутов ИИ

Инструменты оптимизации маршрутов, такие как NextBillion.ai, помогают ритейлерам создавать, масштабировать и настраивать решения для определения местоположения. Динамический интерфейс визуализирует данные в реальном времени для оптимизации маршрутизации и принятия геопространственных решений.

Оптимизация маршрутов с помощью ИИ автоматически создает эффективные маршруты для доставки с несколькими остановками и адаптируется к реальным переменным, таким как трафик, временные окна и вместимость транспортного средства.

«Инструменты оптимизации маршрутов с использованием искусственного интеллекта совершают революцию в розничной логистике и обеспечивают существенное конкурентное преимущество», — говорит Гаурав Бубна, соучредитель NextBillion.ai, поставщика технологий определения местоположения.

Инструменты оптимизации маршрутов «кардинально изменились», — говорит он. Это уже не ручные базовые планировщики, а сложные платформы, управляемые искусственным интеллектом.

«Сегодняшние решения используют мощные алгоритмы машинного обучения, легко интегрируют данные в реальном времени о трафике, потребительском спросе и операционных системах, а также постоянно адаптируются к быстро развивающейся среде доставки», — говорит Бубна. «В результате современные инструменты автоматически реагируют на изменения на месте, гарантируя, что каждый маршрут будет максимально эффективным, надежным и отзывчивым».

Инструменты оптимизации маршрутов с использованием искусственного интеллекта могут оптимизировать использование транспортных средств, сократить пробег и сэкономить на топливе и трудозатратах, что приводит к снижению эксплуатационных расходов.

Кроме того, эти инструменты обеспечивают более стабильную своевременную доставку, точные прогнозы времени доставки и обновления в реальном времени, что поддерживает соглашения о высоком уровне обслуживания и укрепляет доверие клиентов к бренду.

Между тем, стратегическая оптимизация маршрутов учитывает колебания спроса, заказы в последнюю минуту и сложные операционные требования, обеспечивая адаптируемость по мере роста и развития бизнеса.

«Широкий круг ведущих розничных продавцов, компаний доставки и логистических компаний по всему миру теперь используют оптимизацию маршрутов», — говорит Бубна. «Это быстро стало лучшей практикой, особенно для тех, кто работает в динамично развивающемся пространстве и сталкивается с растущими объемами заказов и растущими ожиданиями клиентов».

Например, предложение NextBillion.ai включает отраслевую оптимизацию, например специальный модуль для розничных поставок. Оно также позволяет использовать собственные картографические данные, редактировать частные дороги и настраивать параметры маршрутизации для решений, специфичных для бизнеса.

Кроме того, современные решения по оптимизации предназначены для подключения к существующим стекам технологий розничных продавцов, включая системы планирования ресурсов предприятия, системы управления транспортировкой, системы управления взаимоотношениями с клиентами и телематические системы.

Решение ключевых задач

Интеллектуальная маршрутизация решает некоторые ключевые проблемы современной розничной торговли. Оптимизация маршрутов помогает ритейлерам оставаться экономически эффективными, гибкими и масштабируемыми в условиях растущих затрат, нехватки рабочей силы и конкурентного давления, а также колебаний объемов заказов и разнообразных каналов выполнения.

Кроме того, интеллектуальная маршрутизация позволяет ритейлерам справляться с растущей сложностью отрасли, включая омниканальное выполнение заказов, сжатые сроки доставки, меняющиеся правила и требования устойчивого развития, а также требовательных клиентов.

«Оправдание ожиданий в отношении быстрой, надежной и устойчивой доставки стало важным для репутации бренда и лояльности клиентов», — говорит Бубна.

2. Краудсорсинговая доставка

Краудсорсинговая сеть доставки GoShare объединяет предприятия с местными специалистами по доставке и грузовиками по запросу. Ее автопарк обеспечивает быструю и гибкую логистику последней мили в различных отраслях.

Краудсорсинговая доставка существует уже некоторое время, но эта модель, которая зависит от сети независимых водителей для осуществления доставки, становится все более влиятельной для розничных продавцов, которым нужны ее особые преимущества.

По словам Шона Сэвиджа, генерального директора и основателя GoShare, которая работает на более чем 100 рынках в 38 штатах, среди их наиболее заметных преимуществ многие краудсорсинговые службы доставки позволяют ритейлерам предлагать доставку в тот же день или на следующий день, не управляя собственным автопарком, что соответствует современным ожиданиям клиентов.

«Краудсорсинговая модель может поддерживать доставку практически всех розничных товаров, от небольших посылок до мебели и поддонов с товарами», — говорит Сэвидж. «Розничные торговцы использовали краудсорсинговую модель для поддержки каждого этапа цепочки поставок — от первой до средней и последней мили. Такой тип гибкости цепочки поставок помогает ритейлерам достигать эффективности и экономии затрат».

А ритейлеры платят только за те поставки, которые им необходимы.

«Эта гибкость распространяется на ритейлеров, имеющих возможность легко увеличивать свой парк в пик сезона и сокращать его в периоды спада», — отмечает Сэвидж. «Они также могут использовать большой резерв рабочей силы по требованию без долгосрочных контрактов. Многие краудсорсинговые платформы предлагают видимость действий водителей в режиме реального времени, что обеспечивает лучшее качество обслуживания клиентов при меньших эксплуатационных расходах».

Использование преимуществ

Краудсорсинговая доставка обычно сопровождается свежим набором данных и аналитики, которые магазины могут использовать для оптимизации размещения запасов и стратегии логистики. Кроме того, предоставление ритейлерам возможности осуществлять доставку из своих магазинов «имеет тенденцию сокращать последнюю милю и ограничивать затраты, что оказывает слишком положительное влияние на удовлетворенность клиентов», — говорит Сэвидж.

«В современном розничном мире наличие современного и быстрого решения для доставки является основным конкурентным преимуществом», — добавляет он. «Розничные торговцы могут использовать свое физическое присутствие в сочетании с краудсорсинговой доставкой, чтобы предложить своим клиентам лучшее решение для выполнения заказов как онлайн, так и офлайн.

«Для ритейлеров особенно важно иметь варианты доставки, сопоставимые с теми, которые доступны на ведущих веб-сайтах электронной коммерции, чтобы сохранить долю рынка», — говорит он. «В условиях высококонкурентной розничной торговли современная цепочка поставок может стать решающим фактором между победой и поражением».

Краудсорсинговые модели доставки готовы к дальнейшему росту, прогнозирует Сэвидж. «Мы ожидаем, что тенденция использования краудсорсинговых моделей доставки в розничной торговле в ближайшие годы ускорится, поскольку они станут более надежными и ценными для цепочек поставок», — говорит он. «Экономика свободного заработка предлагает современной рабочей силе тот тип независимости, которого они так жаждут.

«Технологические стеки, лежащие в основе краудсорсинговых компаний, будут использовать искусственный интеллект и другие средства автоматизации, чтобы закрепить за собой роль эффективных партнеров в цепочке поставок», — добавляет Сэвидж.

3. Помощники по покупкам с искусственным интеллектом

Помощники по покупкам с искусственным интеллектом набирают популярность в сфере розничной торговли, поскольку потребители все более комфортно и свободно используют искусственный интеллект. Покупатели электронной коммерции используют помощников, которые помогают им просматривать онлайн-страницы для поиска, сравнения и покупки товаров. Покупатели могут использовать простые описания, чтобы получить помощь.

По словам Джесси Дуайера, руководителя отдела коммуникаций Perplexity, компании из Сан-Франциско, которая предоставляет систему ответов на базе искусственного интеллекта, цель состоит в том, чтобы использовать точные ответы и «личных, проактивных помощников» для персонализации процесса покупок для каждого пользователя.

«Покупки — это уникальный опыт для каждого», — говорит Двайер.

Покупки с использованием ИИ и чат-боты

Помощники по покупкам с искусственным интеллектом отличаются от чат-ботов, которые дают заранее определенные ответы, основанные на словах, которые клиенты используют в своих поисках. Напротив, помощники по покупкам с искусственным интеллектом созданы для того, чтобы отвечать на любые запросы и предоставлять уникальные персонализированные рекомендации и рекомендации, основанные на поиске и запросах потребителей. Цель состоит в том, чтобы предоставить клиентам более сложный уровень помощи, что приведет как к увеличению количества покупок, так и к улучшению обслуживания.

Например, пользователи Perplexity используют браузер Comet компании для помощи в выполнении различных задач, включая покупки.

«Например, я попросил Comet найти и купить мне новый свитер. Он знает, чего я хочу, а у меня нет ни времени, ни интереса этим заниматься», — говорит Дуайер. «Моя партнерша, с другой стороны, любит прокручивать варианты прокрутки и покупать изображения больше, чем социальные сети.

«Это целый спектр, и агентская коммерция помогает каждому покупателю получить наилучшие впечатления, а брендам и продавцам предоставляется масштабируемый способ установления отношений один на один», — говорит он.

4. Смарт-почтовые ящики

Автономная платформа последней мили Arrive AI обеспечивает доставку в умный почтовый ящик с помощью дрона, наземного робота или человека.

Рост электронной коммерции также привел к более широкому использованию шкафчиков для безопасного бесконтактного получения товаров. Эти шкафчики — или почтовые ящики — становятся не только более распространенными, но и более технологически сложными по мере роста использования.

Например, автономная сеть доставки Arrive AI разработала автономную платформу последней мили, которая позволяет доставлять товары в умный почтовый ящик с помощью дрона, наземного робота или человека.

Миллиарды долларов теряются из-за кражи посылок, неправильного адреса посылок и повреждения, отмечает Дэн О’Тул, основатель и генеральный директор Arrive AI. «Умные» почтовые ящики способны ограничить эти потери, придав новый элемент решению проблем «последней мили».

Умные почтовые ящики Arrive также включают в себя климат-контроль и меры цепочки поставок, а система компании интегрируется с устройствами умного дома, такими как системы освещения и безопасности.

Растущая потребность

На данный момент автоматическая доставка доступна только в отдельных регионах США, но по мере того, как автоматическая доставка становится все более распространенной, потребность в умных почтовых ящиках увеличится. Arrive была первой компанией, запатентовавшей почтовый ящик с возможностью доставки дронами, который компания называет Arrive Points, отмечает О’Тул.

«Один из наших партнеров в Индии доставляет около 200 000 посылок в день с помощью дронов. Когда у нас там появятся пункты прибытия (мы надеемся, что в этом календарном году их будет десятки), у нас появится отличный вариант использования нашей эффективности», — говорит О'Тул.

Адресный рынок интеллектуальных почтовых ящиков «огромен», говорит О’Тул. «Только в Соединенных Штатах существует более 160 миллионов традиционных почтовых ящиков, которые не обновлялись с 1858 года. Мы планируем продолжать совершенствовать наш продукт по мере его выпуска.

«В масштабе сбор данных и дополнительные функции — аварийное освещение, взаимодействие с бытовым Интернетом вещей, видео и реклама — огромны», — говорит он. «Мы рассматриваем автоматическую доставку как необходимую утилиту в будущем для всех потребителей, розничных продавцов и предприятий».

5. Прогнозирование спроса на основе искусственного интеллекта

Платформа o9 Solutions, сочетающая в себе расширенную аналитику, сценарное планирование и интуитивно понятные инструменты, использует искусственный интеллект для управления бизнес-планированием в рамках всего предприятия — от прогнозирования спроса до согласования поставок.

Использование искусственного интеллекта для прогнозирования спроса помогает ритейлерам и их партнерам анализировать огромные объемы данных для принятия более быстрых и обоснованных решений. Прогнозирование спроса на основе искусственного интеллекта превращает розничные цепочки поставок из реактивных в быстро реагирующие.

«Традиционные модели основаны на исторических закономерностях — пока дорога впереди выглядит так же, как дорога позади вас, у вас все может быть в порядке», — говорит Прашант Бхаргава, старший вице-президент по управлению продуктами подразделения розничной торговли потребительскими товарами SymphonyAI. «Эти подходы перестают работать, когда рекламные акции меняются, погода меняется или резко возрастает клиентский спрос.

«ИИ не просто предсказывает, он адаптируется», — добавляет он. «Он считывает сигналы — от запасов в магазине до внешних событий — по мере их появления и соответствующим образом корректирует прогнозы. Прогнозирование спроса на основе искусственного интеллекта обеспечивает значительно более высокую точность прогнозов, сокращение дефицита и более экономичные и эффективные запасы».

Прогнозирование спроса на основе искусственного интеллекта помогает ритейлерам, которые «сталкиваются с большей волатильностью, чем когда-либо», — отмечает Анджали Буркинс, старший директор по стратегии розничной торговли в Северной Америке компании o9 Solutions, расположенной в Далласе компании-разработчика программного обеспечения для цепочек поставок.

«Модели спроса быстро меняются под влиянием таких факторов, как местные мероприятия, рекламные акции и социальные сети», — говорит Беркинс. «В то же время сбои на макроуровне, такие как изменение тарифов и геополитическая напряженность, создают новые ограничения и заставляют команды реагировать быстрее и точнее. Прогнозирование на основе ИИ помогает создать более прочную основу для планирования в этой среде».

Одной из распространенных проблем, с которыми сталкиваются команды, является попытка определить, почему они не выполнили или перевыполнили планы.

«Был ли это резкий рост спроса в определенном регионе? Запоздалая доставка от поставщика?» — говорит Буркинс. «ИИ помогает автоматизировать анализ первопричин и превращает исторические данные в ценную информацию, которая будет полезна для следующего цикла принятия решений.

«Точные прогнозы позволяют командам корректировать планы раньше и согласовывать их с партнерами по цепочке поставок», — добавляет она. «Это может означать изменение объемов заказов, перераспределение запасов или запуск моделирования сценариев для оценки наилучшего курса действий. Это позволяет планировщикам проявлять инициативу и сотрудничать, а не реагировать и разрозненно».

Новый способ работы

Прогнозирование спроса с помощью искусственного интеллекта на уровне склада широко используется, в то время как внедрение на уровне магазинов набирает обороты, поскольку ритейлеры «понимают, что вы не можете управлять местными нюансами — клиентами, погодой, трафиком, сезонностью — с помощью исторических средних значений», — говорит Бхаргава. «Однако ключевым преимуществом является возможность корректировать планы и быстро выполнять их в рамках мерчандайзинга, цепочки поставок и магазинов по мере изменения условий».

Как отмечает Беркинс: «Сложность современной среды требует другого способа работы — такого, который объединяет данные, технологии и людей для поддержки более быстрых и скоординированных решений».