Hoe Visuele AI Detailhandel Supply Chains Transformeert: 3 Sleutelstrategieën

Stel je voor dat je zojuist een nieuwe robotstofzuiger hebt gekocht. Na onderzoek en de aankoop van de beste optie, kun je niet wachten om je nieuwe gadget thuis te halen en moeiteloos schone vloeren te genieten. Tot je verbazing stuift hij niet alleen je vloeren, maar doet ook de was, afwas en de vuilnisbak leegmaken.

Hoewel de perfecte huishoudrobot nog enkele jaren op zich kan laten wachten, is het idee van een enkele technologie die een reeks voordelen ontgrendelt, al realiteit met visuele AI en haar toepassingen voor e-commerce en detailhandel.

Naarmate visuele AI geavanceerder wordt, wordt de waarde ervan vaak gemeten in de context van de verkoop en omzet die het helpt genereren. Inderdaad, visuele AI-tools zoals visuele zoekopdrachten hebben een reeks verkoopgerelateerde voordelen voor e-commerce-sites ontgrendeld, waaronder nauwkeurigere zoekresultaten op de site, hogere aankoopvolumes en een hogere gemiddelde bestelwaarde (AOV). Maar er is een ander, vaak onbenut activa van visuele AI: data. Heel veel data.

Deze data is de sleutel tot operationele efficiëntie. Erin zit een schat aan informatie over je kopers, die je kunt gebruiken om je supply chain te optimaliseren en je operaties te transformeren door efficiëntie te verhogen, klanttrends beter te voorspellen, verkoop te verhogen en verspilling te elimineren.

Meer dan ooit – nu supply chains te maken krijgen met storingen, onverwachte verschuivingen in vraag en een nieuwe urgentie om duurzaamheid te verbeteren – heeft visuele AI zich bewijzen als een bron van data die supply-chainoptimalisatie en de verstrekkende bedrijfsvoordelen die erbij horen mogelijk maakt. Laten we drie belangrijke voordelen onderzoeken.

Kristalhelder Zicht

Visuele AI is een zegen voor de e-commerce-industrie – het stelt merken en detailhandelaren in staat om ongekende conversietijden en klantbetrokkenheid te bereiken. Een reden hiervoor is de capaciteit van de technologie om koppers effectiever te matchen met producten die het beste passen bij hun individuele smaak, stijl en doelen.

Door te begrijpen welke producten koppers daadwerkelijk willen en het meest waarderen, en door hun daaropvolgende on-scherm acties te analyseren (zoals 'toevoegen aan winkelwagen', 'recent bekeken' of 'wenslijst'), krijg je een kristalhelder zicht op wat je publiek zoekt – en wat niet.

Het integreren van deze data in je supply-chain- en voorraadbeheersystemen stelt je in staat om meer strategische, nauwkeurige beslissingen te nemen over welke producten en stijlen aan te bieden en hoeveel voorraad te handhaven.

Vergeleken met standaard voorraadbeheersystemen biedt visuele AI een veel genuanceerder zicht op welke typen producten, stijlen en trends aan tractie winnen bij koppers. Dit stelt je in staat om winst te verhogen door je voorraad te vullen met artikelen waar data aangeeft dat ze het meest zullen verkopen.

Terwijl traditionele voorraadbeheersystemen nog steeds vertrouwen op handmatige of beperkte producttagging-modellen, analyseert en labelt visuele AI items automatisch volgens minuut details en visuele kenmerken. Hierdoor kan je voorraadbeheersysteem rekening houden met een breder scala aan factoren bij het voorspellen van vraag en het berekenen hoeveel merchandise te kopen – factoren die traditionele systemen verkeerd interpreteren of helemaal missen.

Bijvoorbeeld: waar traditionele systemen een stijging in verkoop toeschrijven aan vraag naar tops met bloemenprints, kan visuele AI aangeven dat tops met voorste knoopsluitingen eigenlijk de stijging drijven, waarvan veel in je voorraad toevallig ook bloemenpatronen hebben.

Door met zekerheid te begrijpen welke productkenmerken verkoop beïnvloeden, kun je slimmere, meer strategische beslissingen nemen over welke merchandise te bestellen, wanneer, en hoeveel. Je kunt ook eenvoudig trends ontdekken voor specifiewe stoffen, sneden, patronen en stijlen net op het moment dat ze opduiken, zodat je de concurrentie een stap voor bent.

Trends Zolang Ze Gebeuren

We leerden met de uitbraak van de COVID-19-pandemie dat onverwachte externe factoren merken en detailhandelaren in de war kunnen schoppen als ze niet over de tools beschikken om in real-time terug te keren. Het gaat niet alleen om diepere inzichten om de specifieke producten te begrijpen die zullen verkopen, het gaat om directe toegang tot die data.

De overnacht overgang van normaal leven naar bijna 24/7 thuisblijven maakte hele categorieën mode en accessoires tijdelijk vrijwel obsolet. Met vraag naar buitenkleding, handtassen en vakantieartikelen die leek te verdampen, bleven merken en detailhandelaren met magazijnen vol goederen die niemand meer wilde. Tegelijkertijd konden veel bedrijven niet bijbenen met de explosieve vraag naar huiskleding, thuissportertuig en mondmaskers. De pandemie zag ook een ontploffende vraag naar huisaankleding en DIY-artikelen, waardoor merken schaarste om de juiste producten in de juiste hoeveelheden op voorraad te hebben.

Zelfs traditionele AI-systemen faalden in het reageren op plotselinge verschuivingen in consumentengedrag. Toen bedrijven hun strategieën moesten aanpassen om de nieuwe eisen van consumenten te vervullen, waren voorraadbeheersystemen aangedreven door traditionele AI niet in staat om consumentengedrag te herkennen of te begrijpen zonder handmatige ingryping.

Door visuele AI-data te integreren in je voorraadbeheer- en planningsystemen, krijg je de wendbaarheid die nodig is om het onverwachte aan te kunnen door veranderende trends te volgen zolang ze gebeuren. Visuele AI kan on-scherm acties van gebruikers in real-time analyseren en zijn inzichten continu bijwerken op basis van de visuele details waar koppers het meest op reageren. Door een meer gedetailleerde maar vloeiende aanpak van voorraadbeheer toe te passen, sta je in staat om sneller en effectiever te reageren op externe factoren.

Milieueffect

Met een meer nauwkeurige, datagedreven aanpak van voorraadlogistiek, wordt het makkelijker om verspilling te elimineren en de overheadkosten die gepaard gaan met voorraadbeheer en magazijnoverschotten drastisch te reduceren.

Een ander cruciaal voordeel van het verminderen van verspilling via slimmer voorraadbeheer is het verlagen van de impact van je bedrijf op het milieu. De milieu-effecten van de mode-industrie zijn bekend – van het verbruik van vitale hulpbronnen tot broeikasgasuitstoot. Naast de directe effecten van het produceren van textiel en kleding, neemt de supply chain – inclusief vracht, verzending en opslag – ook zware tocht op de planeet. Volgens McKinsey komt 90% van de milieu-impact van consumentenbedrijven uit hun supply chains.

Het creëren van een supply-chain- en voorraadbeheersysteem dat gebaseerd is op consumentgerichte data, helpt bedrijven hun wereldwijde voetafdruk te verkleinen door de productie, verzending en opslag van onpopulaire en laag-rendementsartikelen te verminderen.

Bedrijven die duurzame praktijken omarmen, staan ook beter voor de wind. Consumenten willen dat de merken en detailhandelaren waar ze kopen transparanter zijn over hun impact op het milieu en grotere stappen ondernemen naar duurzaamheid. Volgens McKinsey geloven 88% van de consumenten dat detailhandelaren actie moeten ondernemen om vervuiling te reduceren, terwijl 63% zegt dat de promotie van duurzaamheid door een merk een significante aankoopfactor is.

Alles-in-Één Benadering

Het beste aan je fictieve robotstofzuiger is dat het veel meer kan bereiken dan je ooit verwacht. Visuele AI is een onschatbaar hulpmiddel voor productontdekking, tagging en aanbevelingen. Maar de data die het produceert, opent de deur naar veel meer potentiële voordelen.

Kernaspecten van operationele efficiëntie in de detailhandel – inclusief supply chain, sourcing en voorraadbeheer – zijn rijp voor optimalisatie. De data afgeleid van visuele AI bevat de meest intieme, inzichtelijke informatie over wat je koppers daadwerkelijk willen kopen, wat betekent dat je precies weet welke producten je moet aanbieden, en welke je moet overslaan, in real-time.

De toepassing van visuele AI-data in detailhandeloperaties is nog een manier waarop visuele AI-technologie vroege adopters vooruit helpt ten opzichte van de concurrentie. Met slankere, meer intelligente interne processen, sta je in staat te bloeien.

Idan Pinto is medeoprichter en chief operating officer van Syte.