88 proc. europejskich detalistów stawia na AI w walce ze stratami w 2025 roku

W dynamicznie zmieniającym się świecie handlu detalicznego, gdzie marże są pod ciągłą presją, a konkurencja rośnie, europejscy detaliści coraz śmielej sięgają po najnowsze technologie. Raport wskazujący, że aż 88% z nich planuje wdrożyć sztuczną inteligencję (AI) do walki ze stratami do 2025 roku, nie jest jedynie statystyką – to wyraźny sygnał ewolucji branży i strategiczne posunięcie mające na celu zabezpieczenie przyszłości biznesu.

Dlaczego AI staje się kluczowe w detalu?

Straty w handlu detalicznym, znane jako „shrinkage”, to złożony problem obejmujący kradzieże, błędy administracyjne, uszkodzenia towaru oraz oszustwa. Te czynniki mogą znacząco obniżyć rentowność, a ich skala jest często niedoszacowana. Tradycyjne metody zapobiegania, choć nadal ważne, często okazują się niewystarczające w obliczu rosnącej pomysłowości przestępców i złożoności operacji. Właśnie tutaj sztuczna inteligencja wkracza na scenę jako potężne narzędzie, oferując nowe możliwości prewencji i optymalizacji.

Rodzaje strat, z którymi walczy sztuczna inteligencja

AI celuje w szereg obszarów, gdzie straty są najbardziej dotkliwe:

• Kradzieże i oszustwa: Od drobnych kradzieży sklepowych, przez zorganizowane grupy przestępcze, po oszustwa związane ze zwrotami towarów.
• Błędy operacyjne: Niewłaściwe zarządzanie zapasami, pomyłki w cenach, błędne dostawy czy uszkodzenia w łańcuchów dostaw.
• Marnotrawstwo i przeterminowanie: Szczególnie w branży spożywczej, gdzie niewłaściwe prognozowanie popytu prowadzi do dużych strat.
• Zwiększone koszty operacyjne: Niska efektywność procesów, która pośrednio generuje straty.

Jak AI działa w praktyce? Przykłady zastosowań

Wdrożenie AI w sektorze detalicznym przybiera wiele form, od subtelnych usprawnień po rewolucyjne zmiany w sposobie zarządzania sklepem.

Monitorowanie i prewencja kradzieży

Systemy wizyjne oparte na AI potrafią analizować nagrania z kamer w czasie rzeczywistym, identyfikując nietypowe zachowania, które mogą wskazywać na próbę kradzieży. Na przykład, algorytmy mogą wykryć, gdy klient wkłada towar do własnej torby zamiast do koszyka, lub gdy grupa osób zachowuje się w sposób zorganizowany i podejrzany. Pozwala to personelowi ochrony na szybką interwencję, często zanim dojdzie do faktycznej straty.

Optymalizacja zarządzania zapasami

Dzięki zdolnościom predykcyjnym, AI jest w stanie analizować ogromne ilości danych – od historycznych danych sprzedażowych, przez sezonowość, trendy rynkowe, aż po lokalne wydarzenia i pogodę – aby z niezwykłą precyzją prognozować popyt. To pozwala na minimalizowanie nadmiernego zamawiania (redukując marnotrawstwo i koszty magazynowania) oraz unikanie braków towaru na półkach, które skutkują utraconymi sprzedażami. Przykładem może być sieć supermarketów, która dzięki AI precyzyjniej zamawia świeże produkty, znacząco zmniejszając liczbę przeterminowanych artykułów.

Personalizacja doświadczeń klienta i wykrywanie oszustw

Choć personalizacja wydaje się dotyczyć głównie zwiększania sprzedaży, ma ona również wpływ na redukcję strat. Zadowolony klient rzadziej dokonuje zwrotów (często generujących straty logistyczne i operacyjne) i jest bardziej lojalny. AI może także analizować wzorce transakcji, aby wykrywać oszustwa związane z kartami płatniczymi, fałszywymi zwrotami czy próbami wyłudzenia. Systemy te uczą się na podstawie milionów transakcji, stając się coraz skuteczniejsze w identyfikacji anomalii.

Efektywność operacyjna i analiza danych

AI wspomaga detalistów w optymalizacji układu sklepu, planowaniu zatrudnienia czy utrzymaniu sprzętu. Analizując ruch klientów w sklepie, AI może wskazać najbardziej dochodowe miejsca na ekspozycję produktów. W kontekście utrzymania, predykcyjne konserwacje urządzeń (np. kas samoobsługowych czy systemów chłodniczych) pozwalają uniknąć kosztownych awarii i przestojów, które również są formą strat.

Co to oznacza dla przyszłości handlu detalicznego?

Wzrost inwestycji w AI świadczy o strategicznym podejściu detalistów do zarządzania ryzykiem i maksymalizacji zysków. Oznacza to, że przyszłość handlu detalicznego będzie charakteryzować się nie tylko większą efektywnością, ale także:

• Większym bezpieczeństwem: Skuteczniejsza walka z kradzieżami i oszustwami.
• Lepszą rentownością: Dzięki optymalizacji procesów i redukcji marnotrawstwa.
• Ulepszonym doświadczeniem klienta: Pośrednio, poprzez lepszą dostępność produktów i sprawniejszą obsługę.

Detaliści, którzy wcześnie zaadaptują AI, zyskają znaczącą przewagę konkurencyjną.

Wyzwania i perspektywy wdrożenia AI

Mimo obiecujących perspektyw, wdrożenie AI nie jest pozbawione wyzwań. Należą do nich:

• Koszty początkowe: Inwestycje w technologie i infrastrukturę.
• Potrzeba specjalistów: Brak wykwalifikowanych pracowników do zarządzania i rozwijania systemów AI.
• Jakość danych: Skuteczność AI zależy od jakości i dostępności danych.
• Kwestie etyczne i prywatność: Konieczność zapewnienia zgodności z przepisami o ochronie danych i budowania zaufania klientów.

Mimo to, potencjalne korzyści znacznie przewyższają te przeszkody, a rynek dostawców rozwiązań AI dla detalu dynamicznie się rozwija.

Decyzja 88% europejskich detalistów o postawieniu na AI w walce ze stratami do 2025 roku to nie tylko trend, ale konieczność w nowoczesnym handlu. To inwestycja w stabilność, efektywność i innowacyjność, która pozwoli branży detalicznej nie tylko przetrwać, ale i rozkwitnąć w coraz bardziej złożonym środowisku biznesowym. Sztuczna inteligencja staje się niezbędnym filarem strategii każdego detalisty, który myśli o długoterminowym sukcesie.