Acht toepassingen van AI in de retailbranche

Al jaren wordt AI succesvol ingezet in de retail, ruim voordat de aandacht voor GenAI toenam. Efficiënte bedrijfsvoering en uitstekende klantenservice zijn essentieel om concurrerend te blijven, en dat heeft geleid tot een stroom aan innovaties waarin Data Science en AI een grote rol spelen.

In deze blog belichten we acht concrete AI-toepassingen die waarde toevoegen in retail. Ze zijn gerangschikt op basis van de benodigde datavolwassenheid, omdat een bedrijf eerst een solide basis moet hebben voordat geavanceerdere toepassingen effectief zijn. Dit helpt bij het bepalen van een realistische AI-roadmap en het optimaal benutten van data en technologie.

1. Administratieve automatisering

Zoals de naam al aangeeft, draait deze toepassing om het automatiseren van repetitieve administratieve taken. Dit bespaart tijd, vermindert fouten en ondersteunt medewerkers in hun werk. Het is geen vervanging van mensen, maar een samenwerking tussen mens en machine. De inzichten die hieruit voortkomen helpen bij snelle en onderbouwde besluitvorming. Meer weten over hoe ilionx administratieve processen automatiseert? Kijk hier.
 

2. Winkellocatie analyse

Voor retailers met fysieke winkels is het openen van een nieuwe locatie een flinke uitdaging. Het vraagt om grote investeringen, terwijl de omzetpotentie vooraf lastig te voorspellen is. Externe vestigingsplaatsonderzoeken zijn een optie, maar leveren vaak afwijkingen op tussen de verwachte en daadwerkelijke omzet. 

Met een eigen winkellocatie-analyse kunnen bedrijven zelf inschattingen maken op basis van kenmerken zoals verkoopoppervlakte en CBS Kerncijfers. Door het model te voeden met data van bestaande en concurrerende filialen, ontstaat een nauwkeurigere omzetprognose, specifiek afgestemd op jouw merk.

3. Customer Churn & Customer Lifetime Value (CLV)

Bestaande klanten behouden is vaak efficiënter dan nieuwe werven. Daarom is het waardevol om te weten wie je klanten zijn, hoe groot de kans is dat ze vertrekken en wat hun waarde is. Met deze inzichten kunnen gerichte marketingacties worden opgezet, zodat het budget effectiever wordt besteed. 

Voor deze toepassing is het belangrijk dat klanten goed geïdentificeerd kunnen worden. Bij e-commerce is dat meestal eenvoudig, terwijl fysieke winkels dit kunnen oplossen met bijvoorbeeld een loyaliteitsprogramma om aankopen aan een klant te koppelen.
 

4. Voorspellen van klantvraag

Voorraadbeheer is cruciaal in retail. Een uitverkocht product betekent gemiste omzet, terwijl te veel voorraad onnodige kosten met zich meebrengt. Een nauwkeurige voorspelling van de klantvraag is daarom essentieel. 

Met time-series forecasting kan de vraag beter worden ingeschat op basis van historische verkoopdata, seizoenspatronen, weer, feestdagen en andere relevante factoren. Dit helpt om voorraad beter af te stemmen op de daadwerkelijke behoefte.

5. (Dynamische) prijsvoorspellingen

AI helpt bij het bepalen van de optimale prijs voor producten en diensten. Door concurrentieprijzen, vraag en aanbod en andere marktontwikkelingen te analyseren en te combineren met eigen voorraad, inkoopprijzen en marges, genereert deze AI use-case gerichte prijsadviezen. Zo kan er sneller worden ingespeeld op veranderingen, zonder omzet of marge te verliezen door een traag prijsbeleid.

6. Persoonlijke productaanbevelingen

Voor e-commercebedrijven en retailers met nieuwsbrieven is productaanbeveling een bekend middel om extra verkoop te stimuleren. Vaak gebeurt dit met simpele lijsten zoals ‘meest verkocht’ of ‘trending producten’. AI kan dit verfijnder aanpakken met een recommender system. Dit systeem bepaalt bijvoorbeeld welke producten echt vergelijkbaar zijn of analyseert koopgedrag van andere klanten om gerichte aanbevelingen te doen. Zo worden aanbevelingen relevanter en persoonlijker.
 

7. Generatieve AI

GenAI wordt steeds vaker ingezet en biedt ook kansen voor retailorganisaties. De toepassingen zijn divers. Zo kan een chatbot eenvoudige klantvragen afhandelen en daarmee de klantenservice ontlasten. Andere bedrijven gebruiken GenAI om marketingcontent te genereren, waarbij AI automatisch advertenties, socialmediaberichten en e-mails creëert op basis van trends en klantsegmentatie. De mogelijkheden blijven groeien, en met de snelle ontwikkelingen in de markt lijkt er steeds meer haalbaar.
 

8. Kassaloze winkels

Een van de meest geavanceerde AI-toepassingen is de kassaloze winkel. Klanten lopen naar binnen, pakken hun producten en verlaten de winkel zonder langs een kassa te gaan. AI registreert automatisch welke items zijn meegenomen en rekent deze direct af. Dit concept vraagt om veel ervaring met AI, maar kan een oplossing bieden voor de krappe arbeidsmarkt. Medewerkers kunnen zich focussen op het aanvullen van schappen, schoonmaak en service, terwijl het afrekenproces volledig geautomatiseerd verloopt. Verschillende bedrijven testen dit al met pilots, en zodra de technologie verfijnd is, zal deze winkelervaring steeds vaker opduiken.