Увеличить оборачиваемость склада до 25%. Как ИИ для интернет-магазина помогает.

ИИ уже умеет предсказывать спрос, оптимизировать запасы и повышать прибыль интернет-магазина — если внедрить его правильно. Ошибка в подходе может обернуться замороженными деньгами на складе и провалом в продажах. Как сделать так, чтобы искусственный интеллект работал на вас, ускорял оборачиваемость товаров и приносил максимум прибыли? Разбираем ключевые стратегии как увеличить оборачиваемость склада с ИИ в статье.

О чем грустит онлайн-ритейл

Перечень «горячих» тем, которые всегда в повестке любого интернет-магазина независимо от рынка и масштаба. 

• Постоянно меняющийся спрос в ассортименте, ценообразовании, скорости обработки заказов и необходимость быстро адаптироваться к новым условиям.
• Качественная синхронизация маркетинговых каналов для бесшовного сопровождения клиента на всех этапах воронки продаж (омниканальность).
• Пересортица, нарушение условий и сроков хранения, проблемы с оборачиваемостью товаров (Inventory Turnover), как следствие, недостаточно развитого планирования.
• Неоправданные логистические издержки, вызванные слабым менеджментом, недостатком актуальных данных о заказах, нерациональное использование складов и транспорта.

Общий признак и главная причина «болезней» в каждом случае — отсутствие автоматизации и централизованного контроля. Если эти процессы запускаются вынужденно — «по ситуации», а учет ведется в общей тетради, компания всегда будет работать в режиме цейтнота. 

Искусственный интеллект и его производные позволяют раз и навсегда избавиться от глупых ошибок, делегировать рутину роботам и начать, наконец получать от продаж удовольствие вместе с прибылью.

Как ИИ помогает навести порядок в магазине

Сценариев использования нейросетей в ритейле и e-commerce множество.

Машинное обучение для WMS

Возьмем кейс WMS-платформы (системы управления складом) с интеграцией ML-модуля, использующей принцип learn from experience (обучение на опыте). Это уже существующая альтернатива скучному учетному ПО, которое по умолчанию предлагают ecomm-площадки. Ключевое различие между ними — объем полезной функциональности:

• WMS — контролируют и автоматически управляют процессами;
• ПО для учета — автоматизирует только документооборот, передавая полномочия о принятии решений оператору

Источник: TAdviser

Такая система самостоятельно, точнее и быстрее человека обнаруживает закономерности в процессах и предлагает решения для оптимизации складской логистики: заранее предугадывает спрос, находит самые короткие маршруты между точками и лучшие схемы размещения товарных запасов.

Если у вас есть онлайн-бизнес, попробуйте спроецировать цифры на него:

• переход от базы в Excel на WMS с ML сокращает время обработки заявок клиентов на 50%;
• адресное хранение практически на 100% увеличивает качество данных о размещенном товаре;
• скорость документооборота с внедрением ML растет на 30%;
• автоматизация учета оборачиваемости на 5-25% повышает производительность складской инфраструктуры.

Большие данные и прогнозирование спроса

Точное прогнозирование спроса гарантирует, что магазин сможет удовлетворять потребности клиентов без избытка или недостатка товаров, поддерживая баланс, необходимый для эффективной оборачиваемости. 

• Исследования показывают: искусственный интеллект и расширенная аналитика, могут ежегодно создавать дополнительно 20% прибыли за счет предиктивной аналитики цепочек поставок.

Рост показателей на фоне внедрения ИИ:

Используя алгоритмы машинного обучения для анализа Big Data, включая исторические данные о продажах, рыночные тенденции, поведение потребителей и более широкие экономические показатели, искусственный интеллект способен выявлять взаимосвязи, прогнозируя спрос с поразительной точностью. 

• Обучаясь на основе исторических данных AI точно предсказывает сезонные колебания спроса на конкретные товары, рекомендуя объемы и сроки закупок.
• Отслеживая настроения в социальных сетях, новостные статьи и поисковые запросы, ИИ находит закономерности и предсказывает изменения в поведении потребителей.
• Анализируя влияние прошлых маркетинговых кампаний, искусственный интеллект рассчитывает бюджет и эффективность будущих рекламных акций.
• Опираясь на данные об изменении спроса и складских остатков и сравнивая их с ценами на рынке ИИ автоматически корректирует цены товаров в магазине, добиваясь максимальной
• Используя метрики поведения на сайте, историю покупок и запросов покупателя, рекомендательные нейросети превращаются в мощный инструмент дополнительных продаж. 

ИИ одинаково эффективно учитывает индивидуальные параметры цепочки продаж и поставок на любом рынке, помогая оптимизировать запасы, сокращать расходы, заблаговременно реагируя на запросы самых разных клиентов.

Когда, где и как внедрять ИИ в интернет-магазин 

Когда?

Лучшее время задуматься о внедрении ИИ — этап планирования. Хотя интеграция интеллектуальных технологий в уже существующие, отлаженные коммерческие и технические процессы возможна, по опыту, она всегда сопряжена с бОльшими расходами и длительностью адаптационного периода. 

• Как говорится: хуже, чем переделывать несделанное, только перепродавать некупленное.

Где?

Традиционно выбор онлайн-ритейла происходит между инструментами low-code/no-code и созданием сайта c нуля. Не видим смысла повторять многочисленные сравнения и обзоры. Если оставить за бортом набившие оскому, очевидные технические детали и споры о достоинствах и недостатках той или иной платформы, совет относительно подхода к разработке, будет следующим:

В настоящее время создание онлайн-магазина при помощи классического программирования — это удел больших брендов, опирающихся в работе на сложные алгоритмы высоконагруженных систем, либо компаний из премиум-сегмента, которые стремятся отстроиться от конкурентов за счет уникального функционала. Средний и тем более малый бизнес полностью закрывает потребность в эффективности и комфорте, решениями на основе low-code/no-code.

Как?

Теперь о специфике, которая сопровождает внедрение технологий ИИ. В первую очередь стоит оценить стоимость внедрения. Вот общий перечень расходов, которые придется учитывать предпринимателю:

• специалисты — оплата труда менеджеров проекта, IT-архитекторов, DevOps-инженеров и тестировщиков;
• инфраструктура — аренда серверов (физика или облака), покупка, настройка и поддержание работоспособности программного и физического слоя IoT;
• дополнительное ПО — лицензии API, IDE, интерфейсы, операционные системы, базы данных;
• информационная безопасность — подписки на мониторинг сетевого трафика, классификация угроз, защита конфиденциальности, предиктивная аналитика.

Причем, и это важно, расходы на ИИ не заканчиваются вместе с подписанием акта о приеме проекта. Такие этапы, как тестирование, поиск лучших моделей, бесшовная интеграция при обновлении ПО или доработка функциональности c изменением бизнес-архитектуры компании, по сути, никогда не прекращаются, но стоят денег.

Тем не менее снизить стоимость внедрения искусственного интеллекта до «земного» уровня вполне возможно, достаточно подойти к этому вопросу про, то как увеличить оборачиваемость склада рационально.

Выбор платформы 

Дороже всего в разработке обходится кастом: чем больше ручного кода требует продукт, тем «тяжелее» итоговая смета. Отсюда вывод: дешевле собирать онлайн-магазин, параллельно (или последовательно) внедряя ИИ, используя готовые решения — low-code/no-code.

Именно поэтому компании всё чаще отдают предпочтение готовым e-commerce платформам: они позволяют минимизировать затраты на кастомную разработку, быстрее запускать интернет-магазины и внедрять ИИ без сложного программирования.

Вот основные причины, по которым бизнес выбирает e-comm платформы:

Источник: «Сколково»

Безусловно, зерокодинг и шаблонная сборка не избавят вас от необходимости платить программистам за настройку беспроблемной работы приложений и сервисов, однако стоить это будет на порядок меньше, чем создание и автоматизация магазина с нуля, по индивидуальному проекту.

Выбор технологий

Зачем вашей компании искусственный интеллект? 

• Вы хотите точнее прогнозировать спрос и анализировать поведение пользователей ради повышения прибыли? 
• А может у вас уже есть торговая точка в сети, но надоел хаос на складе?
• Или вам кажется здравой идея делегировать чат-ботам обязанности по консультированию клиентов об условиях покупки и доставки?

Чем точнее сформулированы цели, тем короче (и дешевле) путь к ним. В этом отношении компании с опытом на рынке находится в более выигрышном положении, чем новички, так как уже знакомы с реалиями и могут оперировать настоящими, а не предполагаемыми данными о трафике, покупательском спросе, хронических «болячках» своего бизнеса, требующих вмешательства ИИ.

Чтобы не тратить лишние ресурсы и сразу задать верное направление, и вам было проще разобраться, мы подготовили практическое руководство по внедрению ИИ — с его помощью вы сможете избежать ошибок, оценить необходимые ресурсы и сэкономить бюджет.

Пошаговый план внедрения ИИ, чтобы увеличить оборачиваемость склада

1. Проведите аудит текущих процессов

Прежде чем передавать управление ИИ, разберите, какие задачи в бизнесе можно автоматизировать.

• Оцените, какие процессы в управлении складом, логистике и продажах уже оптимизированы, а какие требуют доработки.
• Определите ключевые проблемы: частые излишки, нехватка товаров, неточные прогнозы спроса.
• Проверьте качество данных, доступных для анализа: насколько они структурированы, полны и актуальны.

2. Сформулируйте конкретные цели внедрения

Четкое понимание задач поможет выбрать подходящие инструменты. Например:
Снижение товарных излишков на 15%
Повышение точности прогнозирования спроса до 90%
Оптимизация времени обработки заказов на 20%
Автоматическое пополнение запасов без ручного вмешательства

3. Соберите команду и назначьте ответственных

ИИ — это не волшебная кнопка, а инструмент, который требует координации работы специалистов:

• Аналитики подготовят данные для работы алгоритмов.
• Маркетологи подскажут, как связать AI-решения с поведением клиентов.
• Менеджеры склада протестируют работу системы на реальных процессах.
• ИТ-специалисты обеспечат бесперебойную интеграцию в существующую инфраструктуру.
  Разделите зоны ответственности, чтобы избежать хаоса и ускорить внедрение.

4. Интегрируйте AI/ML в текущие системы

ИИ должен работать в связке с вашими ERP, CRM, TMS. Проверьте:
Может ли система получать и обрабатывать данные без задержек?
Есть ли совместимость с текущим ПО, или потребуется кастомизация?
Как защищены данные? Исключите риски утечек.

5. Запустите пилотный проект и корректируйте модель

Не внедряйте ИИ во все процессы сразу — начните с теста на небольшом участке:

• Выберите один сегмент ассортимента или категорию товаров для тестирования.
• Настройте AI-алгоритмы, запустите в реальном времени и замеряйте показатели.
• Следите за KPI: точность прогнозов, уровень дефицита, экономия на хранении.

6. Регулярно отслеживайте и оптимизируйте

ИИ — не статичное решение, а самообучающаяся система. Контролируйте:
Точность прогнозов — если снижается, пересмотрите алгоритмы.
Оборачиваемость склада — растёт ли скорость продаж?
Экономию на закупках и логистике — действительно ли AI сокращает затраты?

Вывод: Правильное внедрение AI/ML не просто снижает затраты, но и делает бизнес предсказуемым. Чем раньше компания научится использовать ИИ, тем быстрее выйдет на новый уровень эффективности.

Заключение

В современном бизнесе цель увеличить оборачиваемость склада с помощью ИИ – поменяет правила игры для компаний, которые стремятся быть первыми. Благодаря способности улучшать прогнозирование спроса, минимизировать проблемы с запасами и принимать решения на основе данных, искусственный интеллект меняет подход к работе с цепочками поставок. Применяя возможности ИИ, компании любого масштаба уже сейчас могут выйти на новый уровень эффективности, удовлетворенности клиентов и адаптивности.

Готовы вывести бизнес на новый уровень с помощью искусственного интеллекта? Оставьте заявку — наши эксперты помогут вам на любом этапе внедрения, от стратегии до готового решения!