Роботы на триллион: как роботы могут помочь ритейлу и
не только

Во многих магазинах появляются роботы — от двухметровых самодвижущихся машин, следящих за чистотой в супермаркетах Giant Food Stores, до автономных сканеров, проверяющих наличие товаров на полках в Walmart. А в некоторых магазинах товаров для дома Lowe работает LoweBot: он умеет отвечать на простые вопросы (например, где найти нужные наименования) и помогает следить за уровнем запасов. Такие роботы освобождают сотрудников от рутинных задач, и у тех появляется больше времени на общение с клиентами — и это только начало.

Главное преимущество роботов в магазинах в том, что они могут собирать более детальные данные о товарах на полках и о покупательских привычках. Это повысит точность и эффективность управления запасами. Роботы могут выступать как сборщики данных в среде интернета вещей (IoT) — сложной сети взаимосвязанных устройств, объектов и сенсоров, аккумулирующей большой объем информации и передающей ее для анализа в облако или, для большей оперативности, на периферийные серверы. IoT образует умные цифровые системы. Они уже используются на заводах и транспорте, а теперь появляются в розничных магазинах. Интернет вещей в сочетании с огромными возможностями искусственного интеллекта и машинного обучения приближает нас к концепциям будущего Четвертой промышленной революции и меняет нашу жизнь, работу, бизнес и то, как мы покупаем товары и услуги. 

Роботы в магазинах — это первый шаг к созданию всеобъемлющего IoT-решения. Например, в португальских супермаркетах и гипермаркетах Auchan Retail Portugal появится автономная система мониторинга полок. Роботы будут передвигаться по магазинам, фотографировать полки и ряды, а затем отправлять фотографии на обработку для расчета метрик и анализа сведений о распроданных товарах и о ценообразовании.

В секторе розничной торговли, где так важно понимать и предвидеть спрос, такие подробные данные очень важны. Компания Stitch Fix, которая предлагает персональные подборки одежды покупателям на дому, всесторонне использует анализ данных на всех участках работы — от выработки рекомендаций до управления запасами и дизайна одежды. Но для традиционных магазинов мало просто отслеживать покупки клиентов. Настоящее конкурентное преимущество — это информация о том, что люди хотели купить, но не смогли. И получить эту информацию помогут роботы в торговых залах.

Сбор данных на верхнем уровне маркетинговой воронки

Роботы в магазинах собирают данные на верхнем уровне воронки продаж, отслеживая наличие — или отсутствие — товара на полках. Такой постоянный мониторинг позволяет более подробно оценить покупательский опыт в магазинах. Например, можно понять, какие товары сейчас доступны в большом количестве, какие заканчиваются, а каких уже нет, что позволяет делать выводы о потребительском поведении и предпочтениях.

В не слишком отдаленном будущем роботы, возможно, смогут не только отчитываться об уровне запасов и следить за точностью цен. Представьте себе робота, который сканирует полки и вдруг обнаруживает, что арахисовое масло без сахара раскупают вдвое быстрее, чем обычное. Он сразу же отправляет на склад сигнал о том, чтобы в этот магазин привозили больше арахисового масла без сахара. Обнаруживая неожиданные, резкие изменения в уровне запасов, робот сможет быстро реагировать на них без вмешательства человека. Это похоже на высокочастотный трейдинг, когда алгоритмы выявляют небольшие сиюминутные отклонения в ценах акций и зарабатывают на них — со временем — огромную прибыль.

Непосредственный финансовый эффект для магазинов может быть связан с устранением колебаний в уровне запасов, из-за которых возникают ситуации, когда нужных наименований в наличии нет. Такие ошибки обходятся очень дорого: по некоторым оценкам, в $1 трлн в глобальном масштабе. Кроме того, пустые полки разочаровывают клиентов, что может привести к падению лояльности.

Во время пандемии COVID-19 из многих магазинов пропали бытовые товары повседневного спрос — например, туалетная бумага и моющие средства. В конце концов магазины ограничили количество товара в одни руки — но только после того, как полки надолго опустели. А если бы им удалось оперативно выявить признаки массовой закупки туалетной бумаги и других продуктов? Если бы робот в торговом зале увидел неожиданное сокращение запасов, можно было бы вовремя принять необходимые меры: заказать большие партии со складов и ввести ограничения, чтобы сдержать массовую скупку.

Как IoT изменит другие отрасли

Заблаговременное выявление складских дефицитов позволит повысить эффективность и улучшить клиентский опыт и в других сферах — например, в авиаперевозках. Так, задержки рейсов из-за внепланового техобслуживания в авиации иногда происходят не столько из-за необходимости срочного ремонта, сколько из-за отсутствия нужной запчасти или детали. IoT помог бы улучшить систему управления ресурсами, и более того, самолеты сами могли бы сигнализировать, что нужно что-то починить или заменить, еще до того, как их снимут с рейсов. Использование сенсоров и ИИ для прогнозного моделирования и обслуживания уже применяется в самых разных сферах — от производства до водоснабжения.

В разных отраслях уже много лет постепенно внедряют робототехнологии — от станков на заводах по сборке автомобилей до роботов-манипуляторов, которые поднимают тяжелые предметы на складах. В некоторых отелях роботы носят багаж или работают цифровыми консьержами. Из-за пандемии роботы появились и в больницах. Они проводили дезинфекцию палат и коридоров, а также заменяли курьеров — например, носили анализы крови в лабораторию. Кроме того, в разных коммерческих пространствах — от офисных зданий до аэропортов — появляются автономные роботы-чистильщики.

До последнего времени роботы в магазинах оставались невидимыми. Например, Amazon использует роботов в центрах обработки заказов: так компания оптимизирует не только эффективность, но и безопасность (роботы не могут получить травму, таская тяжелые палеты). Компания утверждает, что благодаря этому у нее появилась возможность хранить в своих центрах на 40% больше товарных запасов. А крупнейшая сеть супермаркетов в США Kroger открывает систему автоматизированных складов: робототехника и цифровые технологии позволят ей лучше выполнять требования пользователей.

Новые магазины 

Ритейл — это сверхконкурентная сфера. Все магазины — традиционные, онлайновые и омниканальные — теряют маржу, и им нужны технологии и инновации, чтобы выделиться среди конкурентов и повысить свои шансы на выживание. Одной из первых волн инновацийв ритейле стали интернет-магазины. Конечно, это уже не новый тренд, но из-за пандемии онлайн-торговля сильно выросла: многие покупатели оставались дома и совершали покупки в интернете. По некоторым оценкам, пандемия ускорила переход от физических магазинов к цифровым на целых пять лет.

Новаторы отрасли реформируют и традиционную розницу, предлагающую клиентам возможность ознакомиться с товарами и попробовать новинки. Очередной шаг на пути больших инноваций предполагает более активное внедрение интернета вещей для повышения качества управления запасами и прогнозного моделирования.

Жизненный цикл продуктов становится короче, и магазины должны все более гибко определять микротренды в поведении клиентов, чтобы производить, заказывать и продавать именно те товары и услуги, которые нужны покупателям прямо сейчас. Возможно, ключом к этому станет робот, который свободно передвигается по магазину, собирает данные в точке контакта с покупателем у полок с товаром и вносит их в облачную систему.

Об авторе

Бен Форган (Ben Forgan) — сооснователь и CEO глобальной IoT-платформы Hologram.