AllSaints впроваджує AI-інструменти для перегляду закупівель та мерчендайзингу
AllSaints, британський ритейлер моди, запустив ініціативу з інтеграції AI-інструментів SaaS у свої операції з закупівель і мерчендайзингу. Це замінює застарілі системи, що залежать від електронних таблиць і ручної обробки даних, на автоматизоване, кероване аналітикою планування в межах наскрізного ланцюга постачання та життєвого циклу товарів. Впровадження відбуватиметься поетапно, з метою оптимізації процесів, підвищення точності прогнозування та перенесення уваги команди з маніпулювання даними на стратегічне прийняття рішень.
Ритейлер підкреслив, як команди мерчендайзингу наразі витрачають значний час на вилучення даних з розрізнених систем, узгодження електронних таблиць і створення звітів — завдання, які стають більш інтенсивними із розширенням асортименту продукції, поширенням каналів збуту та зростанням волатильності ринку. Директор з трансформації та технологій Алфі Микінгс позиціонував це як ключовий елемент опори компанії на трансформацію, керовану даними, що дає змогу мерчендайзерам зосереджуватися на аналітиці бренду та швидкому розміщенні продуктів для задоволення потреб клієнтів.
Поетапне розгортання націлене на основні проблеми роздрібної торгівлі
Поетапний підхід забезпечує всебічне охоплення функцій ланцюга постачання і планування, усуваючи неефективність традиційних інструментів, розроблених для простіших епох роздрібної торгівлі. Спостерігачі галузі відзначають, що такі ручні робочі процеси недооцінюють досвід мерчендайзингу, прив'язуючи команди до низькоцінних завдань в умовах економічного тиску, такого як волатильність, зростання витрат і тиск на маржу. Цей крок підкреслює еволюцію AI від новинки до операційного хребта, прискорюючи рішення, які безпосередньо впливають на ризик запасів, маржу та клієнтський досвід.
Наслідки для ланцюга постачання електронної комерції та стандартів каталогізації
В електронній коммерції, керований AI мерчендайзинг безпосередньо покращує product feeds, автоматизуючи узгодження та прогнозування даних, зменшуючи помилки в розподілі запасів і даючи змогу вносити коригування в реальному часі до мінливого попиту. Це відповідає ширшим змінам у секторі, де великі дані та машинне навчання персоналізують асортимент, оптимізуючи шляхи клієнтів за допомогою швидшого, керованого аналітикою планування[1]. Щодо стандартів каталогізації, інструменти AI забезпечують послідовність категоризації — наприклад, AI-пошук для швидкого підбору продуктів — що підтримує відповідність вимогам платформи, зокрема автоматичні перевірки відповідно до нормативних вимог та валідацію списків за допомогою машинного навчання[3].
Card quality та повнота виграють, оскільки автоматизація мінімізує прогалини ручного введення, при цьому AI аналізує такі змінні, як динаміка ціноутворення та дані конкурентів, для динамічних оновлень. Автоматизація ціноутворення в реальному часі, що базується на аналітиці ринку та попиту, забезпечує збереження конкурентоспроможності списків без постійного нагляду[6]. Це підвищує загальну зрілість каталогу, коли неповні або застарілі картки підривають довіру; 73% споживачів уникають непроінформованих продуктів, підсилюючи потребу в автоматизованих інструментах репутації[2].
Прискорення швидкості формування асортименту з інтеграцією No-Code AI
AI оптимізує швидкість розгортання асортименту, що має вирішальне значення в моді, де тенденції швидко змінюються — мерчендайзери отримують швидший доступ до прогнозної аналітики, швидше виводячи продукти з обігу та масштабуючи переможців у різних каналах. No-code AI платформи знижують бар’єри, дозволяючи нетехнічним командам розгортати робочі процеси без спеціального кодування, що повторює тенденції SaaS у управлінні ланцюгами постачання (SCM), які утримують 14.5% ринкової частки для оптимізації ресурсів[7]. Інструменти робочого процесу вмісту, на рівні 10% від SaaS, додатково інтегруються шляхом структурування даних товарів для бездоганних feed та персоналізації сайту[5][7].
Ці досягнення позиціонують автоматизацію як конкурентний імператив, звільнюючи експертизу для високоефективних завдань, адаптуючись до багатоканального зростання. Оскільки ритейлери стикаються з тиском на маржу, такі інтеграції підвищують ефективність електронної комерції без перегляду інфраструктури.
InternetRetailing; CNews.
Крок AllSaints означає важливий зсув в електронній комерції у бік використання AI для покращеного управління даними про продукти та оптимізації каталогів. У NotPIM ми визнаємо зростаючу потребу ритейлерів у оптимізації процесів, зокрема в каталогізації, збагаченні даних та трансформації feed, щоб зберегти конкурентну перевагу. Цей зсув також підкреслює важливість автоматизації завдань, які наразі споживають значний час та ресурси, дозволяючи командам зосереджуватися на стратегічних рішеннях щодо продуктів та покращенні клієнтського досвіду — саме те, що допомагає досягти NotPIM.