Obchodníci vědí předem, co si zákazníci koupí. S pomocí umělé inteligence tak zvyšují výdělky

Zavřené kamenné obchody a povolení prodávat jen přes internet loni přimělo ke spuštění e-shopu další tři tisíce českých podnikatelů. Celkový počet on-line obchodů se tak podle nákupního portálu Heureka.cz zastavil těsně pod hodnotou 50 tisíc. Zároveň se tak přiostřuje konkurence mezi internetovými obchody, které proto hledají nové způsoby, jak snížit náklady a přitáhnout další zákazníky. Ti často ani netuší, že pokročilý software e-shopů předem ví, co si chtějí koupit, a tomu pak přizpůsobuje nabídku i ceny zboží. Díky tomu e-shopy snižují zásoby, které zbytečně srážejí jejich výdělek.

"Pokud chtějí on-line obchody přežít a být ziskové, bude pro ně nasazení takových nástrojů klíčové," říká internetový podnikatel a investor Martin Rozhoň. "Předvídací" programy s prvky umělé inteligence navíc už zavádějí i kamenné obchody.

Méně jídla v koši

Složité programy umí predikovat, co si zákazníci v budoucnosti koupí. Specializovaný software dokáže zpracovávat obrovská množství dat a z nich se učit. Neplní tedy úkoly stále stejným způsobem. Čím víc informací takový systém dostane, tím přesněji umí předpovídat. Obchodník tak může včas objednat na sklad správné zboží.

Košík.cz téměř o tři čtvrtiny snížil množství zboží, které by se muselo vyhodit nebo narychlo prodávat ve slevě.

To částečně umí i standardní počítačové programy pro řízení zásob. Umělá inteligence ale do svých výpočtů zahrne mnohem více faktorů, je tak přesnější a také rychlejší. Kalkuluje například s vývojem počasí v dané oblasti, vývojem cen u konkurence, skladovými kapacitami, v případě kamenných poboček i třeba hosteskami na prodejně a řadou dalších.

Například Alza.cz využívá pokročilé statistické modely kombinované se strojovým učením v několika oblastech. Náklady na nasazení se u větších projektů pohybují v jednotkách milionů korun a investice se obvykle vrátí do roka. "Jedním ze zajímavých projektů je předpověď poptávky a navazující automatizace dodavatelských objednávek, kde jsme za poslední měsíce zlepšili přesnost předpovědi poptávaného množství zboží přibližně o 20 procent," uvedl Martin Fridrich, vedoucí datových analytiků v Alze.

To je zásadní zejména u potravin. Celosvětově se zlikviduje až třetina jídla. V Česku z toho mají nejvíc na svědomí domácnosti − asi polovinu −, ze skladů jde do odpadu pětina vyhozených potravin. Nejde ale jen o zbytečné plýtvání zdroji. Z pohledu byznysu je podstatné i to, že čerstvé potraviny se rychle kazí, musí se tak udržovat v chladu nebo mrazu, což zvyšuje náklady na skladování i distribuci. Likvidace jídla je tak zároveň drahá.

I díky chytrým systémům se strojovým učením se ale tento problém daří dál snižovat. Třeba e-shop Košík.cz tak téměř o tři čtvrtiny snížil množství zboží, které by se muselo vyhodit nebo narychlo prodávat ve slevě. Zároveň díky němu o dvě třetiny snížil počet nákupčích. Náklady v milionech korun se tak vrátily za půl roku.

"Při prodeji rychloobrátkového zboží je predikce naprosto zásadní. Když nakoupíte pračky a netrefíte se o nějaké procento, o nějaké kusy, tak jde o věc, která se nekazí a její hodnota nijak dramaticky neklesá. Když nakoupíte čerstvé maso, ryby a seknete se o 30 procent, tak v lepším případě musíte to zboží vyprodat ve slevě a v tom horším vyhodit," říká Tomáš Jeřábek, šéf Košík.cz.

Pandemii software nezachytil

Na pandemii covidu-19 ale umělá inteligence zareagovat neuměla. Funguje totiž tak, že náhlým odchylkám nepřikládá velkou důležitost. "Když v jednom dni prodáte stokrát více zboží, než je běžné, tak si řekne 'to je anomálie, to nezohledňuji' a dál čeká, zda se to bude opakovat, nebo ne," popisuje Jeřábek. Loni na jaře na začátku pandemie se tak v Košíku zboží objednávalo spíš na základě lidské než umělé zkušenosti. Po měsíci už měl ale systém dostatek dat k tomu, aby se přesnost předvídání zlepšila natolik, že opět překonala lidský mozek.

Další on-line supermarket Rohlík.cz využívá strojové učení zatím hlavně při rozvozu zboží. Předvídá, kolik dostane jednotlivé dny objednávek, kolik tašek se zbožím se bude rozvážet, a podle toho plánuje doručovací auta a řidiče. "Když jsme začali predikovat počet tašek podle obsahu objednávky, tak jsme každý den ujeli o pět procent méně kilometrů na silnicích. Předpokládám ale, že s přínosy umělé inteligence jsme ještě úplně na začátku," říká Zdeňka Svoboda, mluvčí Rohlík.cz.

Předvídání prodejů s pomocí umělé inteligence využívají už i některé tradiční kamenné obchody. "Systém strojového učení nám výrazně pomáhá v predikcích prodaných objemů, a tím pádem také v dobré dostupnosti zboží a zároveň snižování potravinových přebytků, které jsou nyní již v řádu nízkých procent," uvedl Jiří Mareček, ředitel komunikace obchodů Albert.

Velkoobchodní řetězec Makro pak plánuje podle šéfa IT oddělení firmy Christiana Ahna zavést podobný systém v příštích letech. Umělou inteligenci chce zapojit do řízení celého dodavatelského řetězce, složení sortimentu podle chování zákazníků nebo nastavení cen vzhledem ke konkurenci.

"Význam umělé inteligence v e-commerce poroste, zdaleka ještě nejsme na maximu toho, k čemu se dá využít. Brzdou je zejména kvalita vstupních dat," říká Jan Burian, expert na digitalizaci z poradenské společnosti IDC. Systém totiž ovlivňuje i to, jaké parametry o zboží a prodejích se do něj na začátku nalijí. Čím jsou nepřesnější, tím hůře pak software pracuje.

Zbytečné ležáky

Přestože někteří prodejci zapojují do řízení zásob a prodejů inteligentní software, v regálech jim stále leží zbytečné zboží. Jak spočítali analytici poradenské firmy Logio, ve skladech obchodních řetězců je 15 až 20 procent produktů, které se prodávají málo nebo pomaleji, než se čekalo. E-shopy pak mají zbytečných zásob dokonce kolem 40 procent. Zejména takzvané ležáky, které jsou ve skladu i rok nebo dva, představují pro firmy neúčelné náklady na pronájem prostor, energie i personál.

Dosud to pro obchodníky nebylo tak důležité téma, kvůli pandemii ale začali hledat cesty, jak ušetřit náklady. "Teď přichází očistná doba. Firmy budou chtít řešit neefektivity, které přineslo předchozí období rychlého růstu a umělé spotřeby. U každé druhé firmy nyní řešíme, že se chtějí zbavovat zbytečných zásob," říká Tomáš Formánek, odborník na dodavatelské řetězce a spoluzakladatel Logia.

Menší obchodníci si ale často nemohou dovolit investovat miliony korun do pokročilých programů pro predikci prodejů a řízení zásob. Pětice zakladatelů poradenské firmy Logio, která se v rámci projektu Patero zaměřuje na investice do technologických start-upů, to chce změnit. Loni v listopadu tak vznikla nová internetová služba Inventoro.com. Ta také předpovídá s pomocí strojového učení prodeje a objednává zásoby. Aby byla cenově dostupná i pro menší a střední firmy, nezahrnuje tolik možností jako složitější programy. Funguje jako internetová služba s měsíčním poplatkem od 49 dolarů.

Inventoro využívá i e-shop s britskými oděvy Tamsin.cz. "Nyní jsme schopni odchytat přesné sezony, co se kdy a jak nosí," říká majitelka obchodu Lenka O'Neill. Zboží, které systém vybral, vložil e-shop do hlavní nabídky ve svém menu. Díky tomu se podle majitelky firmy zvýšil obrat o pětinu.

Inventoro zatím počítá zákazníky ve stovkách. Vedle evropských zemí pocházejí i z Austrálie, Spojených států, Kanady, Brazílie nebo Indie. Formánek předpokládá, že by start-up mohl být kolem poloviny roku finančně soběstačný.

Zboží na míru

Software s umělou inteligencí používají obchodníci nejen k předvídání nákupu, ale i k nasměrování zákazníka, co by si ještě mohl koupit. Podle studie marketingové agentury Ogilvy plánuje přes polovinu e-shopů využívat umělou inteligenci právě pro doporučování produktů a přesnější zacílení nabídky zboží na konkrétní zákazníky.

Umělá inteligence zvládne i automatické nastavování cen. V Česku ji vyvíjí hned několik start-upů.

Jedním z nich je i Rohlík.cz. "Chceme umělou inteligenci využít pro co nejvíce oblastí. Teď se zaměřujeme na vývoj personalizace obsahu na webu. Chtěli bychom to dotáhnout až do stavu, že umíme predikovat obsah nákupního košíku a zákazník by pouze potvrdil tuto objednávku," uvedla Jana Malíčková, projektová manažerka Rohlík.cz.

Podle Martina Fridricha z Alzy by se v budoucnu mohly pokročilé programy pro doporučování vy­užívat i v kamenných obchodech. "Konkrétně by mohlo jít o radikální personalizaci skrz virtuální prů­vodce nákupem, interaktivní projekční plochy, autonomní nákupní košíky nebo bezobslužné účtování položek," říká.

Přeborníkem ve využívání dat, která analyzují chování zákazníků, je Amazon. E-shop na základě informací o vyhledávání zboží v minulosti i současnosti, dotažených nákupech, vráceném zboží a dalších souvislostech odesílá zboží na finální sklad dřív, než si ho nakupující objednají. Podobný nástroj chce ke své aplikaci přidat i české Logio. To se spojilo s maďarským start-upem, který díky strojovému učení umí rozpoznat, co si chce člověk koupit, a v reálném čase mu nabízet související zboží. "Posunuli jsme se tak od úrovně, kdy dnes víme, co budeme prodávat zítra, na úroveň, kdy tento organismus ovlivní během milisekundy každého zákazníka, přitom úplně u každého připojení se to tvoří přesně na míru," říká Formánek.

Hledání optimální ceny

Software s umělou inteligencí už také umí automaticky řídit nastavení cen. V Česku s takovým nástrojem sbírají od investorů peníze na další expanzi například start-upy Yieldigo nebo Disivo. Jejich program na tisících produktů neustále testuje různé cenové hladiny a vyhodnocuje je. Podle toho pak říká obchodníkovi, jakou cenu má nastavit, aby zboží prodal a zároveň zvýšil marži.

Personalizovaný přístup k zákazníkům se prosadí i ve stravování. Fastfoodový řetězec McDonald's loni koupil za 300 milionů dolarů izraelský start-up Dynamic Yield, který z dat počítá, jak se lidé rozhodují. Jeho technologii už využívá v tisících restaurací v Severní Americe, v nichž tak může McDonald's upravovat nabídku jídel podle času, místa nebo počasí a zobrazovat to na digitálních vývěskách. V další fázi pak bude nabídka přizpůsobena na míru konkrétnímu zákazníkovi. Řetězec k tomu využije svoji aplikaci, přes kterou si budou lidé objednávat jídlo, sbírat body a vybírat si za to různé odměny. Osobní přístup má firmě pomoct obsloužit víc zákazníků a prodat jim větší množství jídla.