Umělá inteligence pomáhá odhadovat nákupní zvyky

Pomocí umělé inteligence lze zjistit, jak se které zboží prodává. Vliv má období roku, počasí i den v týdnu. V datech analytici hledají souvislosti, které mohou zákazníkům, tedy obchodníkům i výrobcům, usnadnit podnikání. Obchody potom vědí, kdy je třeba mít větší zásoby. Analyzovaná data o chování zákazníků jsou cenná pro všechny.

Roman Šitner 15.10.2018
Data a umělá inteligence. | na serveru Lidovky.cz | aktuální zprávy Data a umělá inteligence. | foto: Ilustrace Richard CortésČeská pozice
Data a umělá inteligence.

Češi letos v létě nevídaně nakupovali tampony, deodoranty i repelenty. Jde o zboží, jehož prodeje rostou spolu s letními teplotami – a ty letos přišly brzy. Zatímco loni o přípravky proti komárům v dubnu téměř nikdo nestál, letos už v tomto měsíci mizely z regálů. Vyplývá to alespoň z analýzy pražské společnosti Logio, která se zabývá optimalizací zásobování.

„Letošní rok byl oproti těm předchozím výjimečný. Zatímco běžně trvá období s vyššími teplotami od poloviny května do půlky srpna, letos to bylo pět měsíců prakticky bez přestávky,“ popisuje Tomáš Formánek, spolumajitel společnosti Logio. „To s sebou nese velké tlaky nejen na prodejce, ale především na logistiku,“ dodává.

Matematické predikce

Logio patří v Česku ve svém oboru mezi nejvýznamnější a konkurují mu spíše nadnárodní koncerny. Pracuje například pro obchodní sítě Coop, Makro, CZC, Datart, Pompo nebo prodejce autodílů Auto Kelly, ale i pro potravinářské firmy, jako jsou Kofola, Madeta, Nestlé či Hamé. Zákazníkem je i automobilka Škoda Auto nebo výrobce pneumatik Barum. Když se denní teploty vyšplhají vysoko nad dlouhodobý průměr, lépe se prodávají i hřebeny, sponky, náplasti a dezinfekce, samozřejmě pak ocet. Letos se pak nebývale dobře – pravděpodobně kvůli bohaté úrodě – prodávaly zavařovací sklenice.

Dnešní matematické predikce mohou být velmi přesné a daleko převyšují jakýkoli lidský odhad

Naopak špatný rok zažili dodavatelé čajů. Ty se v létě prodávají hůře a letos to bylo kvůli trvalejším tropickým teplotám znát. V horkých dnech se pije více piva, ale zase se prodá méně mléčných výrobků. V případě bouřky pak 40 procent nakupujících odloží cestu do obchodu s elektronikou. Výrobci, dodavatelé i obchodníci se přitom připravují na to, že počasí bude průměrné. V momentě, kdy prodeje nějakého zboží kvůli dlouhému létu vyskočí, je třeba nečekaně navýšit výrobu. A to stojí peníze.

„Dnešní matematické predikce mohou být velmi přesné a daleko převyšují jakýkoli lidský odhad,“ popisuje technický šéf firmy Yieldigo, která se analýzami také zabývá. Pomocí umělé inteligence analyzuje, jak se které zboží prodává. Vliv má období roku, počasí od teploty po déšť i den v týdnu. „Teplota má na prodeje většiny produktů spíše zanedbatelný vliv. Vyhodnocujeme však i spoustu jiných věcí, především cenovou elasticitu, reakci na promo akce, sezonalitu nebo trendovost. Těchto pojmenovatelných faktorů jsou desítky,“ popisuje Psota.

Doporučení algoritmem

V datech analytici hledají souvislosti, které mohou jejich zákazníkům, tedy obchodníkům i výrobcům, usnadnit podnikání. Obchody pak vědí, kdy je třeba mít větší zásoby. To je důležité i pro jejich dodavatele, kteří mohou lépe očekávat, kdy více nebo naopak méně vyrábět. Analyzovaná data o chování zákazníků jsou cenná pro všechny. Dnes se prakticky vyrábí přímo do kamionů, velké mezisklady zmizely. Obchodník ví, že se blíží deštivá letní sobota, a algoritmus mu doporučí nejlepší možnou objednávku. Ta se přepočítává i čtyřikrát denně dle všech proměnných, jež do toho vstupují.

Obchodník ví, že se blíží deštivá letní sobota, a algoritmus mu doporučí nejlepší možnou objednávku. Ta se přepočítává i čtyřikrát denně dle všech proměnných, jež do toho vstupují. Software se učí najít souvislost rovněž u státních svátků a toho, na který den v týdnu připadnou.

Software se učí najít souvislost rovněž u státních svátků a toho, na který den v týdnu připadnou.Všichni tak mohou například lépe naplánovat jak zásobování, tak případné najímání brigádníků. Odpadnout tak mohou i zbytečné cesty kamionů. Firma Logio už začala experimentovat i s vytížeností hotelů, kterou udává například Booking.com, a porovnává ji s reálnými prodeji zboží v okolních obchodech. Podle toho se snaží najít souvislosti, aby se v okolí mohli obchodníci lépe připravit na případný nárůst nebo pokles počtu turistů.

Diskuse neobsahuje žádné příspěvky.