Amazon Web Services – Превращаем розничные данные в бизнес-ценность

Розничные компании сталкиваются с растущей сложностью управления данными. Согласно отчету McKinsey, к 2024 году 78% компаний используют ИИ хотя бы в одной функции, а 21% из тех, кто применяет генеративный ИИ, полностью перестроили рабочие процессы. Для розницы это означает, что быстрое принятие решений на основе данных больше не является опцией — это критически важно.

Amazon Q Business для Retail Intelligence помогает компаниям:

• Анализировать большие наборы данных в режиме реального времени.
• Бесшовно интегрироваться с существующими розничными системами (POS, склад, e-commerce).
• Предоставлять практические инсайты, повышающие эффективность операций и качество обслуживания клиентов.

Как работает решение

Это решение объединяет Amazon Q Business (для генеративного ИИ) с Amazon QuickSight (для визуальной аналитики), обеспечивая безопасную, масштабируемую аналитику с распределением по ролям.

Ключевые архитектурные элементы:

• Слой интеграции данных: собирает данные из различных розничных источников в защищенное хранилище данных на базе Amazon S3.
• Слой обработки: использует Amazon Q Business для анализа запросов и генерации ИИ-аналитики.
• Слой представления: предоставляет панели, визуализации и ответы на естественном языке, адаптированные под каждую роль.

Сервисы AWS, такие как IAM Identity Center, AWS Lambda, Amazon API Gateway и Amazon CloudFront, обеспечивают безопасный доступ, безсерверную обработку и оптимизированную доставку. Розничные команды могут даже запускать автоматизированные рабочие процессы через собственные плагины Amazon Q Business, получая мгновенные реакции на операционные потребности.

Функции и сценарии использования

Amazon Q Business помогает различным специалистам розничной торговли:

Для руководителей

Получение панелей с KPI в реальном времени. Прогнозная аналитика для предсказания рыночных трендов.

Для маркетинговых аналитиков

Оценка ROI кампаний с помощью запросов на естественном языке. Генерация ИИ-рекомендаций по распределению бюджета.

Для мерчандайзеров

Выявление возможностей в ассортименте. Оптимизация ценовых стратегий с использованием прогнозной аналитики.

Для менеджеров по запасам

Автоматизация оптимизации уровня запасов. Планирование сезонных колебаний спроса.

Для управляющих магазинами

Получение ИИ-рекомендаций по планированию персонала.

Сравнение показателей работы магазинов с региональными бенчмарками.

Пример: управляющий магазином может просто спросить: «Какие товары мне следует закупить на следующую неделю, учитывая местные события?» — и мгновенно получить готовые рекомендации.

Почему это важно

Традиционные BI-системы требуют специальных навыков. Amazon Q Business меняет подход, позволяя взаимодействовать с комплексными данными на естественном языке. Его возможности Retrieval Augmented Generation (RAG) объединяют разрозненные данные, делая продвинутую аналитику доступной каждому, а не только командам по работе с данными. Такая демократизация данных помогает ритейлерам:

• Устранять «силосы» данных.
• Принимать быстрые решения на основе доказательств.
• Повышать операционную эффективность и прибыльность.

Заключение

Генеративный ИИ меняет работу розничных компаний. Amazon Q Business for Retail Intelligence предлагает интегрированный и масштабируемый подход к использованию данных, помогая организациям перейти от статической отчетности к проактивному, основанному на ИИ принятию решений.

Softprom, официальный партнер Amazon Web Services, помогает ритейлерам внедрять эти решения, ускорять трансформацию и сохранять конкурентные преимущества.

Хотите изучить Amazon Q Business для своей розничной сети? Свяжитесь с Softprom, чтобы узнать больше.