Amazon Web Services – Перетворення роздрібних даних на бізнес-цінність

Роздрібні компанії стикаються зі зростаючою складністю управління даними. За даними McKinsey, станом на 2024 рік 78% компаній використовують ШІ щонайменше в одній функції, а 21% тих, хто застосовує генеративний ШІ, повністю перебудували робочі процеси. Для ритейлу це означає, що швидке прийняття рішень на основі даних вже не є опцією — це критично необхідно.

Amazon Q Business для Retail Intelligence допомагає компаніям:

• Аналізувати великі набори даних у режимі реального часу.
• Безшовно інтегруватися з існуючими роздрібними системами (POS, склад, e-commerce).
• Надавати практичні аналітичні дані, що підвищують ефективність операцій і якість обслуговування клієнтів.

Як працює рішення

Це рішення поєднує Amazon Q Business (для генеративного ШІ) з Amazon QuickSight (для візуальної аналітики), забезпечуючи безпечну, масштабовану та рольову аналітику.

Ключові архітектурні елементи:

• Шар інтеграції даних: збирає дані з різних роздрібних джерел у захищене сховище на базі Amazon S3.
• Шар обробки: використовує Amazon Q Business для аналізу запитів і генерації ШІ-аналітики.
• Шар представлення: надає панелі, візуалізації та відповіді природною мовою, адаптовані під кожну роль.

Сервіси AWS, такі як IAM Identity Center, AWS Lambda, Amazon API Gateway та Amazon CloudFront, забезпечують безпечний доступ, безсерверну обробку та оптимізовану доставку. Роздрібні команди можуть навіть запускати автоматизовані робочі процеси через власні плагіни Amazon Q Business, отримуючи миттєві реакції на операційні потреби.

Функції та сценарії використання

Amazon Q Business підтримує різні ролі у роздрібній торгівлі:

Для керівників

Отримання панелей з KPI у реальному часі. Прогнозна аналітика для передбачення ринкових трендів.

Для маркетингових аналітиків

Оцінка ROI кампаній за допомогою запитів природною мовою. Генерація ШІ-рекомендацій для розподілу бюджету.

Для мерчандайзерів

Виявлення можливостей у продуктовому асортименті. Оптимізація цінових стратегій завдяки прогнозній аналітиці.

Для менеджерів із запасів

Автоматизація оптимізації рівнів запасів. Планування сезонних змін попиту.

Для керівників магазинів

Отримання ШІ-рекомендацій щодо планування персоналу.

Порівняння показників магазинів із регіональними бенчмарками.

Приклад: керівник магазину може просто спитати: «Які товари мені слід замовити на наступний тиждень, враховуючи місцеві події?» — і миттєво отримати готові рекомендації.

Чому це важливо

Традиційні BI-системи вимагають спеціальних навичок. Amazon Q Business змінює підхід, дозволяючи взаємодіяти зі складними даними природною мовою. Його можливості Retrieval Augmented Generation (RAG) об'єднують розрізнені дані, роблячи просунуту аналітику доступною кожному, а не лише командам з даних. Така демократизація даних допомагає ритейлерам:

• Усувати «силоси» даних.
• Приймати швидші рішення на основі доказів.
• Підвищувати операційну ефективність і прибутковість.

Висновок

Генеративний ШІ трансформує роботу роздрібних компаній. Amazon Q Business for Retail Intelligence пропонує інтегрований і масштабований підхід до використання даних, допомагаючи організаціям перейти від статичної звітності до проактивного, керованого ШІ прийняття рішень.

Softprom, як офіційний партнер Amazon Web Services, допомагає ритейлерам впроваджувати ці рішення, прискорювати трансформацію та зберігати конкурентні переваги.

Хочете дослідити Amazon Q Business для своєї роздрібної мережі? Зверніться до Softprom, щоб дізнатися більше.