Pagrindiniai pasiėmimai
- Dėl atliekų, daugiau nei 30 % maisto niekada net neparduodami JAV.
- Lenkijos prekybos centras bando dirbtinio intelekto kainas, kad automatiškai sumažintų kainas, kol maistas nesuges.
- Baimė, kad klientai pasinaudos sistema, kad gautų pigų maistą, yra nepagrįsta.
Maisto technologijų startuolis „Wasteless“planuoja panaikinti prekybos centruose esančio maisto švaistymą automatiškai sumažindamas prekių kainas, kol jos neišnyksta.
Greitai gendančio maisto kainos sumažinimas, kol jis nesuges, yra pagrindinė prekybos centrų strategijos dalis. Galite išnaudoti sistemą – apsipirkimas vėlai šeštadienį gali sutaupyti kai kurių sandorių, jei, pavyzdžiui, sekmadieniais parduotuvė užsidaro. Wasteless naudoja AI, kad automatiškai dinamiškai keistų kainas, kad būtų parduota kuo daugiau prekių, kol jos nesuges. Tai panašu į oro linijų keleivių vietų kainodarą, tik atvirkščiai.
Visi prekybos centre matėme specialius trumpalaikių prekių pasiūlymus. Problema ta, kad dažnai šie sumažinimai ateina per vėlai. Niekas nenusipirks avokado net už 0,10 USD, kai viduje jis labiau primena drungną juodos ir žalios spalvos avokadų kokteilį. Taip pat, jei per anksti nuleisite kainas, rizikuojate uždirbti mažiau pinigų, nei galėtumėte, ir taip pat likti be atsargų.
Taigi laikas atėjo geresniam būdui.
„Kadangi JAV iššvaistoma beveik pusė viso maisto, dirbtinio intelekto naudojimas yra savalaikis sprendimas“, – el. paštu Lifewire sakė DI medicinos komunikacijos ekspertas dr. Philipas J Milleris. „Jis gali numatyti tiek pasiūlos, tiek paklausos tendencijas, todėl užsakymas yra efektyvesnis. Tai taip pat gali strategiškai sumažinti kainas, kad netrukus būtų perkeltos žuvusios prekės."
Neatliekų
Prekybos centrų akcijų kontrolė jau labai priklauso nuo dirbtinio intelekto. Kompiuterio smegenys gali sekti tendencijas ir numatyti sezoninę paklausą daug geriau nei žmonės. Todėl prasminga, kad kompiuteris savo dirbtinį intelektą pritaikytų prekių kainodarai, optimizuotų pardavimą ir išvengtų švaistymo.
Toks yra „Wasteless“, kuris šiuo metu bandomas vienoje Lenkijos bakalėjos parduotuvėje, tikslas. Idėja yra ta, kad kompiuteris išmoksta pirkėjų įpročius toje konkrečioje parduotuvėje ir derina tai su žiniomis, kiek laiko turėtų užtekti visi tie vaisiai ir daržovės, mėsa, sūriai ir kiti greitai gendantys produktai.
Tada gali automatiškai keisti kainas. Idealiu atveju joks maistas nebūtų švaistomas dėl sugedimo, o parduotuvės savininkas gali, kaip žada „Wasteless“svetainė, „atgauti visą savo vytančios produkcijos vertę“.
Kita šios lygties dalis yra elektroninės kainų etiketės. Galbūt jau matėte juos kai kuriose parduotuvėse. E-rašalo lentynų etiketes galima belaidžiu būdu atnaujinti iš centrinio kompiuterio, todėl visa procedūra vyksta sklandžiai.
„Reikalingi AI algoritmai nėra sudėtingi“, – sako Verma. „Sudėtingesnis yra pradinis klientų elgsenos tyrimas, dažni kainodaros pokyčiai, dėl kurių reikia investuoti į elektroninius kainodaros rodymus ir kainų vykdymą, o galiausiai – padidinti pakuotės senėjimo duomenų tikslumą.“
Tad kliūtys yra tik įgyvendinimo išlaidos. Technologija yra prieinama ir brandi. Ją tiesiog reikia dislokuoti. Tai lengviau parduoti dideliems prekybos centrams, kurie gali lengviau amortizuoti savo investicijas. Tiesą sakant, šioms didelėms grandinėms maisto švaistymas nėra tvarumo ar aplinkos problema. Tai tiesiog didelis pinigų švaistymas. Laimei, išspręsdami vieną išspręskite kitą.
Maisto švaistymas
2019 m. maisto atliekos JAV kainavo daugiau nei 400 mlrd. Tai yra trečdalis viso pagaminamo, o ne parduodamo maisto. Ir tai dar prieš jums priėjus prie maisto, kurį švaistome namuose ir pan.
Kadangi JAV iššvaistoma beveik pusė viso maisto, dirbtinio intelekto naudojimas yra savalaikis sprendimas.
„Prekybos centrai iššvaisto daugiau nei 25 % parduodamo maisto“, – „Lifewire“el. paštu sakė Austin Data Labs prezidentas ir technologijų vadovas Sushilas Verma.
"Nepaisant to, prekybos centrai vengė didelių nuolaidų gaminiams, kurių galiojimo laikas baigsis, dėl dviejų priežasčių: baimės, kad klientai tyčia atidėlios pirkimą laukdami nuolaidos, ir dėl galimų susirūpinimų dėl maisto saugos."
Iš tikrųjų to neįvyko. Nors kai kurie žmonės gali organizuoti savo apsipirkimo keliones taikydami nuolaidas, dauguma mūsų perka tada, kai reikia arba kai mums patogu.
„Neseniai buvo atliktas tyrimas, kuris rodo, kad šios baimės yra pernelyg išpūstos“, – sako Verma.„Vis labiau atrodo, kad pagal amžių pagrįsta kainodara yra didelė galimybė mažmenininkams, būdas segmentuoti rinką, mokėti daugiau už šviežius produktus, padidinti vidutinę maržą ir tuo pačiu metu sumažinti atliekų kiekį.“
