Czy AI może wskazać najbardziej dochodowe produkty?

Sztuczna inteligencja pomaga wychwycić takie różnice. Potrafi przeanalizować historię sprzedaży, koszty, zachowania klientów i sezonowość, a następnie wskazać produkty, na których sklep rzeczywiście zarabia. Może też prognozować, które artykuły mają największy potencjał w kolejnych tygodniach lub miesiącach.

Nie oznacza to jednak, że wystarczy zapytać ChatGPT, co najlepiej sprzedawać, aby otrzymać gotową listę dochodowych produktów. Wiarygodność analizy zależy przede wszystkim od danych, do których AI ma dostęp.

Jak AI rozpoznaje najbardziej dochodowe produkty?

Tradycyjna analiza sprzedaży często zaczyna się od zestawienia obrotów. Właściciel sklepu sprawdza, które towary wygenerowały najwyższy przychód, i na tej podstawie decyduje o kolejnych zamówieniach u dostawców.

Problem pojawia się wtedy, gdy popularny produkt ma niską marżę, wymaga kosztownej reklamy albo jest często zwracany.

AI może zestawić znacznie więcej informacji jednocześnie. Oprócz liczby zamówień i wartości sprzedaży uwzględnia między innymi:

Na tej podstawie można obliczyć nie tylko marżę brutto, ale również zysk po uwzględnieniu kosztów bezpośrednio związanych ze sprzedażą.

Przykładowo sklep sprzedaje dwa produkty:

Mimo że produkt A sprzedaje się dwa i pół razy częściej, produkt B przynosi większy zysk. Podane kwoty są przykładowe i nie obejmują kosztów stałych działalności.

Samodzielne wykonanie takich obliczeń nie wymaga sztucznej inteligencji. AI staje się przydatna wtedy, gdy sklep ma kilka tysięcy produktów, ceny zakupu często się zmieniają, a wydatki na reklamę rozkładają się nierównomiernie między poszczególne artykuły.

System może regularnie przeliczać rentowność asortymentu, wykrywać niekorzystne zmiany i wskazywać produkty, którym opłaca się poświęcić więcej uwagi.

Czy sztuczna inteligencja potrafi przewidzieć, co będzie się dobrze sprzedawać?

Analiza dotychczasowych wyników odpowiada na pytanie, które produkty już zarabiają. Prognozowanie sprzedaży idzie o krok dalej — pozwala oszacować przyszłe zainteresowanie konkretnymi artykułami.

Modele uczenia maszynowego szukają zależności w danych historycznych. Potrafią wykryć, że sprzedaż określonej kategorii rośnie przed świętami, spada po zakończeniu sezonu albo reaguje na zmianę ceny.

Wyobraźmy sobie sklep z wyposażeniem ogrodowym. W poprzednich latach sprzedaż systemów nawadniania wyraźnie rosła wiosną. AI może uwzględnić ten wzorzec, aktualne tempo sprzedaży, poziom zapasów i inne dostępne dane, aby oszacować zapotrzebowanie na kolejne tygodnie.

Dzięki temu właściciel sklepu może wcześniej zamówić odpowiednią ilość towaru, zamiast reagować dopiero wtedy, gdy magazyn zacznie się opróżniać.

Wyniki prognozy nie są jednak gwarancją. Nietypowa pogoda, agresywna promocja konkurenta czy nagła zmiana zainteresowań klientów mogą sprawić, że rzeczywista sprzedaż będzie inna od przewidywanej.

Istotna jest też różnica między prognozą popytu a prognozą zysku. Produkt może sprzedawać się coraz lepiej, ale jednocześnie tracić rentowność, jeśli rosną koszty jego pozyskania lub obsługi.

Dlatego najbardziej użyteczna analiza łączy prognozowaną liczbę zamówień z przewidywaną marżą i kosztami sprzedaży.

Jak znaleźć nowe produkty z potencjałem sprzedażowym?

Sztuczna inteligencja nie musi ograniczać się do asortymentu, który sklep już posiada. Może również pomóc w poszukiwaniu nowych produktów.

W takim przypadku analizuje się nie tylko dane konkretnego przedsiębiorstwa, lecz także informacje o rynku: popularność wyszukiwań, trendy zakupowe, ceny konkurencji, opinie klientów czy poziom nasycenia ofertami.

Dobrym przykładem jest Amazon Product Opportunity Explorer. Narzędzie pozwala sprzedawcom badać zainteresowanie określonymi kategoriami, zachowania kupujących, konkurencję oraz potrzeby klientów, które nie są wystarczająco zaspokajane przez dostępne produkty. Wykorzystuje również funkcje AI do wskazywania potencjalnych możliwości rozwoju asortymentu.

Szczególnie ciekawe informacje można znaleźć w opiniach kupujących. Załóżmy, że klienci regularnie narzekają na zbyt krótkie przewody w popularnych urządzeniach. Analiza dużej liczby recenzji może pokazać, że na rynku istnieje zapotrzebowanie na podobny produkt pozbawiony tej wady.

To konkretniejsza wskazówka niż ogólne stwierdzenie, że dana kategoria jest popularna.

Trzeba jednak odróżnić zainteresowanie produktem od możliwości zarobienia na nim. Nawet jeśli popyt jest wysoki, wejście na rynek może okazać się nieopłacalne ze względu na silną konkurencję, niskie marże, wysokie koszty reklamy lub trudności z zaopatrzeniem.

AI pomaga więc zawęzić wybór, ale ostateczna decyzja powinna uwzględniać również warunki zakupu, logistykę i możliwości finansowe firmy.

Jakie narzędzia AI można wykorzystać do analizy produktów?

Nie każdy sklep potrzebuje rozbudowanego systemu analitycznego. W mniejszych firmach punktem wyjścia może być arkusz z historią sprzedaży, natomiast większe przedsiębiorstwa często korzystają z narzędzi zintegrowanych z platformą e-commerce, magazynem i systemem księgowym.

ChatGPT i analiza arkuszy sprzedażowych

Do wstępnej analizy można wykorzystać ChatGPT, przesyłając plik z danymi o produktach, sprzedaży i kosztach.

Przy odpowiednio przygotowanych danych narzędzie pomoże obliczyć marżę, porównać rentowność kategorii, znaleźć nietypowe wyniki oraz przygotować zestawienia produktów generujących największy zysk.

Można zadać konkretne pytanie: „Które 20 produktów przyniosło największy zysk po odjęciu kosztów zakupu, reklamy i wysyłki w ostatnich trzech miesiącach?”.

Wynik będzie użyteczny, jeśli przesłane dane zawierają wszystkie wskazane koszty, a sposób ich przypisania do produktów jest poprawny. ChatGPT nie zna samodzielnie faktycznych marż sklepu ani jego historii sprzedaży.

Shopify i Shopify Sidekick

Shopify udostępnia raporty dotyczące zysku brutto oraz marż produktów i ich wariantów. Funkcja Sidekick pozwala również zadawać pytania o wyniki finansowe w języku naturalnym.

Warunkiem uzyskania sensownych zestawień jest uzupełnienie kosztów produktów. Trzeba też rozumieć ograniczenia raportów: zysk brutto liczony na podstawie ceny sprzedaży i kosztu towaru nie jest tym samym co ostateczny zysk po reklamach, logistyce i pozostałych wydatkach.

Microsoft Dynamics 365

W większych przedsiębiorstwach znaczenie mają także prognozy popytu oraz zarządzanie zapasami. Microsoft Dynamics 365 Supply Chain Management oferuje rozwiązania wspierające takie procesy, w tym wykorzystanie danych historycznych do planowania zapotrzebowania.

Takie systemy mogą pomóc ograniczać nadmierne zatowarowanie i zmniejszać ryzyko braków magazynowych. Sama prognoza sprzedaży nie zastępuje jednak analizy rentowności.

Wybór narzędzia powinien wynikać z tego, jakie decyzje firma chce podejmować. Jeśli problemem jest nierentowna reklama, potrzebne będą dane o kosztach pozyskania zamówień. Jeśli magazyn jest pełen produktów sprzedających się zbyt wolno, większe znaczenie będą miały prognozy popytu i analiza rotacji.

Dlaczego AI czasami błędnie wskazuje dochodowe produkty?

Najczęstszym problemem nie jest sam algorytm, ale jakość informacji, które otrzymuje.

Jeśli w systemie brakuje aktualnych cen zakupu, produkt może wyglądać na bardziej dochodowy, niż jest w rzeczywistości. Podobnie będzie, gdy analiza pominie zwroty lub koszty reklamy.

Szczególnie łatwo o błędne wnioski w przypadku produktów sprzedawanych w zestawach. Jeden artykuł może mieć niewielką marżę, ale zachęcać klientów do zakupu droższych akcesoriów. Ocena wyłącznie pojedynczego produktu nie pokaże wtedy jego wpływu na rentowność całego koszyka.

Znaczenie ma również okres analizy. Dane z ostatnich 30 dni mogą być niewystarczające dla produktów sezonowych albo takich, które sprzedają się rzadko. Z kolei zbyt długi okres może ukrywać niedawny spadek zainteresowania.

Warto też uważać na rekomendacje generowane bez dostępu do rzeczywistych danych. Model językowy potrafi przekonująco opisać najbardziej perspektywiczne kategorie produktów, ale bez odpowiednich źródeł nie jest w stanie rzetelnie ustalić ich aktualnej rentowności.

Jeżeli AI proponuje zakup większej partii towaru, dobrze sprawdzić, na jakich danych opiera tę rekomendację. Samo wysokie prawdopodobieństwo sprzedaży nie mówi jeszcze, czy inwestycja będzie opłacalna.

Jak wykorzystać AI do zwiększenia zysków w sklepie?

Dobrym początkiem jest analiza produktów, które już znajdują się w ofercie. To właśnie tam często kryją się możliwości poprawy wyniku finansowego bez konieczności szukania zupełnie nowego asortymentu.

Najpierw trzeba zebrać dane o sprzedaży, cenach zakupu, rabatach, kosztach realizacji zamówień i zwrotach. Wydatki reklamowe również powinny zostać uwzględnione, najlepiej na poziomie produktów lub kampanii, z jasno określoną metodą przypisywania kosztów.

Następnie można podzielić asortyment na grupy. Osobno przeanalizować produkty z wysoką sprzedażą i niską marżą, towary o niewielkim wolumenie, ale dużym zysku jednostkowym, oraz artykuły, które długo zalegają w magazynie.

Załóżmy, że AI wskazuje kilkanaście produktów o wysokiej marży, które dotychczas nie były intensywnie promowane. Zamiast od razu zwiększać budżet reklamowy dla całej grupy, można uruchomić test dla kilku pozycji i sprawdzić, czy dodatkowa sprzedaż rzeczywiście przekłada się na większy zysk.

To ważne, ponieważ koszt pozyskania kolejnych klientów może być wyższy niż dotychczasowy. Produkt rentowny przy niewielkiej skali reklamy niekoniecznie pozostanie tak samo opłacalny po znacznym zwiększeniu budżetu.

Podobnie można testować zmiany cen. AI może wskazać produkty, przy których niewielka podwyżka potencjalnie poprawi wynik, ale faktyczną reakcję klientów najlepiej ocenić na podstawie sprzedaży po zmianie.

Nie każda rekomendacja wymaga też zwiększania przychodów. Czasem największą korzyścią będzie ograniczenie zamówień towaru, który zamraża pieniądze w magazynie i generuje koszty przechowywania.

Czy można powierzyć AI decyzje o wyborze asortymentu?

Automatyzacja części decyzji ma sens, zwłaszcza w sklepach z dużą liczbą produktów. System może wykrywać spadki rentowności, przygotowywać propozycje zamówień, identyfikować rosnący popyt i sygnalizować, że dany artykuł przestaje zarabiać.

Pełne oddanie kontroli nad asortymentem jest jednak ryzykowne. Algorytm nie zawsze uwzględni problemy z dostawcą, planowane zmiany oferty producenta, wpływ produktu na wizerunek marki czy inne okoliczności, których nie ma w danych.

Najrozsądniej traktować rekomendacje AI jako podstawę do decyzji, a nie polecenia do bezwarunkowego wykonania. Szczególnie przy większych zakupach magazynowych lub wprowadzaniu nowych kategorii warto najpierw przetestować popyt na mniejszej skali.

AI może wskazać najbardziej dochodowe produkty, a także pomóc znaleźć te, które dopiero mają szansę nimi zostać. Największą przewagą tej technologii nie jest jednak przewidywanie przyszłości, lecz możliwość szybkiego połączenia informacji, które w wielu sklepach pozostają rozproszone między raportami sprzedaży, reklamą, magazynem i księgowością.

Dopiero taki obraz pozwala odróżnić produkty, które dobrze się sprzedają, od tych, na których firma naprawdę zarabia.