В дождь - спрос на рыбные гамбургеры
Японские ученые надеются решить проблему перепроизводства пищевых продуктов с помощью искусственного интеллекта, который будет отслеживать поведенческие модели покупателей и прогнозы погоды.
Как сообщила ведущая деловая газета Nikkei, в Японии ежегодно около 6,4 млн тонн продуктов выбрасываются из-за отсутствия спроса.
Разработчики программы проанализировали данные, в результате чего с помощью экспертов Японской ассоциации погоды пришли к выводу, что почти 30% компаний страдают от неспособности верно рассчитать необходимое клиентам количество товаров.
Так, к примеру, одна крупная компания, работающая в сфере легкой промышленности, отправляет на свалку сотни упаковок соуса для холодной лапши.
Как уверяют авторы идеи, главная причина этого заключается в том, что маркетологи не принимают в расчет прогнозы погоды, посмотрев на которые стало бы понятно, что в ближайший месяц будет слишком прохладно, чтобы ожидать от клиентов высокого потребления холодной лапши.
Искусственный интеллект, который будет составлять точные планы производства собирает данные о продажах с помощью информации от одной из крупнейших в стране торговых сетей. Он также анализирует записи в социальных сетях, определяя поведенческие модели потребителей.
Так, к примеру, уже удалось выяснить, что женщины старше 30 лет совершают намного больше покупок в те дни, когда идет дождь. Объяснить причины такого явления программа, конечно, не может.
Но аналогичную тенденцию, связанную с погодой, отмечают и некоторые компании. Так, японское подразделение McDonald's в дождливые дни привозит в свои рестораны быстрого питания побольше продуктов для приготовления бутербродов с рыбой. Что заставляет людей покупать именно рыбные гамбургеры, когда идет дождь, остается загадкой.
Разработчики сейчас проводят эксперимент, тестируя искусственный интеллект. В нем принимают участие около 30 компаний. Программа пытается понять, как лучше организовать производство и сбыт соуса для холодной лапши, соевого творога, кофе и газированных напитков.
