1. Colectarea și curățarea datelor

Primul pas este crearea unei baze de date unificate.

• Integrează sursele: ERP (gestiune stocuri), CRM (clienți), platforme eCommerce, tichete de vânzare.

• Folosește un ETL simplu (ex: Power Query, Python Pandas, Azure Data Factory) pentru a curăța și normaliza datele.

• Elimină dublurile, erorile de înregistrare și câmpurile inutile.

Exemplu:
Un retailer de modă își poate centraliza datele zilnice din cele 5 magazine fizice + magazinul online într-o singură bază SQL.

2. Alegerea instrumentelor AI

Există două direcții posibile:

• Soluții “no-code” / “low-code”: Power BI + AI Insights, Google Vertex AI, Azure Machine Learning Studio — pentru analize rapide fără programare.

• Soluții programatice (Python / R): scikit-learn, Prophet (forecasting), TensorFlow sau PyTorch — pentru analize complexe și modele personalizate.

Sugestie practică:
Începe cu Power BI + AI Insights – permite predicții de vânzări, detectare de anomalii și clasificarea clienților fără scriere de cod.

3. Modele AI utile în retail

• Predicția vânzărilor: estimează cererea viitoare în funcție de sezon, promoții sau tendințe.

• Analiza coșului de cumpărături (Market Basket Analysis): descoperă combinațiile de produse cumpărate împreună.

• Segmentarea clienților (Clustering): grupează clienții după comportament și valoare (ex: RFM – Recency, Frequency, Monetary).

• Detecția anomaliilor: identifică scăderi neașteptate ale vânzărilor sau fraude POS.

Rezultate practice:
AI poate îmbunătăți acuratețea previziunilor de stocuri cu 25–40% și crește marjele de profit prin optimizarea prețurilor dinamice.

4. Vizualizarea și interpretarea rezultatelor

Datele trebuie transformate în dashboard-uri intuitive, accesibile echipelor non-tehnice:

• Power BI / Tableau pentru vizualizare interactivă;

• grafice dinamice: vânzări zilnice, top produse, predicții pe următoarele 30 de zile;

• alerte automate pentru scăderi neașteptate ale vânzărilor.

Bonus: Integrează dashboard-urile cu Microsoft Teams sau e-mail pentru raportări automate.