無論您是在線購物還是在實體店購物，零售經(jīng)驗都是人工智能(AI)和機器學(xué)習(xí)革命的最新戰(zhàn)場。
澳大利亞主要零售商已經(jīng)開始意識到，正確制定AI策略可以帶來很多好處，目前有一家數(shù)據(jù)科學(xué)家團隊支持招聘一名AI和機器學(xué)習(xí)主管。
新成立的Woolworths部門WooliesX 旨在匯集各種團隊，包括技術(shù)，客戶數(shù)字體驗，電子商務(wù)，金融服務(wù)和數(shù)字客戶體驗。
關(guān)于數(shù)據(jù)整理
要了解所有主要零售商的機會和威脅，了解為什么將人工智能重新列入議程很有用。自數(shù)十年前進入AI以來，有兩項關(guān)鍵的事情發(fā)生了變化：數(shù)據(jù)和計算能力。
計算能力很容易看到。您手中的智能手機的計算能力比幾十年前的大型計算機高出數(shù)百萬倍。公司可以使用幾乎無限的計算能力來訓(xùn)練其AI算法。
另一個關(guān)鍵因素是可用數(shù)據(jù)的規(guī)模和豐富性，尤其是在零售業(yè)中。
人工智能系統(tǒng)，尤其是機器學(xué)習(xí)等學(xué)習(xí)技術(shù)，在龐大而豐富的數(shù)據(jù)集上蓬勃發(fā)展。當(dāng)適當(dāng)?shù)匚惯@個數(shù)據(jù)，這些系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)趨勢，模式和相關(guān)性，沒有人可以分析師曾希望手動發(fā)現(xiàn)。
這些機器學(xué)習(xí)方法可自動進行數(shù)據(jù)分析，使用戶能夠創(chuàng)建模型，然后可以對其他類似數(shù)據(jù)做出有用的預(yù)測。
為什么零售適合AI
AI在不同領(lǐng)域中的快速部署取決于幾個關(guān)鍵因素：出于某些原因，零售特別適合。
首先是測試和測量的能力。借助適當(dāng)?shù)谋Ｕ洗胧?，零售業(yè)巨頭可以部署AI并測試和衡量消費者的反應(yīng)。他們還可以相當(dāng)迅速地直接衡量其底線的影響。
第二個是錯誤造成的相對較小的后果。降落在客機上的AI代理無法承擔(dān)任何失誤，因為這可能會導(dǎo)致人員死亡。只要總體效果是積極的，零售業(yè)中部署的AI代理每天就可以做出數(shù)百萬個決策，因此可以犯一些錯誤。
Nuro.AI與雜貨巨頭Kroger合作，在零售業(yè)中已經(jīng)出現(xiàn)了一些智能機器人技術(shù)，可以將雜貨送到美國客戶的家中。
但是，許多最重大的變化將來自于AI的部署，而不是物理機器人或自動駕駛汽車。讓我們看一下一些基于AI的場景，這些場景將改變您的零售體驗。
您的購物習(xí)慣
人工智能可以從您購買的產(chǎn)品和購買方式中檢測出購物行為的潛在模式。
這可能是您從超市定期購買大米，從酒類商店零星購買葡萄酒，以及周五晚上在當(dāng)?shù)乇憷曩徺I冰淇淋。
庫存和銷售數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)僅跟蹤具有足夠數(shù)據(jù)的單個產(chǎn)品的購買，而機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以預(yù)測您的常規(guī)習(xí)慣。它知道您每個星期一晚上都喜歡煮意大利調(diào)味飯，但也有一些更復(fù)雜的行為，例如偶爾的冰淇淋狂歡。
在更大范圍內(nèi)，對數(shù)百萬消費者行為的分析將使超市能夠預(yù)測每周有多少澳大利亞家庭在煮意大利飯。這將為庫存管理系統(tǒng)提供信息，例如為具有很多意大利調(diào)味飯消費者的商店自動優(yōu)化 Arborio大米的庫存。
然后，這些信息將與友好的供應(yīng)商共享，從而實現(xiàn)更有效的庫存管理和精益物流。
高效行銷
傳統(tǒng)的忠誠度計劃數(shù)據(jù)庫(例如FlyBuys)使超市能夠識別您購買特定產(chǎn)品的頻率(例如，您每周購買一次Arborio大米)，然后將報價發(fā)送給被識別為“即將購買Arborio大米”的一組消費者。
新的營銷技術(shù)將不僅限于向已經(jīng)有可能購買該產(chǎn)品的客戶推廣銷售。取而代之的是，機器學(xué)習(xí)推薦器將宣傳蒜味面包，提拉米蘇或其他個性化產(chǎn)品推薦，這些推薦來自成千上萬其他消費者的數(shù)據(jù)經(jīng)常提示。
高效的營銷意味著更少的折扣和更多的利潤。
定價動態(tài)
超市的價格挑戰(zhàn)包括對正確的產(chǎn)品應(yīng)用正確的價格和正確的促銷。
零售定價優(yōu)化是一項復(fù)雜的工作，需要針對每個客戶，產(chǎn)品和交易進行細(xì)粒度的數(shù)據(jù)分析。
為了有效發(fā)揮作用，需要檢查無數(shù)因素，例如隨著時間，季節(jié)性，天氣和競爭對手的促銷活動而改變價格點會如何影響銷售。
精心設(shè)計的機器學(xué)習(xí)程序可以考慮所有這些變化，并將它們與其他細(xì)節(jié)(例如購買歷史記錄，產(chǎn)品偏好等)結(jié)合起來，以開發(fā)出深刻的見識和量身定制的定價，以最大限度地提高收入和利潤。
客戶的反饋意見
從歷史上看，客戶反饋是通過反饋卡獲得的，并填寫并放置在建議框中。必須閱讀并執(zhí)行此反饋。
隨著社交媒體的增加，它已成為公開表達(dá)反饋的平臺。因此，零售商轉(zhuǎn)向社交媒體抓取軟件，以響應(yīng)，解決問題并使顧客參與對話。
展望未來，機器學(xué)習(xí)將在這種情況下發(fā)揮作用。機器學(xué)習(xí)和AI系統(tǒng)將首次實現(xiàn)對雜亂，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(例如客戶記錄的口頭評論或視頻數(shù)據(jù))的多種來源的批量分析。
減少盜竊
澳大利亞零售商每年損失的庫存損失估計為45億澳元。自助登記冊的增長是造成這些損失的原因。
機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠毫不費力地掃描數(shù)百萬張圖像，從而使具有攝像頭的智能銷售點(POS)系統(tǒng)能夠檢測收銀秤上放置的水果和蔬菜的不同品種。
隨著時間的流逝，系統(tǒng)還將更好地檢測商店中出售的所有產(chǎn)品，包括一項稱為精細(xì)分類的任務(wù)，使它能夠分辨出Valencia和Navel橙色之間的區(qū)別。因此，當(dāng)您實際購買桃子時，輸入土豆就不會再有“錯誤”了。
從長遠(yuǎn)來看，就像Amazon Go商店一樣，POS系統(tǒng)可能會完全消失。
為您訂購的計算機
機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)在將您的自然聲音轉(zhuǎn)換為雜貨清單方面正迅速發(fā)展。
法國零售商家樂福和美國巨頭沃爾瑪已經(jīng)與Google合作，例如Google Duplex等數(shù)字助理可能很快會為您創(chuàng)建購物清單并下訂單。
不斷發(fā)展的AI零售體驗
當(dāng)您經(jīng)歷人生階段時，您會變老，偶爾會感到不適，您可能會結(jié)婚，生孩子或改變職業(yè)。隨著客戶生活條件和消費習(xí)慣的改變，模型將自動調(diào)整，就像在欺詐檢測領(lǐng)域一樣。
當(dāng)前的反應(yīng)系統(tǒng)包括等待顧客開始購買尿布，例如，然后在跟進適當(dāng)?shù)漠a(chǎn)品推薦之前，將該顧客識別為剛剛開始家庭生活。
相反，機器學(xué)習(xí)算法可以對行為進行建模，例如購買葉酸維生素和生物油，然后預(yù)測何時應(yīng)發(fā)送報價。
從被動式營銷到預(yù)測性營銷的這種轉(zhuǎn)變可能會改變您的購物方式，給您帶來您可能甚至從未考慮過的建議，這都是可能的，因為零售商及其客戶都擁有與AI相關(guān)的機會。