Yapay zeka perakendeye tam olarak girdiğinde, tüketiciler nasıl daha fazla, daha hızlı ve daha iyi ödeme yapabilir?
Birkaç gün önce, McKinsey Global Institute, özellikle perakende, üretim, elektrik, tıbbi bakım ve eğitim gibi beş ana alanda mevcut sıcak yapay zekanın fiili uygulamasını analiz eden "Yapay Zeka: Yeni Dijital Sınır" raporunu yayınladı. Pratik uygulama. Leifeng.com "perakende sektörü" durumunu sizin için derleyecek ve yorumlayacaktır.
Perakendeciler, endüstri zincirinin çoğu bölümünde yapay zeka, makine öğrenimi ve robotik uygulamaya başladı. En önemlisi, AI teknolojisi; promosyon, sınıflandırma ve tedarik zinciri gibi alanlarda manuel işlemleri büyük ölçüde azaltabilir. Kısa ve orta vadede, en büyük fırsatlara sahip üç alan satış promosyonu, sınıflandırma ve ikmaldir. Çoğu perakendeci bu alanlarda yapay zeka deneyleri gerçekleştirdi. "Dijital Yerliler" e-ticaret şirketleri, eğilimleri tahmin etmek, depolama ve lojistiği optimize etmek, fiyatları belirlemek ve kişiselleştirilmiş promosyon yöntemleri geliştirmek için AI'yı kullanarak öncülük ediyor. Hatta bazıları süreç boyunca müşteri siparişlerini tahmin etmeyi ve satın alma onayını beklemeden nakliyeyi hedefliyor.
AI'nın perakende sektöründe uygulanmasının aşağıdaki faydaları vardır.
-
Birincisi, insanların daha bilinçli kararlar vermelerine yardımcı olmak için daha doğru ve gerçek zamanlı tahminler sağlar. İyi tahminler, tedarik yönetiminin iyileştirilmesine, önemli promosyon temalarının belirlenmesine ve sınıflandırma ve fiyatlandırmanın optimize edilmesine yardımcı olur.
-
İkincisi, makine öğrenimi ve süreç optimizasyonunun birleşimiyle üretimi artırabilir ve işçilik maliyetlerini düşürebilir ve yapay zeka, işlemleri daha verimli hale getirebilir.
-
Üçüncüsü, AI, perakendecilerin rahat ve kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimleri oluşturmasına, böylece müşteri sayısını ve harcadıkları paranın miktarını artırmasına olanak tanır.
Yapay zeka, geleneksel, dijital olmayan perakendecilerin yetişmesine yardımcı olacak mı yoksa esnek, dijital olarak yönlendirilen İnternet oyuncuları ile geride kalan geleneksel markalar arasındaki boşluğu daha da genişletecek mi? Başarının anahtarı, perakendecinin yeni bir alışveriş deneyimi oluştururken stratejik verilere sahip olduğundan emin olmak için zamanında yola çıkıp çıkamayacağına bağlıdır. Bununla birlikte, genel başarı koşullarını incelemeden önce, önce 2030'da geleceğin nasıl görünebileceğini inceleyelim.
Perakendeciler, alışveriş yapanların ne istediğini daha iyi bilecek
Yapay zeka, gelecekte perakendecilerin kararları gerçek zamanlı olarak tahmin etmesine ve otomatikleştirmesine yardımcı olabilir. Farklı veri kaynakları kaynakları - geçmiş işlem verileri, hava durumu tahminleri, sosyal medya trendleri, alışveriş modelleri, çevrimiçi tarama kayıtları, yüz ifadesi analizi, mevsimsel tüketim modelleri - AI, çok sayıda tanımlama ve öğrenme verisi aracılığıyla şirketlerin uyum sağlamasına ve Daha dinamik bir pazar ortamının kontrolünü elinize alın. Tahminlerin doğruluğunu artırarak, makine öğrenimi ve bilgisayar görüşü, tedarikçi görüşmelerini otomatikleştirirken tüketici beklentilerini daha iyi tahmin edebilir.
Yapay zeka teknolojisini kullanan perakendeciler, müşterilerin ne istediğini daha iyi bilecek - hatta tüketicilerden önce.
AI tabanlı tahminler etkisini göstermeye başladı. Örneğin, makine öğrenimi algoritmalarını kullanan bir Avrupalı perakendeci, meyve ve sebze satışlarını tahmin edebilir ve vergi öncesi gelir yüzde 1 ila 2 puan artabilir. Bu tahmine dayalı olarak şirket, satışları en üst düzeye çıkarmak ve israfı en aza indirmek için otomatik olarak daha fazla ürün sipariş ediyor. Benzer bir örnek, Alman e-ticaret şirketi Otto'nun milyarlarca işlemi analiz etmek ve sipariş vermeden önce müşterilerin satın alma olasılığının en yüksek olduğunu tahmin etmek için derin bir öğrenme modeli kullanması, fazla stoğu% 20 azaltması ve üretimi yılda ikiden fazla azaltmasıdır. milyon. Bu sistem tarafından öngörülen en çok satan ürünlerin doğruluk oranı önümüzdeki 30 gün içinde% 90'a ulaşacak, bu nedenle Otto, tedarikçilerden insan müdahalesi olmadan 200.000 ürün sipariş etmesine izin veriyor.
AI teknolojisi, perakendecilerin mağazalarını genişletirken gelecekteki mağaza performansını tahmin etmelerine de yardımcı olabilir. Çevrimiçi satışların artmasıyla, dijital olmayan mağazaların sattığı metrekare başına ciro düşüyor. İngiltere'de perakendecilerin mağaza sayısını% 20 azaltması ve mağaza alanını ve konumunu optimize etmek için 2010 mağaza yoğunluğuna geri dönmesi gerekiyor. Japon bir perakendeci, yeni konsept mağazalar için konum seçerken karlılığın itici güçlerini anlamak için makine öğrenimi uyguladı.
Depolama ve mağaza operasyonları, yapay zeka uygulamaları için birçok fırsat sağlar. Bazı dijital olmayan perakendeciler için, özellikle süpermarketler için, otomatik işlemler somut değişiklikler getirebilir. Pek çok süpermarket çevrimiçi satış ve eve teslimat sağlar, ancak yine de tüm fiziksel mağaza maliyetlerini karşılar, bu nedenle çevrimiçi hizmetlerin maliyeti - Birleşik Krallık'ta 80 avroluk bir işlem, malları raflardan çıkarmak için yaklaşık 5 avro gerektirir, 8 Avro cinsinden nakliye - endüstrinin% 2'lik ortalama kar marjının birçok katı.
Otonom robotlar, üretkenliği artırmak ve hasarı azaltmak için insanlarla işbirliği yapabilir. Swisslog, depoda otomatik yönlendirme mekanizmasını kullanmaya başladığı için envanter süresini% 30 azalttı. DHL geçen yıl depodaki fiziksel emeğini azaltmak için alıcıları arkalarından takip ederek iki tramvay geliştirdi.
Mağazalar için makine öğrenimi, sınıflandırma verimliliğini% 50 artırabilir ve satış planlamasının optimize edilmesine yardımcı olabilir. Perakendeciler, mikro pazarların çekiciliğini analiz etmek için jeo-uzamsal modelleme kullanıyor ve satışları yüzde 4 ila 6 oranında artırabilecek stok dışı kalma olasılığını tahmin etmek ve en aza indirmek için istatistiksel modelleme kullanıyor. Bu verimlilikler, makine öğrenimi yoluyla gerçek zamanlı olarak elde edilebilir ve daha fazla yeni veri öğrenildikçe doğruluk artacaktır.
Bir İngiliz çevrimiçi süpermarketi olan Okaido, temel operasyonlarına yapay zeka uygulayan bir kuruluştur. Bu süpermarketin deposunda, makine öğrenimi algoritmaları labirent benzeri bir konveyör bant üzerinde binlerce ürünü kontrol ediyor ve alışveriş çantalarını doldurmaları için insanlara zamanında teslim ediyor. Diğer robotlar trene paketler gönderiyor ve sürücü, AI uygulamasının rehberliğinde teslimat için hava ve trafik koşullarına göre en iyi rotayı seçiyor.
Perakendeciler daha kişisel hale geliyor
İç huzurundan, ekonomiden ve çevrimiçi alışveriş hızından yararlanan birçok tüketici, kişiselleştirilmiş, hızlı, hassas ve mükemmel hizmetleri dört gözle beklemeye başladı. Gelecekte yapay zeka, üreticilerin, özellikle elektronik olmayan bir mağazadayken, çevrimiçi fiyat karşılaştırması yoluyla değeri yeniden tanımlamaya devam edebilecek süper kullanıcılara bağlanması için çok önemli olacak. Akıllı telefonların popülaritesi çok kanallı bir strateji gerektirir. Yapay zeka, her müşteri için hizmetleri gerçek zamanlı olarak optimize etmeye, güncellemeye ve özelleştirmeye yardımcı olabilir. Kişiselleştirilmiş promosyonlar, sınıflandırma optimizasyonu ve özelleştirilmiş ekranlar dahil olmak üzere içgörüye dayalı satışlar, satışları% 1 ila% 5 oranında artırabilir. Çevrimiçi, bu tür bir kişiselleştirme, dinamik fiyatlandırma ile birleştirildiğinde satışları% 30 artırabilir.
Çevrimiçi veri toplama sayesinde, salt çevrimiçi oyuncular, hedef pazarda önemli bir liderlik elde ettiler. Geleneksel perakendecilerin rekabet edebilmek için veri setleri edinmesi gerekir. Fransa merkezli küresel bir perakendeci olan Carrefour ve Amerika Birleşik Devletleri'ndeki Target, mağazalarında müşteri davranışları ve satın alma modelleri hakkında veri toplamak için elektronik işaretçiler kullandı. Müşteriler alışveriş yaparken hangi kişiliğin gönderileceğini belirlemek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanıyorlar. Promosyon. Carrefour, 28 APP mağazasında yalnızca elektronik işaretçileri kullandıktan sonra satışlarda% 600 artış bildirdi.
Doğal dil anlayışının gelişmesiyle birlikte yapay zekaya imkan veren kişiselleştirme, hedeflenen promosyonların kapsamının çok ötesine geçebilir. Mağazalarda, sanal asistanlar geri dönen müşterileri yüz tanıma yoluyla tanıyabilir, önerilerde bulunmak için alışveriş geçmişlerini analiz edebilir ve doğal dil işleme ve oluşturulan diyalog kullanarak iletişim kurabilir. Aynı zamanda, çevrimiçi perakendeciler daha fazla kişinin İnternet'e erişmesini sağlamaya ve alışveriş yapanlara kişiselleştirilmiş önerilerde bulunmaya çalışıyor. Çevrimiçi bir kişisel alışveriş hizmeti şirketi olan Stitch Fix, müşterilerin tarzlarını daha iyi anlamak için Pinterest'te görüntüledikleri görselleri çevrimiçi olarak ifade etmek zor olsa bile inceleyebilen bir algoritmaya sahiptir. Çevrimiçi perakendeciler, alışveriş yapanların ihtiyaçlarını anlamak için akıllı aracılar da kullanır. Bir örnek, 1-800-Flower'daki bir çiçek perakendecisi, makine öğrenimi ve dil tanıma ile desteklenen, alışveriş yapanlarla sohbetlere dayalı bir ürün yelpazesi sunan dijital hediye konsiyerjidir.
Hepsini eve götür
Gelişmiş kullanıcı deneyimi, yapay zekanın en ileriye dönük perakende alanını sağladığı yerdir. Derin öğrenme ve bilgisayarla görme teknolojisi, mağaza sahiplerinin, kasanın artık var olması gerekmeyen tek noktadan hizmet için çevrimiçi perakendecilerle rekabet etmesine de yardımcı olacaktır. Amazon Go, Seattle'da alışveriş yapanların raflardaki ürünleri almalarına, kasadan çıkmalarına veya kendi kendine ödeme kioskunda durmalarına olanak tanıyan deneysel bir markettir. Bilgisayar görüşü, mağazaya girdiklerinde onları tanır ve ardından raflardan çıkarılan ürünlerle ilişkilendirir. Müşteri ayrıldığında, sistem alışveriş çantası maliyetini Amazon hesabından düşüyor ve bir e-posta makbuzu gönderiyor.
Evde sanal asistanlar, rahatlığın sınırlarını daha da zorlar. Gelecekte, kullanıcılara belirli bir ürünün bitmek üzere olduklarını hatırlatabilir ve daha fazlasını satın almalarını önerebilirler. Google'ın akıllı hoparlör hizmeti Google Home, tüketicilerin Costco, Whole Foods ve PetSmart gibi 50 Google express perakendecisinden siparişlerini tamamlamasına olanak sağlarken, Amazon'un Alexa'sı 100'den fazla üçüncü taraf hizmetiyle çalışır. Akıllı ev asistanlarının son gelişmeleri, büyük alışveriş aksaklıklarının önünü açtı Bu durumda, bilgisayar görüşü, tüketicilerin çevrimiçi olarak beğendiği görüntü ve videoları belirlemek için fotoğraflar çekerek veya asistanlar aracılığıyla istenen ürünleri belirleyebilir. Örneğin, Amazon'un yeni Echo Look cihazı Nisan 2017'de piyasaya sürüldü. Kamerayı Alexa'nın sanal asistan işlevine entegre ediyor, makine öğrenimi ile bilgisayar görüşünü birleştiriyor ve kullanıcının gardırobuna ve vücut şekline göre stiller öneriyor.
Gelecekte, yapay zeka teknolojisi, malları satın alma dakikaları içinde teslim etmek için büyük ölçekte de uygulanabilir. Bugünün çabalarının çoğu Amazon gibi büyük şirketlerden ve dronlara odaklanan Reno, Nevada gibi küçük girişimlerden geliyor. Temmuz 2016'da Flirtey ilk kez özel bir konuta bir kutu atıştırmalık teslim etti. Avrupa'da, Estonya'da bir start-up şirketi olan Starship Technologies farklı bir yaklaşım benimsedi: Altı tekerlekli teslimat robotlarını şehir kaldırımlarında saatte 4 mil hızla itmek. İnsansız hava araçlarının ve robotların çoğalması, yenilikçi problemleri çözmek için derin öğrenme teknolojisinin uygulanmasından ve hava sahası kontrolünden yararlandı - sivil havacılık departmanı, dronların yoğun nüfuslu bölgelerde çalışmasını ve uçan uçakların uçuş yoluna yaklaşmasını sorguladı.
Devam et
Yeni perakende sektöründe rekabet trendine ayak uydurmak çok önemli ve çok zor olacak. Perakendeciler, rekabet avantajı elde etmek için tedarik zinciri hakkında veri toplamaya akıllıca yatırım yapacaklardır. Bu, içgörülerinizin tüm değer zinciri boyunca ilerlemesine izin veren işbirlikçi bir zihniyete dönüşmek anlamına gelir.
Bir yandan tedarik zincirini ve pazarlamayı iyileştirmek, fiyatları optimize etmek ve verimli satışlar elde etmek için perakendeciler ile tedarikçileri arasındaki ortaklıklar çok önemli hale gelecektir. Büyük perakendeciler zaten veri entegrasyonunu deniyor. Örneğin Wal-Mart, büyük tüketici paketli mal şirketleriyle gerçek zamanlı verileri paylaşmak için data lake'i kullanmaya başladı.
Öte yandan, daha iyi müşteri içgörüleri elde etmek için perakendeciler ve diğer oyuncular arasındaki sektörler arası ortaklıklar gelişecektir. Ekosistemde üçüncü taraf tüzel kişiler görünecek ve bu kuruluşlar perakendeciler, kredi kartı satıcıları ve bankalar gibi hissedarları bir araya getirecek. Bu eğilim Brezilya, Türkiye, Tayland, Endonezya, Birleşik Krallık ve diğer ülkelerde gelişmiştir.
Fiziksel perakende mağazalardaki bilgisayarla görme teknolojisi, müşteri ayak izi verileri, müşteri yanıtları ve promosyonlar (örneğin, alışveriş yapanların bir promosyondan önce ne kadar bekledikleri ve ürünü kabul edip etmedikleri) aracılığıyla büyük içgörüler sağlayabilir ve otomatik olarak ödeme yapabilir. Doğal dil işleme ve derin öğrenme, sanal asistanların yükselişini teşvik edecek, konuşmaları daha sezgisel hale getirecek ve daha hızlı geliştirecektir.
Bununla birlikte, sanal asistanlar siparişleri doğrudan tüketicilerden alır ve bunların yükselişi bir gün perakendecilerin aracılığının kesilmesine neden olabilir. Otomasyonun gelişmesiyle birlikte, perakendecilerin satış ekiplerinin becerilerini de yeniden gözden geçirmeleri gerekiyor çünkü daha yüksek katılım, duygusal zeka, mükemmel ürün bilgisi ve marka desteği dahil olmak üzere daha fazla insan etkileşimi anlamına geliyor. Perakende devriminde ilerleme için yer var.
Lei Feng.com'un sonucu: Tipik bir ticari kompleks olarak perakende, çoğu bağlantıda otomasyon ve standardizasyon sağlamak için yapay zekaya güvenebilir ve böylece insan yatırımını azaltır. İnsansız süpermarketlerden insansız kasiyerlere, robotik teslimata ve sanal tam boy aynalara kadar, Leifeng.com, teknolojinin gelişmesiyle birlikte gelecekte perakende satışta daha fazla yapay zeka ürünü ve çözümünün kullanılacağını tahmin ediyor. AI tarafından tetiklenen yenilikçi model, perakende şirketleri için birçok yeni fırsat sağlıyor ve tüketiciler için son derece bağlamsal ve kişiselleştirilmiş bir alışveriş deneyimi ve ortamı yaratıyor.
