AI, alışveriş deneyiminizi karşıladığında ne satın aldığınızı ve ne satın almanız gerektiğini bilir

Anonim

Alışverişinizi ister çevrimiçi ister mağazada yapın, perakende deneyiminiz yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi devrimi için en yeni savaş alanıdır.

Büyük Avustralyalı perakendeciler, AI stratejisini doğru bir şekilde elde etmek için bir çok veri bilimcisinden oluşan bir ekip tarafından desteklenen bir AI ve Makine Öğrenim Müdürü olarak işe almaktan çok kazanacaklarını fark etmeye başladılar.

Yeni geliştirilen Woolworths bölümü WooliesX, teknoloji, müşteri dijital deneyimi, e-ticaret, finansal hizmetler ve dijital müşteri deneyimi de dahil olmak üzere farklı bir grup takımı bir araya getirmeyi amaçlamaktadır.

Verileri ezmekle ilgili her şey

Tüm büyük perakendecilere yönelik fırsatları ve tehditleri anlamak için, yapay zekanın neden tekrar gündeme geldiğini anlamak yararlıdır. İlk forays'i AI'ya dek on yıllar önce iki önemli şey değişti: veri ve hesaplama gücü.

Bilgi işlem gücü görmek kolaydır. Elinizdeki akıllı telefon, onlarca yıl önceki hantal bilgisayarlardan milyonlarca kat daha fazla hesaplama gücüne sahip. Şirketler, AI algoritmalarını eğitmek için neredeyse sınırsız bilgi işlem gücüne sahiptir.

Diğer kritik bileşen, özellikle perakende satışta bulunan verilerin ölçek ve zenginliğidir.

Yapay zeka sistemleri - özellikle makine öğrenimi gibi öğrenme teknikleri - geniş, zengin veri kümeleri üzerinde gelişir. Bu verilerle uygun şekilde beslendiğinde, bu sistemler hiçbir insan analistinin el ile keşfetmeyi ummadığı eğilimleri, kalıpları ve korelasyonları keşfeder.

Bu makine öğrenimi yaklaşımları, veri analizini otomatikleştirerek kullanıcıların diğer benzer veriler hakkında yararlı tahminler yapabilecek bir model oluşturmasını sağlar.

Perakende, AI için neden uygundur?

AI dağıtımının farklı alanlarda hızlı olması, birkaç kritik faktöre bağlıdır: perakende, birkaç nedenden dolayı özellikle uygundur.

Birincisi test etme ve ölçme kabiliyetidir. Uygun önlemler ile, perakende devleri AI'yı kullanabilir ve tüketici tepkisini test edebilir ve ölçebilir. Ayrıca, doğrudan doğruya etkilerini oldukça hızlı bir şekilde ölçebilirler.

İkincisi, bir hatanın nispeten küçük sonuçlarıdır. Bir yolcu uçağına inen bir Ajan ajanı, insanları öldürebileceğinden bir hata yapmak için para yetmez. Perakendede yer alan ve her gün milyonlarca karar alan bir Ajan ajanı, genel etki olumlu olduğu sürece bazı hatalar yapmakta güçlük çekebilir.

Bazı akıllı robot teknolojisi Nuro.AI ile bir araya gelerek ABD'de müşterilerin kapılarına yiyecek götürmek için bakkal belası Kroger ile ortaklık yapıyor.

Ancak, en önemli değişikliklerin çoğu, fiziksel robotlar veya otonom araçlardan ziyade AI'nın konuşlandırılmasından kaynaklanacaktır. Perakende deneyiminizi dönüştürecek birkaç AI tabanlı senaryodan geçelim.

Alışveriş alışkanlıklarınız

AI, alışveriş davranışınızdaki altta yatan modelleri satın aldığınız ürünlerden ve satın aldığınız üründen tespit edebilir.

Bu, süpermarketten yapılan düzenli pirinç alımları, likörden gelen şarapların gizli alımları ve yerel markette dondurma üzerine cuma akşamları buzlanmalar olabilir.

Envanter ve satış veri tabanı sistemleri, tek tek ürünlerin satın alımlarını sadece yeterli miktarda veri ile takip ederken, makine öğrenim sistemleri düzenli alışkanlıklarınızı tahmin edebilir. Her pazartesi gecesi risotto yemek pişirmeyi sevdiğini biliyor, aynı zamanda ara sıra olan dondurma bezeği gibi daha karmaşık davranışlarını da biliyorsunuz.

Daha büyük bir ölçekte, milyonlarca tüketicinin davranışlarının analizi, süpermarketlerin kaç Avustralyalı ailenin her hafta risotto pişirdiğini tahmin etmesini sağlayacaktır. Bu, stok yönetim sistemlerini, örneğin Arborio pirinci stoklarını otomatik olarak optimize ederek, birçok risotto tüketicisi olan mağazalar için bilgilendirir.

Bu bilgi daha verimli stok yönetimi ve yalın lojistiği mümkün kılarak dostça tedarikçilerle paylaşılacaktır.

Verimli pazarlama

FlyBuys gibi geleneksel sadakat şeması veri tabanları belirli bir ürünün satın alma sıklığınızı tanımlamak için - örneğin haftada bir Arborio pirincini almanız gibi - ve daha sonra "Arborio pirinci satın almak üzere" olarak tanımlanan bir grup tüketiciye bir teklif göndermektedir. .

Yeni pazarlama teknikleri, zaten bu ürünü zaten satın alma olasılığı yüksek olan müşterilere satış yapılmasının ötesine geçecektir. Bunun yerine, makine öğrenimi önerileri, binlerce başka tüketicinin verilerinin sık sık birlikte gittiğini önerdiği sarımsak ekmeği, tiramisu veya diğer kişiselleştirilmiş ürün önerilerini destekleyecektir.

Verimli pazarlama, daha az indirim ve daha fazla kar demektir.

Fiyatlandırma dinamikleri

Süpermarketler için fiyatlandırma zorluğu, doğru fiyatı ve doğru ürünü doğru tanıtımı içerir.

Perakende fiyatlandırma optimizasyonu, her müşteri, ürün ve işlem için ayrıntılı bir şekilde veri analizi gerektiren karmaşık bir girişimdir.

Etkili olabilmeleri için, zaman, mevsimsellik, hava durumu ve rakiplerin promosyonlarına göre değişen fiyat noktalarında satışların nasıl etkilendiği gibi, sürekli faktörler incelenmelidir.

İyi hazırlanmış bir makine öğrenim programı, tüm bu varyasyonları hesaba katarak, satın alma geçmişleri, ürün tercihleri ​​ve daha fazlasını elde etmek için gelir ve karı en üst düzeye çıkaracak şekilde derin analizler ve fiyatlandırmalar gibi ek ayrıntılarla birleştirebilir.

Müşteri geribildirimi

Tarihsel olarak, müşteri geri bildirimlerine geribildirim kartları ile ulaşıldı, dolduruldu ve bir öneri kutusuna yerleştirildi. Bu geri bildirimin okunması ve üzerinde durulması gerekiyordu.

Sosyal medya arttıkça, geri bildirimi herkese açık olarak ifade eden bir platform haline geldi. Buna göre, perakendeciler, müşterileri sohbet etmek, çözmek ve iletişim kurmak için sosyal medya kazıma yazılımına başvurdu.

İleriye doğru, makine öğrenimi bu bağlamda bir rol oynayacaktır. Makine öğrenimi ve AI sistemleri, müşteri tarafından kaydedilen sözel yorumlar veya video verileri gibi, dağınık, yapılandırılmamış verilerin çoklu kaynaklarının ilk kez toplu analizini sağlayacaktır.

Hırsızlıkta azalma

Avustralyalı perakendeciler, stok kayıplarında yılda yaklaşık 4, 5 milyar A harcadılar. Self servis kayıtlarındaki artış bu kayıplara katkıda bulunuyor.

Makine öğrenme sistemleri, milyonlarca imgeyi zahmetsiz bir şekilde tarayabilme yeteneğine sahip olup, akıllı, kamera donanımlı satış noktası (POS) sistemlerinin, farklı ölçeklerdeki meyve ve sebze alışverişçilerinin kayıt ölçekleri üzerindeki yerini tespit etmesini sağlar.

Zamanla, sistemler, bir mağazada satılan tüm ürünlerin tespiti için daha iyi olacaklar. Bunlar arasında, ince taneli sınıflandırma denilen bir görev de dahil olmak üzere, bir Valencia ve Navel turuncu arasındaki farkı anlatabilmeleri sağlandı. Bu yüzden aslında şeftalileri satın alırken patateslere girerken daha fazla "hata" olmayacaktı.

Uzun vadede, POS sistemleri Amazon Go deposunda olduğu gibi tamamen ortadan kalkabilir.

Sizin için sipariş veren bilgisayarlar

Doğal sesinizi market listelerine çevirirken makine öğrenme sistemleri hızla daha iyi hale geliyor.

Google Duplex gibi dijital asistanlar, yakında Google ile iş ortaklığı yapan Fransız perakendeci Carrefour ve ABD devi Walmart ile alışveriş listeleri oluşturabilir ve sipariş verebilirsiniz.

Gelişmekte olan bir AI perakende deneyimi

Yaşam evrelerinde ilerledikçe, yaşlanırsınız, bazen hastalanırsınız, evlenebilirsiniz, belki çocuklarınız olabilir veya kariyerlerinizi değiştirebilirsiniz. Bir müşterinin yaşam koşulları ve harcama alışkanlıkları değiştikçe, modeller sahtecilik tespiti gibi alanlarda zaten olduğu gibi otomatik olarak ayarlanacaktır.

Mevcut reaktif sistem, bir müşterinin bebek bezlerini satın almasını beklemeyi, örneğin, uygun ürün önerilerini takip etmeden önce bir müşteriyi yeni bir aile kurmuş gibi tanımlamayı gerektirir.

Bunun yerine, makine öğrenimi algoritmaları, folat vitaminleri ve biyo yağların satın alınması gibi davranışları modelleyebilir ve tekliflerin ne zaman gönderileceğini tahmin edebilir .

Reaktifden tahmine dayalı pazarlamaya yapılan bu değişim, alışveriş yapma şeklinizi değiştirebilir ve belki de hiç dikkate almadığınız önerileri size getirebilir. Bu durum, hem perakendeciler hem de müşterileri için AI ile ilgili fırsatlar nedeniyle mümkündür.

menu
menu