當AI滿足您的購物體驗時,它就會知道您所購買的商品以及您應該購買的商品

當AI滿足您的購物體驗時,它就會知道您所購買的商品以及您應該購買的商品 對購買的商品做出反應,然後預測要購買的商品。 Shutterstock /媒體

無論您是在線購物還是在實體店購物,零售經驗都是人工智能(AI)和機器學習革命的最新戰場。

澳大利亞主要零售商已經開始意識到,正確制定自己的人工智能戰略可以帶來很多好處,目前有一家公司正在招聘 人工智能和機器學習主管 由一個支持 數據科學家團隊.

新成立的Woolworths部門 羊毛衫X 旨在匯聚 多元化的團隊,包括技術,客戶數字體驗,電子商務,金融服務和數字客戶體驗。

關於數據整理

要了解所有主要零售商的機會和威脅,了解為什麼將人工智能重新列入議程很有用。 自數十年前進入AI以來,有兩項關鍵的事情發生了變化:數據和計算能力。

計算能力很容易看到。 您手中的智能手機 數百萬倍的計算能力 比幾十年前的笨重的計算機要好。 公司可以使用幾乎無限的計算能力來訓練其AI算法。

另一個關鍵因素是可用數據的規模和豐富性,尤其是在零售業中。

人工智能係統,尤其是機器學習等學習技術,在龐大而豐富的數據集上蓬勃發展。 什麼時候 適當餵食 利用這些數據,這些系統可以發現趨勢,模式和相關性,這是人類分析人員從未希望手動發現的。


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這些機器學習方法使數據分析自動化,使用戶能夠創建模型,然後可以對其他類似數據做出有用的預測。

為什麼零售適合AI

AI在不同領域中的快速部署取決於幾個關鍵因素:出於某些原因,零售特別適合。

首先是測試和測量的能力。 借助適當的保障措施,零售業巨頭可以部署AI並測試和衡量消費者的反應。 他們還可以相當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後果。 降落在客機上的AI代理無法承擔任何失誤,因為這可能會導致人員死亡。 零售中部署的AI代理每天可以做出數百萬個決策, 一些 錯誤,只要總體效果是積極的。

一些智能機器人技術已經在零售業中發生, Nuro.AI與食品雜貨巨頭Kroger合作 將雜貨運送到美國客戶的家中。

但是,許多最重大的變化將來自於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於AI的場景,這些場景將改變您的零售體驗。

您的購物習慣

AI可以 檢測底層模式 您購買商品和購買方式的購物行為。

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,以及週五晚上在當地便利店購買冰淇淋。

儘管庫存和銷售數據庫系統僅跟踪具有足夠數據的單個產品的購買,但是機器學習系統可以 預測 你的習慣。 它知道您每個星期一晚上都喜歡煮意大利調味飯,但也有一些更複雜的行為,例如偶爾的冰淇淋狂歡。

在更大範圍內,對數百萬消費者行為的分析將使超市能夠預測每周有多少澳大利亞家庭在煮意大利飯。 這將通知庫存管理系統, 自動優化庫存 例如,Arborio大米用於有很多意大利調味飯消費者的商店。

然後,此信息將是 與友好的供應商共享,從而實現更有效的庫存管理和精益物流。

高效行銷

傳統的忠誠度計劃數據庫(例如FlyBuys)使超市能夠識別您的 購買頻率 的特定產品(例如,您每週購買一次Arborio大米),然後將報價發送給一群被標識為“即將購買Arborio大米”的消費者。

新的營銷技術將不僅限於向已經有可能購買該產品的客戶推廣銷售。 代替, 機器學習推薦器 將會推廣大蒜麵包,提拉米蘇或其他個性化產品推薦,而其他數千名消費者的數據也常常提示這種推薦。

高效的營銷意味著更少的折扣和更多的利潤。

定價動態

超市的價格挑戰涉及 對合適的產品應用合適的價格和合適的促銷.

零售定價優化 這是一項複雜的工作,需要對每個客戶,產品和交易進行細粒度的數據分析。

為了有效發揮作用,需要檢查無盡的因素,例如隨著時間,季節性,天氣和競爭對手的促銷活動而改變價格點對銷售的影響。

精心設計的機器學習程序可以考慮所有這些變化,並將它們與其他詳細信息(例如購買歷史,產品偏好等)結合起來,以開發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,並填寫並放置在建議框中。 必須閱讀並執行此反饋。

As 社交媒體增加,它成為一個公開表達反饋的平台。 因此, 零售商轉向社交媒體抓取軟件 為了回應,解決問題並使客戶參與對話。

展望未來,機器學習將在這種情況下發揮作用。 機器學習和AI系統將首次實現對雜亂,非結構化數據的多種來源的批量分析,例如 客戶記錄的口頭評論或視頻數據.

減少盜竊

澳大利亞零售商 估計每年損失4.5億澳元的股票損失。 在增長 自助登記冊正在做出貢獻 那些損失。

機器學習系統具有以下能力 輕鬆掃描數百萬張圖像,使配備攝像頭的智能銷售點(POS)系統能夠檢測收銀秤上放置的水果和蔬菜購物者的不同品種。

隨著時間的流逝,系統還將更好地檢測商店中出售的所有產品,包括一項名為 細分類,從而可以分辨出瓦倫西亞和臍橙之間的區別。 因此,當您實際購買桃子時,輸入土豆就不會再有“錯誤”。

從長遠來看,POS系統可能會完全消失,例如 亞馬遜Go商店.

為您訂購的計算機

機器學習系統是 快速好轉 將您的自然聲音轉換為雜貨清單。

諸如數字助理 Google Duplex 可能會很快為您創建購物清單並下訂單 法國零售商家樂福美國巨頭沃爾瑪 已經與Google合作。

不斷發展的AI零售體驗

當您經歷人生階段時,您會變老,偶爾會感到不適,您可能會結婚,生孩子或轉行。 隨著客戶生活條件和消費習慣的改變,模型將自動調整,就像他們在某些地區所做的一樣 就像欺詐檢測.

目前的 反應 該系統包括等待客戶開始購買尿布,例如,然後再跟進適當的產品推薦,以識別該客戶剛開始家庭生活。

相反,機器學習算法可能 模型行為,例如購買葉酸維生素和生物油,然後 預測 何時發送報價。

從被動式營銷到預測性營銷的這種轉變可能會改變您的購物方式,給您帶來您甚至可能從未考慮過的建議,這一切都是可能的,因為零售商及其客戶都擁有與AI相關的機會。談話

關於作者

邁克爾·米爾福德(Michael Milford)教授, 昆士蘭科技大學 和市場營銷與國際商務副教授Gary Mortimer, 昆士蘭科技大學

本文重新發表 談話 根據知識共享許可。 閱讀 原創文章.

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