当AI满足您的购物体验时,它就会知道您所购买的商品以及您应该购买的商品

当AI满足您的购物体验时,它就会知道您所购买的商品以及您应该购买的商品 对购买的商品做出反应,然后预测要购买的商品。 Shutterstock /媒体

无论您是在线购物还是在实体店购物,零售经验都是人工智能(AI)和机器学习革命的最新战场。

澳大利亚主要零售商已经开始意识到,正确制定自己的人工智能战略可以带来很多好处,目前有一家公司正在招聘 人工智能和机器学习主管 由一个支持 数据科学家团队.

新成立的Woolworths部门 羊毛衫X 旨在汇聚 多元化的团队,包括技术,客户数字体验,电子商务,金融服务和数字客户体验。

关于数据整理

要了解所有主要零售商的机会和威胁,了解为什么将人工智能重新列入议程很有用。 自数十年前进入AI以来,有两项关键的事情发生了变化:数据和计算能力。

计算能力很容易看到。 您手中的智能手机 数百万倍的计算能力 比几十年前的笨重的计算机要好。 公司可以使用几乎无限的计算能力来训练其AI算法。

另一个关键因素是可用数据的规模和丰富性,尤其是在零售业中。

人工智能系统,尤其是机器学习等学习技术,在庞大而丰富的数据集上蓬勃发展。 什么时候 适当喂食 利用这些数据,这些系统可以发现趋势,模式和相关性,这是人类分析人员从未希望手动发现的。


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这些机器学习方法使数据分析自动化,使用户能够创建模型,然后可以对其他类似数据做出有用的预测。

为什么零售适合AI

AI在不同领域中的快速部署取决于几个关键因素:出于某些原因,零售特别适合。

首先是测试和测量的能力。 借助适当的保障措施,零售业巨头可以部署AI并测试和衡量消费者的反应。 他们还可以相当迅速地直接衡量其底线的影响。

第二个是错误造成的相对较小的后果。 降落在客机上的AI代理无法承担任何失误,因为这可能会导致人员死亡。 零售中部署的AI代理每天可以做出数百万个决策, 一些 错误,只要总体效果是积极的。

一些智能机器人技术已经在零售业中发生, Nuro.AI与食品杂货巨头Kroger合作 将杂货运送到美国客户的家中。

但是,许多最重大的变化将来自于AI的部署,而不是物理机器人或自动驾驶汽车。 让我们看一下一些基于AI的场景,这些场景将改变您的零售体验。

您的购物习惯

AI可以 检测底层模式 您购买商品和购买方式的购物行为。

这可能是您从超市定期购买大米,从酒类商店零星购买葡萄酒,以及周五晚上在当地便利店购买冰淇淋。

尽管库存和销售数据库系统仅跟踪具有足够数据的单个产品的购买,但是机器学习系统可以 预测 你的习惯。 它知道您每个星期一晚上都喜欢煮意大利调味饭,但也有一些更复杂的行为,例如偶尔的冰淇淋狂欢。

在更大范围内,对数百万消费者行为的分析将使超市能够预测每周有多少澳大利亚家庭在煮意大利饭。 这将通知库存管理系统, 自动优化库存 例如,Arborio大米用于有很多意大利调味饭消费者的商店。

然后,此信息将是 与友好的供应商共享,从而实现更有效的库存管理和精益物流。

高效行销

传统的忠诚度计划数据库(例如FlyBuys)使超市能够识别您的 购买频率 的特定产品(例如,您每周购买一次Arborio大米),然后将报价发送给一群被标识为“即将购买Arborio大米”的消费者。

新的营销技术将不仅限于向已经有可能购买该产品的客户推广销售。 代替, 机器学习推荐器 将会推广大蒜面包,提拉米苏或其他个性化产品推荐,而其他数千名消费者的数据也常常提示这种推荐。

高效的营销意味着更少的折扣和更多的利润。

定价动态

超市的价格挑战涉及 对合适的产品应用合适的价格和合适的促销.

零售定价优化 这是一项复杂的工作,需要对每个客户,产品和交易进行细粒度的数据分析。

为了有效发挥作用,需要检查无数因素,例如随着时间,季节性,天气和竞争对手的促销活动而改变价格点会如何影响销售。

精心设计的机器学习程序可以考虑所有这些变化,并将它们与其他详细信息(例如购买历史,产品偏好等)结合起来,以开发出深刻的见识和量身定制的定价,以最大限度地提高收入和利润。

客户的反馈意见

从历史上看,客户反馈是通过反馈卡获得的,并填写并放置在建议框中。 必须阅读并执行此反馈。

As 社交媒体增加,它成为一个公开表达反馈的平台。 因此, 零售商转向社交媒体抓取软件 为了回应,解决问题并使客户参与对话。

展望未来,机器学习将在这种情况下发挥作用。 机器学习和AI系统将首次实现对杂乱,非结构化数据的多种来源的批量分析,例如 客户记录的口头评论或视频数据.

减少盗窃

澳大利亚零售商 估计每年损失4.5亿澳元的股票损失。 在增长 自助登记册正在做出贡献 那些损失。

机器学习系统具有以下能力 轻松扫描数百万张图像,使配备摄像头的智能销售点(POS)系统能够检测收银秤上放置的水果和蔬菜购物者的不同品种。

随着时间的流逝,系统还将更好地检测商店中出售的所有产品,包括一项名为 细分类,从而可以分辨出瓦伦西亚和脐橙之间的区别。 因此,当您实际购买桃子时,输入土豆就不会再有“错误”。

从长远来看,POS系统可能会完全消失,例如 亚马逊Go商店.

为您订购的计算机

机器学习系统是 快速好转 将您的自然声音转换为杂货清单。

诸如数字助理 Google Duplex 可能会很快为您创建购物清单并下订单 法国零售商家乐福美国巨头沃尔玛 已经与Google合作。

不断发展的AI零售体验

当您经历人生阶段时,您会变老,偶尔会感到不适,您可能会结婚,生孩子或转行。 当客户的生活环境和消费习惯发生变化时,模型将自动调整,就像他们在某些地区所做的一样 就像欺诈检测.

目前的 如果检测结果是“反应/阳性”: 该系统包括等待客户开始购买尿布,例如,然后再跟进适当的产品推荐,以识别该客户刚开始家庭生活。

相反,机器学习算法可能 模型行为,例如购买叶酸维生素和生物油,然后 预测 何时发送报价。

从被动式营销到预测性营销的这种转变可能会改变您的购物方式,给您带来您甚至可能从未考虑过的建议,这一切都是可能的,因为零售商及其客户都拥有与AI相关的机会。谈话

作者简介

迈克尔·米尔福德(Michael Milford)教授, 昆士兰科技大学 市场营销和国际商务副教授Gary Mortimer 昆士兰科技大学

本文重新发表 谈话 根据知识共享许可。 阅读 原创文章.

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