인공 지능은 소매 업체를위한 게임을 바꿀 것입니까?
AI가 실제 비즈니스에 가져올 수있는 이점을 고려하면 당연한 것입니다.
인공 지능은 소매점 소유자에게 정확히 어떤 도움을 줄 수 있습니까? 우선, AI와 기계 학습이 실제로 어떻게 작동하는지 몇 마디 말하자. 즉, 인공 지능 기술은 무언가에 대한 커다란 데이터 집합을 취하고 신경망과 같은 AI 알고리즘을 통해 실행 한 다음 실제 인간과 같은 대답을 제공 할 수있는 모델을 생성합니다. 주어진 답변은 AI가 데이터 세트의 문제에 대해 배울 수 있었던 모든 것을 기반으로합니다.
이 시점에서 알 수 있듯이 AI가 소매 업계의 사례에서 알 수있는 데이터 세트는 고객 데이터에 링크 된 실제 영업 데이터입니다. 이 정보가 기계 학습 알고리즘을 통해 실행되면 일반적으로 비즈니스 관리자가 알지 못하거나 알지 못하는 비즈니스, 고객 및 인벤토리에 대한 실행 가능한 정보를 발견하는 AI 모델이 생성됩니다.
이를 통해 소매업자는 자신의 사업에 도움이되는 다양한 일을 할 수 있습니다.
예를 들어, 소매점 AI는 고객, 고객의 선호도 및 고객 행동에 대해 알 수 있습니다. 그리고 최근 몇 년 동안, 그들은 그것이 무엇을 필요로하는지, 언제 그것이 필요한지를 알기 위해 너무 잘 알 수 있습니다.
그리고 심지어 그들이하기도 전에 이것을 알고 있습니다. AI가 실시간으로 그러한 정보를 생성 할 수있는 경우 비즈니스 현금 흐름 및 일반적인 경험을 위해 즉시 얻을 수있는 많은 이점이 있습니다. 첫 번째는 고객이 더 많은 것을 사게하는 것입니다. 만약 AI가 그들이 필요로하는 것을 알고 그들에게 주어진 제품에 대한 쿠폰 을 발행 한다면 , 그들은 비즈니스를 위해 추가 수익을 창출하면서 오지 않은 추가 아이템을 구매하게 될 것입니다. 또 다른 이점은 고객의 경험을 개선하는 것입니다. 왜냐하면 고객이 원하는 가격으로 원하는 것을 정확히 제공한다면 고객과 개인적인 판매 관계를 구축하기 시작하기 때문입니다.
소매점 AI가 크게 도움을 줄 수있는 또 다른 영역은 상점에서 아이템이 물리적으로 배치되는 방식입니다. 우리는 모두 큰 소매 체인이 우리에게 더 많은 것을 사기 위해 아이템을 주문하는 방법에 대한 이야기를 들었습니다. 아마도 우리는 재고 목록을 표시하고 고객에게 더 많은 것을 사도록 할 수있는 마법의 공식이 있다고 생각할 것입니다. 그러나 그러한 공식은 없습니다. 동일한 품목이지만 다른 위치에있는 동일한 상점조차도 고객 기반에 대해 완전히 다른 트리거를 가질 수 있습니다. 그래서 여기에는 아무런 해결책이 없습니다. 그러나이 기술을 지원할 수있는 인공 지능 기술이 있습니다.
판매 데이터가 제공되면 기계 학습은 고객의 구매 환경 설정에서 패턴을 발견하고 함께 구매 한 제품을 학습 할 수 있습니다. 이를 기반으로 AI는 상점에서 서로 옆에 놓을 항목에 대한 제안을 제공하여 고객이 더 많은 것을 구입할 수 있도록합니다. 그리고 이러한 제안은 실제로 특정 매장에서 구매하는 실제 고객이 제공 한 실제 데이터를 기반으로하므로 결과를 제공하고 고객을 유치 할 수 있습니다.
AI가 소매업을 위해 할 수있는 일은 훨씬 더 많습니다. 위에 나열된 예는 빙산의 일각에 불과합니다. 데이터를 제공 할 수있는 비즈니스의 어떤 부분이든간에 AI는 금으로 취급해야하는 매우 귀중한 통찰력을 추출 할 수 있습니다. 재고 회전율 을 높이고 재고 를 최적화하며 미래 수익을 예측하는 데 사용할 수 있습니다.
하나의 캐치가 있습니다. 즉, 그대로있는 그대로 인공 지능 시스템은 독점적이며 기술 예산이 큰 대형 소매점에서만 사용할 수 있습니다. 앞으로 몇 년 동안이 공간을보고 큰 솔루션보다 작은 소매 업체를 위해 더 많은 기술을 만들 수있는 솔루션을 발견하는 것이 흥미로울 것입니다. 일부 기업은 이미이 개발을 시작 했으므로 독립 소매 업체가 국가 브랜드와 동일한 도구에 액세스 할 시간이 오래 걸리지 않을 것입니다.