cookieOptions = {...}; .利用人工智慧增強店內客戶體驗的 5 種方法 - 3S Market「全球智慧科技應用」市場資訊網

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2020年8月31日 星期一

Artificial Intelligence in Retail - Less shrinkage, greater revenue and improved customer experience




根據客戶的年齡、性別、位置和行為,提供個性化的建議、報價和產品支持,以提供增強的店內體驗,這是零售業的下一件大事。 人工智慧是實現這一目標的零售商中最搶手的技術。 這是在零售中佈署人工智慧解決方案,以增強店內顧客體驗的五種方法。


在過去的十年中,零售業的技術進步迅速。在受到電子商務革命的影響之後,零售業一直在採用和創新市場新技術方面,發揮了作用。隨著物聯網,行動和人工智慧等新技術的興起,大多數零售巨頭已經意識到了,利用這些技術,來改變其零售營運和客戶體驗的潛力。

當我們談論零售中的物聯網技術時,有幾個用例主要集中在供應鏈和營運效率上。物聯網和連接的設備,可以幫助零售商購買 RFID 庫存跟踪晶片,紅外線跟踪店內顧客的行徑,透過自助 kiosks 資訊站進行智慧銷售,以及透過攝影機感測器進行監視。

但是,在實現高級顧客服務和體驗方面,大多數零售商都在考慮實施創新和智慧技術。行動是結合數位體驗與店內體驗之間差距的主要管道之一,因此,商店營運業者利用行動技術來增強顧客體驗。美國有 70% 的購物者表示,他們偶爾或定期在商店購物時,會使用行動設備。但是,在從訪問商店到售後顧客服務等各個階段增強顧客體驗時,零售商都需要一種智慧和創新的技術。

對於大多數零售業巨頭而言,人工智慧可能會改變遊戲規則。借助支持 AI 的零售解決方案,可以透過一組算法來理解複雜的計算過程,例如獲取產品的重量、溫度等,以提供無縫的顧客交互和體驗。

據說零售業中的 AI 具有巨大的力量,可以透過與產品和體驗的輕鬆交互,使顧客的旅程更加直接,從而改變零售業。根據 Gartner 的數據,到 2020 年,零售中 85% 的顧客互動,將由人工智慧所管理。此外,現在有了 IoT + AI,零售商可以專注於全通路顧客體驗。


為什麼零售應使用 AI?
人工智慧可以透過各種方式,幫助零售商店。首先,基於 AI 的系統可以消除在產品的促銷、庫存分類和辨識供應鏈複雜性等行事上的手動猜測。主要零售商已經在上述領域嘗試了 AI 的使用和可能的應用。有些甚至目的在預期顧客的訂單和貨物而無需等待,實際的購買確認。

它可以幫助顧客以更好的準確性和即時預測,做出更明智的決策。良好的預測還可以幫助零售商優化供應鏈,制訂有影響力的促銷策略,並改善顧客體驗。

AI 還使用機器人技術,流程自動化和優化,使操作能非常具有高效。這大大提高了生產率,並減少了人工成本。

最後,零售業正在與電子商務競爭,後者可以輕鬆地在網路上獲取使用者生成的數據。因此,AI 成為獲取零售商店中客戶生成的異構數據,必不可少的工具。利用多種資源保持店內顧客的一致性非常重要。顧客只是不去嘗試、購買和離開,而是在實體店購物時,甚至使用智慧手機為他們提供幫助,以查看價格,閱讀產品評論,並在社交媒體上分享,以使他們對購買決定充滿信心。


讓我們了解 AI 如何實現智慧零售解決方案
1)個性化店內建議:
想像一下,顧客在商店檢查某項商品,您可以在他/她的手機上發送個性化的推薦商品,以適合其需求。一種方法是透過零售商店行動應用 APP。顧客進入商店並打開商店 APP 後,店內感測器可以辨識並跟踪顧客的活動和行為。店內 AI 還可以查找顧客上次光臨商店的時間,並跟踪多次訪問和過去購買的產品。 AI 可以使用此資訊來提出良好的建議,並針對當前的購物需求,提供個性化的獎勵,例如折扣、忠誠度積分等。

2)個性化的店外建議:
AI 不僅可以幫助您在顧客進入商店時吸引他們,而且還可以在他們離開商店時吸引他們。啟用 AI 的商店 APP,可以透過已收集的數據,幫助您了解有關客戶購買和偏好的很多資訊。因此,這些數據可以幫助您將行銷活動或產品廣告定位到特定顧客,並將其帶回商店,從而最大化其購物車價值。


為什麼建議很重要?
讓我們了解一些推薦引擎的歷史及其影響。

亞馬遜在 2000 年初率先採用了推薦引擎,此後的崛起令人矚目。推薦引擎佔亞馬遜產品銷售的 35%。另一個案例是 JD Sports,該公司為其戶外品牌 Millets 推出了推薦引擎。結果,他們的轉化率提高了 332%,並且來自產品推薦的相應網站收入,現在幾乎佔所有銷售額的五分之一。

因此,不建議忽略推薦引擎。總體而言,現在有 50% 的網路銷售,是透過行動設備實現的,同比大幅成長。零售商應實施推薦引擎,並開始透過商店 APP 引導客戶。


3)智慧的顧客體驗:
自助 kiosks 資訊站和數位看板單元等,因為 AI 的設備可以辨識購物者,並可用來作為對店內產品的展示。此外,由 AI 驅動的自動助理,可以研究購物者的行為,並根據購物者的需求、偏好和適合度的推薦產品,從而幫助他們建立購買決策信心。

在 PoS 結帳或與銷售人員互動期間,支持 AI 的設備(如啟用語音的攝影機)可以辨識和解釋臉部、生物特徵和聲音提示。捕捉購物者的即時情緒、反應或互動,可以幫助用來提供適當的產品、建議或支援。這確保了零售業務不會錯過其標誌。

4)視覺搜索和收聽:
圖像辨識是 AI 中發展最快的領域。對於零售商而言,這裡的主要好處是使顧客無需走動,即可在商店中搜索商品。由 AI 供電的自助服務終端,可以使用客戶提供的圖像在店內搜索產品,並透過其在商店中的確切位置通知類似產品。人工智慧驅動的鏡子,還可以建議配件和設計,以捕捉客戶的表情。視覺聆聽是一種檢查社交媒體上的照片,並了解客戶分享其產品和品牌的技術。

5)語音助手:
隨著更好的機器學習算法和模式的發展,Amazon Alexa、Apple 的 Siri 和 Google Assistant 逐漸成熟。 這些具有 AI 功能的語音助手,可以輕鬆地在零售商店中使用,以協助貨架、試衣間和自助結賬的客戶。 語音助手可以與客戶進行一對一交流,以改善他們的個人購物體驗。

上面提到的是零售業 AI 的一些創新案例,一些零售業巨頭已經開始實施這些實例,來增強店內客戶體驗。




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