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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