AI-Enabled Smart Retail
AI 賦能智慧零售
全球 250 家領先零售商中的 25% 已經將人工智慧整合到他們的組織中。驚訝？我們對零售商開始理解的速度印象深刻，如果沒有智慧零售，他們很快就會被迫退出行業競爭。人工智慧可以提高零售各個方面的報酬，從預測到向客戶交付貨物再到盈利。我們根據我們在零售業務轉型方面的專業知識，為你準備了一篇關於 AI 如何釋放商店潛力的報導。
「人工智慧將成為零售商用，於經營業務的幾乎每個流程的組成部分。智慧零售正在從計劃到執行模式轉變為。感覺和響應模式。如果沒有人工智慧支持的決策自動化，那將是不可能的。」 RSR Research
管理合夥人 Brian Kilcourse
大多數行業的零售業，都在經歷巨大的成長。儘管整個細分市場的業務表現良好，但許多零售商在競爭激烈的市場中，保持其地位並不容易。如今，大量的中小參與者，正在迅速改變他們在市場上的位置，這在許多情況下會導致財務損失。反之，大企業在市場上更穩定，因為他們擁有大量的資本，可以投入到高素質的團隊和先進技術上，這使得大企業能夠保持領先。人工智慧等一流技術，使零售商能夠有效地開展業務，為客戶提供更好的服務和更個性化的體驗。
基於我們十年的業務轉型經驗，我們將告訴你，如何在零售中正確實施人工智慧（AI）。
85% 的需求預測過程將信任 AI
在智慧零售中實施人工智慧
為了在業務流程中成功實施人工智慧，零售公司必須對人工智慧技術的專業知識有很好的了解，以便定義最相關的技術。大型零售巨頭，如亞馬遜和沃爾瑪，管理著訓練有素且成本高昂的 IT 團隊，負責應用一流的 IT 技術和尖端的 IT 解決方案。相比之下，中小型零售公司轉向第三方供應商 —— 外包公司，如 Softengi，它們最大限度地利用資源，包括時間和金錢。
人工智慧的主要優點，是各種業務流程中資訊處理的自動化。我們將只為你提供應用人工智慧系統，可帶來最大成果的主要操作領域。
機器學習
沒有人感到驚訝的是任何一個企業，特別是最複雜的一個，必須巧妙地處理大型數據集。由於當今零售產生大量數據，而傳統的數據相關方法和數據分析工具，已無法應對這一層資訊的處理，因此機器學習應運而生。
機器學習不僅能夠更快地處理數據，並檢測人類未注意到的最細微的偏差，還要在客戶數據的基礎上自學。它能夠自動學習有關用戶和客戶的有價值的行為資訊，對其進行分析並為特定客戶提供獨特的體驗。
此外，機器學習允許零售公司預測客戶的購買行為，提供正確的交付方式，優化單獨設備上的內容，甚至調整與客戶溝通的最佳時間。
預測
預測是發展戰略的重要組成部分。每個人工智慧驅動的預測，都是基於對特定方面的歷史數據的分析，例如銷售、人員配備、採購、利潤、虧損等。每個預測都根據季節趨勢、地理位置、評論等因素進行調整。即便是幾十位專家，也無法用普通的分析方法，來應對不斷成長的數據量及其複雜程度。事實上，零售市場的當前狀況有時需要即時預測。人工智慧技術能夠根據即時數據做出高度準確的預測，從而提高特定零售流程的成本效益。雖然你可能懷疑是否需要使用 AI 進行預測，但零售商平均大約 85% 的需求預測過程，將被委託給他們業務中的人工智慧。如果你不想留下來，請求助於 AI。
行銷
對於公司來說，客戶旅程變得越來越長，也越來越難管理。今天的行銷必須能夠適應苛刻的客戶偏好。行銷團隊需要有關客戶需求和行為的最新資訊、基於高品質預測的深思熟慮的策略，當然還有人工智慧驅動的自動化方法來實現其目標。由於需要處理大量資訊，行銷人員轉向人工智慧。特別是，人工智慧使他們能夠為客戶，創建高度個性化的方法，對客戶進行更窄的細分，並從收集的資訊中自動辨識新消費者的行為路線和需求。據統計，自 2017 年以來，行銷人員對人工智慧的採用成長了 44%。
個性化優惠
製造業
人工智慧不僅廣泛應用於無形數據處理，甚至在製造等智慧零售方面，也有著廣泛的應用。顯然，我們在談論機器人。理論上，幾乎所有的運動技能，都可以被機器人取代。工廠的一名員工只在發生故障時設置任務、調整設置和維修。機器人的實施使公司能夠減少生產時間、營運成本和昂貴的人力資源，以及產品成本。知名公司愛迪達和耐吉，可以作為在商業中成功佈署機器人的好例子。在新創公司 Grabit Nike 的幫助下，機器人製作鞋面的速度比人類員工快 20 倍。
智慧零售
客戶關係管理
我們可以自信地說，智慧和高品質的 CRM 是智慧零售的必備條件。然而，一個真正好的 CRM 系統對於許多公司來說，可能是一個昂貴的解決方案。我們已經找到了一種有效且經濟實惠的替代方案，Salesforce 提供的基於 SAS 模式的強大平台，允許開發有效的應用，並顯著節省零售商的資金。
作為 Salesforce 的合作夥伴，和從事業務轉型 10 年的公司，我們可以說 CRM 系統的實施是一個無縫的過程。
借助 AI 能力，在不影響其他系統的情況下， 將自然語言學習 (NLP) 技術整合到 CRM 系統中。此外，應用 NLP 技術可以讓 CRM 系統，直接響應客戶的請求，例如語音聊天，以及解決問題和解決衝突，而無需人工干預。
後勤
物流是零售業最重要的部分之一。為了順利運行，零售商必須求助於 IT 行業提供的尖端解決方案。如果潛在客戶在貨架上找不到所需或想要的產品，他們通常不會再回到該供應商處。尤其是如果顧客來到商店購買某種產品卻找不到它，即使貨架上有一百多件類似的產品，他們也會對零售商感到失望。物流確實是零售業務的一個關鍵方面，對公司的成功非常重要。由於物流部門會生成大量關於產品類型、品牌、發貨時間和地點、佔用率和所需運輸數量等數據。
交付的速度和可靠性是決定零售業務有效性的因素。配送中的中斷和錯誤，經常由於不可預見的情況而發生，例如天氣條件、海關問題、人為因素車輛故障。
人工智慧與軟體應用中，用戶友好介面的結合可以增強物流流程，使其更加透明和可靠。基於人工智慧的技術可以快速準確地處理，所有當前交付的數據，檢測異常情況並預測未來的結果。人工智慧的主要特點之一是即時數據處理，它允許公司保持更新。例如，如果發布風暴警告，人工智慧系統將根據警告通知用戶，並調整物流流程和操作。
此外，物流中的人工智慧使公司能夠即時處理，來自眾多設備的數據，這些設備透過物聯網 (IoT) 技術連接，這在零售業中具有很大的吸引力。
送貨
談到一個好的交付，我們通常暗示三個要點：速度、合理的價格和可靠性。這三點主要決定了出色的送貨服務和良好的品牌聲譽。對於現代客戶來說， 交貨速度是最重要的因素。如果交貨時間慢，16% 的人會離開購物車。然而，零售商要在高交付速度的同時，保持高品質的服務，並不是一件容易的事。借助人工智慧的能力，可以盡可能高效和快速地協調交付操作。
如果交貨時間慢，人們會離開購物車
例如，擁有多個交貨窗口，人工智慧系統甚至可以在沒有操作員干預的情況下改變路線。
至於交貨價格，則更為複雜。畢竟，派送成本取決於兩個因素：派送路線的密度 —— 某個派送周期內可以派送多少訂單，以及訂單大小 —— 每站派送多少訂單。AI 系統可以快速計算訂單，選擇最佳路線以及可以立即處理的訂單金額。
交付可靠性是零售成功的另一個關鍵因素。如果零售公司尚無法負擔得起像樣的交付系統，則必須求助於可靠的第三方供應商。但是，如果客戶遇到交付不佳的情況，他們會將其與零售公司聯繫起來，而不是與公司的交付合作夥伴聯繫起來。
與客戶的聯繫
隨著零售市場的競爭越來越激烈，公司必須尋找新的方式，來更有效地開展業務，並獲得更好的財務收益。為了取得成功，零售公司不僅要在市場上脫穎而出，還要與現有和潛在客戶建立密切的關係。廣告、時事通訊、促銷活動、網站必須變得更加個性化，才能成功吸引和留住客戶。個性化是幫助公司在競爭中領先的關鍵功能之一。
為了實施高品質的 AI 系統，公司需要一個由營銷人員、數據科學家、解決方案架構師、開發人員和 UX / UI 專家組成的團隊。顯然，聘請這樣的全職團隊是一個既昂貴又浪費的決定。更好的選擇是外包 AI 系統的開發或聯繫諮詢公司。人工智慧技術將公司與客戶的關係，提升到一個新的水準。人工智慧驅動的系統處理大量的歷史，和在線上客戶行為數據，然後為公司提供有價值的見解。
此外，由於人工智慧系統處理與客戶相關的數據，它可以更好地了解公司的受眾，從而以吸引人的內容為目標，分析客戶對它的反應並對內容，進行必要的調整。因此，零售公司可以為其客戶創造引人入勝的購買體驗。
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| IDVIEW 即將登場 |
結論
智慧零售無疑是零售業的未來。數位時代需要在該行業的大多數細分市場中改變策略和方法。為了保持領先，零售公司需要明智地使用可用數據，因為零售公司擁有的數據綽綽有餘。人工智慧有潛力提高零售中每個連鎖店的效率，並提高整個公司業務的盈利能力。然而，實施人工智慧技術可能會花費大量時間和金錢。
當你考慮是否需要智慧零售時，你的競爭對手可能已經在他們的業務中實施了它，並獲得了巨額利潤。根據凱捷研究院的數據，全球 250 家領先零售商中的 25%，經將人工智慧整合到他們的組織中。不要錯過落入這 25% ，並開始將你的零售轉變為智慧零售的機會。Softengi 擁有 10 年的數位業務轉型經驗，隨時準備幫助你成功實施 AI 工具，並證明 AI 將成為你未成長的動力。
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