ตอบสนองต่อสิ่งที่คุณซื้อ แล้วคาดการณ์สิ่งที่คุณต้องการซื้อ Shutterstock/สื่อ

ไม่ว่าคุณจะช็อปปิ้งทางออนไลน์หรือในร้านค้า ประสบการณ์การค้าปลีกของคุณคือสมรภูมิล่าสุดสำหรับการปฏิวัติปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง

ผู้ค้าปลีกรายใหญ่ของออสเตรเลียเริ่มตระหนักว่าพวกเขาได้ประโยชน์มากมายจากการทำกลยุทธ์ AI ให้ถูกต้อง โดยปัจจุบันบริษัทหนึ่งกำลังสรรหาพนักงาน หัวหน้าฝ่าย AI และแมชชีนเลิร์นนิง สนับสนุนโดย ทีมนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล.

แผนก Woolworths ที่พัฒนาขึ้นใหม่ วูลลี่X มีเป้าหมายที่จะนำมารวมกัน กลุ่มทีมที่หลากหลาย รวมถึงเทคโนโลยี ประสบการณ์ดิจิทัลของลูกค้า อีคอมเมิร์ซ บริการทางการเงิน และประสบการณ์ลูกค้าดิจิทัล

ทั้งหมดเกี่ยวกับการกระทืบข้อมูล

เพื่อทำความเข้าใจโอกาสและภัยคุกคามสำหรับผู้ค้าปลีกรายใหญ่ทั้งหมด คุณควรทำความเข้าใจว่าเหตุใดปัญญาประดิษฐ์จึงกลับมาอยู่ในวาระการประชุมอีกครั้ง สิ่งสำคัญสองอย่างเปลี่ยนไปตั้งแต่การโจมตีครั้งแรกใน AI เมื่อหลายสิบปีก่อน: ข้อมูลและพลังการประมวลผล

พลังคอมพิวเตอร์นั้นมองเห็นได้ง่าย สมาร์ทโฟนในมือของคุณมี พลังการคำนวณมากกว่าล้านเท่า มากกว่าคอมพิวเตอร์ขนาดใหญ่เมื่อหลายสิบปีก่อน บริษัทต่างๆ สามารถเข้าถึงพลังการประมวลผลที่แทบจะไร้ขีดจำกัดเพื่อฝึกอัลกอริทึม AI ของตน

ส่วนประกอบที่สำคัญอื่นๆ คือขนาดและความสมบูรณ์ของข้อมูลที่มี โดยเฉพาะอย่างยิ่งในร้านค้าปลีก

ระบบปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะเทคนิคการเรียนรู้ เช่น แมชชีนเลิร์นนิง จะเติบโตบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่และสมบูรณ์ เมื่อไร เลี้ยงอย่างเหมาะสม ด้วยข้อมูลนี้ ระบบเหล่านี้จะค้นพบแนวโน้ม รูปแบบ และความสัมพันธ์ที่ไม่มีนักวิเคราะห์ที่เป็นมนุษย์คนใดหวังว่าจะค้นพบด้วยตนเอง

วิธีการเรียนรู้ของเครื่องเหล่านี้ทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นไปโดยอัตโนมัติ ทำให้ผู้ใช้สามารถสร้างแบบจำลองที่สามารถคาดการณ์ข้อมูลที่เป็นประโยชน์อื่นๆ ที่คล้ายคลึงกันได้

ทำไมการค้าปลีกจึงเหมาะกับ AI

ความรวดเร็วในการปรับใช้ AI ในสาขาต่างๆ ขึ้นอยู่กับปัจจัยสำคัญบางประการ: การขายปลีกมีความเหมาะสมเป็นพิเศษด้วยเหตุผลบางประการ

ประการแรกคือความสามารถในการทดสอบและวัดผล ด้วยการป้องกันที่เหมาะสม ยักษ์ใหญ่ด้านการค้าปลีกสามารถใช้ AI และทดสอบและวัดการตอบสนองของผู้บริโภคได้ พวกเขายังสามารถวัดผลกระทบโดยตรงต่อผลกำไรได้โดยตรงอย่างรวดเร็ว

ประการที่สองคือผลที่ตามมาเล็กน้อยของความผิดพลาด ตัวแทน AI ที่ลงจอดเครื่องบินโดยสารไม่สามารถทำผิดพลาดได้เพราะอาจฆ่าคนได้ ตัวแทน AI ที่นำไปใช้ในร้านค้าปลีกที่ทำการตัดสินใจนับล้านทุกวันสามารถทำได้ บาง ผิดพลาดตราบใดที่ผลโดยรวมเป็นบวก

เทคโนโลยีหุ่นยนต์อัจฉริยะบางอย่างกำลังเกิดขึ้นแล้วในร้านค้าปลีกด้วย Nuro.AI จับมือกับยักษ์ใหญ่ร้านขายของชำ Kroger เพื่อส่งมอบของชำถึงหน้าบ้านลูกค้าในสหรัฐอเมริกา

{ชื่อ Y=0xZsvs8iG0Q}

แต่การเปลี่ยนแปลงที่สำคัญที่สุดหลายอย่างจะมาจากการปรับใช้ AI มากกว่าการใช้หุ่นยนต์จริงหรือยานยนต์ไร้คนขับ มาดูสถานการณ์ที่อิงกับ AI สองสามอย่างที่จะเปลี่ยนประสบการณ์การค้าปลีกของคุณ

นิสัยการช้อปปิ้งของคุณ

เอไอสามารถ ตรวจจับรูปแบบพื้นฐาน ในพฤติกรรมการซื้อของจากสินค้าที่คุณซื้อและวิธีการซื้อ

นี่อาจเป็นการซื้อข้าวจากซูเปอร์มาร์เก็ตเป็นประจำ การซื้อไวน์เป็นระยะๆ จากร้านขายเหล้า และการดื่มไอศกรีมในคืนวันศุกร์ที่ร้านสะดวกซื้อในท้องถิ่น

ในขณะที่ระบบฐานข้อมูลสินค้าคงคลังและการขายเพียงติดตามการซื้อของผลิตภัณฑ์แต่ละรายการ เมื่อมีข้อมูลเพียงพอ ระบบการเรียนรู้ของเครื่องก็สามารถ คาดการณ์ นิสัยประจำของคุณ มันรู้ว่าคุณชอบทำรีซอตโต้ทุกคืนวันจันทร์ แต่พฤติกรรมที่ซับซ้อนของคุณก็เช่นกัน เช่น การดื่มไอศกรีมเป็นครั้งคราว

ในระดับที่ใหญ่ขึ้น การวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้บริโภคหลายล้านคนจะช่วยให้ซูเปอร์มาร์เก็ตสามารถคาดการณ์จำนวนครอบครัวชาวออสเตรเลียที่ปรุงรีซอตโตทุกสัปดาห์ ซึ่งจะแจ้งระบบการจัดการสินค้าคงคลัง เพิ่มประสิทธิภาพของหุ้นโดยอัตโนมัติ ของข้าว Arborio เช่น สำหรับร้านค้าที่มีผู้บริโภครีซอตโต้จำนวนมาก

ข้อมูลนี้ก็จะ แบ่งปันกับซัพพลายเออร์ที่เป็นมิตรช่วยให้การจัดการสินค้าคงคลังและการขนส่งแบบลีนมีประสิทธิภาพมากขึ้น

การตลาดที่มีประสิทธิภาพ

ฐานข้อมูลโครงการความภักดีแบบดั้งเดิม เช่น ซูเปอร์มาร์เก็ตที่เปิดใช้งาน FlyBuys เพื่อระบุตัวตนของคุณ ความถี่ในการซื้อ ของผลิตภัณฑ์เฉพาะ เช่น คุณซื้อข้าว Arborio สัปดาห์ละครั้ง แล้วส่งข้อเสนอไปยังกลุ่มผู้บริโภคที่ระบุว่า "กำลังจะซื้อข้าว Arborio"

เทคนิคการตลาดแบบใหม่จะก้าวไปไกลกว่าการส่งเสริมการขายให้กับลูกค้าที่มีแนวโน้มว่าจะซื้อสินค้านั้นอยู่แล้ว แทนที่, ผู้แนะนำการเรียนรู้ของเครื่อง จะส่งเสริมขนมปังกระเทียม ทีรามิสุ หรือคำแนะนำผลิตภัณฑ์ส่วนบุคคลอื่นๆ ที่ข้อมูลจากผู้บริโภครายอื่นๆ นับพันแนะนำมักจะนำมารวมกัน

การตลาดที่มีประสิทธิภาพหมายถึงการลดราคาน้อยลงและมีกำไรมากขึ้น

ไดนามิกของราคา

ความท้าทายด้านราคาสำหรับซูเปอร์มาร์เก็ตเกี่ยวข้องกับ ใช้ราคาที่ใช่และโปรโมชั่นที่ใช่กับสินค้าที่ใช่.

การเพิ่มประสิทธิภาพราคาขายปลีก เป็นการดำเนินการที่ซับซ้อน โดยต้องมีการวิเคราะห์ข้อมูลในระดับที่ละเอียดสำหรับลูกค้า ผลิตภัณฑ์ และธุรกรรมแต่ละราย

เพื่อให้มีประสิทธิภาพ ต้องตรวจสอบปัจจัยที่ไม่สิ้นสุด เช่น ยอดขายได้รับผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงจุดราคาเมื่อเวลาผ่านไป ฤดูกาล สภาพอากาศ และการส่งเสริมการขายของคู่แข่งอย่างไร

โปรแกรมแมชชีนเลิร์นนิงที่ออกแบบมาอย่างดีสามารถปัจจัยในการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ทั้งหมด รวมกับรายละเอียดเพิ่มเติม เช่น ประวัติการซื้อ การตั้งค่าผลิตภัณฑ์ และอื่นๆ เพื่อพัฒนาข้อมูลเชิงลึกและราคาที่ปรับแต่งเพื่อเพิ่มรายได้และผลกำไรสูงสุด

ความคิดเห็นของลูกค้า

ในอดีต คำติชมของลูกค้าได้รับผ่านการ์ดคำติชม กรอกและใส่ลงในกล่องข้อเสนอแนะ ข้อเสนอแนะนี้ต้องอ่านและดำเนินการ

As โซเชียลมีเดียเพิ่มขึ้นกลายเป็นเวทีแสดงความคิดเห็นต่อสาธารณะ ดังนั้น ผู้ค้าปลีกหันมาใช้ซอฟต์แวร์ขูดโซเชียลมีเดีย เพื่อที่จะตอบสนอง แก้ไข และมีส่วนร่วมกับลูกค้าในการสนทนา

ในอนาคตแมชชีนเลิร์นนิงจะมีบทบาทในบริบทนี้ การเรียนรู้ของเครื่องและระบบ AI จะช่วยให้สามารถวิเคราะห์แหล่งที่มาหลายแหล่งของข้อมูลที่ยุ่งเหยิงและไม่มีโครงสร้างได้เป็นครั้งแรก เช่น ลูกค้าบันทึกความคิดเห็นด้วยวาจาหรือข้อมูลวิดีโอ.

ลดการโจรกรรม

ร้านค้าปลีกในออสเตรเลีย ขาดทุนประมาณ 4.5 พันล้านดอลลาร์ต่อปีในการสูญเสียสต็อก. การเติบโตใน การลงทะเบียนแบบบริการตนเองมีส่วนสนับสนุน ต่อการสูญเสียเหล่านั้น

ระบบการเรียนรู้ของเครื่องมีความสามารถที่จะ สแกนภาพนับล้านได้อย่างง่ายดายซึ่งช่วยให้ระบบขายหน้าร้าน (POS) ที่ติดตั้งกล้องอัจฉริยะสามารถตรวจจับความหลากหลายของผู้ซื้อผักและผลไม้บนเครื่องชั่งลงทะเบียน

เมื่อเวลาผ่านไป ระบบจะตรวจจับสินค้าทั้งหมดที่ขายในร้านค้าได้ดีขึ้น รวมถึงงานที่เรียกว่า การจำแนกแบบละเอียดทำให้สามารถบอกความแตกต่างระหว่างสีส้มวาเลนเซียและสะดือ ดังนั้นจึงไม่มี "ข้อผิดพลาด" ในการป้อนมันฝรั่งเมื่อคุณซื้อลูกพีชจริงๆ

ในระยะยาว ระบบ POS อาจหายไปอย่างสมบูรณ์เช่นในกรณีของ ร้านอเมซอน โก.

คอมพิวเตอร์ที่สั่งให้คุณ

ระบบการเรียนรู้ของเครื่องคือ ดีขึ้นอย่างรวดเร็ว ในการแปลเสียงที่เป็นธรรมชาติของคุณเป็นรายการซื้อของ

{ชื่อ Y=rgksCRiRlsI}

ผู้ช่วยดิจิทัลเช่น Google Duplex อาจสร้างรายการช้อปปิ้งและสั่งซื้อให้กับคุณในไม่ช้าด้วย ร้านค้าปลีกฝรั่งเศส Carrefour และ Walmart ยักษ์ใหญ่ของสหรัฐฯ เป็นพันธมิตรกับ Google แล้ว

ประสบการณ์การค้าปลีก AI ที่พัฒนาขึ้น

เมื่อคุณก้าวผ่านช่วงชีวิตต่างๆ คุณจะแก่ขึ้น ไม่สบายเป็นบางครั้ง คุณอาจแต่งงาน มีลูก หรือเปลี่ยนอาชีพ เมื่อสถานการณ์ชีวิตและพฤติกรรมการใช้จ่ายของลูกค้าเปลี่ยนไป ตัวแบบจะปรับอัตโนมัติเหมือนกับที่ทำในพื้นที่แล้ว เหมือนการตรวจจับการฉ้อโกง.

ปัจจุบัน ปฏิกิริยา ระบบเกี่ยวข้องกับการรอให้ลูกค้าเริ่มซื้อผ้าอ้อม เช่น ระบุลูกค้าว่าเพิ่งเริ่มต้นครอบครัว ก่อนที่จะทำตามคำแนะนำผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสม

แต่อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องอาจ พฤติกรรมนางแบบเช่นการซื้อวิตามินโฟเลตและไบโอออยล์ เป็นต้น คาดการณ์ ควรส่งข้อเสนอเมื่อใด

การเปลี่ยนจากการตลาดเชิงรับเป็นการตลาดเชิงคาดการณ์อาจเปลี่ยนวิธีการซื้อสินค้าของคุณ โดยนำเสนอคำแนะนำที่คุณอาจไม่เคยคิดมาก่อน ทั้งหมดนี้เป็นไปได้เนื่องจากโอกาสที่เกี่ยวข้องกับ AI สำหรับทั้งผู้ค้าปลีกและลูกค้าของพวกเขา

เกี่ยวกับผู้แต่ง

ไมเคิล มิลฟอร์ด ศาสตราจารย์ Queensland University of Technology และ Gary Mortimer รองศาสตราจารย์ด้านการตลาดและธุรกิจระหว่างประเทศ Queensland University of Technology

บทความนี้ตีพิมพ์ซ้ำจาก สนทนา ภายใต้ใบอนุญาตครีเอทีฟคอมมอนส์ อ่าน บทความต้นฉบับ.