原創(chuàng) | 文 BFT機器人

如今，零售商已經(jīng)體驗到使用人工智能 (AI) 的諸多好處，隨著行業(yè)不斷創(chuàng)新，人工智能的重要性只會越來越大。隨著人工智能越來越被廣泛接受，它的實施也越來越廣泛。

查看這些用例，了解零售業(yè)中的 AI如何讓行業(yè)變得更好。

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人工智能在零售業(yè)中的用例

零售業(yè)是實體企業(yè)如何與 AI 互動的縮影。零售商使用這項技術讓他們的客戶體驗更加個性化的服務，并與他們的商店實現(xiàn)更好的互動。人工智能還正在改變零售商開展業(yè)務的總體方式——跟蹤庫存和資源消耗、預測銷售、展示新產(chǎn)品并將其提供給潛在客戶。

零售商使用該技術幫助零售商做出更好的決策，提高業(yè)務規(guī)模和盈利能力，并自動執(zhí)行繁瑣或重復的任務。

1. 用于更好的客戶服務的聊天機器人

使用聊天機器人來增強客戶服務的前景是電子商務中最受歡迎的發(fā)展之一。提供此功能允許在線零售業(yè)務以更個性化的體驗來解決潛在買家的查詢。事實證明，聊天機器人在回答常見問題解答等客戶服務工作中很有幫助。

將聊天機器人集成到零售網(wǎng)站或應用程序中對于尋求幫助客戶和提高客戶滿意度的方法的企業(yè)來說是一個極好的決定。這些聊天機器人將能夠處理您的大部分客戶查詢，并在此過程中幫助提高保留率和參與度。此外，個性化、虛擬助理和人工智能都提供了克服聯(lián)絡中心性能低下的機會。

2. 無人收銀

人工智能技術接管傳統(tǒng)工作是一個大趨勢。IBM、沃爾瑪、TJX 和亞馬遜等零售商正在新一代無收銀店測試這項技術。這種新的零售方式為客戶和店主帶來了自動化、效率和便利——而且不再需要排隊等候。使用 AI 預測幫助需求的無收銀店是自動化的下一個重要步驟。

3. 店內(nèi)協(xié)助

零售商一直在投資于幫助顧客和員工購物的技術。Kroger Edge安裝了智能貨架標簽，無需在店內(nèi)使用紙質(zhì)價簽。

該技術允許廣告商在設備顯示屏上提供視覺廣告、營養(yǎng)信息和促銷活動。Lowebot是 Lowe's 商店推出的一種自主機器人商店助手設備，旨在使用不同的語言來幫助顧客輕松找到他們在商店中尋找的商品。由于實時監(jiān)控，機器人的庫存管理能力也得到了擴展。

實體零售商通常旨在在購物過程中提供額外幫助。店內(nèi)零售機器人可能是下一件大事：一個新的自動化系統(tǒng)，可以幫助顧客在購物時找到他們想要的東西。

4.零售店價格調(diào)整

人工智能還可以使價格調(diào)整更加準確和無人為，根據(jù)德勤的一項研究，人工智能甚至可以幫助在不確定時期管理價格。ML 可以在零售店中實現(xiàn)基于 AI 的自主高效價格調(diào)整。結(jié)果？消費者享受到更公平的價格、更智能的產(chǎn)品定位和更優(yōu)的購物體驗。

當在商店購買產(chǎn)品后，價格會根據(jù)所有者設定的特定模式自動更改時，就會發(fā)生基于算法的價格調(diào)整。人工智能定價可以對店內(nèi)體驗產(chǎn)生巨大影響。然而，任何價格調(diào)整方法都應該關注客戶在給定時間愿意購買的東西，需要適當?shù)姆治鲑Y源才能使其發(fā)揮作用。

5. 基于人工智能的價格預測

隨著全球經(jīng)濟變化的步伐不斷加快，如果一家公司想要更有效地為客戶服務——即他們需要和希望的方式，那么金融服務的中斷可能會導致當前的價格預測模型和方法在很大程度上變得無關緊要服務——它需要弄清楚如何通過采用顛覆性的商業(yè)模式和新技術來繼續(xù)適應新的、不斷變化的需求。

價格預測是確定可以在特定價格點購買哪些產(chǎn)品以滿足對這些產(chǎn)品的需求。如果您想知道價格將如何變化，基于 AI 的價格預測模型會很有幫助。借助基于人工智能的軟件，零售商可以做出更好的價格決策，從而產(chǎn)生更多收入。

6. 供應鏈管理與物流

人工智能對供應鏈、物流和卡車運輸行業(yè)的影響是巨大的，而且越來越為人所知。這個領域充滿了苦苦掙扎的公司和令人興奮的新技術，它們試圖解決行業(yè)中一些最重要的痛點。下一代人工智能將通過整理需求、增加覆蓋范圍和跟蹤貨運來打破供應鏈管理和物流的障礙。

為了跟上最新的創(chuàng)新并繼續(xù)迎接挑戰(zhàn)，創(chuàng)新公司正在將基于云的人工智能技術與增加的溝通（社交媒體）相結(jié)合，以更好地管理他們的供應鏈。不幸的是，通信的增加帶來了新的挑戰(zhàn)——數(shù)據(jù)過載。收集和過濾數(shù)據(jù)對于業(yè)務的有效運營至關重要。

7. 基于機器學習的產(chǎn)品分類

機器變得越來越智能，零售商轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)，在線購物者需要個性化體驗。所有這一切都意味著現(xiàn)在比以往任何時候都更難理解您商店中發(fā)生的事情。使用神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習在零售業(yè)中廣泛用于自動化產(chǎn)品分類任務，例如搜索。

幾十年來，商品分類一直是零售商面臨的一個問題。他們可以手動完成，也可以通過從客戶的數(shù)據(jù)中學習經(jīng)驗來完成。銷售和營銷期望已經(jīng)提高，我們將 ML 視為此手動過程的替代品。使用 ML，零售商可以改進產(chǎn)品分類并降低成本。

8. 客戶行為預測

隨著零售商提供相關客戶體驗的壓力越來越大，公司正在使用人工智能來預測潛在客戶將如何參與和個性化購物體驗——最終改變它并提高保留率。

此外，人工智能將幫助零售商更全面地識別客戶需求。最終目標是為公司提供全面的市場營銷階段前景圖，以及對其未來需求和行動的完整預測。其他預測行為包括時機、忠誠度和銷售轉(zhuǎn)化率。

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結(jié)語

機器學習和人工智能不再只是未來主義的流行語。現(xiàn)在，這項技術正在進入包括零售在內(nèi)的幾個大型行業(yè)，它有望在這些行業(yè)提供成本效益和改善的客戶體驗。

文章參考：

《Using AI In The Retail Industry: Use Cases In 2023》

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