AI /自动化

预测在智能零售方面放了聪明

零售业的前景不容乐观。该行业正面临一些最严峻的挑战。通过数字颠覆实现创新曾经只是一种增加利润率或收入的手段，现在却成了生死攸关的问题。

这种需求取决于技术提供的三种基本功能:

直接：如果卡车路线被封锁了，马上通知我们!这样我们就可以用另一辆卡车，通过另一条路线运送所需的存货。如果一个工厂必须关闭，我们需要立即知道，以便我们可以相应地制定计划。即使是几天前的数据也毫无价值。

见解:智能设备的使用产生了大量的非结构化数据。使用这些数据来产生洞察力和驱动业务决策是必须的。除此之外，零售和消费品包装行业(CPG)的融合要求流程和商业模式的重新定位

创新：AI模型正在重新调整跨产品编目，商品，客户服务，补货，需求预测，定价和物流的零售。“快速时尚”零售商，如Zara和Mango，整合了AI，机器学习和个性化技术，以更好地了解消费者行为。它有助于推荐产品直观，使其能够影响需求和更好的管理定价以及库存。

预测商业背后的科学

人工智能生态系统帮助实体和电子商务公司在购买前、购买中和购买后实现令人信服的价值。零售商可以利用智能手机的广泛应用和人工智能的潜力来改善供应链，为客户创造价值。它们可以从响应式商务转向预测式商务，从微观细分转向个性化。此外，人工智能骨干将生态系统中的利益相关者和设备连接起来，模糊了线上和线下购物体验之间的界限。

现实生活中的例子1：购物者在Westfield San Francisco Centre（商场）刷新互动窗口，以了解各种高级品牌，并使用移动设备订购其产品。

现实生活中的例子2:化妆品品牌丝芙兰(Sephora)的移动应用程序的“商店模式”将在线购物车与其Beauty Insider忠诚计划整合在一起，简化了通知、实时更新和奖励积分的兑换。

众所周知，个性化内容在更深层次上吸引购物者。人工智能驱动的零售通过连接来自不同来源的数据，并实时匹配潜在需求和产品可用性，创造了沉浸式购物体验。人工智能模型整合了浏览历史、Facebook对话、Pinterest搜索和Instagram粉丝，提供对购物行为的细致观察。它创建用户档案，评估需求，了解消费者，所有这些都有助于推荐互补产品和推动冲动购买。对于零售商来说，这是背景商业的秘密武器。

影响购买

由机器学习算法支持的推荐系统为亚马逊和Netflix产生了大量的收入。建议购买的成功鼓励了亚马逊试点是基于AI的“预测交付”计划。送货卡车储存，商品可能由购物者订购，而卡车在附近交付的路线！
西尔斯汽车中心推出了一项名为“数字轮胎之旅”的服务，旨在促进汽车轮胎购物。这款由人工智能支持的应用程序使用一系列问题来创建基于偏好和驾驶行为的司机档案。它会推荐与车辆和驾驶员性能匹配的轮胎，以及购买最合适的营销渠道。

认知技术提供了具有识别手写和符号的能力的计算设备，从图像和文件中提取文本，录制人类语音，识别对象和面部，并了解用户意图。AI生态系统处理自然语言中查询，从部分数据生成内容，以及基于集合参数的序列操作。此外，深度学习系统自动验证机器生成的动作，可确保精度。

基于AI的流程通过了解购物者并建议沿着购买路径的个性化优惠，无需编程说明，预测交易机会。它促使购物者甚至在感知需要之前寻找产品。

推动产品发现

在双向对话中掌握视觉环境和消费者的技术提升了购物体验。Pinterest镜片有助于购物者尚未定义的购物需求或者有限的产品词汇，以在线找到它。Pinterest的视觉搜索算法评估标记的图像的相似性分数，以方便用户搜索家庭装饰或时尚磨损。
机器到机器接口可以与仿真，增强现实和其他虚拟工具相结合，以自动化产品设计等复杂任务，为服装和鞋类提供尺寸，以及护肤咨询。消费者互动通过L'Oreal诊断我的发型应用模仿店内发型咨询。Adobe的AI图像编辑工具采用质感，帮助手袋制造商将基本草图转换为图像。
产品的详细分类对于在线发现至关重要，因为单独的产品图像无法定义零售中的内容，促销和营销。产品标签不一致，元数据不正确或不完整属性会对产品建议产生不利影响。深度学习算法通过提取属性来创建产品目录，并对直观搜索进行分类产品。准确的产品分类使人工智能实体能够改变零售业务。

提供个人援助

语音和面部识别能力为虚拟购物助手提供了个性化体验。它将应用程序转换成经验丰富的礼宾组，可以与购物者互动，接受订单，分享产品信息。虚拟助理结合来自不同来源的见解，提出相关建议，并提供一个omnichannel经验

Macy在呼叫应用程序上将认知计算和自然语言处理与基于位置的软件相结合，以指导商店的购物者。AI系统响应查询，例如商店内的产品内容和产品的功能。

人工智能正在嵌入产品以尽量减少人为干预。虽然Amazon的Dash按钮自动购买，但夏普正在将AI融入家用电器，以获得免提操作。夏普的真空吸尘器和微波炉可以通过语音命令来控制。雀巢SA已将机器人部署为日本零售店的销售助理。人队的人形队伍参与了客户的产品信息，销售了Nescafé产品和自动售货机。

认知计算和自动化系统增强了零售业务——从库存管理和定价到规划和促销。它提供了优化营销支出和提高商店生产力的见解。然而，技术进步必须给所有利益相关者带来令人瞩目的利益。每个零售企业都应该用人工智能代替或增加人工工作，以转换业务流程。人工智能驱动的零售的成功在于为每一位购物者导航个性化的购物旅程。