小売業における人工知能

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[51CTO.com クイック翻訳]周知のように、小売業界の競争は激しく、人工知能は小売業者に顧客ニーズへの対応や効率化の面で優位性をもたらすことができます。通常、小売業における AI は、小売業者がすでに所有しているが十分に活用されていないデータに重点​​を置いています。膨大なデータストアの意味を理解することは人間にとってほぼ不可能な作業ですが、AI はデータの洞察を自律的に適用して、より優れた予測と推奨を行うことができます。

小売業界で AI が活用されている方法をいくつか紹介します。

1. AIは顧客がレジ待ち行列を避けるのを手助けする

小売業界で顧客を悩ませるものが一つあるとすれば、それはレジの列です。これがバーチャルショッピングへの移行の大きな要因です。バーチャル待ち行列および予約ソフトウェアプロバイダーであるQuidiniがCOVID-19パンデミック前に実施した調査によると、回答者の14％が行列に並ぶことを理由に買い物を諦めると答えた。パンデミック以降、レ​​ジ待ちの列は顧客にとって大きな問題となっている。

レジ待ち行列が長い問題を解決する一つの方法は、AI を活用したレジなし店舗です。 Amazon Go のようなレジなし店舗は、AI を活用したビデオ監視、モノのインターネット (IoT) センサー、データ分析によって運営されています。顧客が店舗に入り、商品を受け取って出て行くと、レジなし店舗では自動的に購入内容が記録され、口座から代金が差し引かれます。

AI 強化の自動化は、カフェテリアで使用されている Mashgin セルフチェックアウト システムにも採用されています。顧客は食べ物や飲み物の選択肢をMashginデバイス上に置くと、デバイスはディープラーニングとAI認識ソフトウェアを使用して各アイテムを識別し、クレジットカードベースの支払いポータルに支払い請求書を表示します。

2. AI強化セキュリティで盗難防止を強化

レジなし店舗で使用されている AI 駆動型監視テクノロジーと同様に、AI 強化型盗難防止プラットフォームは、CCTV を介して店内の買い物客を監視することで盗難事件の防止に役立ちます。これらのシステムは、潜在的に疑わしい行動を識別して警備員に警告できるほどスマートであり、従業員による監視が必要な CCTV システムに比べて大幅に改善されています。

Indyme Solutions の SmartDepart などのプラットフォームは、AI を使用して出口に近づいているショッピングカートを検出し、店舗のチェックアウト システムをバイパスするカートを識別します。 AI アルゴリズムは、ショッピング カート内のアイテムを検出し、ストア、チェックアウト、終了のプロセスを通じてそれらを追跡することもできます。システムがレジカウンターを迂回しようとする人物を検知すると、店舗出口の上のライトが点滅し、違反者を直接ターゲットにしたカスタマイズされた音声メッセージが発せられます。店舗の盗難防止スタッフがさらに調査します。

3. AIを活用した推奨機能により、オンライン顧客満足度と収益性が向上している

今では、eコマースの顧客は、顧客が商品を閲覧しているときにAIシステムが推奨を提示し、ショッピング体験をさりげなくガイドする、オンラインの「ガイド付き」ショッピング体験に慣れています。仮想顧客に表示される商品の推奨は、顧客行動をリアルタイムで分析し、リピーターの場合は長期間にわたって分析する人工知能システムによって実現されています。

Zeta などの AI プラットフォームは、モバイル アプリ、電子メール キャンペーン、Web サイトのクリックなど、複数の顧客インタラクションにわたる顧客データを分析し、オンライン ショッピングの行動に関連するパターンを特定します。これらの洞察により、デジタル小売業者は、各顧客の特定の好みや行動に基づいて、より効果的な製品の推奨を提供し、オンライン ショッピング エクスペリエンスを向上させることができます。

4. AIがサポートする在庫管理の決定は、手動の在庫管理よりも信頼性が高い

注文を満たすために適切な在庫量を計算することは小売業者にとって難しい作業ですが、AI を使用するとこの作業が簡単になります。 AI を使用する在庫管理プラットフォームは、過去の販売傾向、顧客需要予測の変化、潜在的なサプライ チェーンの減速などの外部要因に関連するデータを分析します。

電子商取引の倉庫や実店舗では、AI 搭載ロボットが在庫品を取り出して補充したり、出荷の準備をしたりすることができます。小売店の従業員とは異なり、ロボットは24時間働くことができます。

ラルフローレンなどのアパレルメーカーは、オラクル社のNetSuiteなどのプラットフォームを使用して、機械学習と予測分析を通じて在庫管理を最適化しています。このプラットフォームは、将来の顧客行動のモデルを生成し、購入パターンに関連するレポートを提供し、時間の経過とともに在庫管理を改善できます。

5. 人工知能により、顧客は自宅で快適に仮想の衣服を「試着」できる

AI を搭載した「バーチャルミラー」により、顧客は自分の服が電子商取引小売業者から提供された場合にどのように見えるかを確認することができます。これらのシステムは、拡張現実 (AR) テクノロジーを使用して、衣類やアクセサリーなどの商品を顧客のライブ ビデオ画像の上に直接表示します。将来的には、この技術が 3D プリント機能と組み合わされ、顧客がオンラインで購入した新しい服を着ることができるようになるかもしれません。

さらに、バーチャルテクノロジーやデジタルファッションも新たなトレンドとなっています。顧客はソーシャルメディアに表示された仮想ファッションを購入することもできます。 DRESSXのような企業は、顧客がアップロードした画像に仮想ファッションを追加し、Instagram、Facebook、その他のソーシャルプラットフォームでその服を「着用」できるようにします。

原題: Retai における人工知能 (AI)、著者: Sarah Hunt

[51CTOによる翻訳。パートナーサイトに転載する場合は、元の翻訳者と出典を51CTO.comとして明記してください]