AI と新しい小売業が出会ったとき、両者は力を合わせて無敵になれるのでしょうか?

[51CTO.com オリジナル記事] 2018 年に最も人気のある 2 つの単語はどれでしょうか?もちろん、それは人工知能と新しい小売業です!

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今日の技術分野では、顔認識、無人運転車からビッグデータ分析、スマートホーム、スマート医療画像分析、スマートロボットまで、人工知能に関連するものなら何でも、市場の寵児ではないものはあるでしょうか?

「インターネット+」という概念が小売業界に旋風を巻き起こす中、伝統的な小売業は変化しなければ淘汰されるという状況に直面しています。そのため、時代の発展に合わせて、伝統的な小売業と融合し、人工知能とコミュニケーションをとることで、小売業の新時代が勢いよく私たちの生活に入り込んできました。

人工知能の力で強化された新しい小売業は、従来の小売業と比べてどのような特徴があるのでしょうか?この 2 つを組み合わせることで、私たちの生活にどのような新しい体験がもたらされるのでしょうか?今日は一緒に学んでいきましょう。

伝統的な小売業と新しい小売業の違いがわかりませんか?

要約すると、B2B（企業間取引）、B2C（企業対消費者）からC2B（消費者対企業）へのプロセスです。

AI+ニューリテールが電子商取引を支援

無人化技術が物流コスト削減と効率化を推進

電子商取引プラットフォームとして、618やダブル11などの毎年恒例のS級プロモーション期間中、パフォーマンスの向上に努め、大きな動きを準備する一方で、バックエンドサービスはピークのプレッシャーに直面しています。

厳しい戦いに備えて、カスタマーサービススタッフは、サービススクリプト、活動ルール、異常事態の対処方法など、1か月以上前からトレーニングと評価を受ける必要があり、臨時従業員を募集するために残業する必要があります。さらに重要なのは、同時実行性が高く、トラフィックとコンサルティングのニーズが集中しているため、休みなくシフトが切り替わり、プレッシャーがかかるため、カスタマーサービスの効率と状態が試されるということです。

高強度のサービススケジュールは、企業にコストと管理上のプレッシャーをもたらし、大規模なプロモーションの後遺症を引き起こすことさえあります。

電子商取引企業の従来のサービスの難点を解決し、ユーザーの維持とコンバージョンを向上させるために、多くの電子商取引プラットフォームは、AI対話ロボットとヒューマンマシンコラボレーションメカニズムに基づくインテリジェントサービスソリューションを採用し、販売前、販売、アフターセールスなどのすべてのシナリオをカバーし、知識ベースの構築、インタラクション方法、ヒューマンマシンコラボレーション、サービスドッキング、戦略メカニズムの面で電子商取引顧客のニーズに密接に従っています。

世界最大手のコーヒーチェーンであるスターバックスは先日、中国のアリババと協力協定を締結し、オンライン注文プラットフォーム「Are you hungry?」を利用して、今年9月から上海と北京で150店舗のスターバックスのコーヒー配達サービスを提供し、中国全土のコーヒーショップ2,000店舗にサービスを拡大する計画だ。

アリババとスターバックスの全面的なAI新小売戦略協力により、オンライン販売データと仮想店舗のデジタル化を活用して、消費者のさまざまなニーズに応えます。この協力には、スターバックスをEle.meに導入するだけでなく、特別なスターバックス配達チームを設立することも含まれます。

今後、Hema Freshはスターバックスと協力してスターバックスのデリバリーキッチンを構築します。Hema Freshの消費者洞察を活用することで、スターバックスは消費者の思考プロセスをよりよく把握し、市場にさらに浸透することができます。それだけでなく、人工知能を使ったデータ分析は、スターバックスがコーヒーの需要が最も高い場所を特定し、新しい店舗をどこにオープンするかを決定するのにも役立ちます。

さらに、スターバックスのバーチャルストアは、オンラインストアと実店舗の従来の概念を覆し、消費者は特定の場所に制限されなくなります。

スターバックスにとって、今回の協力は中国市場の独自性と重要な戦略的地位に基づいた差別化されたサービスを提供するだけではありません。人工知能技術、ビッグデータアルゴリズム、仮想店舗の助けを借りて中国市場に進出することは賢明な動きであり、スターバックスの新たな小売事業にとって良い基盤を築くことにもなります。

他の

上記以外にも、AI+ニューリテールには優れた機能が数多くあります。製品の設計と製造の面では、サンプルの写真を撮ることで人工知能を使用して専門的な生産プロセスの利便性を得ることができます。価格設定の面では、人工知能を使用して市場価格設定、イベント価格設定、さまざまな組み合わせの価格設定方法の中から最適な推奨を行うことができます。オンライン販売では、「画像による商品検索」というインテリジェントな方法を使用して、ショッピングの効率を向上させ、ユーザーのユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。オフライン小売では、インテリジェントなサイト選択、インテリジェントなチェックアウト、インテリジェントな監視などが可能です...

スマートシェルフ

流通問題の根底にあるのは、メーカーが販売端末での流通状況を十分に把握していないことにあります。

例えば、飲料メーカー

彼らの製品はさまざまなスーパーマーケットの棚にどのように陳列されているのでしょうか?

棚に在庫がない場合、間に合うように補充されますか?プロモーション情報は消費者にタイムリーに伝えられていますか?

これらの業績は現在の四半期の売上業績とどのように関連しているのでしょうか?

どのような調整を行うべきでしょうか?

こうした面倒な問題をスマートシェルフに任せれば、すぐに解決できます。

現在、棚のインテリジェント化は、ピックアップと支払いのインテリジェントバインディング、電子貨物ラベル付け、配送のインテリジェントモニタリングという3つの主な方向に分けられます。

Amazon Go を例にとると、最初の方向性、つまりピックアップと支払いのインテリジェントな結合をターゲットにしています。主に人と棚の相対位置や棚上の商品の動きを感知することで、ピックアップと支払いを連動させ、レジの手間を省きます。

Amazon Goはピックアップと支払いをスマートに組み合わせる

中国では、スマートシェルフのもう一つの開発方向として、インテリジェント電子タグが見られました。つまり、顧客が棚から衣服を取り出すと、スマート棚ディスプレイ画面に2〜3秒以内に商品関連情報が表示されます。同時に、商品自体に無線周波数技術タグが使用されているため、商品のリアルタイム在庫管理が実現できます。

また、オフライン製品に電子タグが付けられると、メーカーはオンラインとオフラインの価格をリアルタイムで調整しやすくなります。今後、オフラインのプロモーション活動の方法は徐々に多様化し、オンラインとオフラインのチャネルの連携が可能になります。

バーチャルフィッティング

皆さんも「売り手のショー」と「買い手のショー」を比較してがっかりした経験があるのではないでしょうか？自分の好みではない服や、自分に似合わない服を買ってしまうことは、おそらく美容好きの女の子がオンラインショッピングをするときに最も恐れることでしょう。バーチャルフィッティングがあれば、もう怖がる必要はありません！

バーチャルフィッティングは、実際には 2 つのニーズを解決します。1 つは「フィット」、もう 1 つは「マッチング」です。

マッチングバーチャルフィッティングアプリにユーザーを引き付けるための核心は、膨大なオンライン衣料品ライブラリから特定のユーザーが興味を持ちそうなアイテムをいかに見つけ出し、マッチング欲求を喚起し、注文を促進するかにあります。

バーチャルフィッティングで衣服が適切にフィットするかどうかを評価することの難しさは、消費者の体と衣服の両方をモデル化する必要があることです。両者が一致して初めて、実際の効果を確認できます。

これらの問題は、実はユニクロが導入したマジックミラーシステムや天猫ARバーチャル試着システムなど、実店舗では解決しやすい。実店舗ではマジックミラーが一定の角度で設置されているため、ユーザーとミラーの距離が簡単に検出でき、より正確なモデリングを実現できるのだ。

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しかし、バーチャルフィッティングシステムはオフラインの実店舗ではより効果的ですが、オンラインショッピングでは、人々がいくつかの「地雷原」を大幅に回避し、損失を減らすのに役立ちました。

結論

さて、ここまでお話ししましたが、AI+ニューリテールについてより深く理解できましたか?あなたの意見では、AI によって新しい小売業が実現される他のアプリケーション シナリオにはどのようなものがありますか? 「AI Pusher 」の公開アカウントをフォローして、コメント欄でご意見をお聞かせください。

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