人工知能が小売体験を向上させる 5 つの方法

小売業にとって、売上と効率を向上させる最も強力な方法の 1 つは、顧客のショッピング エクスペリエンスを向上させることです。顧客が必要なものを見つけて購入することが容易であればあるほど、ビジネスはより成功します。多くのテクノロジーが、世界中の顧客のショッピング体験を向上させる道を切り開いています。人工知能は、これらのテクノロジーを支える原動力の 1 つです。小売業における AI が実際にどのように機能するかを見てみましょう。

仮想試着ソリューション

顧客の小売体験を前進させる強力なテクノロジーの 1 つは、仮想試着です。これは人工知能と拡張現実を活用し、顧客が衣服やアクセサリーを試着したり、新しい家具が自分の部屋に合うかどうかを確認したりできるようにします。ユーザーはこれらの機能を自宅で使用できることが、このテクノロジーの主な利点です。

同様の AR ベースの仮想試着ソリューションに遭遇したことがあるかもしれません。靴、時計、眼鏡、化粧品などを試着できる体験です。 AR はこのテクノロジーの背後にある鍵ですが、人工知能は AR の機能を拡張し、より効果的なソリューションを作成するのに役立ちます。

たとえば、人工知能は服を着たモデルの画像を作成できます。顧客は自分の体型に最適なモデルを選択でき、機械学習アルゴリズムによってモデルが着用した画像が作成されます。あるいは、人工知能アルゴリズムを使用してユーザーの顔を分析し、オンライン製品テスト中にメガネやその他のアクセサリーをより正確に配置することもできます。

スマート ミラー

仮想試着テクノロジーと密接に関係しているスマート ミラーには、小売店の顧客エクスペリエンスを向上させる大きな機会があります。ただし、他の多くの仮想試着体験とは異なり、スマートミラーは自宅や店舗に設置されたデバイスを通じてこれらの体験を提供します。これにより、追加のハードウェアが必要となる仮想試着ソリューションのより高度なアプリケーションが可能になります。

スマートミラーは、IoT、データサイエンス、機械学習アルゴリズムを活用しています。このソリューションは、ERP や CRM などのあらゆるシステムやサービスと統合できます。たとえば、スマートミラーは、アイテムが使用中にどのように見えるかをシミュレートできるだけでなく、顧客が製品の在庫状況と価格を確認したり、時間、天気、店舗の最新のオファーを確認したりするのにも役立ちます。

企業は、スマートミラーと仮想アシスタントを緊密に統合する機会を見つけるかもしれません。これにより、スマートミラーは顧客にパーソナライズされた美容とファッションのアドバイスを提供できるようになります。人工知能と拡張現実を活用したスマート ミラーには、これらのテクノロジーの多くを 1 つのパッケージに組み合わせる機会があります。

自動セルフチェックアウト

顧客エクスペリエンスを向上させるもう 1 つの方法は、セルフチェックアウトの自動化です。一部の企業は、従来のレジカウンターを高度な監視システムに完全に置き換えています。これにより、顧客は好きなものを手に取って店を出ることができます。その後、システムは顧客がショッピング カートに入れた商品の代金を請求します。 Amazon は、このテクノロジーの最も有名なイノベーターの 1 つです。

IoT と人工知能を活用した高度なセルフチェックアウト技術。企業は、センサーと人工知能の複雑なネットワークを使用して、高度な追跡ソリューションの中でもとりわけ、各ショッピング カートにどのような商品が入っているか、誰がそれらを購入しているかを追跡できます。

ただし、すべての企業が Amazon のようなリソースを持っているわけではありません。より高度で便利なセルフチェックアウト ソリューションを小規模でも実装できます。たとえば、スマート自動販売機を使用して、店舗内のエリアを部分的に自動化できます。これにより、来客時に冷蔵庫のドアを開けたり、商品を取り出したり、ドアを閉めたりすることが容易になります。その後、購入金額がカードに請求されます。

AI による需要予測

顧客のショッピングを容易にするためのもう 1 つのステップは、必要なときに必要な製品を提供することです。 AI を活用した需要予測が役に立ちます。人工知能は大量のデータ処理を効果的に管理できます。大量のデータに裏付けられた小売業界の人工知能は、特定の製品に対する需要の変化を正確に予測できます。

たとえば、企業は時系列アプローチを使用して、過去 3 か月の販売トランザクション履歴データに基づいて次の月の野菜需要を予測できます。このアルゴリズムは、傾向、周期的変動、季節性、行動パターンを考慮して、より正確な予測を提供します。

このシステムを改善すると、顧客が必要なときに商品を届けるだけでなく、注文の履行や物流も容易になります。また、マーケティング キャンペーンや製造プロセス管理と深く統合することもできます。これらの利点により、機械学習予測は大小を問わず多くの企業で人気の選択肢となっています。複雑なデータセットを調査すると、新しいビジネス パターンと相関関係が明らかになり、ビジネス インテリジェンスが強化されます。

対話型チャットボットと仮想アシスタント

ショッピング体験の最も重要な側面の 1 つは顧客サービスです。顧客は多くの場合、質問をしたり、必要な製品を見つけるのに手助けを必要とします。これらのソリューションは、マーケティング キャンペーンを改善するためのデータ収集にも役割を果たします。このデータは、ユーザー エクスペリエンスをパーソナライズし、補完的な製品を推奨するのに役立ちます。

聊天機器人和虛擬助理也可以幫助顧客進行店內和線上購物。當聊天機器人和虛擬助理自動化客戶服務流程的某些方面時，您的業務速度和效率可以提高。聊天機器人也可以承擔管理任務，如庫存管理、分析銷售數據、開立發票等。

人工智慧助理甚至可以表現得更好，就像真正的購物助理一樣。由NLP和NLU技術支持，虛擬助理可以理解語音命令，甚至口頭回應。自然語言處理處理語法和結構，而自然語言理解透過識別上下文來幫助理解查詢的實際意圖。

關於零售人工智慧的最後思考

為了在市場中獲得優勢，企業在尋找創新和解決問題的方法時需要有創意。這可能不需要重新發明輪子，但可能需要找到新的方法，以有用和有意義的方式使用現有技術。

零售人工智慧為改善零售企業的客戶體驗提供了巨大的機會，無論是在店內還是線上。這些技術的一些最有趣的應用涉及合作。透過結合人工智慧和擴增實境等技術，企業可以透過與客戶建立牢固的關係來實現財務目標。

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