實體零售業(yè)怎樣加入人工智能技術(shù)

可以公平地說，人工智能已經(jīng)幫助網(wǎng)上購物實現(xiàn)了巨大飛躍，同時在創(chuàng)新和效率方面使實體零售業(yè)遠(yuǎn)遠(yuǎn)落在后面。

將人工智能用于零售業(yè)的主要障礙是數(shù)據(jù)，新的黃金，這也是Google和Facebook等公司免費(fèi)為您提供服務(wù)的根本原因所在。網(wǎng)上購物平臺為顧客提供了簡潔明了的交互界面，有助于收集每個用戶的大量信息，包括他們查看的產(chǎn)品、搜索內(nèi)容、在購物車中添加或刪除的商品，甚至讓用戶猶豫的商品。

所有這些信息都被輸入機(jī)器學(xué)習(xí)算法和分析平臺，這些平臺處理數(shù)據(jù)并收集行為模式，幫助電子零售商更好地理解顧客需求，并提出個性化的產(chǎn)品建議、忠誠度計劃，以及報告其他可以產(chǎn)生更多銷售額的商品。

實體零售商幾乎沒有辦法收集顧客信息，也無法及時滿足他們的需求，這將導(dǎo)致顧客困惑，從而使銷售機(jī)會喪失和減少。

然而，有一些技術(shù)可以幫助糾正這種情況，讓實體零售商能夠收集有價值和可操作的信息，在其業(yè)務(wù)中使用人工智能，并更好地滿足顧客需求。

移動應(yīng)用程序

智能手機(jī)無處不在，這是零售商創(chuàng)造全方位購物體驗、識別和收集顧客數(shù)據(jù)的絕佳機(jī)會。許多大型零售商現(xiàn)在正在搭建在線平臺和移動應(yīng)用來補(bǔ)充他們的實體店，并讓顧客在線訪問他們的商品和服務(wù)。

其中一些移動應(yīng)用程序具有店內(nèi)功能，例如查找特定項目或服務(wù)、根據(jù)偏好和需求在不同類型的項目之間進(jìn)行選擇，甚至進(jìn)行購買。其他則提供店外功能，如健身和健康指導(dǎo)，或有關(guān)如何更好地使用其產(chǎn)品的提示。

所有這些都有助于零售商收集更多顧客與其商店互動的信息，或者與他們提供的特定產(chǎn)品或服務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)。在大多數(shù)情況下，數(shù)據(jù)可以與特定顧客的檔案聯(lián)系在一起，這為使用人工智能算法創(chuàng)造更個性化體驗提供了機(jī)會。在數(shù)據(jù)與特定用戶無關(guān)的情況下，它仍然為零售商提供了從大型數(shù)據(jù)集中收集行為模式、發(fā)現(xiàn)顧客痛點、需要提升運(yùn)營能力的地方等機(jī)會。

物聯(lián)網(wǎng)

對于每一個與物理世界有關(guān)的行業(yè)而言，物聯(lián)網(wǎng)都是一件大事，實體零售也不例外。在許多使用案例中，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以幫助零售商收集顧客信息，并將其轉(zhuǎn)化為可操作的見解。

最有希望的技術(shù)之一是藍(lán)牙信標(biāo)，零售商可以在商店里安裝這種設(shè)備，可以與智能手機(jī)和顧客其他的移動設(shè)備進(jìn)行交互。信標(biāo)需要目標(biāo)設(shè)備安裝專門的應(yīng)用程序或技術(shù)來執(zhí)行其功能，它們可用于檢測顧客的位置，向他們發(fā)送促銷和通知信息，并提供支付選項等。

雖然信標(biāo)沒有達(dá)到他們的預(yù)期目標(biāo)，但并不是因為技術(shù)的失敗，而是因為它的使用不當(dāng)。零售商大多使用它們來向顧客發(fā)送非個性化的廣告和通知，最終使顧客厭煩和失望。如果與上面提到的基于人工智能的移動應(yīng)用相結(jié)合，信標(biāo)可以為顧客創(chuàng)造更加個性化的體驗。

智能傳感器對于收集整個商店信息并幫助商店管理層及時做出反應(yīng)也至關(guān)重要。運(yùn)動傳感器可以幫助測量商店中的顧客流量，而無需訪問移動設(shè)備。然后，這些數(shù)據(jù)可以用來從店內(nèi)流量中收集模式，例如，它可以用來尋找顧客經(jīng)常光顧且更適合促銷的區(qū)域；智能貨架技術(shù)有助于庫存管理跟蹤店內(nèi)庫存，并在商品用完之前重新補(bǔ)貨；RFID可以幫助找到 “孤兒”商品，并將它們放回正確的地方。這些只是物聯(lián)網(wǎng)可以幫助收集為人工智能（AI）系統(tǒng)提供所需數(shù)據(jù)的一些方式，并可以提供更好的顧客體驗。

計算機(jī)視覺算法

計算機(jī)視覺是分析照片和視頻以識別不同元素及其關(guān)系的技術(shù)。這種技術(shù)可以幫助計算機(jī)像人類一樣理解圖像的內(nèi)容和情境。

計算機(jī)視覺的潛力是巨大的，零售商可以用它們來完成許多以前不可能完成的事情。

例如，智能廣告顯示器可以使用計算機(jī)視覺來收集觀看所顯示廣告的顧客信息，例如年齡，性別等，以及他們是否看了廣告。這些數(shù)據(jù)可以與人工智能算法相結(jié)合，以創(chuàng)建片段，并將每個顯示的廣告與其迎合的人口統(tǒng)計相關(guān)聯(lián)，當(dāng)新顧客站在顯示器前面時，該算法將有助于顯示更有可能引起顧客注意的廣告。這實際上類似于在線廣告在Facebook上和谷歌等平臺上的工作方式。

店內(nèi)攝像頭背后的計算機(jī)視覺算法可以幫助識別困惑、徘徊或需要幫助的顧客，并通知商店管理人員派人幫助他們，從而優(yōu)化人力資源的使用。

計算機(jī)視覺對增強(qiáng)現(xiàn)實也至關(guān)重要，增強(qiáng)現(xiàn)實（AR）是一種將信息和元素疊加在現(xiàn)實世界圖像上的技術(shù)。AR也是智能鏡子背后的技術(shù)，可以讓你試穿衣服、化妝品、眼鏡等等，而無需親身體驗它們。

由計算機(jī)視覺和AR支持的移動應(yīng)用，可以幫助零售商通過顧客智能手機(jī)或智能眼鏡的攝像頭來觀看世界。這提供了收集信息的機(jī)會，例如顧客對哪些產(chǎn)品感興趣，同時為顧客提供價值，例如以AR格式顯示附加信息，并根據(jù)顧客的歷史數(shù)據(jù)向他們提供追加銷售建議。

實體店能追上電子零售嗎？

可以肯定的是，大量有價值的信息將浪費(fèi)在實體零售中，而這種信息在網(wǎng)上購物世界中是不存在的。一旦數(shù)據(jù)被正確收集并投入使用，人工智能將真正開始顯示其潛力，我們到時將能夠回答這個問題。也難怪最大的在線零售商亞馬遜會花136億美元收購了一家實體雜貨連鎖店。