8 начина Изкуственият интелект революционизира на дребно

Изкуственият интелект (AI) оказва огромно влияние върху търговията на дребно, тъй като сега роботите помагат при проверка на инвентара, наблюдение кога подовете са мръсни и много други. Тъй като например супермаркетите често срещат трудности да се справят с предизвикателствата пред трудовия персонал, роботите им помагат да управляват моделите на трафик на потребители и да следят ценовите етикети. Роботите също така предоставят бизнес разузнаване (BI) за поведението на купувачите и реакцията на тълпата.

Juniper Research прогнозира, че търговците на дребно ще похарчат 7, 3 милиарда долара за AI до 2022 г., в сравнение с около 2 милиарда долара, изразходвани през 2018 г. И двата магазина на тухли и хоросан и онлайн търговци вече използват роботи. "Виждаме, че много инвестиции, базирани на роботизация, се реализират, особено когато искате бързи процеси за доставка", каза Правин Пилай, глобален ръководител на решенията за търговия на дребно в Google Cloud.

По време на „Голямото шоу на дребно“, конференцията на Националната федерация за търговия на дребно (NRF), проведена миналия месец в Ню Йорк, Pensa Systems показа дрон, който помага на магазините да наблюдават инвентара на рафтовете. Николас Бертрам, президент на гигантски хранителни магазини, обсъди как веригата ще внедрява робот Badger Technologies, наречен „Марти“ в 500 от своите магазини. AI ще се комбинира с прогнозна анализа, за да предостави на търговците данни кои продукти ще продават най-много и как да персонализират предлаганите от тях продукти.

Търговците на дребно се обръщат към технологията, за да отговорят на очакванията на клиентите и да се справят със строгите маржове, отбеляза Pillai от Google. Търговците на дребно използват платформи за бази данни като Google BigQuery и MongoDB Atlas, за да им помогнат да идентифицират най-добрите продавачи и да получат информация за това как да попълнят запасите. „Бихте могли да уловите информация за това какви продукти са на рафта или извън рафта и къде хората минават през магазина“, каза Пилай. "Те имат много данни, които могат да заснемат поради отпечатъка, който имат, и това води до възможността да се създадат и модели за машинно обучение."

Според Pillai препоръките за продуктите са били логична първа стъпка за AI в търговията на дребно. "Виждаме каквото количество прогнозиране светва, когато ML го захранва", каза той и добави как компании като Fast Retailing, която притежава японска марка модни дрехи Uniqlo, използват Google Cloud за конструиране на прогнозни модели въз основа на търсенето на клиенти, използвайки ML, Търговците на дребно използват ML, за да "прогнозират по-добре кои продукти трябва да носят", каза той. Помощници в разговорната търговия от компании като изследователската фирма Capgemini комбинират обработката на естествен език (NLP) с модели на ML, за да дадат насоки на клиентите по време на процеса на онлайн пазаруване, според Pillai.

Ето още осем готини технологии, които правят революция в търговията на дребно.

1 Капер представя интелигентна количка за пазаруване

Бруклин, базираният в Ню Йорк доставчик на технологии за търговия на дребно Капер е разработил умна количка за пазаруване, която използва компютърно зрение, синтез на сензори и три камери за автоматично позвъняване на артикули, поставени в количката. Първият път, когато продуктът е поставен в количка, клиентите трябва да го сканират, така че количката да "научи" продукта. След това първоначално сканиране функциите на компютърното зрение се поемат и артикулът може просто да бъде поставен в количката. Капер автоматично намалява цената, без купувачите да изтеглят приложение. Когато приключат с пазаруването, те могат да проверят, като използват четците на кредитни карти в количката. Те могат да използват мобилно заплащане или кредитна карта. След това купувачите могат да извадят чантите си и да излязат навън.

„Взехме един от най-конвенционалните инструменти, който е пазарска количка, и го превърнахме в„ кошница за пазаруване на енергия “, каза Линдон Гао, съосновател и изпълнителен директор на Caper. „Частите се активират чрез синтез на сензори и компютърно зрение, за да идентифицират директно предметите, докато те се хвърлят в количката.“

Интелигентните колички за пазаруване са начин за интегриране на дигиталната технология в тухлени и строителни разтвори, които по-рано бяха открити онлайн, отбеляза Гао. "Искаме да внесем този дигитален компонент от онлайн пазаруването - тази видимост и прозрачност - във физически магазини", каза той.

Количката Caper скоро също ще предложи рецепти на вградения таблет за продукти, поставени в количката. Caper работи за това с някои големи търговци на дребно, чиито имена все още не могат да разкрият. Досега компанията разполага с интелигентната си количка за пазаруване в два магазина в Ню Йорк: изцяло натурален бакалии Foodcellar & Co. Market и Gala Fresh Farms. Caper планира да достави своите интелигентни колички за пазаруване до 150 магазина през 2019 г. В момента фокусиран върху хранителни магазини, Caper планира да се разшири в други видове търговци на дребно и удобства. (Изображение за кредит: PCMag)



2 Гуру Гуру използва AI за да помогне на купувачите с хранителни алергии

Механизмът за търсене и откриване на храна Spoon Guru предлага мобилно приложение, което използва AI, за да помогне на страдащите от алергии да забележат продуктите в магазин, които съдържат съставки, съвместими с техните нужди. Приложението сканира дигитални етикети на рафтове, използва маяци и се интегрира с павилиони за магазини. Чрез сканиране на баркод купувачите могат да научат кои храни в магазина са безопасни за тях, например дали продуктите са без ядки или без глутен. Услугата поддържа 180 собствени диетични атрибута.

"Ние комбинираме експертиза в областта на хранителните домейни с AI и ML, за да имаме смисъл от неструктурирани данни", каза Маркус Стрипф, съосновател и съизпълнител на Spoon Guru. „Оптимизираме и увеличаваме огромни количества метаданни, свързани с отделни продукти и рецепти, и съпоставяме тези с хранителни качества като веган, без глутен, нисък холестерол и високо съдържание на фибри.“ Стрийф каза, че е дошъл с идеята за компанията, тъй като съпругата му има няколко хранителни ограничения и се мъчи да чете етикети за храни в супермаркета.

Spoon Guru се предлага в супермаркетите на Tesco във Великобритания, а компанията води дискусии за разширяване на инструмента до американските супермаркети. "Нашата платформа позволява на клиентите на Tesco точно и незабавно да намерят всеки продукт и рецепта в целия им асортимент, който отговаря на техните хранителни нужди", каза Стрипф. В допълнение към възможностите за сканиране, използвани в магазините за тухли и хоросани, Spoon Guru интегрира и филтри за атрибути в онлайн сайтове. (Кредит на изображението: Spoon Guru / Tesco)



3 Ocado използва Google Cloud ML за обработка на жалби на клиенти

Базираният във Великобритания онлайн бакалин Ocado използва машинно обучение (ML), задвижвано от Google Cloud Machine Learning Engine, за да увеличи скоростта на аналитика от данните за пазаруване и да повиши опита на клиентите. Когато клиентите пишат до Ocado с оплаквания, Ocado може да използва ML модел, за да сортира и категоризира входящите съобщения, заяви Pillai на Google Cloud.

Google казва, че Ocado може да отговори на имейлите четири пъти по-бързо - увеличение с 3, 5 процента - с помощта на технологията Google Cloud ML. Ocado използва библиотеката на софтуер на TensorFlow с отворен код за ML, за да получи достъп до алгоритмите на ML за маркиране и категоризиране на имейли на клиенти. Онлайн бакалията може да даде приоритет на имейлите за отговор.

В допълнение към ML и аналитиката, Ocado използва автоматизирани роботи (показани по-горе), за да помогне при поръчките за опаковане за клиенти, според Pillai. Роботите използват AI технология от Google Cloud. "Те имат роботизирана настройка, при която тези системи работят върху мрежа и знаят наличието на други колички", каза той.

Ocado търси да включи ML в роботите като част от своя автоматизиран склад, за да помогне при възстановяването от грешки и да подобри самопроверката на устройствата. (Изображение за кредит: Ocado)



4 Здрав робот насочва клиентите в правилната посока

Дигиталните киоски съществуват на места като летища, търговски центрове и жп гари от години, но сега компании като Hease Robotics ги правят малко по-мобилни. Компанията казва, че мобилните киоски ще донесат 20 пъти повече взаимодействия от стационарен киоск. Hease Robotics произвежда 20 "Heasy" роботи на месец, според Джейд Льо Мейтре, съосновател и главен технологичен директор (CTO) на Hease Robotics. Компанията е внедрила робота Heasy в търговски обекти в страни като Дания, Франция и Германия. Във Франция можете да намерите робота Heasy в хипермаркета E.Leclerc. Компанията планира да разшири Heasy робота в САЩ.

Здрав робот може да сканира карта за лоялност на клиента и да показва сделки, свързани с този купувач. Софтуерът на компанията след това събира данни за справяне с болезнените точки на търговския център, например колко време прекарва клиентът в магазините. Здрав робот насочва клиентите около магазина.

„Имаме картата на съоръжението, за да може роботът да дава указания за конкретен магазин или специални промоции“, каза Льо Мейтре. "Ако е време за обяд, тогава той ще посъветва клиента да вземе малко обяд."

Крайната цел на AI продукти като робота Heasy е да предоставят най-подходящите данни, които да помогнат както на клиентите, така и на търговците на дребно, според Le Maitre. За търговците това са данни за това как да продават повече продукти и да увеличават приходите. За потребителите това са данните, които търговците на дребно получават от това, което купувачите искат. (Изображение за кредит: Hease Robotics)



5 магазина на Intel Powers без касиер

Amazon е водещ играч в нарастващата тенденция на магазините за търговия на дребно без каси и според съобщенията планира да отвори 3000 нови магазини без каси до 2021 г. Клиентите могат да вземат артикулите, за които търсят, и да напуснат магазините, без да отиват до гише, В друга иновативна реализация Cloud Pick и Intel си сътрудничат в магазини без каси в Китай, които включват автоматизиран достъп до врати, камери и компютърно зрение, за да позволят на клиентите да проверяват без помощта на касиер.

Технологията включва също сензори за претегляне, процесор Intel Core i5 8500T и инструментариум OpenVINO, който включва Intel Deep Learning. Според Стейси Шулман, главен директор по иновациите (CIO) в отдел Retail Solutions на Intel, разликата във вида на техниката без магазини в касата може да бъде във видовете сензори, които се използват; някои магазини може да имат сензори за тегло, докато други могат да използват Bluetooth с ниска енергия (BLE).

Порталът за удостоверяване запазва мобилната транзакция защитена. Технологията на AI от Cloud Pick е подобна на тази на самоуправляващите се автомобили, с комбинацията си от компютърно зрение, задълбочено обучение и синтез на сензори. На заден план, платформата за интелигентни продажби на дребно в Cloud Pick (C-IRP) дава възможност на търговците да предоставят данни за оптимизиране на оформлението им и увеличаване на трафика на магазина. Персоналът все още може да присъства, за да се разхожда из магазина и да помага на клиентите, без да е необходимо да се справят с касата. (Изображение за кредит: Intel)



6 AWM Smart Shelf Push Целенасочена информация за продукта

Интелигентните рафтове са друга технология, която може да задържи клиентите да се интересуват от посещение на магазини за тухли и хоросани. Един такъв продукт, AWM Smart Shelf, разполага с LED дисплеи и информация за целевия продукт. Камерите събират данни за поведението на купувачите и демографските данни, за да персонализират видеоклиповете, които показва. AWM може да персонализира видеоклиповете според възрастта, пола или етническата принадлежност. AI компонентите следят наличието на рафтове в магазина. Умните рафтове на AWM включват вграждане без каси, като използвате компютърно зрение. Платформата усеща кои продукти са извадени от рафтовете и добавя тези артикули в количката на клиентите. След това купувачите се таксуват чрез цифровия си портфейл. (Изображение за кредит: AWM Smart Shelf)



7 Celect ML помага на магазините да прогнозират търсенето на инвентаризация

Lucky Brand е сред търговците, които се обръщат към ML и модерни анализи, за да оптимизират разпределението на стоките в своите магазини. Платформата за прогнозиране и оптимизация на Celect прави това възможно със своето моделиране на данни и прогнозна база данни. Осъществено от AI технология от Лабораторията за компютърни науки и изкуствен интелект на Масачузетския институт в Масачузетс, платформата Celect помага на търговци на дребно като Lucky Brand чрез изтегляне на данни от данните за управление на взаимоотношенията с клиентите (CRM) и транзакциите по продажбите.

„Celect е в състояние да предвиди локализирано бъдещо търсене чрез разбиране на избора на клиента, контекста между продуктите в асортимента и как търсенето на даден продукт се влияе от по-големия асортимент около него“, заяви Джон Ендрюс, изпълнителен директор на Celect. (Изображение за кредит: Celect)



8 Zone24x7 Роботът Aziro взема инвентаризация в магазините

Големите универсални магазини тестват робот, наречен Aziro от

Zone24x7. Той разполага с автономна сензорна система, която използва радиочестотна идентификация (RFID) за проверка на инвентара на рафтовете. Zone24x7 казва, че RFID може да помогне да се увеличи точността на броя на запасите и да се подобри възможността за намиране на артикули в магазина. В допълнение към магазинната витрина, роботът Aziro ще се използва в складове и дистрибуционни центрове.

Роботът Aziro разполага с 3D, броня и сонарни сензори, както и лазерни далекомери, които помагат за навигацията в магазина. Както при много устройства в наши дни, роботът Aziro може да се управлява дистанционно. Човек може да направи това, като използва облачна система за управление на автопарка, която помага на магазините да организират задачи за поддръжка.

Роботът Aziro работи на операционната система с отворен код на робот (ROS) и подава данни в системата на база данни MySQL с отворен код. Той също така разпространява данни, като използва Apache NiFi и използва операционната система Ubuntu с отворен код. (Изображение за кредит: Zone24x7)