जब एआई आपकी खरीदारी के अनुभव को पूरा करता है तो आपको पता है कि आप क्या खरीदते हैं - और आपको क्या खरीदना चाहिए

जब एआई आपकी खरीदारी के अनुभव को पूरा करता है तो आपको पता है कि आप क्या खरीदते हैं - और आपको क्या खरीदना चाहिए आप जो खरीदना चाहते हैं, उसके लिए प्रतिक्रिया करना, फिर भविष्यवाणी करना कि आप क्या खरीदना चाहते हैं। Shutterstock / nmedia

चाहे आप अपनी खरीदारी ऑनलाइन या स्टोर पर करते हैं, आपका खुदरा अनुभव कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन लर्निंग क्रांति के लिए नवीनतम युद्ध का मैदान है।

प्रमुख ऑस्ट्रेलियाई खुदरा विक्रेताओं ने महसूस करना शुरू कर दिया है कि उनके पास अपनी एआई रणनीति को प्राप्त करने के लिए बहुत कुछ है, वर्तमान में एक के लिए भर्ती होने के साथ एआई और मशीन लर्निंग के प्रमुख द्वारा समर्थित ए डेटा वैज्ञानिकों की टीम.

नव विकसित वूलवर्ट्स डिवीजन WooliesX साथ लाने का लक्ष्य प्रौद्योगिकी, ग्राहक डिजिटल अनुभव, ई-कॉमर्स, वित्तीय सेवाओं और डिजिटल ग्राहक अनुभव सहित टीमों का एक विविध समूह।

सभी डेटा crunching के बारे में

सभी प्रमुख खुदरा विक्रेताओं के लिए अवसरों और खतरों को समझने के लिए, यह समझना उपयोगी है कि कृत्रिम बुद्धि एजेंडे पर वापस क्यों है। दो दशक पहले एआई में प्रारंभिक परिवर्तन के बाद से दो महत्वपूर्ण चीजें बदल गई हैं: डेटा और कंप्यूटिंग शक्ति।

कम्प्यूटिंग पावर को देखना आसान है। आपके हाथ में स्मार्टफोन है लाखों गुना अधिक कम्प्यूटेशनल शक्ति दशकों पहले के भारी कंप्यूटर की तुलना में। कंपनियों के पास लगभग असीमित कंप्यूटिंग शक्ति तक पहुंच है जिसके साथ अपने एआई एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करना है।

अन्य महत्वपूर्ण घटक विशेष रूप से खुदरा में उपलब्ध आंकड़ों का पैमाना और समृद्धि है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम - विशेष रूप से सीखने की तकनीक जैसे मशीन लर्निंग - बड़े, समृद्ध डेटा सेट पर पनपे। कब उचित रूप से खिलाया इस डेटा के साथ, ये सिस्टम उन रुझानों, पैटर्नों, और सहसंबंधों की खोज करते हैं जिन्हें कोई भी मानव विश्लेषक मैन्युअल रूप से खोजने की उम्मीद नहीं कर सकता है।


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ये मशीन लर्निंग ऑटोमैटिक डेटा एनालिसिस को एप्रोच करती है, जिससे यूजर्स एक ऐसा मॉडल तैयार कर सकते हैं जो अन्य समान डेटा के बारे में उपयोगी भविष्यवाणियां कर सके।

रिटेल एआई के लिए अनुकूल क्यों है

विभिन्न क्षेत्रों में एआई की तैनाती की कठोरता कुछ महत्वपूर्ण कारकों पर निर्भर करती है: खुदरा कुछ कारणों से विशेष रूप से उपयुक्त है।

पहला परीक्षण और मापने की क्षमता है। उचित सुरक्षा उपायों के साथ, रिटेल दिग्गज एआई को तैनात कर सकते हैं और उपभोक्ता की प्रतिक्रिया को माप सकते हैं। वे भी सीधे अपने नीचे की रेखा पर प्रभाव को काफी जल्दी से माप सकते हैं।

दूसरा एक गलती के अपेक्षाकृत छोटे परिणाम हैं। एक यात्री विमान को उतारने वाला एआई एजेंट गलती नहीं कर सकता क्योंकि यह लोगों को मार सकता है। खुदरा क्षेत्र में तैनात एक एआई एजेंट जो हर दिन लाखों निर्णय लेता है, वह कर सकता है कुछ गलतियाँ, जब तक कि समग्र प्रभाव सकारात्मक है।

कुछ स्मार्ट रोबोट तकनीक पहले से ही खुदरा क्षेत्र में हो रही है किराने कीमियाथ क्रोगर के साथ Nuro.AI की भागीदारी संयुक्त राज्य अमेरिका में ग्राहकों के दरवाजे तक किराने का सामान पहुंचाने के लिए।

लेकिन कई सबसे महत्वपूर्ण बदलाव भौतिक रोबोट या स्वायत्त वाहनों के बजाय एआई की तैनाती से आएंगे। आइए कुछ एआई-आधारित परिदृश्यों के माध्यम से जाएं जो आपके खुदरा अनुभव को बदल देंगे।

आपकी खरीदारी की आदतें

एआई कर सकते हैं अंतर्निहित पैटर्न का पता लगाएं आपके द्वारा खरीदे जाने वाले उत्पादों से खरीदारी के तरीके और उन्हें खरीदने के तरीके से।

यह सुपरमार्केट से चावल की नियमित खरीद हो सकती है, शराब की दुकान से शराब की छिटपुट खरीदारी, और शुक्रवार की रात स्थानीय सुविधा स्टोर पर आइसक्रीम पर टिका हो सकता है।

जबकि इन्वेंट्री और सेल्स डेटाबेस सिस्टम केवल पर्याप्त डेटा, मशीन लर्निंग सिस्टम के साथ व्यक्तिगत उत्पादों की खरीद को ट्रैक करते हैं भविष्यवाणी करना आपकी नियमित आदतें। यह आपको हर सोमवार रात को खाना पकाने के रिसोट्टो को पसंद करता है, लेकिन कभी-कभी आइसक्रीम के द्वि घातुमान जैसे आपके अधिक जटिल व्यवहार को भी।

एक बड़े पैमाने पर, लाखों उपभोक्ताओं के व्यवहार का विश्लेषण सुपरमार्केट को यह अनुमान लगाने में सक्षम करेगा कि हर हफ्ते कितने ऑस्ट्रेलियाई परिवार रिसोट्टो बनाते हैं। यह इन्वेंट्री प्रबंधन प्रणालियों को सूचित करेगा, स्वचालित रूप से स्टॉक का अनुकूलन Arborio चावल, उदाहरण के लिए, रिसोट्टो उपभोक्ताओं के बहुत से स्टोर के लिए।

यह जानकारी तब होगी अनुकूल आपूर्तिकर्ताओं के साथ साझा किया गया, अधिक कुशल सूची प्रबंधन और दुबला रसद को सक्षम करने के लिए।

कुशल विपणन

फ्लाईबाय जैसे पारंपरिक वफादारी योजना डेटाबेस ने सुपरमार्केट को आपकी पहचान करने में सक्षम बनाया खरीद की आवृत्ति एक विशेष उत्पाद - जैसे कि आप सप्ताह में एक बार आर्बोरियो चावल खरीदते हैं - और फिर उन उपभोक्ताओं के एक समूह को प्रस्ताव भेजें जिन्हें "आर्बोरियो चावल खरीदने के बारे में" के रूप में पहचाना गया था।

नई विपणन तकनीक उन ग्राहकों को बिक्री को बढ़ावा देने से आगे बढ़ेगी जो पहले से ही उस उत्पाद को खरीदने की संभावना रखते हैं। बजाय, मशीन सीखने की सिफारिश करने वाले लहसुन की रोटी, तिरामिसु या अन्य व्यक्तिगत उत्पाद सिफारिशों को बढ़ावा देंगे जो हजारों अन्य उपभोक्ताओं के डेटा ने अक्सर एक साथ जाने का सुझाव दिया है।

कुशल विपणन का मतलब है कम छूट, और अधिक लाभ।

मूल्य निर्धारण की गतिशीलता

सुपरमार्केट के लिए मूल्य निर्धारण चुनौती शामिल है सही कीमत और सही उत्पाद के लिए सही प्रचार को लागू करना.

खुदरा मूल्य निर्धारण अनुकूलन एक जटिल उपक्रम है, जिसमें प्रत्येक ग्राहक, उत्पाद और लेनदेन के लिए एक दानेदार स्तर पर डेटा विश्लेषण की आवश्यकता होती है।

प्रभावी होने के लिए, अंतहीन कारकों की जांच करने की आवश्यकता होती है, जैसे समय, मौसमी, मौसम और प्रतियोगियों के प्रोन्नति के मूल्य बिंदुओं को बदलने से बिक्री कैसे प्रभावित होती है।

एक अच्छी तरह से तैयार की गई मशीन सीखने का कार्यक्रम इन सभी रूपों में कारक हो सकता है, उन्हें अतिरिक्त विवरण जैसे कि खरीद इतिहास, उत्पाद वरीयताओं और अधिक राजस्व और लाभ को अधिकतम करने के लिए गहरी अंतर्दृष्टि और मूल्य निर्धारण के विकास के साथ संयोजन करना।

उपभोक्ता की राय

ऐतिहासिक रूप से, ग्राहकों के फीडबैक को फीडबैक कार्ड के माध्यम से प्राप्त किया गया, भरा गया और सुझाव बॉक्स में रखा गया। इस फीडबैक को पढ़ना और उस पर कार्य करना था।

As सोशल मीडिया बढ़ गया, यह सार्वजनिक रूप से प्रतिक्रिया व्यक्त करने का एक मंच बन गया। तदनुसार, खुदरा विक्रेताओं ने सोशल मीडिया स्क्रैपिंग सॉफ़्टवेयर की ओर रुख किया वार्तालाप में ग्राहकों को जवाब देने, हल करने और संलग्न करने के लिए।

आगे बढ़ते हुए, मशीन लर्निंग इस संदर्भ में एक भूमिका निभाएगा। मशीन लर्निंग और एआई सिस्टम पहली बार गड़बड़, असंरचित डेटा जैसे कि कई स्रोतों के थोक विश्लेषण के लिए सक्षम होंगे ग्राहक ने मौखिक टिप्पणियां या वीडियो डेटा रिकॉर्ड किया.

चोरी में कमी

ऑस्ट्रेलियाई खुदरा विक्रेताओं शेयर घाटे में सालाना A $ 4.5 बिलियन का नुकसान। में वृद्धि स्व-सेवा रजिस्टर योगदान कर रहा है उन नुकसानों के लिए।

मशीन लर्निंग सिस्टम में क्षमता है अनायास लाखों छवियों को स्कैन करें, रजिस्टर की तराजू पर फलों और सब्जियों के दुकानदारों की विभिन्न किस्मों का पता लगाने के लिए स्मार्ट, कैमरा-लैस पॉइंट ऑफ सेल (पीओएस) सिस्टम को सक्षम करना।

समय के साथ, सिस्टम स्टोर पर बेचे जाने वाले सभी उत्पादों का पता लगाने में भी बेहतर होगा, जिसमें एक कार्य भी शामिल है ठीक-ठीक वर्गीकरण, यह एक वालेंसिया और नाभि नारंगी के बीच का अंतर बताने में सक्षम है। इसलिए जब आप वास्तव में आड़ू खरीद रहे हैं तो आलू में प्रवेश करने में कोई "गलतियाँ" नहीं होंगी।

लंबी अवधि में, पीओएस सिस्टम पूरी तरह से गायब हो सकता है, जैसा कि इस मामले में अमेज़न गो स्टोर.

कंप्यूटर जो आपके लिए ऑर्डर करते हैं

मशीन लर्निंग सिस्टम हैं तेजी से बेहतर हो रहा है किराने की सूचियों में अपनी प्राकृतिक आवाज का अनुवाद करने पर।

डिजिटल सहायक जैसे Google डुप्लेक्स जल्द ही खरीदारी की सूची बना सकते हैं और आपके लिए ऑर्डर दे सकते हैं, साथ में फ्रेंच रिटेलर कैरेफोर तथा अमेरिकी दिग्गज वॉलमार्ट पहले से ही Google के साथ भागीदारी कर रहा है।

एक विकसित AI खुदरा अनुभव

जैसे-जैसे आप जीवन की अवस्था में आगे बढ़ते हैं, आप कभी-कभी अस्वस्थ हो जाते हैं, आप शादी कर सकते हैं, शायद बच्चे हो सकते हैं, या करियर बदल सकते हैं। जीवन की परिस्थितियों और एक ग्राहक परिवर्तन की खर्च करने की आदतों के रूप में, मॉडल स्वचालित रूप से समायोजित हो जाएंगे, जैसा कि वे पहले से ही क्षेत्रों में करते हैं धोखाधड़ी का पता लगाने की तरह.

वर्तमान प्रतिक्रियाशील प्रणाली में एक ग्राहक के लिए लंगोट खरीदना शुरू करने का इंतजार करना शामिल है, उदाहरण के लिए, फिर उस ग्राहक की पहचान करना, जिसमें उचित उत्पाद सिफारिशों के साथ पालन करने से पहले सिर्फ एक परिवार शुरू किया गया हो।

इसके बजाय, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम हो सकता है मॉडल व्यवहार, जैसे कि फोलेट विटामिन और जैव तेलों की खरीद, फिर भविष्यवाणी करना जब प्रस्ताव भेजा जाना चाहिए।

प्रतिक्रियाशील से भविष्य कहनेवाला विपणन के लिए यह बदलाव आपके द्वारा खरीदारी करने के तरीके को बदल सकता है, जिससे आपको सुझाव मिलते हैं कि शायद आपने कभी भी नहीं सोचा होगा, खुदरा विक्रेताओं और उनके ग्राहकों दोनों के लिए एआई-संबंधित अवसरों के कारण यह सब संभव है।वार्तालाप

लेखक के बारे में

माइकल मिलफोर्ड, प्रोफेसर, क्वींसलैंड प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय और गैरी मोर्टिमर, विपणन और अंतर्राष्ट्रीय व्यापार में एसोसिएट प्रोफेसर, क्वींसलैंड प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय

इस लेख से पुन: प्रकाशित किया गया है वार्तालाप क्रिएटिव कॉमन्स लाइसेंस के तहत। को पढ़िए मूल लेख.

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