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零售業(yè)如何實(shí)施機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)

2020-07-24 17:55:14 | 來(lái)源:中培企業(yè)IT培訓(xùn)網(wǎng)

如今零售業(yè)也在不斷變化中,即使我們并不總是意識(shí)到它,但它確實(shí)在發(fā)生改變。它逐漸成為日益復(fù)雜的客戶(hù)旅程中,又一個(gè)步驟。那么零售業(yè)如何實(shí)施機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)?由于數(shù)字化和零售自動(dòng)化,零售業(yè)本身不再是目的,而是滿(mǎn)足整個(gè)品牌需求的一種手段。體驗(yàn)的質(zhì)量,歸屬感和認(rèn)可度,以及購(gòu)買(mǎi)的舒適度……所有這些參數(shù)現(xiàn)在都與銷(xiāo)售量息息相關(guān),因此必須遵守?cái)?shù)據(jù)科學(xué)及其“智能算法”規(guī)定的優(yōu)化措施(又名機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)形式的人工智能)。

人工智能的使用首先是競(jìng)爭(zhēng)的必要。的確,電子商務(wù)參與者沒(méi)有等待任何人:例如,注意將在線搜索結(jié)果調(diào)整為最終客戶(hù),或者根據(jù)數(shù)字資料提出的建議。對(duì)于磚塊和砂漿,這兩個(gè)方面是不可能的(目前)。但是,物理商務(wù)有其自身的優(yōu)勢(shì)。嗅覺(jué),視覺(jué),聽(tīng)覺(jué)等數(shù)據(jù)可用于使消費(fèi)者有一種體驗(yàn),體驗(yàn)獨(dú)特的東西并專(zhuān)門(mén)為他們量身定制。除了改善客戶(hù)關(guān)系外,人工智能還可以尋求解決長(zhǎng)期以來(lái)給零售商帶來(lái)負(fù)擔(dān)的問(wèn)題的方法:更好的庫(kù)存管理,零售業(yè)空間的優(yōu)化,員工時(shí)間的優(yōu)化……

我們將在下面完整展示一下深度學(xué)習(xí)/機(jī)器學(xué)習(xí)用例,這些用例已實(shí)現(xiàn)以創(chuàng)建未來(lái)的零售業(yè),并有實(shí)際示例支持。

  1.調(diào)整零售業(yè)及其庫(kù)存以更好地為客戶(hù)服務(wù)

眾所周知,電子商務(wù)參與者可以使用動(dòng)態(tài)統(tǒng)計(jì)信息實(shí)時(shí)優(yōu)化其網(wǎng)站。這使他們可以根據(jù)可用資源和預(yù)定義的客戶(hù)細(xì)分來(lái)定義最有效的策略。像任何物理空間一樣,零售業(yè)也沒(méi)有這種奢華。

但是,這要?dú)w功于從智能算法中獲得的見(jiàn)識(shí),因此并不能阻止物理空間的周期性?xún)?yōu)化。在過(guò)去(不到20年前),我們聘請(qǐng)學(xué)生來(lái)跟蹤和統(tǒng)計(jì)零售業(yè)特定區(qū)域的顧客。幸運(yùn)的是,這些時(shí)代已經(jīng)過(guò)去了。熱圖,平均路線圖,在屏幕上花費(fèi)的時(shí)間,與總出勤率相關(guān)的各種比率,相關(guān)性……零售業(yè)中的攝像頭和計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法現(xiàn)在提供了基于圖像的可操作工具。如今,熱圖和活動(dòng)識(shí)別解決方案不僅幫助定位促銷(xiāo)活動(dòng),而且還有助于制定完整的營(yíng)銷(xiāo)策略,并衡量每個(gè)部門(mén)以及產(chǎn)品展示位置的績(jī)效。RetailFlux之類(lèi)的公司提供的解決方案可以分析零售業(yè)視頻,為零售商提供有關(guān)零售業(yè)中的人數(shù),進(jìn)入零售業(yè)后所走過(guò)的路以及留在哪里的數(shù)據(jù)。這有助于營(yíng)銷(xiāo)人員確定受歡迎的地點(diǎn),從而使他們可以更改家具,展示,廣告或員工的布局,從而更好地為客戶(hù)提供服務(wù)并增加收入。

隨著技術(shù)的發(fā)展,我們也開(kāi)始聽(tīng)到“ 人口統(tǒng)計(jì) ”的信息:這些工具由DeepVision AI,MyStore-e,RetailDeep和RetailNext等初創(chuàng)企業(yè)創(chuàng)建,可讓我們估算前行人員的年齡和性別相機(jī),從而使零售業(yè)可以訪問(wèn)全新的分析粒度。這一點(diǎn)對(duì)于現(xiàn)在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)人員和類(lèi)別經(jīng)理的合理化至為重要。

盡管這些攝像頭經(jīng)常懸掛在天花板上,但情況并非總是如此:例如Walgreens(與Cooler Screens合作),最近在其零售業(yè)的冷卻器門(mén)中集成了攝像頭,傳感器和數(shù)字屏幕創(chuàng)建“智能”展示廣告網(wǎng)絡(luò),品牌商可以使用該廣告網(wǎng)絡(luò)將廣告定位到特定類(lèi)型的客戶(hù)。這些門(mén)既可以充當(dāng)數(shù)字化商品銷(xiāo)售平臺(tái),以最佳狀態(tài)描繪食物和飲料,也可以作為店內(nèi)廣告牌,根據(jù)年齡,性別和當(dāng)前天氣等變量,向正在接近的消費(fèi)者展示廣告。連接的冷卻器內(nèi)的攝像頭和傳感器還可以確定購(gòu)買(mǎi)者已經(jīng)購(gòu)買(mǎi)或查看了哪些物品,從而使廣告客戶(hù)能夠洞悉其促銷(xiāo)在屏幕上的工作方式,并迅速通知零售商是否不再有庫(kù)存。

因此,關(guān)鍵問(wèn)題從“哪里”和“多少”轉(zhuǎn)變?yōu)椤罢l(shuí)”,“何時(shí)”,“多少”,“多長(zhǎng)時(shí)間”和“多少個(gè)cookie?”。

  2.預(yù)測(cè)增加利潤(rùn)

這些數(shù)據(jù)與結(jié)帳和忠誠(chéng)度計(jì)劃的數(shù)據(jù)混合在一起,對(duì)于預(yù)測(cè)需求和創(chuàng)建零售業(yè)集群至關(guān)重要,從而改善了零售商的供應(yīng)鏈。通過(guò)更好地預(yù)測(cè)哪些產(chǎn)品將在特定領(lǐng)域中表現(xiàn)最佳,Symphony RetailAI等初創(chuàng)公司的機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以減少庫(kù)存空缺,幫助優(yōu)化定價(jià)(和利潤(rùn))并提高客戶(hù)忠誠(chéng)度(人們顯然傾向于尋找正確的產(chǎn)品組合)在最近的零售業(yè))。

的確,未售出的庫(kù)存可能是零售業(yè)最大的障礙之一:未使用的庫(kù)存每年使美國(guó)零售商損失約500?億美元。減少這個(gè)數(shù)字是該行業(yè)長(zhǎng)期生存的關(guān)鍵:花在無(wú)用的存貨上的每一美元都是寶貴的錢(qián),本可以用于培訓(xùn)人才,更好的研發(fā),或者最明顯的是全新的智能算法。

預(yù)測(cè)還可以幫助零售商優(yōu)化促銷(xiāo)活動(dòng):倉(cāng)庫(kù)中的死庫(kù)存越少,促銷(xiāo)活動(dòng)就越有戰(zhàn)略意義,而不僅僅是反動(dòng)。許多定價(jià)愛(ài)好者會(huì)特別欣賞這方面的內(nèi)容,因?yàn)檫@將使他們的工作更加輕松,并且減少了很多不必要的工作。

  3.個(gè)性化推廣店內(nèi)體驗(yàn)

與網(wǎng)站可以實(shí)時(shí)適應(yīng)最終用戶(hù)的方式一樣,零售業(yè)中也可以提高計(jì)算機(jī)視覺(jué)的粒度,使其可以針對(duì)個(gè)人。但是,這些算法所基于的元素要多于上述元素,因此更加復(fù)雜/可靠性較低。為了在個(gè)人層面上工作,這些算法需要結(jié)合人口統(tǒng)計(jì),忠誠(chéng)度代碼識(shí)別和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí),通常將其集成到諸如鏡子之類(lèi)的智能對(duì)象中。

盡管它們尚不能大規(guī)模實(shí)施,但這些解決方案例證了零售業(yè)銷(xiāo)售方式的深刻變化。我們正在從產(chǎn)品銷(xiāo)售轉(zhuǎn)向體驗(yàn)銷(xiāo)售,在這種情況下,有形要約變成了副產(chǎn)品。這就是購(gòu)物的概念。低廉的價(jià)格和種類(lèi)繁多的目錄對(duì)于客戶(hù)而言已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠,他們可以在網(wǎng)上找到這樣的價(jià)值主張。真實(shí)的品牌體驗(yàn)成為生存的關(guān)鍵:零售業(yè)是一個(gè)吸引人的體驗(yàn),想法和互動(dòng)的倉(cāng)庫(kù)。

用例當(dāng)然很多(即使它們經(jīng)常位于AI赤道的科幻技術(shù)邊緣):在2019年的NRF期間,谷歌展示了一個(gè)連接鏡子,該鏡子將視覺(jué)識(shí)別數(shù)據(jù)和零售業(yè)產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫(kù)鏈接在一起。例如,在光學(xué)零售業(yè)的情況下,鏡子可以識(shí)別測(cè)試的模型并顯示與之相關(guān)的產(chǎn)品或營(yíng)銷(xiāo)信息。賣(mài)家還實(shí)時(shí)掌握了使用鏡子的統(tǒng)計(jì)信息:他們知道嘗試過(guò)某種眼鏡的人已經(jīng)在那里呆了一段時(shí)間或在兩副眼鏡之間猶豫了。這有助于賣(mài)方的工作,從而可以向顧客提供真正令他們感興趣的產(chǎn)品的建議。

H&M與微軟合作,共同測(cè)試了一個(gè)鏡子,該鏡子可以通過(guò)語(yǔ)音命令拍攝自拍照,而Lululemon的鏡子的作用更像是一塊木板,鼓勵(lì)客戶(hù)與該品牌創(chuàng)建和維護(hù)的社區(qū)互動(dòng)。

當(dāng)然,可以在購(gòu)買(mǎi)過(guò)程中的不同間隔放置智能鏡子:拉爾夫·勞倫(Ralph Lauren)位于試衣間,以改變?cè)嚧┮路r(shí)經(jīng)常令人沮喪的體驗(yàn)。購(gòu)買(mǎi)者可以與鏡子互動(dòng),以改變?cè)囈麻g的照明,并可以為員工選擇不同尺寸或顏色的服裝,而這將是員工的選擇。鏡子還建議其他與嘗試的物品搭配使用的物品。

化妝品公司也采用了以下解決方案:絲芙蘭智能鏡子使用一種智能算法,該算法混合了看著它的人的性別,年齡,外觀和風(fēng)格,以便提出建議。它甚至聲稱(chēng)可以區(qū)分穿著中性或鮮艷色彩,大膽或保守風(fēng)格的人以及帶有花卉和幾何圖案的衣服。

通過(guò)深度學(xué)習(xí),我們還看到了一種新技術(shù)的出現(xiàn):情感計(jì)算。它是計(jì)算機(jī)識(shí)別,解釋并可能刺激情緒的能力。確實(shí)可以識(shí)別出諸如頭部和身體動(dòng)作之類(lèi)的手勢(shì),而語(yǔ)音的語(yǔ)氣也可以表達(dá)有關(guān)個(gè)人情緒狀態(tài)的聲音。這些見(jiàn)解可以在零售業(yè)中使用,以免給顯然不需要幫助或打擾的客戶(hù)帶來(lái)不便。但是,這些技術(shù)是新技術(shù)(僅Releyeble提供零售用例)且具有侵入性:因此,最好不要對(duì)將來(lái)的用例發(fā)表評(píng)論。

  4.使客戶(hù)的購(gòu)物體驗(yàn)更加順暢

鏡子,增強(qiáng)現(xiàn)實(shí),虛擬現(xiàn)實(shí)……他們很少響應(yīng)零售商及其顧客的真正痛點(diǎn)。而且我們深知這些痛苦點(diǎn):結(jié)帳時(shí)間,快速產(chǎn)品本地化和庫(kù)存管理……對(duì)于那些尋找使用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)解決方案的方式的零售業(yè)來(lái)說(shuō),這些應(yīng)該是優(yōu)先事項(xiàng)。

  減少結(jié)帳時(shí)的摩擦

例如,在中國(guó),某些肯德基的客戶(hù)可以使用支付寶技術(shù),將自己的臉部圖像鏈接到數(shù)字支付系統(tǒng)或銀行帳戶(hù)后,將自己置于配備攝像頭的POS機(jī)前進(jìn)行購(gòu)買(mǎi)。美國(guó)連鎖店Caliburger也已在其一些餐廳測(cè)試了面部識(shí)別的想法:首次顧客使用店內(nèi)自助服務(wù)亭進(jìn)行訂購(gòu)時(shí),他們被邀請(qǐng)使用(NEC)NeoFace?'s將他們的面孔與他們的帳戶(hù)關(guān)聯(lián)面部識(shí)別軟件為了從眾多優(yōu)勢(shì)中受益。仍然需要通過(guò)銀行卡付款,但是如果初始測(cè)試階段成功,該公司打算轉(zhuǎn)換為通過(guò)面部識(shí)別付款。

但是,對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全的擔(dān)心可能會(huì)阻止這種解決方案大規(guī)模出現(xiàn)。確實(shí),顧客越來(lái)越嫉妒他們的個(gè)人數(shù)據(jù)(正確的是):根據(jù)Wavestone的一項(xiàng)研究,只有11%的消費(fèi)者愿意在零售業(yè)中接受面部識(shí)別。為了被移動(dòng)應(yīng)用識(shí)別,這個(gè)數(shù)字上升到40%。

因此,正在考慮使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)來(lái)使結(jié)賬更加流暢的其他更可行的方法。到目前為止,我們都熟悉Amazon Go的自動(dòng)零售業(yè)(不太希望,有人希望如此),該零售業(yè)允許具有Prime帳戶(hù)的客戶(hù)使用手機(jī)上的代碼進(jìn)入零售業(yè),進(jìn)行購(gòu)物,然后不走零售業(yè)就離開(kāi)零售業(yè)。通過(guò)結(jié)帳。一種算法“跟蹤”了客戶(hù),自動(dòng)扣除了購(gòu)買(mǎi)金額,并通過(guò)電子郵件發(fā)送了發(fā)票。與XXII合作,也在Casino進(jìn)行了這項(xiàng)技術(shù)的測(cè)試。

這個(gè)領(lǐng)域有很多初創(chuàng)企業(yè):Standard Cognition,Zippin,Trigo Vision …都聲稱(chēng)可以幫助公司消除客戶(hù)結(jié)賬。同時(shí),中國(guó)正在通過(guò)歐尚的Bingo-Box隨意地修改零售業(yè)的概念。

  減少缺貨

所有這些攝像機(jī)都可以用來(lái)為客戶(hù)提供更多的視野:確實(shí)已經(jīng)出現(xiàn)了許多用于監(jiān)視貨架的解決方案。他們提出在人員短缺的情況下向員工發(fā)送警報(bào),以便迅速做出響應(yīng)。

這對(duì)于零售業(yè)而言至關(guān)重要:缺貨每年在北美造成的銷(xiāo)售損失超過(guò)1290億美元(占收入的4%)。不僅如此,缺貨還會(huì)使客戶(hù)積極參與競(jìng)爭(zhēng):亞馬遜24%的收入來(lái)自在當(dāng)?shù)亓闶凵倘必浀目蛻?hù)。此類(lèi)解決方案的例子很多:在法國(guó),Angus AI與Les Mousquetaires合作。自去年以來(lái),沃爾瑪就一直在研究這一概念,ABInbev也在Focal Systems進(jìn)行了研究。有趣的是,尤奧比奇的解決方案提供了類(lèi)似的過(guò)程,但是相機(jī)要由個(gè)人掌握才能拍攝將由算法分析的照片。同時(shí),在中國(guó),Hema(阿里巴巴的未來(lái)零售業(yè))在全球范圍內(nèi)不斷擴(kuò)大增強(qiáng)零售業(yè)的邊界。

  通過(guò)語(yǔ)音技術(shù)進(jìn)行購(gòu)物建議

當(dāng)然,圖像并不是零售業(yè)中唯一可以分析的東西。語(yǔ)音在簡(jiǎn)化客戶(hù)旅程中也可以發(fā)揮作用。這種低估的購(gòu)物方式是一場(chǎng)小小的革命:根據(jù)OC&C Strategy Consultants的數(shù)據(jù),2017年美國(guó)所有家庭中有13%擁有智能揚(yáng)聲器。預(yù)計(jì)到2022年,這一數(shù)字將上升到55%。

亞馬遜還是語(yǔ)音技術(shù)的領(lǐng)導(dǎo)者這一事實(shí)表明,西雅圖巨人在實(shí)體市場(chǎng)(已經(jīng)征服了虛擬空間)方面的重視程度。該品牌的Echo Buds于2019年推出,可與Alexa合作,以解決客戶(hù)在旅途中遇到的任何疑問(wèn)。對(duì)于零售而言,更有趣的是,它還會(huì)通知用戶(hù)最近的Whole Foods(亞馬遜擁有Whole Foods)是否有顧客要尋找的商品。收到通知并進(jìn)入零售業(yè)后,Echo Buds可以將其引導(dǎo)至正確的過(guò)道。你可以想象Alexa不僅可以指導(dǎo)您制作一個(gè)商品,而且如果您告訴您要制作千層面,它還可以指導(dǎo)您在零售業(yè)中購(gòu)物,從而為您提供最快的方式來(lái)提取所有必需的食材。未來(lái)就在耳邊(懂嗎?)。

虛擬助手的數(shù)量確實(shí)在上升。例如,火星代理商已與美國(guó)零售商BevMo!合作!到測(cè)試SmartAisle,數(shù)字威士忌采購(gòu)助理。通過(guò)在架子上混合使用人工智能,語(yǔ)音激活技術(shù)和LED燈,SmartAisle幫助買(mǎi)家選擇完美的威士忌酒瓶??焖俳徽労?,建議使用三個(gè)瓶子,并且相關(guān)的貨架會(huì)亮起來(lái),以引導(dǎo)客戶(hù)找到首選的瓶子。如果客戶(hù)已經(jīng)有了一個(gè)品牌,助手可以推薦其他具有相似風(fēng)味的品牌或瓶子。整個(gè)體驗(yàn)持續(xù)不超過(guò)2分鐘。語(yǔ)音助手結(jié)合了開(kāi)玩笑和有用的信息,為您帶來(lái)愉悅而豐富的體驗(yàn)。

從NLP到虛擬助手,以上兩個(gè)示例表明,如果使用得當(dāng),語(yǔ)音技術(shù)可以釋放更多員工的時(shí)間,并將關(guān)鍵數(shù)據(jù)提供給零售商。

  機(jī)器人自動(dòng)化

沒(méi)有圍繞機(jī)器人技術(shù)的討論,就不會(huì)完成關(guān)于改進(jìn)和簡(jiǎn)化流程的討論。這些物品長(zhǎng)期以來(lái)一直屬于科幻小說(shuō),現(xiàn)在在世界各地的零售業(yè)中顯示其實(shí)用性。盡管機(jī)器人技術(shù)本身并不是人工智能的子類(lèi)別,但是在過(guò)道中漫游的機(jī)器人使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)和NLP的概念。就像亞馬遜一樣,沃爾瑪也在技術(shù)的最前沿:Bossa Nova專(zhuān)門(mén)用于掃描貨架上的物品以幫助提高價(jià)格準(zhǔn)確性和補(bǔ)貨的機(jī)器人(稱(chēng)為“ Auto-S”)已經(jīng)在其1000家零售業(yè)中出現(xiàn)。這些六英尺高的設(shè)備各包含15個(gè)攝像頭,可掃描貨架并實(shí)時(shí)向員工發(fā)送警報(bào)。這使工作人員從專(zhuān)注于可重復(fù),可預(yù)測(cè)和手動(dòng)的任務(wù)中解放出來(lái),從而使他們有時(shí)間專(zhuān)注于銷(xiāo)售和客戶(hù)服務(wù)。

沃爾瑪還推出了機(jī)器人,用于清理地板,從卡車(chē)上卸下物品并對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)以及在零售業(yè)接訂單。有趣的是,這一小眾市場(chǎng)正迅速變得競(jìng)爭(zhēng)激烈,Simbe的機(jī)器人已在全美的Schnuck零售業(yè)中部署,具有與Bossa Nova相同的價(jià)值主張,而Lowe于2016年推出了一種能夠理解和響應(yīng)的機(jī)器人簡(jiǎn)單的客戶(hù)問(wèn)題。在冠狀病毒之后,幾乎可以肯定的是,在未來(lái)幾個(gè)月中,機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展將會(huì)加速。

  5.預(yù)防損失

“收縮”(盜竊)的成本巨大:在歐洲范圍內(nèi),每年490億歐元(占分銷(xiāo)部門(mén)年?duì)I業(yè)額的2.1%),這對(duì)已經(jīng)受到價(jià)格戰(zhàn)高度壓力的分銷(xiāo)商的利潤(rùn)造成沉重負(fù)擔(dān)。因此,安全性成為當(dāng)務(wù)之急。由于成本,自動(dòng)化也是如此。這可以采取多種形式。例如,增強(qiáng)型相機(jī)可以識(shí)別產(chǎn)品是否被隱藏,并向人類(lèi)發(fā)出警報(bào)。然而,由于全知相機(jī)的物理不可能,這將產(chǎn)生許多誤報(bào)。諸如Vaak或DeepCam AI之類(lèi)的公司聲稱(chēng),只有在訪客的行為高度可疑時(shí),才可以通過(guò)提醒某人來(lái)避免此問(wèn)題。StopLift等解決方案還提供檢測(cè)“甜心”(假裝進(jìn)行交易,但實(shí)際上是在不付款的情況下將產(chǎn)品送給熟人的雇員)。重要的是要記住,大部分零售業(yè)盜竊都是通過(guò)員工進(jìn)行的。這些解決方案的投資回報(bào)率很容易計(jì)算:零售業(yè)準(zhǔn)確地知道他們因盜竊和錯(cuò)誤而損失了多少。這樣,該用例很可能是第一個(gè)要實(shí)現(xiàn)的用例。

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