8 modi in cui l'intelligenza artificiale sta rivoluzionando la vendita al dettaglio

L'intelligenza artificiale (AI) sta avendo un impatto enorme sulla vendita al dettaglio poiché i robot stanno ora assistendo con i controlli di inventario, monitorando quando i pavimenti sono sporchi e molto altro. Poiché i supermercati, ad esempio, hanno spesso difficoltà a tenere il passo con le sfide del personale, i robot li aiutano a gestire i modelli di traffico dei consumatori e a tenere traccia dei prezzi. I robot stanno inoltre fornendo business intelligence (BI) sui comportamenti di acquisto dei consumatori e sulla reazione della folla.

Juniper Research prevede che i rivenditori spenderanno $ 7, 3 miliardi in AI entro il 2022, rispetto ai circa $ 2 miliardi spesi nel 2018. Sia i rivenditori online che i rivenditori online stanno ora implementando robot. "Stiamo assistendo alla realizzazione di numerosi investimenti basati sulla robotica, soprattutto quando si desiderano processi di spedizione rapidi", ha affermato Pravin Pillai, Responsabile globale delle soluzioni per l'industria al dettaglio di Google Cloud.

Al "Retail's Big Show", la conferenza della National Retail Federation (NRF) tenutasi il mese scorso a New York City, Pensa Systems ha mostrato un drone che aiuta i negozi a monitorare l'inventario degli scaffali. Nicholas Bertram, presidente di Giant Food Stores, ha discusso di come la catena implementerà un robot Badger Technologies chiamato "Marty" in 500 dei suoi negozi. L'intelligenza artificiale si combinerà con l'analisi predittiva per fornire ai rivenditori dati su quali prodotti venderanno di più e su come personalizzare i prodotti che offrono.

Pillai di Google ha affermato che i rivenditori si rivolgono alla tecnologia per soddisfare le aspettative dei clienti e gestire margini ristretti. I rivenditori utilizzano piattaforme di database come Google BigQuery e MongoDB Atlas per aiutarli a identificare i migliori venditori e ottenere informazioni su come ricostituire l'inventario. "È possibile acquisire informazioni su quali prodotti sono sugli scaffali o sugli scaffali e su dove le persone camminano attraverso il negozio", ha detto Pillai. "Hanno molti dati che possono acquisire a causa dell'impronta che hanno e questo porta anche a poter costruire modelli di apprendimento automatico".

Secondo Pillai, le raccomandazioni sui prodotti sono state un primo passo logico per l'IA nel commercio al dettaglio. "Stiamo vedendo la quantità di previsioni illuminarsi con ML che la alimenta", ha detto, aggiungendo come aziende come Fast Retailing, proprietaria del marchio giapponese di abbigliamento di moda Uniqlo, stanno utilizzando Google Cloud per costruire modelli di previsione basati sulla domanda dei clienti utilizzando ML. I rivenditori usano ML per "prevedere meglio quali prodotti dovrebbero portare", ha detto. Gli assistenti di commercio colloquiale di aziende come la società di ricerca Capgemini combinano l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) con i modelli ML per fornire assistenza ai clienti durante il processo di acquisto online, secondo Pillai.

Ecco altre otto fantastiche tecnologie che stanno rivoluzionando la vendita al dettaglio.

1 cappero presenta il carrello intelligente

Caper, fornitore di tecnologia di vendita al dettaglio con sede a Brooklyn, New York, Caper ha sviluppato un carrello della spesa intelligente e con controllo automatico che utilizza la visione computerizzata, la fusione dei sensori e tre telecamere per richiamare automaticamente gli articoli inseriti nel carrello. La prima volta che un prodotto viene inserito in un carrello, i clienti devono eseguirne la scansione in modo che il carrello possa "apprendere" il prodotto. Dopo quella scansione iniziale, le funzionalità di visione artificiale prendono il sopravvento e l'oggetto può essere semplicemente inserito nel carrello. Caper calcola automaticamente il prezzo senza che gli acquirenti scarichino un'app. Quando hanno finito di fare acquisti, possono controllare usando i lettori di carte di credito sul carrello. Possono usare la paga mobile o una carta di credito. Gli acquirenti possono quindi rimuovere le borse e uscire.

"Abbiamo preso uno degli strumenti più convenzionali, che è un carrello della spesa, e lo abbiamo trasformato in un" carrello della spesa potente ", ha affermato Lindon Gao, cofondatore e CEO di Caper. "Le parti sono abilitate dalla fusione dei sensori e dalla visione artificiale per identificare direttamente gli oggetti mentre vengono lanciati nel carrello."

I carrelli della spesa intelligenti sono un modo per incorporare la tecnologia digitale in luoghi comuni che sono stati precedentemente trovati online, Gao ha osservato. "Vogliamo portare quella componente digitale dello shopping online - quella visibilità e trasparenza - nei negozi fisici", ha affermato.

Il carrello Caper suggerirà presto anche ricette sul tablet incorporato per i prodotti inseriti nel carrello. Caper ci sta lavorando con alcuni rivenditori di grandi aziende i cui nomi non possono ancora rivelare. Finora l'azienda ha implementato il suo carrello della spesa intelligente in due negozi a New York: il negozio di generi alimentari Foodcellar & Co. e Gala Fresh Farms. Caper prevede di consegnare i suoi carrelli intelligenti a 150 negozi nel 2019. Attualmente focalizzato sui negozi di alimentari, Caper prevede di espandersi in altri tipi di rivenditori e minimarket. (Credito immagine: PCMag)



2 Spoon Guru utilizza l'IA per aiutare gli acquirenti con allergie alimentari

Il motore di ricerca e scoperta di alimenti Spoon Guru offre un'app mobile che utilizza l'IA per aiutare le persone allergiche a individuare i prodotti in un negozio che contengono ingredienti compatibili con le loro esigenze. L'app esegue la scansione delle etichette digitali degli scaffali, utilizza i beacon e si integra con i chioschi dei negozi. Eseguendo la scansione di un codice a barre, gli acquirenti possono sapere quali alimenti in un negozio sono sicuri per loro, ad esempio se i prodotti sono senza noci o senza glutine. Il servizio supporta 180 attributi dietetici proprietari.

"Uniamo le competenze del settore nutrizionale con AI e ML per dare un senso ai dati non strutturati", ha affermato Markus Stripf, co-fondatore e co-CEO di Spoon Guru. "Ottimizziamo e aumentiamo enormi quantità di metadati associati a singoli prodotti e ricette e confrontiamo quelli con attributi dietetici come vegani, senza glutine, colesterolo basso e fibre alte". Stripf ha detto che ha avuto l'idea per l'azienda perché sua moglie ha diverse restrizioni dietetiche e stava lottando per leggere le etichette degli alimenti al supermercato.

Spoon Guru è disponibile nei supermercati Tesco nel Regno Unito e la società è in discussione per estendere lo strumento ai supermercati statunitensi. "La nostra piattaforma consente ai clienti di Tesco di trovare accuratamente e immediatamente ogni prodotto e ricetta nell'intero assortimento che soddisfi le loro esigenze dietetiche", ha affermato Stripf. Oltre alle funzionalità di scansione utilizzate nei negozi fisici, Spoon Guru integra anche filtri di attributi sui siti online. (Credito immagine: Spoon Guru / Tesco)



3 Ocado utilizza Google Cloud ML per gestire i reclami dei clienti

Il droghiere online con sede nel Regno Unito, Ocado, utilizza l'apprendimento automatico (ML) basato sul Google Cloud Machine Learning Engine per aumentare la velocità di analisi dei dati di acquisto e migliorare l'esperienza del cliente. Quando i clienti scrivono a Ocado con reclami, Ocado può utilizzare un modello ML per ordinare e classificare i messaggi in arrivo, ha affermato Pillai di Google Cloud.

Google afferma che Ocado può rispondere alle e-mail quattro volte più velocemente, con un aumento del 3, 5%, utilizzando la tecnologia Google Cloud ML. Ocado utilizza la libreria software open source TensorFlow di Google per ML per ottenere l'accesso agli algoritmi ML per taggare e classificare le e-mail dei clienti. Il droghiere online può dare la priorità alle e-mail per la risposta.

Oltre a ML e analisi, Ocado utilizza robot automatizzati (mostrati sopra) per aiutare gli ordini di imballaggio per i clienti, secondo Pillai. I robot utilizzano la tecnologia AI di Google Cloud. "Hanno una configurazione robotica in cui questi sistemi operano su una griglia e conoscono la presenza di altri carrelli", ha detto.

Ocado sta cercando di incorporare ML nei robot come parte del suo magazzino automatizzato per facilitare il recupero da errori e migliorare l'autotest dei dispositivi. (Credito immagine: Ocado)



4 Assecondare i punti dei robot nella giusta direzione

I chioschi digitali esistono da anni in luoghi come aeroporti, centri commerciali e stazioni ferroviarie, ma ora aziende come Hease Robotics li stanno rendendo un po 'più mobili. La società afferma che i chioschi mobili porteranno 20 volte più interazioni rispetto a un chiosco fisso. Hease Robotics produce 20 robot "Heasy" al mese, secondo Jade Le Maitre, co-fondatrice e Chief Technology Officer (CTO) di Hease Robotics. La società ha distribuito Heasy il robot in punti vendita in paesi come Danimarca, Francia e Germania. In Francia, puoi trovare Heasy il robot nell'ipermercato E.Leclerc. La società prevede di espandere Heasy il robot negli Stati Uniti.

Sicuramente il robot può scansionare la carta fedeltà di un cliente e mostrare le offerte relative a quel cliente. Il software dell'azienda raccoglie quindi dati per affrontare i punti deboli di un centro commerciale, ad esempio quanto tempo un cliente trascorre nei negozi. Sicuramente il robot dirige i clienti in tutto il negozio.

"Abbiamo la mappa della struttura in modo che il robot possa fornire indicazioni per un negozio specifico o promozioni speciali", ha detto Le Maitre. "Se è ora di pranzo, consiglierà al cliente di pranzare."

L'obiettivo finale di prodotti di intelligenza artificiale come Heasy il robot è fornire i dati più rilevanti per aiutare sia i clienti che i rivenditori, secondo Le Maitre. Per i commercianti, si tratta di dati su come vendere più prodotti e aumentare le entrate. Per i consumatori, tali dati sono i dati che i rivenditori acquistano su ciò che gli acquirenti desiderano. (Credito immagine: Hease Robotica)



5 negozi Intel Powers Senza cassa

Amazon è un attore leader nella crescente tendenza dei negozi al dettaglio senza cassa e secondo come riferito prevede di aprire 3.000 nuovi negozi di generi alimentari senza cassa entro il 2021. I clienti possono prendere gli articoli per cui stanno cercando e lasciare i negozi senza andare alla cassa. In un'altra implementazione innovativa, Cloud Pick e Intel stanno collaborando in negozi senza cassa in Cina che incorporano accesso automatizzato alle porte, telecamere e visione artificiale per consentire ai clienti di effettuare il check-out senza l'aiuto di un cassiere.

La tecnologia include anche sensori di pesatura, un processore Intel Core i5 8500T e un toolkit OpenVINO, che incorpora Intel Deep Learning. Secondo Stacey Shulman, Chief Innovation Officer (CIO) della divisione Retail Solutions di Intel, la differenza nel tipo di tecnologia di negozio senza cassa potrebbe essere nei tipi di sensori utilizzati; alcuni negozi potrebbero avere sensori di peso mentre altri potrebbero utilizzare Bluetooth Low Energy (BLE).

Un gate di autenticazione mantiene sicura la transazione mobile. La tecnologia AI di Cloud Pick è simile a quella delle auto a guida autonoma, con la sua combinazione di visione artificiale, apprendimento profondo e fusione dei sensori. Sullo sfondo, Intelligent Retailing Platform (C-IRP) di Cloud Pick consente ai rivenditori di fornire dati per ottimizzare il layout del negozio e aumentare il traffico del negozio. Il personale potrebbe essere ancora presente per passeggiare nel negozio e assistere i clienti senza la necessità di gestire il checkout. (Credito immagine: Intel)



6 AWM Smart Shelf invia informazioni mirate sul prodotto

Gli scaffali intelligenti sono un'altra tecnologia che potrebbe mantenere i clienti interessati a visitare i negozi di mattoni e malta. Uno di questi prodotti, AWM Smart Shelf, presenta display a LED e informazioni mirate sul prodotto. Le telecamere raccolgono dati sul comportamento degli acquirenti e sui dati demografici per personalizzare i video visualizzati. AWM può personalizzare i video in base all'età, al sesso o all'etnia. I componenti AI tengono traccia della disponibilità degli scaffali all'interno di un negozio. Gli scaffali intelligenti AWM incorporano il check-out senza cassa utilizzando la visione artificiale. La piattaforma rileva quali prodotti sono stati rimossi dagli scaffali e aggiunge questi articoli al carrello dei clienti. Gli acquirenti vengono quindi caricati attraverso il loro portafoglio digitale. (Credito immagine: AWM Smart Shelf)



7 Celect ML aiuta i negozi a prevedere le richieste di inventario

Lucky Brand è tra i rivenditori che si rivolgono a ML e analisi avanzate per ottimizzare la loro allocazione di merce nei loro negozi. La piattaforma di previsione e ottimizzazione di Celect rende possibile tutto ciò grazie al suo modello di dati e al database di previsione. Alimentata dalla tecnologia AI del Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory del Massachusetts Institute of Technology, la piattaforma Celect aiuta i rivenditori come Lucky Brand estraendo i dati dai dati di gestione delle relazioni con i clienti (CRM) e le transazioni di vendita.

"Celect è in grado di prevedere la domanda futura localizzata comprendendo la scelta dei clienti, il contesto tra i prodotti in un assortimento e in che modo la domanda di un prodotto è influenzata dal maggior assortimento che lo circonda", ha affermato John Andrews, CEO di Celect. (Credito immagine: Celect)



8 Zone24x7 Aziro Robot tiene i conteggi di inventario nei negozi

Grandi magazzini stanno testando un robot chiamato Aziro

Zone24x7. È dotato di un sistema di rilevamento autonomo che utilizza l'identificazione a radiofrequenza (RFID) per controllare l'inventario degli scaffali. Zone24x7 afferma che l'RFID può aiutare ad aumentare l'accuratezza dei conteggi di inventario e migliorare la capacità di individuare gli articoli all'interno di un negozio. Oltre allo showroom di un negozio, il robot Aziro verrà utilizzato in magazzini e centri di distribuzione.

Il robot Aziro è dotato di sensori 3D, paraurti e sonar e telemetri laser per facilitare la navigazione all'interno di un negozio. Come con molti dispositivi al giorno d'oggi, il robot Aziro può essere controllato da remoto. È possibile farlo utilizzando un sistema di gestione della flotta basato su cloud, che aiuta i negozi a organizzare le attività di manutenzione.

Il robot Aziro funziona con il sistema operativo Robot (ROS) open-souce e inserisce i dati nel sistema di database open source MySQL. Distribuisce anche i dati utilizzando Apache NiFi e utilizza il sistema operativo open-source Ubuntu. (Credito immagine: Zone24x7)