新零售的未来,人工智能将发挥哪些作用?

自20世纪50年代以来,人工智能经历了多年的风风雨雨,并一直试图应用于商业场景。最后,2016年出现了一个转折点。世界上的Go冠军李世石在对阵Alpha Go的比赛中投了票。 
在这一年中,各种形式的人机战争继续发生在德克萨斯州举行的“实时战略游戏”中,并且机器赢得了一系列压倒人类的压倒性胜利。 
人们惊讶地发现人工智能的力量不容忽视。  
在过去二十年中,算法的优化,数据的积累和计算能力的提高从人工智能,大数据分析到决策制定,人工智能能力的提高逐渐带来了商业形式的变化。各个领域。 
今天,人工智能被视为数字网络的升级版本,以及加速不同领域商业化实践的相关产品或服务。 
其中,零售业的表现尤为明显,正在经历以消费者为中心的零售革命,推动传统零售业的升级。  
新零售业是数据驱动,重构人,货物和领域的角色和关系。 
在互联网时代,零散的消费者行为使传统的零售方法变得不可持续。 
基于数据分析,全面使用每个维度源的数据:历史交易数据,社交网络关系,购物习惯,在线浏览记录,定期消费习惯等。人工智能可以实现营销预测和协助决策在零售场景中。 
今天,智能仓库,无人快递车,精准营销等是人工智能与新零售相结合的产物。  
人工智能将在未来发挥什么样的作用新的零售业? 
其中,人工智能人工智能技术是连接在线和离线场景的桥梁,可以弥合在线电子商务和实体店之间的差距,实现在线和离线数据互补,并创建全新的购物体验。 
下面,我们将说明人物,商品和字段的三个维度。  
一个  
人类维度:智能推荐  
想象一下施瓦辛格和赫本走进一家超市。理想情况下,我们希望商店会自动引导他们关注满足他们需求的商品,并以不同的线路访问商店。  
事实上,大多数零售商店目前提供的确切相同的服务,因为在传统的零售市场中,即使他们被分成不同的客户群,他们也能获得几乎相同的服务。  
众所周知,施瓦辛格和赫本的差异很大性别和消费习惯方面,应该有完全不同的购物体验。 
这是人工智能技术在新零售体验中发展的方向。针对不同人群的差异化需求,提出了一种个性化的解决方案,需要人工智能的深度整合。  
个性化和定制的推荐服务可以增强零售行业的客户体验。随着消费的不断升级,质量消费和个性化消费开始上升。越来越多的零售公司正在推出私人定制服务。 
:服装店可以根据尺寸定制服装,食品店可以根据口味定制蛋糕等。
对于在线场景,例如在线购物中心,您可以通过掩埋点获取每个用户的页面浏览数据。根据这些数据,您可以计算用户进入页面的位置,如何跳转和查看中间的页面以及每页停留的时间。 
行为:例如浏览,点击或收集,哪个页面最后结束。 
基于此类数据,可以进行浏览轨迹分析,计算网站关键路径的转换率,了解整个网站设计的合理性,优化空间等,为优化页面设计,提高在线精准营销的效果。  
网上购物的一个缺点是无法直接触摸产品。图片往往是消费者对商品感知的主要来源,尤其是服装的在线销售,如尺寸,色差,质地等,往往会引发争议。  
最近多年来,虚拟虚拟拟合技术的发展已经相当迅速。虚拟拟合的难点在于对​​消费者的形状进行建模并对服装进行建模,使两者相匹配以显示穿着效果。 
首先,消费者身体数据的收集主要依赖于用户输入的测量数据。缺点是测量和填充的步骤很麻烦而且不够准确。  
相反,这种数据收集问题在物理存储中更容易解决,例如虚拟验镜系统由苏宁发起。 
在物理存储中,装配镜安装的角度是固定的,用户和镜子之间的距离可以通过检测来引导,以实现更精确的建模。  
人工智能在新零售业的未来中扮演什么角色? 
将来,验配镜可能是在线和离线的链接点。在对物理存储线下的用户体形数据进行建模之后,可以可靠且可靠地实现线和线的虚拟拟合。 
虚拟装配镜可以智能匹配许多不同的组合。这些样式可以在商店中显示,也可以从制造商自定义。 
下订单后,商家可以直接安排转移并将其发送到指定地点。  
此外,离线商店可以创建离线商店,使其脱机购物更高效,更有趣,更个性化。 
与传统的购物体验相比,人工智能购物更像是一种离线生活方式,对零售生态提出了新的要求并带来了巨大的变化。  
 two  n  
货物的维度:智能货架管理  
在零售终端的智能管理领域,尽管消费者支付方式经历了快速迭代,从纸币支付到卡支付到移动支付,商店的货架管理方法一直处于相对原始的阶段。 
事实上,实体店铺布置可以通过人工智能实现更有效的终端管理。  
想象一下周末晚上播出的精彩足球比赛。作为粉丝,你将邀请一些朋友喝啤酒观看比赛。 
但是当你去超市时,你发现你最喜欢的啤酒是空的,有点疯狂吗?  
对于制造商来说,产品的货架摆放信息在每个超市,是否及时补货,销售情况和相关因素,以及相应的调整措施都是通过人工检查获得的。 
缺陷很明显,信息收集和计数器
进货时间太长,监测数据不一定全面。  
人工智能在新零售业的未来发挥什么作用? 
发展方向新一代零售必然是货架管理的智能化,有效地改善了用户体验。 
例如,通过相机的面部识别功能,可以在顾客进入商店时识别新老客户的身份。老顾客可以根据购物历史和周期习惯推荐购物路线,并可以为新客户制作客户肖像和精准营销; 
进入商店后,相机可以记录客户的行程轨迹并优化货架放置设置。 
此外,压力传感器可用于监控货物的提取和下降,以及库存量,以及货架的自动实时监控和管理。  \\ n 
这对零售管理具有重要意义,将真正实现从决策到销售的全过程管理。 
例如,当缺货或货物信息显示不符合时,可以实时发送警告;同时,用户的选择和购物行为可以有大量的数据积累,这样人工智能技术就可以与本地化和优化相结合。  
三  
字段维度:智能物流管理  
如今,零售业正在不断发展。从产品生产到分销,数字产品信息,高效仓储和物流正在形成一个完整的智能零售形式。 
国内外电子商务巨头已开始部署智能供应链,自动预测,购买,补充和分离仓位,并根据实时情况调整库存准确交付,从而实现大规模商品的自动化和精确管理库存。  
具体而言,目前可以看到的智能供应链应用场景是:  
 1自动预测库存:通过历史记录预测库存,假期和促销,周期性因素,商品特征和其他数据,有效减少库存;   
 2智能选择:智能诊断当前的类别结构,优化类别资源的分配,实现智能化管理商品的整个生命周期;   
 3智能拆分位置分配:事先将货物与最靠近消费者的仓库相匹配,最大限度地减少区域与内部之间的转移该区域的仓库,提高及时性,并在转移时优化仓库分配计划,最大限度地减少转移。 
 cost。  
人工智能在新零售业的未来发挥什么样的作用? 
以苏宁为例,苏宁超级运城是一个自主研发的定制的系统解决方案。 
它使货物从仓储,补货,拣货,配送和出库流程,智能操作自动化,大大提高了存储水平和工作效率。  
在此过程中,大量物流机器人用于协调与合作。通过人工智能技术,机器人适应不同的应用场景,完成各种复杂任务,实现零件分拣,运输和交付的自动化。  
与传统仓储或自动化仓储模式相比单一链接,智能仓储最重要的特征是将机器人集成到生产中,改变生产模式,以及人工智能算法来指导生产。 
因此,机器人技术,人工智能算法和大众商品的准确识别已成为无人驾驶
仓库的主要技术瓶颈。  
人工智能在新零售业的未来发挥了什么作用? 
近年来,无人驾驶技术的发展一直是受到众多公司的重视,并已在商业应用中成熟,包括无人驾驶重型卡车,快递机器人,快递无人机等,在物流运输,无人值守配送,构成完整的
智能物流配送系统。 
其中,无人驾驶重型卡车是连接区域物流中心的桥梁,快速机器人为最后一英里交付奠定了基础。快速无人机是全方位的,没有死角,以保证这一公里的交付。 
越来越多的无人智能设备应用于特定的场景,每个智能场景应用程序都集成到一个,构成智能零售的关键部分。  
 four   
困难与前景  
目前,人工智能已成为传统产业转型升级的动力,不断改变我们的商业模式和生活方式。 
人工智能技术在新零售体验中的应用将进一步推动深度定制购物体验的发展,深度定制购物体验将带给用户使用。  
当然,在开发过程中,也存在一些困难和挑战。  
首先,在当前阶段,数据是AI应用程序的必要基础。在长期业务发展中,累积的数据维度多样,数量庞大,形式复杂,数据在很多情况下无法互连形成数据障碍。  
其次,零售业专注于利润率,每个零售公司都不接受技术成本。 
例如,对于大型连锁便利店,如果要实现多家商店的智能化,一次性投入成本较高,因此升级门槛较高,往往采用传统方式。 \\ n  
尽管存在困难,但许多技术公司已经在一些典型场景中尝试探索人工智能技术的应用。 
特别是在零售行业,新技术的应用呈现出爆发式的趋势。 
例如,零售企业正在加速人工智能技术的整合,同时深化对象端的供应链管理,增强人与用户体验的在线和离线整合。 
从无人值守的便利架到无人驾驶的运输车辆,从个人机器人到智能无人超市,技术,产品和解决方案展示了人工智能运营新零售的诱人前景。
 

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