8 способов искусственного интеллекта революционизируют розничную торговлю

Искусственный интеллект (ИИ) оказывает огромное влияние на розничную торговлю, поскольку роботы теперь помогают с проверкой инвентаря, мониторингом, когда полы загрязнены, и многим другим. Например, поскольку супермаркеты часто сталкиваются с трудностями, связанными с трудоустройством, роботы помогают им управлять моделями движения потребителей и отслеживать ценники. Роботы также предоставляют бизнес-аналитику (BI) по поведению покупателей и реакции толпы.

По прогнозам Juniper Research, к 2022 году ритейлеры потратят 7, 3 миллиарда долларов на ИИ по сравнению с примерно 2 миллиардами долларов, потраченными в 2018 году. Как розничные, так и онлайновые ритейлеры сейчас внедряют роботов. «Мы видим, что многие инвестиции в области робототехники приносят свои плоды, особенно когда вам нужны быстрые процессы доставки», - сказал Правин Пиллаи, глобальный руководитель по решениям для розничной торговли в Google Cloud.

На конференции Retail's Big Show, Национальной федерации розничной торговли (NRF), состоявшейся в прошлом месяце в Нью-Йорке, Pensa Systems продемонстрировала беспилотный аппарат, который помогает магазинам контролировать запасы на полках. Николас Бертрам, президент Giant Food Stores, рассказал о том, как сеть будет внедрять робота Badger Technologies под названием «Marty» в 500 своих магазинах. ИИ будет сочетаться с прогнозной аналитикой, чтобы предоставлять розничным продавцам данные о том, какие продукты будут продаваться чаще всего, и как персонализировать предлагаемые продукты.

Ритейлеры обращаются к технологиям, чтобы оправдать ожидания клиентов и иметь дело с узкими границами, отметил Пиллай из Google. Ритейлеры используют платформы баз данных, такие как Google BigQuery и MongoDB Atlas, чтобы помочь им определить топ-продавцов и получить представление о том, как пополнять запасы. «Вы можете получить информацию о том, какие продукты находятся на полке или с полки и где люди ходят по магазину», - сказал Пиллаи. «У них есть много данных, которые они могут собирать из-за занимаемой ими площади, что также позволяет создавать модели машинного обучения».

По словам Пиллаи, рекомендации продукта были логическим первым шагом для ИИ в розничной торговле. «Мы видим, что количество прогнозов улучшается благодаря ML», - сказал он, добавив, что такие компании, как Fast Retailing, владеющая японским брендом модной одежды Uniqlo, используют Google Cloud для построения моделей прогнозирования на основе потребительского спроса с использованием ML., Ритейлеры используют ML, чтобы «лучше предсказать, какие продукты они должны нести», сказал он. По словам Пиллаи, помощники в переговорах по коммерции из таких компаний, как исследовательская фирма Capgemini, сочетают обработку естественного языка (NLP) с моделями ML, чтобы давать рекомендации клиентам во время процесса онлайн-покупок.

Вот еще восемь классных технологий, которые революционизируют розничную торговлю.

1 Caper представляет смарт-корзину

Бруклин, нью-йоркский поставщик технологий розничной торговли Caper разработал интеллектуальную корзину для покупок с самообслуживанием, в которой используются компьютерное зрение, сенсорное объединение и три камеры для автоматического звонка по предметам, помещенным в корзину. При первом размещении товара в корзине покупатели должны отсканировать его, чтобы корзина могла «изучить» товар. После этого начального сканирования начинают действовать функции компьютерного зрения, и товар можно просто поместить в корзину. Caper автоматически подсчитывает цену, и покупатели не загружают приложение. Когда они закончат делать покупки, они могут проверить с помощью считывателей кредитных карт в корзине. Они могут использовать мобильную оплату или кредитную карту. Покупатели могут затем снять свои сумки и уйти.

«Мы взяли один из самых обычных инструментов, который представляет собой корзину для покупок, и превратили его в« мощную корзину для покупок », - сказал Линдон Гао, соучредитель и генеральный директор Caper. «Детали с помощью сенсорного синтеза и компьютерного зрения позволяют напрямую идентифицировать предметы по мере их загрузки в корзину».

«Умные тележки для покупок - это способ внедрить цифровые технологии в обычные магазины, которые ранее были найдены в Интернете», - отметил Гао. «Мы хотим донести этот цифровой компонент онлайн-покупок - эту наглядность и прозрачность - до физических магазинов», - сказал он.

В скором времени корзина Caper также предложит рецепты на встроенном планшете для продуктов, помещенных в корзину. Caper работает над этим с некоторыми крупными предприятиями, чьи имена пока не раскрываются. К настоящему моменту компания развернула свою умную корзину для покупок в двух магазинах в Нью-Йорке: в продуктовых магазинах Foodcellar & Co. Market и Gala Fresh Farms. Caper планирует поставлять свои умные тележки для покупок в 150 магазинов в 2019 году. В настоящее время Caper сосредоточено на продуктовых магазинах, Caper планирует расширяться в другие типы розничных магазинов и магазинов. (Изображение предоставлено: PCMag)



Гуру из 2 ложек использует искусственный интеллект, чтобы помочь покупателям с пищевой аллергией

Система поиска и обнаружения продуктов питания Spoon Guru предлагает мобильное приложение, которое использует искусственный интеллект, чтобы помочь людям, страдающим аллергией, найти продукты в магазине, которые содержат ингредиенты, соответствующие их потребностям. Приложение сканирует цифровые метки на полках, использует маяки и интегрируется с киосками магазинов. Сканируя штрих-код, покупатели могут узнать, какие продукты в магазине безопасны для них, например, являются ли продукты без орехов или без глютена. Сервис поддерживает 180 фирменных диетических атрибутов.

«Мы объединяем опыт в области питания с AI и ML, чтобы понять неструктурированные данные», - сказал Маркус Стрипф, соучредитель и со-генеральный директор Spoon Guru. «Мы оптимизируем и увеличиваем огромное количество метаданных, связанных с отдельными продуктами и рецептами, и сопоставляем их с такими диетическими свойствами, как веганский, безглютеновый, низкий уровень холестерина и высокое содержание клетчатки». Стрипф сказал, что он придумал идею для компании, потому что у его жены есть несколько диетических ограничений, и он изо всех сил пытался читать этикетки продуктов в супермаркете.

Spoon Guru доступен в супермаркетах Tesco в Великобритании, и компания обсуждает возможность распространения инструмента в супермаркетах США. «Наша платформа позволяет клиентам Tesco точно и сразу найти каждый продукт и рецепт во всем их ассортименте, который соответствует их диетическим потребностям», - сказал Стрипф. В дополнение к возможностям сканирования, используемым в обычных магазинах, Spoon Guru также интегрирует атрибутные фильтры на онлайн-сайтах. (Изображение предоставлено Spoon Guru / Tesco)



3 Ocado использует Google Cloud ML для рассмотрения жалоб клиентов

Британский онлайн-бакалейщик Ocado использует машинное обучение (ML) на базе механизма облачного машинного обучения Google, чтобы повысить скорость анализа данных о покупках и повысить качество обслуживания клиентов. По словам Пиллаи из Google Cloud, когда клиенты пишут в Ocado с жалобами, Ocado может использовать модель ML для сортировки и классификации входящих сообщений.

Google говорит, что Ocado может отвечать на электронные письма в четыре раза быстрее - на 3, 5 процента - с помощью технологии Google Cloud ML. Ocado использует библиотеку программного обеспечения TensorFlow от Google с открытым исходным кодом для ML, чтобы получить доступ к алгоритмам ML для маркировки и классификации электронных писем клиентов. Он-лайн бакалейщик может расставить приоритеты по электронной почте для ответа.

По словам Пиллаи, в дополнение к ML и аналитике, Ocado использует автоматических роботов (как показано выше), чтобы помочь с упаковкой заказов для клиентов. Роботы используют технологию искусственного интеллекта из Google Cloud. «У них есть роботизированная установка, в которой эти системы работают в сети, и они знают о наличии других тележек», - сказал он.

Ocado планирует внедрить ML в роботы как часть своего автоматизированного хранилища, чтобы помочь в восстановлении после ошибок и улучшить самотестирование устройств. (Изображение предоставлено Ocado)



4 Heasy the Robot Очки Клиенты в правильном направлении

В течение многих лет цифровые киоски существовали в таких местах, как аэропорты, торговые центры и железнодорожные станции, но теперь такие компании, как Hease Robotics, делают их более мобильными. Компания заявляет, что мобильные киоски будут взаимодействовать в 20 раз чаще, чем стационарные. По словам Джейд Ле Мэтр, соучредителя и главного технологического директора Hease Robotics, Hease Robotics производит 20 роботов Heasy в месяц. Компания развернула робота Heasy в торговых точках в таких странах, как Дания, Франция и Германия. Во Франции вы можете найти робота Heasy в гипермаркете E.Leclerc. Компания планирует расширить Heasy робот в США.

Heasy робот может отсканировать карту лояльности клиента и показать предложения, относящиеся к этому покупателю. Программное обеспечение компании затем собирает данные для устранения болевых точек торгового центра, например, сколько времени клиент проводит в магазинах. Heasy робот направляет покупателей по всему магазину.

«У нас есть карта объекта, чтобы робот мог давать указания конкретному магазину или специальным акциям», - сказал Ле Мэтр. «Если пришло время для обеда, то он посоветует клиенту пообедать».

По словам Le Maitre, конечной целью таких продуктов AI, как робот Heasy, является предоставление наиболее актуальных данных, чтобы помочь как клиентам, так и розничным торговцам. Для торговцев это данные о том, как продавать больше товаров и увеличивать доход. Для потребителей эти данные - это данные, которые розничные продавцы получают от того, что хотят покупатели. (Изображение предоставлено: Hease Robotics)



5 магазинов Intel Powers без кассы

Amazon является ведущим игроком в растущей тенденции розничных магазинов без кассы и по сообщениям планирует открыть к 2021 году 3000 новых продуктовых магазинов без кассы. Клиенты могут получить товары, которые они ищут, и покинуть магазины, не обращаясь к кассе., В рамках еще одной инновационной реализации Cloud Pick и Intel сотрудничают в магазинах без кассы в Китае, которые включают в себя автоматизированный доступ к дверям, камеры и компьютерное зрение, чтобы клиенты могли совершать покупки без помощи кассира.

Эта технология также включает датчики взвешивания, процессор Intel Core i5 8500T и набор инструментов OpenVINO, который включает в себя Intel Deep Learning. По словам Стейси Шульман, главного директора по инновациям (CIO) подразделения Intel Retail Solutions, различие в типе магазина без кассы может заключаться в типах используемых датчиков; некоторые магазины могут иметь датчики веса, в то время как другие могут использовать Bluetooth Low Energy (BLE).

Шлюз аутентификации обеспечивает безопасность мобильной транзакции. Технология ИИ от Cloud Pick схожа с технологией автомобилей с автоматическим управлением, благодаря сочетанию компьютерного зрения, глубокого обучения и слияния сенсоров. В фоновом режиме интеллектуальная платформа розничной торговли Cloud Cick (C-IRP) позволяет ритейлерам предоставлять данные для оптимизации макета своего магазина и увеличения трафика в магазине. Сотрудники могут все еще присутствовать, чтобы ходить по магазину и помогать покупателям без необходимости оформлять заказ. (Изображение предоставлено Intel)



6 AWM Smart Shelf Pushs Целевая информация о продукте

Умные полки - это еще одна технология, которая может заинтересовать клиентов в посещении обычных магазинов. Один из таких продуктов, AWM Smart Shelf, имеет светодиодные дисплеи и целевую информацию о продукте. Камеры собирают данные о поведении покупателей и демографии, чтобы персонализировать видео, которые они показывают. AWM может настроить видео в соответствии с возрастом, полом или этнической принадлежностью. Компоненты AI отслеживают доступность полки в магазине. Умные полки AWM включают кассу без кассы с использованием компьютерного зрения. Платформа определяет, какие продукты были удалены с полок, и добавляет эти товары в корзину покупателя. Покупатели затем заряжаются через их цифровой кошелек. (Изображение предоставлено: AWM Smart Shelf)



7 Celect ML помогает магазинам прогнозировать потребности в запасах

Lucky Brand входит в число розничных продавцов, которые обращаются к ML и передовой аналитике, чтобы оптимизировать распределение товаров в своих магазинах. Платформа прогнозирования и оптимизации Celect делает это возможным благодаря своей базе данных для моделирования и прогнозирования. Платформа Celect основана на технологии искусственного интеллекта, разработанной Лабораторией компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института, и помогает таким розничным торговцам, как Lucky Brand, получать данные из своих данных управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) и транзакций продаж.

«Celect способен прогнозировать локализованный будущий спрос, понимая выбор клиента, контекст между продуктами в ассортименте и то, как спрос на продукт зависит от большего ассортимента вокруг него», - сказал Джон Эндрюс, генеральный директор Celect. (Изображение предоставлено: Celect)



8 робот Zone24x7 Aziro делает инвентаризацию в магазинах

Крупные универмаги тестируют робота по имени Азиро из

Zone24x7. Это показывает автономную систему обнаружения, которая использует радиочастотную идентификацию (RFID), чтобы проверить инвентарь полки. Zone24x7 говорит, что RFID может помочь повысить точность инвентаризации и улучшить возможность поиска товаров в магазине. Помимо выставочного зала магазина робот Aziro будет использоваться на складах и в распределительных центрах.

Робот Aziro оснащен 3D, датчиками бампера и гидролокатора, а также лазерными дальномерами для навигации по магазину. Как и во многих других устройствах, роботом Aziro можно управлять дистанционно. Это можно сделать с помощью облачной системы управления автопарком, которая помогает магазинам организовывать задачи обслуживания.

Робот Aziro работает на открытой операционной системе робота (ROS) и передает данные в систему базы данных MySQL с открытым исходным кодом. Он также распространяет данные с помощью Apache NiFi и использует ОС с открытым исходным кодом Ubuntu. (Изображение предоставлено: Zone24x7)