原创 | 文 BFT机器人

如今，零售商已经体验到使用人工智能 (AI) 的诸多好处，随着行业不断创新，人工智能的重要性只会越来越大。随着人工智能越来越被广泛接受，它的实施也越来越广泛。

查看这些用例，了解零售业中的 AI如何让行业变得更好。

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人工智能在零售业中的用例

零售业是实体企业如何与 AI 互动的缩影。零售商使用这项技术让他们的客户体验更加个性化的服务，并与他们的商店实现更好的互动。人工智能还正在改变零售商开展业务的总体方式——跟踪库存和资源消耗、预测销售、展示新产品并将其提供给潜在客户。

零售商使用该技术帮助零售商做出更好的决策，提高业务规模和盈利能力，并自动执行繁琐或重复的任务。

1. 用于更好的客户服务的聊天机器人

使用聊天机器人来增强客户服务的前景是电子商务中最受欢迎的发展之一。提供此功能允许在线零售业务以更个性化的体验来解决潜在买家的查询。事实证明，聊天机器人在回答常见问题解答等客户服务工作中很有帮助。

将聊天机器人集成到零售网站或应用程序中对于寻求帮助客户和提高客户满意度的方法的企业来说是一个极好的决定。这些聊天机器人将能够处理您的大部分客户查询，并在此过程中帮助提高保留率和参与度。此外，个性化、虚拟助理和人工智能都提供了克服联络中心性能低下的机会。

2. 无人收银

人工智能技术接管传统工作是一个大趋势。IBM、沃尔玛、TJX 和亚马逊等零售商正在新一代无收银店测试这项技术。这种新的零售方式为客户和店主带来了自动化、效率和便利——而且不再需要排队等候。使用 AI 预测帮助需求的无收银店是自动化的下一个重要步骤。

3. 店内协助

零售商一直在投资于帮助顾客和员工购物的技术。Kroger Edge安装了智能货架标签，无需在店内使用纸质价签。

该技术允许广告商在设备显示屏上提供视觉广告、营养信息和促销活动。Lowebot是 Lowe's 商店推出的一种自主机器人商店助手设备，旨在使用不同的语言来帮助顾客轻松找到他们在商店中寻找的商品。由于实时监控，机器人的库存管理能力也得到了扩展。

实体零售商通常旨在在购物过程中提供额外帮助。店内零售机器人可能是下一件大事：一个新的自动化系统，可以帮助顾客在购物时找到他们想要的东西。

4.零售店价格调整

人工智能还可以使价格调整更加准确和无人为，根据德勤的一项研究，人工智能甚至可以帮助在不确定时期管理价格。ML 可以在零售店中实现基于 AI 的自主高效价格调整。结果？消费者享受到更公平的价格、更智能的产品定位和更优的购物体验。

当在商店购买产品后，价格会根据所有者设定的特定模式自动更改时，就会发生基于算法的价格调整。人工智能定价可以对店内体验产生巨大影响。然而，任何价格调整方法都应该关注客户在给定时间愿意购买的东西，需要适当的分析资源才能使其发挥作用。

5. 基于人工智能的价格预测

随着全球经济变化的步伐不断加快，如果一家公司想要更有效地为客户服务——即他们需要和希望的方式，那么金融服务的中断可能会导致当前的价格预测模型和方法在很大程度上变得无关紧要服务——它需要弄清楚如何通过采用颠覆性的商业模式和新技术来继续适应新的、不断变化的需求。

价格预测是确定可以在特定价格点购买哪些产品以满足对这些产品的需求。如果您想知道价格将如何变化，基于 AI 的价格预测模型会很有帮助。借助基于人工智能的软件，零售商可以做出更好的价格决策，从而产生更多收入。

6. 供应链管理与物流

人工智能对供应链、物流和卡车运输行业的影响是巨大的，而且越来越为人所知。这个领域充满了苦苦挣扎的公司和令人兴奋的新技术，它们试图解决行业中一些最重要的痛点。下一代人工智能将通过整理需求、增加覆盖范围和跟踪货运来打破供应链管理和物流的障碍。

为了跟上最新的创新并继续迎接挑战，创新公司正在将基于云的人工智能技术与增加的沟通（社交媒体）相结合，以更好地管理他们的供应链。不幸的是，通信的增加带来了新的挑战——数据过载。收集和过滤数据对于业务的有效运营至关重要。

7. 基于机器学习的产品分类

机器变得越来越智能，零售商转向数据，在线购物者需要个性化体验。所有这一切都意味着现在比以往任何时候都更难理解您商店中发生的事情。使用神经网络的机器学习在零售业中广泛用于自动化产品分类任务，例如搜索。

几十年来，商品分类一直是零售商面临的一个问题。他们可以手动完成，也可以通过从客户的数据中学习经验来完成。销售和营销期望已经提高，我们将 ML 视为此手动过程的替代品。使用 ML，零售商可以改进产品分类并降低成本。

8. 客户行为预测

随着零售商提供相关客户体验的压力越来越大，公司正在使用人工智能来预测潜在客户将如何参与和个性化购物体验——最终改变它并提高保留率。

此外，人工智能将帮助零售商更全面地识别客户需求。最终目标是为公司提供全面的市场营销阶段前景图，以及对其未来需求和行动的完整预测。其他预测行为包括时机、忠诚度和销售转化率。

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结语

机器学习和人工智能不再只是未来主义的流行语。现在，这项技术正在进入包括零售在内的几个大型行业，它有望在这些行业提供成本效益和改善的客户体验。

文章参考：

《Using AI In The Retail Industry: Use Cases In 2023》

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