8 Examples of AI in Retail
AI in retail has created a whole new experience for retailers, staff, and shoppers from personalized recommendations to supply chain optimization.
AI, or artificial intelligence, continues to leave its mark in significant industries. In retail, AI is making big waves and is changing every retail business and retail experience. So how is AI being applied in retail environments and businesses? What are the examples of AI in retail that are already improving the traditional retail experience?
How is AI being used in retail?
AI is adaptable, which makes it beneficial in an environment such as retail stores. It is revolutionizing the retail industry in numerous ways. And most importantly, it offers retailers various opportunities to enhance customer experiences, optimize operations, and drive sales.
Here are some general, popular situations where you can find AI in retail:
1. Personalized Recommendations: AI algorithms or machine learning can analyze customer data, including past purchases, browsing history, and preferences. With this data, they can provide personalized product recommendations to customers and prospects. This helps retailers increase sales by offering relevant products to each customer or by enticing new shoppers and potential fans of the store. Overall, this enhances their shopping experience and loyalty.
2. Inventory Management: AI-powered systems can forecast demand, optimize inventory levels, and automate replenishment processes for retailers. By accurately predicting customer demand, retailers can minimize stockouts, reduce excess inventory, enhance order tracking for e-commerce, and improve overall inventory turnover. This leads to cost savings and increased profitability for a lot of retailers.
3. Visual Search and Image Recognition: AI in retail can provide visual search capabilities in digital platforms or in stores. This will allow customers to search for products using images instead of text. By leveraging image recognition technology, retailers can enhance the search experience, facilitate product discovery, and drive conversions.
4. Price Optimization: AI algorithms can also analyze market dynamics, competitor pricing, and customer behavior to dynamically adjust prices in retail stores. This enables retailers to optimize pricing strategies, maximize profits, and remain competitive in the market.
5. Fraud Detection and Prevention: AI-powered fraud detection systems analyze transactional data and detect suspicious patterns indicative of fraudulent activities in retail stores. By identifying and mitigating fraud risks in real-time, retailers can protect themselves from financial losses, keep customers safe in their establishments, safeguard customer information from any scams, and more.
6. Predictive Analytics for More Accurate Sales Forecasting: AI algorithms analyze historical sales data, market trends, and external factors to generate accurate sales forecasts for retailers. By leveraging predictive analytics, retailers can anticipate demand fluctuations, optimize inventory levels, and plan marketing campaigns that are most likely to succeed.
7. Customer Service Chatbots and Automated Replies: AI-powered chatbots engage with customers in real-time, especially on the retailers’ websites. They answer inquiries, provide product information, and assist with purchases. Automated replies, on the other hand, make sure that customers or prospects get a reply immediately, even when retailers don’t have customer service available at the moment. These virtual chatbots are available 24/7, improving customer service efficiency and satisfaction while reducing operational costs.
8. Supply Chain Optimization: AI optimizes supply chain operations by analyzing data from various sources. This includes suppliers, transportation routes, and demand forecasts. By streamlining logistics processes, reducing lead times, and minimizing disruptions, retailers can improve supply chain efficiency and reduce costs.
9. Enhanced Customer Insights: AI algorithms analyze vast amounts of customer data to uncover valuable customer insights. This includes preferences, behavior patterns, and emerging trends among retail customers. By understanding customer needs and preferences more deeply, retailers can tailor marketing efforts, develop targeted promotions, create a better store layout, and enhance customer engagement in the store.
Predictive Analytics for More Accurate Sales Forecasting: AI algorithms analyze historical sales data, market trends, and external factors to generate accurate sales forecasts for retailers. By leveraging predictive analytics, retailers can anticipate demand fluctuations, optimize inventory levels, and plan marketing campaigns that are most likely to succeed.
Customer Service Chatbots and Automated Replies: AI-powered chatbots engage with customers in real-time, especially on the retailers’ websites. They answer inquiries, provide product information, and assist with purchases. Automated replies, on the other hand, make sure that customers or prospects get a reply immediately, even when retailers don’t have customer service available at the moment. These virtual chatbots are available 24/7, improving customer service efficiency and satisfaction while reducing operational costs.
Supply Chain Optimization: AI optimizes supply chain operations by analyzing data from various sources. This includes suppliers, transportation routes, and demand forecasts. By streamlining logistics processes, reducing lead times, and minimizing disruptions, retailers can improve supply chain efficiency and reduce costs.
Enhanced Customer Insights: AI algorithms analyze vast amounts of customer data to uncover valuable customer insights. This includes preferences, behavior patterns, and emerging trends among retail customers. By understanding customer needs and preferences more deeply, retailers can tailor marketing efforts, develop targeted promotions, create a better store layout, and enhance customer engagement in the store.
Virtual Try-On or Virtual Fitting: AI-powered virtual try-on and fitting rooms with extended reality technologies are an impactful addition to retail stores. They allow customers to visualize products in real-world environments before making a purchase, especially when it comes to clothes, accessories, footwear, jewelry, and more. This immersive shopping experience enhances engagement, reduces returns, and increases confidence in buying decisions.
It’s true that AI is empowering retailers to deliver better service, products, and the overall shopping experience to their customers and community. With the ever-evolving retail landscape, AI can be used by retailers to grow, adapt, and stay competitive.
Examples of AI in retail stores
According to Mordor Intelligence, the market size for AI in retail is estimated at USD 9.85 billion this 2024. In 2029, it’s expected to grow and reach USD 40.49 billion. This is a significant forecast showing the eagerness of the retail sector to adopt AI, automation, and digital technologies into their stores in the coming years. From IoT (Internet of Things) to AI-powered algorithms to forecasting systems, retailers are employing AI in retail stores to streamline operations, enhance customer experiences, and drive efficiency.
Here are a few examples of AI in retail stores:
Cashierless stores
Robotic assistants
Digital price tags
Smart shelves
In-store chatbots and virtual assistants
Automated checkout solutions
Automated inventory management systems
Augmented reality-powered fitting rooms
#1 Cashierless Stores
Retailers are implementing AI and other automation tools to create a cashierless store. This is an emerging new retail environment, where customers can simply grab items and leave without having to go through a traditional checkout process. Cameras, sensors, and various AI algorithms track the items customers pick up and automatically charge them as they exit the store.
#2 Robotic Assistants
Retailers are also starting to deploy robots equipped with AI capabilities and advanced technologies. These retail or grocery robots can assist with a variety of tasks in-store. This might include inventory management, shelf restocking, store cleaning, and disinfection, guiding customers to products, and providing product information.
#3 Digital Price Tags
Digital price tags are a modern solution that eliminates the need for traditional paper labels on retail shelves. They usually have advanced technologies and automation capabilities that trump paper tags. As a result, retailers can improve operational efficiency, reduce manual errors and labor, facilitate omnichannel retailing, and strengthen sustainability efforts.
Newton ESL by SOLUM, for example, is equipped with 7-page information capacity and breakneck update speed, among other things, allowing retailers to update hundreds of digital price tags in their establishment. This will help customers make informed decisions as well as streamline their overall shopping experience.
#4 Smart Shelves
Digital price tags can also contribute to smart shelves in retail stores. These smart shelves are equipped with sensors and RFID technology to monitor product levels in real-time. AI algorithms analyze this data to optimize replenishment schedules, prevent stockouts, and improve inventory management efficiency.
#5 In-store Chatbots and Virtual Assistants
AI-powered chatbots and virtual assistants engage with customers in-store, whether via mobile apps or touchscreen kiosks. They provide assistance, answer questions, provide proper navigation, and offer product recommendations to customers. These enhance the shopping experience and reduce the need for human staff or manual labor for retailers.
#6 Automated Checkout Solutions
Retailers are implementing self-checkout kiosks and mobile payment options powered by automation technology and AI in retail stores. These solutions streamline the checkout process, reduce waiting times, and improve overall customer satisfaction. It’s also become a necessary technology for a lot of retailers post-pandemic. A recent survey in the U.K. revealed that 66% of people think self-service increases efficiency when shopping, and want more self-checkouts in retail stores.
#7 Automated Inventory Management Systems
AI-driven inventory management systems automate various tasks related to inventory control. This includes stock replenishment, order management, and even shelf auditing. This kind of AI in retail can help retailers optimize inventory levels, reduce carrying costs, and avoid confusion among staff and customers. Customer loyalty will increase, and retail operations will be simplified.
#8 Augmented Reality-Powered Fitting Rooms
AR technology allows customers to try products, like apparel, virtually to see how they fit or look on them. For example, customers can use AR mirrors to virtually try on clothing or makeup. They can also use smartphones to overlay an item on a live video feed of themselves before making a purchase. These kinds of virtual fitting rooms enhance engagement and increase informed purchase decisions from customers.
Whether it be digital price tags, automated inventory, or self-checkouts, automation and AI in retail will continue to make a difference in the shopping experience.
Do you think your retail store can start benefiting from automation and digital tools? SOLUM ESL can help you get started on your digital transformation with digital price tags! Talk to SOLUM experts today and find out exactly how digital price tags can propel your business into AI integration.
8 Pavyzdžiai, kaip dirbtinis intelektas naudojamas prekyboje
Dirbtinis intelektas prekyboje sukūrė visiškai naują patirtį prekybininkams, personalui ir pirkėjams, pradedant asmeninėmis rekomendacijomis ir baigiant tiekimo grandinės optimizacija.
Dirbtinis intelektas, arba AI, ir toliau palieka savo pėdsaką svarbiose srityse. Mažmeninėje prekyboje AI kelia dideles bangas ir keičia kiekvieną mažmeninės prekybos verslą bei prekybos patirtį. Taigi, kaip AI taikoma prekybinėje aplinkoje ir įmonėse? Kokie yra pavyzdžiai, kaip AI jau dabar pagerina tradicinę prekybos patirtį?
Kaip naudojamas AI prekyboje?
AI yra pritaikomas, todėl yra naudingas tokioje aplinkoje kaip mažmeninės prekybos parduotuvės. Jis revoliucionuoja prekybos pramonę įvairiais būdais. Ir svarbiausia, jis siūlo prekybininkams įvairias galimybes gerinti klientų patirtį, optimizuoti operacijas ir auginti pardavimus.
Štai keletas bendrų ir populiarių situacijų, kai AI galima rasti mažmeninėje prekyboje:
1. Suasmenintos rekomendacijos: AI algoritmai arba mašininis mokymasis gali analizuoti klientų duomenis, įskaitant ankstesnius pirkinius, naršymo istoriją ir teikiamas pirmenybes. Turėdami šiuos duomenis, jie gali teikti asmenines produktų rekomendacijas esamiems ir potencialiems klientams. Tai padeda mažmenininkams padidinti pardavimus, siūlant atitinkamus produktus kiekvienam klientui arba priviliojant naujus pirkėjus ir potencialius parduotuvės megėjus. Bendrai tai padidina jų apsipirkimo patirtį ir lojalumą.
2. Atsargų valdymas: AI valdomos sistemos gali numatyti paklausą, optimizuoti atsargų lygius ir automatizuoti papildymo procesus prekybininkams. Tiksliai numatydami klientų paklausą, prekybininkai gali sumažinti atsargų trūkumus, sumažinti atsargų perteklių, pagerinti užsakymų sekimą elektroninei prekybai ir pagerinti bendrą atsargų apyvartą. Tai leidžia sutaupyti išlaidas ir padidinti daugelio mažmenininkų pelningumą.
3. Vizualinė paieška ir vaizdo atpažinimas: AI mažmeninėje prekyboje gali suteikti vaizdinės paieškos skaitmeninėse platformose arba parduotuvėse galimybes. Tai leidžia klientams ieškoti produktų naudojant paveikslėlius, o ne tekstą. Išnaudodami vaizdų atpažinimo technologiją, prekybininkai gali pagerinti paieškos patirtį, palengvinti produktų atradimą ir paskatinti konversijas.
4. Kainų optimizavimas: AI algoritmai taip pat gali analizuoti rinkos dinamiką, konkurentų kainas ir klientų elgesį, kad dinamiškai koreguotų kainas mažmeninės prekybos parduotuvėse. Tai leidžia prekybininkams optimizuoti kainodaros strategijas, maksimaliai padidinti pelną ir išlikti konkurencingiems rinkoje.
5. Sukčiavimo aptikimas ir prevencija: AI pagrįstos sukčiavimo aptikimo sistemos analizuoja operacijų duomenis ir aptinka įtartinus modelius, rodančius nesąžiningą veiklą mažmeninės prekybos parduotuvėse. Nustatydami ir sumažindami sukčiavimo riziką realiu laiku, prekybininkai gali apsisaugoti nuo finansinių nuostolių, apsaugoti klientus savo įstaigose, saugoti klientų informaciją nuo bet kokių sukčiavimo būdų ir kt.
6. Nuspėjamoji analitika, skirta tikslesnei pardavimo prognozei: AI algoritmai analizuoja istorinius pardavimo duomenis, rinkos tendencijas ir išorinius veiksnius, kad sudarytų tikslias pardavimo prognozes prekybininkams. Naudodami nuspėjamąją analitiką, prekybininkai gali numatyti paklausos svyravimus, optimizuoti atsargų lygius ir planuoti rinkodaros kampanijas, kurios greičiausiai bus sėkmingos.
7. Klientų aptarnavimo pokalbių robotai ir automatiniai atsakymai: AI valdomi pokalbių robotai bendrauja su klientais realiuoju laiku, ypač prekybininkų tinklalapiuose. Jie atsako į užklausas, teikia informaciją apie produktą ir padeda perkant. Kita vertus, automatiniai atsakymai užtikrina, kad esami arba potencialūs klientai gautų atsakymą nedelsiant, net jei prekybininkai tuo metu neteikia klientų aptarnavimo paslaugos. Šie virtualūs pokalbių robotai yra prieinami 24 valandas per parą, 7 dienas per savaitę, pagerindami klientų aptarnavimo efektyvumą ir jų pasitenkinimą, kartu sumažindami veiklos išlaidas.
8. Tiekimo grandinės optimizavimas: AI optimizuoja tiekimo grandinės veiksmus analizuodamas duomenis iš įvairių šaltinių. Tai apima tiekėjus, transporto maršrutus ir paklausos prognozes. Supaprastinus logistikos procesus, mažinant laukimo laikus ir mažinant trikdžius, prekybininkai gali pagerinti tiekimo grandinės efektyvumą ir sumažinti sąnaudas.
9. Patobulintos klientų įžvalgos: AI algoritmai analizuoja daugybę klientų duomenų, kad atskleistų vertingas klientų įžvalgas. Tai apima klientų pageidavimus, elgesio modelius ir naujas tendencijas. Giliau suprasdami klientų poreikius ir pageidavimus, prekybininkai gali pritaikyti rinkodaros pastangas, kurti tikslines reklamas, sukurti geresnį parduotuvės išdėstymą ir gerinti klientų įsitraukimą parduotuvėje.
10. Virtualus išbandymas arba virtualus priderinimas: AI valdomos virtualios išbandymo ir priderinimo patalpos su išplėstinės realybės technologijomis yra įspūdingas mažmeninės prekybos parduotuvių papildymas. Jos leidžia klientams vizualizuoti gaminius realioje aplinkoje prieš perkant, ypač kai kalbama apie drabužius, aksesuarus, avalynę, papuošalus ir kt. Ši įtraukianti apsipirkimo patirtis padidina įsitraukimą, sumažina grąžinimų skaičių ir padidina pasitikėjimą pirkimo sprendimais.
Iš tikrųjų, AI suteikia prekybininkams galimybę teikti geresnes paslaugas, produktus ir bendrą apsipirkimo patirtį savo klientams ir bendruomenei. Nuolat kintant mažmeninės prekybos aplinkai, AI gali būti naudojamas prekybininkams augti, prisitaikyti ir išlikti konkurencingiems.
AI pavyzdžiai mažmeninės prekybos parduotuvėse
Mordor Intelligence duomenimis, 2024 m. mažmeninės prekybos dirbtinio intelekto rinkos dydis yra 9,85 mlrd. USD. Tikimasi, kad 2029 m. ji augs ir sieks 40,49 mlrd. USD. Tai reikšminga prognozė, rodanti mažmeninės prekybos sektoriaus norą ateinančiais metais savo parduotuvėse įdiegti dirbtinį intelektą, automatizacijos ir skaitmenines technologijas. Nuo daiktų interneto (IoT) iki dirbtinio intelekto algoritmų iki prognozavimo sistemų – prekybininkai mažmeninės prekybos parduotuvėse naudoja dirbtinį intelektą, kad optimizuotų veiklą, pagerintų klientų patirtį ir padidintų efektyvumą.
Štai keletas pavyzdžių, kaip AI naudojamas mažmeninės prekybos parduotuvėse:
#1 Parduotuvės be kasų
Mažmenininkai diegia AI ir kitus automatizavimo įrankius, kad sukurtų parduotuvę be kasų. Tai nauja mažmeninės prekybos aplinka, kurioje klientai gali tiesiog paimti prekes ir išeiti neatlikdami tradicinio atsiskaitymo proceso. Kameros, jutikliai ir įvairūs AI algoritmai seka pirkėjų pasiimamas prekes ir automatiškai juos apmokestina jiems išėjus iš parduotuvės.
# 2 Robotai - padėjėjai
Prekybininkai taip pat pradeda diegti robotus su dirbtinio intelekto galimybėmis ir pažangiomis technologijomis. Šie robotai gali padėti atlikti įvairias užduotis mažmeninės prekybos ar maisto prekių parduotuvėje. Tai gali apimti atsargų valdymą, lentynų papildymą, parduotuvės valymą ir dezinfekciją, klientų nukreipimą prie reikalingų produktų ir informacijos apie produktus teikimą.
#3 Skaitmeninės kainų etiketės
Skaitmeninės kainų etiketės – tai modernus sprendimas, kuris panaikina tradicinių popierinių etikečių poreikį mažmeninės prekybos lentynose. Paprastai jos turi pažangias technologijas ir automatizavimo galimybes, kurios pranoksta popierines etiketes. Dėl to prekybininkai gali pagerinti veiklos efektyvumą, sumažinti rankinio darbo klaidas ir darbo sąnaudas, palengvinti “omnichannel” prekybą ir stiprinti tvarumo pastangas.
Pavyzdžiui, SOLUM „Newton ESL“ turi 7 puslapių informacijos talpą ir neįtikėtiną informacijos atnaujinimo greitį, leidžiantį prekybininkams atnaujinti šimtus elektroninių kainų etikečių savo prekybos įstaigoje. Tai padeda klientams priimti pagrįstus sprendimus ir tuo pačiu pagerinti bendrą apsipirkimo patirtį.
# 4 Išmaniosios lentynos
Skaitmeninės kainų etiketės taip pat gali prisidėti prie išmaniųjų lentynų mažmeninės prekybos parduotuvėse. Šios išmaniosios lentynos yra aprūpintos jutikliais ir RFID technologija, leidžiančia stebėti produktų lygį realiuoju laiku. AI algoritmai analizuoja šiuos duomenis, siekiant optimizuoti papildymo grafikus, siekiant išvengti prekių trūkumo ir pagerinti atsargų valdymo efektyvumą.
#5 Pokalbių robotai ir virtualūs padėjėjai parduotuvėje
Dirbtinio intelekto valdomi pokalbių robotai ir virtualūs padėjėjai bendrauja su klientais parduotuvėje, taip pat naudojant programas mobiliesiems ar lietimui jautrius kioskus. Jie suteikia pagalbą, atsako į klausimus, tinkamai nukreipia ir siūlo produktų rekomendacijas klientams. Tai pagerina apsipirkimo patirtį ir sumažina žmogiško personalo ar rankinio darbo jėgos poreikį prekybininkams.
#6 Automatizuoti kasų sprendimai
Prekybininkai savo parduotuvėse diegia savitarnos kasos kioskų ir mobiliųjų mokėjimo sprendimus, kurie yra pagrįsti automatizacijos technologija ir dirbtiniu intelektu. Šie sprendimai supaprastina atsiskaitymo procesą, sumažina laukimo laiką ir pagerina bendrą klientų pasitenkinimą. Tai taip pat tapo būtina technologija daugeliui prekybininkų po pandemijos. Naujausi tyrimai Jungtinėje Karalystėje parodė, kad 66% žmonių mano, jog savitarna padidina apsipirkimo efektyvumą ir nori daugiau savitarnos kasų parduotuvėse.
#7 Automatizuotos atsargų valdymo sistemos
Dirbtinio intelekto valdomos atsargų valdymo sistemos automatizuoja įvairias užduotis, susijusias su atsargų valdymu. Tai apima atsargų papildymą, užsakymų valdymą ir net lentynų auditą. Tokio tipo AI mažmeninėje prekyboje gali padėti prekybininkams optimizuoti atsargų lygius, sumažinti nešiojimo kaštus ir išvengti painiavos tarp darbuotojų ir klientų. Didės klientų lojalumas, supaprastės prekybos operacijos.
#8 Matavimosi kabinos su išplėstos realybės įranga
AR technologija leidžia klientams praktiškai išbandyti gaminius, pvz., drabužius, kad pamatytų, kaip jie ant jų atrodo ir ar tinka. Pavyzdžiui, klientai gali naudoti AR veidrodžius, kad virtualiai išbandytų aprangą arba makiažą. Jie taip pat gali naudoti išmaniuosius telefonus, kad, prieš pirkdami, tiesioginiame vaizdo įraše pamatytų kaip prekė jiems tinka. Tokios išmaniosios kabinos padidina klientų įsitraukimą ir pagrįstus pirkimo sprendimus.
Nesvarbu, ar tai būtų skaitmeninės kainų etiketės, automatizuotas atsargų valdymas ar savitarnos kasos, automatizavimas ir dirbtinis intelektas prekyboje ir toliau lems apsipirkimo patirtį.
Ar manote, kad jūsų parduotuvė gali gauti naudos iš automatizavimo ir skaitmeninių įrankių? SOLUM ESL gali padėti jums pradėti skaitmeninę transformaciją su skaitmeninėmis kainų etiketėmis! Pasikalbėkite su SOLUM ekspertais šiandien ir sužinokite, kaip skaitmeninės kainų etiketės gali paskatinti jūsų verslą integruoti dirbtinį intelektą.
8 Piemēri par AI veikalos
AI mazumtirdzniecībā ir radījis pilnīgi jaunu pieredzi mazumtirgotājiem, darbiniekiem un pircējiem no personalizētiem ieteikumiem līdz piegādes ķēdes optimizācijai.
AI jeb mākslīgais intelekts turpina atstāt savas pēdas nozīmīgās nozarēs. Mazumtirdzniecībā AI rada lielus viļņus un maina katru mazumtirdzniecības biznesu un mazumtirdzniecības pieredzi. Tātad, kā AI tiek izmantots mazumtirdzniecības vidē un uzņēmumos? Kādi ir AI piemēri mazumtirdzniecībā, kas jau uzlabo tradicionālo mazumtirdzniecības pieredzi?
Kā AI tiek izmantots veikalos?
AI ir pielāgojams, kas padara to izdevīgu tādā vidē kā mazumtirdzniecības veikali. Tas daudzos veidos maina mazumtirdzniecības nozari. Un pats galvenais, tas piedāvā mazumtirgotājiem dažādas iespējas uzlabot klientu pieredzi, optimizēt procesus un veicināt pārdošanu.
Šeit ir dažas vispārīgas, populāras situācijas, kurās AI varat atrast mazumtirdzniecībā:
Personalizēti ieteikumi: AI algoritmi vai mašīnmācīšanās var analizēt klientu datus, tostarp iepriekšējos pirkumus, pārlūkošanas vēsturi un preferences. Izmantojot šos datus, viņi var sniegt personalizētus produktu ieteikumus klientiem un potenciālajiem klientiem. Tas palīdz mazumtirgotājiem palielināt pārdošanas apjomu, piedāvājot atbilstošus produktus katram klientam vai ievilinot jaunus pircējus un potenciālos veikala fanus. Kopumā tas uzlabo viņu iepirkšanās pieredzi un lojalitāti.
Krājumu pārvaldība: ar AI darbināmas sistēmas var prognozēt pieprasījumu, optimizēt krājumu līmeni un automatizēt mazumtirgotāju papildināšanas procesus. Precīzi prognozējot klientu pieprasījumu, mazumtirgotāji var samazināt krājumus, samazināt liekos krājumus, uzlabot pasūtījumu izsekošanu e-komercijai un uzlabot kopējo krājumu apgrozījumu. Tas daudziem mazumtirgotājiem rada izmaksu ietaupījumu un palielina rentabilitāti.
Vizuālā meklēšana un attēlu atpazīšana: AI mazumtirdzniecībā var nodrošināt vizuālas meklēšanas iespējas digitālajās platformās vai veikalos. Tas ļaus klientiem meklēt produktus, izmantojot attēlus, nevis tekstu. Izmantojot attēlu atpazīšanas tehnoloģiju, mazumtirgotāji var uzlabot meklēšanas pieredzi, atvieglot produktu atklāšanu un veicināt reklāmguvumus.
Cenu optimizācija: AI algoritmi var arī analizēt tirgus dinamiku, konkurentu cenas un klientu uzvedību, lai dinamiski pielāgotu cenas mazumtirdzniecības veikalos. Tas ļauj mazumtirgotājiem optimizēt cenu noteikšanas stratēģijas, palielināt peļņu un saglabāt konkurētspēju tirgū.
Krāpšanas atklāšana un novēršana: ar AI darbināmas krāpšanas atklāšanas sistēmas analizē darījumu datus un atklāj aizdomīgus modeļus, kas liecina par krāpnieciskām darbībām mazumtirdzniecības veikalos. Identificējot un mazinot krāpšanas riskus reāllaikā, mazumtirgotāji var pasargāt sevi no finansiāliem zaudējumiem, nodrošināt klientu drošību savos uzņēmumos, aizsargāt klientu informāciju no jebkādām krāpniecībām un daudz ko citu.
Prognozējoša analīze precīzākai pārdošanas prognozēšanai: AI algoritmi analizē vēsturiskos pārdošanas datus, tirgus tendences un ārējos faktorus, lai mazumtirgotājiem izveidotu precīzas pārdošanas prognozes. Izmantojot prognozējošo analīzi, mazumtirgotāji var paredzēt pieprasījuma svārstības, optimizēt krājumu līmeni un plānot mārketinga kampaņas, kas, visticamāk, gūs panākumus.
Klientu apkalpošanas tērzēšanas roboti un automatizētās atbildes: ar AI darbināmi tērzēšanas roboti sadarbojas ar klientiem reāllaikā, īpaši mazumtirgotāju vietnēs. Viņi atbild uz jautājumiem, sniedz informāciju par produktu un palīdz veikt pirkumus. No otras puses, automātiskās atbildes nodrošina, lai klienti vai potenciālie klienti saņemtu atbildi nekavējoties, pat ja mazumtirgotājiem šobrīd nav pieejams klientu serviss. Šie virtuālie tērzēšanas roboti ir pieejami 24/7, uzlabojot klientu apkalpošanas efektivitāti un apmierinātību, vienlaikus samazinot darbības izmaksas.
Piegādes ķēdes optimizācija: AI optimizē piegādes ķēdes darbības, analizējot datus no dažādiem avotiem. Tas ietver piegādātājus, transportēšanas maršrutus un pieprasījuma prognozes. Racionalizējot loģistikas procesus, samazinot izpildes laiku un samazinot traucējumus, mazumtirgotāji var uzlabot piegādes ķēdes efektivitāti un samazināt izmaksas.
Uzlabots klientu ieskats: AI algoritmi analizē milzīgu daudzumu klientu datu, lai atklātu vērtīgus klientu ieskatus. Tas ietver mazumtirdzniecības klientu vēlmes, uzvedības modeļus un jaunās tendences. Dziļāk izprotot klientu vajadzības un vēlmes, mazumtirgotāji var pielāgot mārketinga pasākumus, izstrādāt mērķtiecīgas akcijas, izveidot labāku veikala izkārtojumu un veicināt klientu iesaistīšanos veikalā.
Virtuālā izmēģināšana vai virtuālā iekārtošana: ar AI darbināmas virtuālās izmēģinājuma un pielaikošanas telpas ar paplašinātās realitātes tehnoloģijām ir ietekmīgs papildinājums mazumtirdzniecības veikaliem. Tie ļauj klientiem vizualizēt produktus reālajā vidē pirms pirkuma veikšanas, īpaši, ja runa ir par apģērbu, aksesuāriem, apaviem, rotaslietām un citiem. Šī iespaidīgā iepirkšanās pieredze uzlabo iesaistīšanos, samazina atdevi un palielina pārliecību par pirkuma lēmumiem.
Tā ir taisnība, ka AI dod iespēju mazumtirgotājiem nodrošināt labākus pakalpojumus, produktus un vispārējo iepirkšanās pieredzi saviem klientiem un sabiedrībai. Tā kā mazumtirdzniecības ainava nepārtraukti attīstās, mazumtirgotāji AI var izmantot, lai attīstītos, pielāgotos un saglabātu konkurētspēju.
AI piemēri mazumtirdzniecības veikalos
Saskaņā ar Mordor Intelligence datiem AI tirgus apjoms mazumtirdzniecībā 2024. gadā tiek lēsts USD 9,85 miljardu apmērā. Paredzams, ka 2029. gadā tas pieaugs un sasniegs 40,49 miljardus USD. Šī ir nozīmīga prognoze, kas liecina par mazumtirdzniecības sektora vēlmi nākamajos gados ieviest savos veikalos AI, automatizāciju un digitālās tehnoloģijas. No IoT (lietiskā interneta) līdz ar AI darbināmiem algoritmiem līdz prognozēšanas sistēmām, mazumtirgotāji mazumtirdzniecības veikalos izmanto AI, lai racionalizētu darbības, uzlabotu klientu pieredzi un palielinātu efektivitāti.
Šeit ir daži AI piemēri mazumtirdzniecības veikalos:
#1 Bezkases veikali
Mazumtirgotāji ievieš AI un citus automatizācijas rīkus, lai izveidotu veikalu bez kases. Šī ir jauna mazumtirdzniecības vide, kurā klienti var vienkārši paņemt preces un iziet, neveicot tradicionālo norēķinu procesu. Kameras, sensori un dažādi AI algoritmi izseko preces, ko klienti paņem, un automātiski iekasē no tām, kad tās iziet no veikala.
#2 Robotizētie palīgi
Mazumtirgotāji arī sāk izvietot robotus, kas aprīkoti ar AI iespējām un progresīvām tehnoloģijām. Šie mazumtirdzniecības vai pārtikas preču roboti var palīdzēt veikt dažādus uzdevumus veikalā. Tas var ietvert krājumu pārvaldību, plauktu papildināšanu, veikala tīrīšanu un dezinfekciju, klientu novirzīšanu pie produktiem un produktu informācijas sniegšanu.
#3 Digitālās cenu zīmes
Digital price tags are a modern solution that eliminates the need for traditional paper labels on retail shelves. They usually have advanced technologies and automation capabilities that trump paper tags. As a result, retailers can improve operational efficiency, reduce manual errors and labor, facilitate omnichannel retailing, and strengthen sustainability efforts.
Piemēram, Newton ESL by SOLUM ir aprīkots ar 7 lappušu informācijas ietilpību un pārsteidzošu atjaunināšanas ātrumu, cita starpā ļaujot mazumtirgotājiem atjaunināt simtiem digitālo cenu zīmju savā uzņēmumā. Tas palīdzēs klientiem pieņemt pārdomātus lēmumus, kā arī racionalizēt kopējo iepirkšanās pieredzi.
#4 Viedie plaukti
Digitālās cenu zīmes var arī veicināt viedos plauktus mazumtirdzniecības veikalos. Šie viedie plaukti ir aprīkoti ar sensoriem un RFID tehnoloģiju, lai uzraudzītu produktu līmeni reāllaikā. AI algoritmi analizē šos datus, lai optimizētu papildināšanas grafikus, novērstu krājumu izzušanu un uzlabotu krājumu pārvaldības efektivitāti.
#5 Veikala tērzēšanas roboti un virtuālie palīgi
Ar AI darbināmi tērzēšanas roboti un virtuālie palīgi sadarbojas ar klientiem veikalā, izmantojot mobilās lietotnes vai skārienekrāna kioskus. Viņi sniedz palīdzību, atbild uz jautājumiem, nodrošina pareizu navigāciju un piedāvā klientiem produktu ieteikumus. Tie uzlabo iepirkšanās pieredzi un samazina vajadzību pēc cilvēkresursiem vai roku darba mazumtirgotājiem.
#6 Automatizēti norēķinu risinājumi
Mazumtirgotāji mazumtirdzniecības veikalos ievieš pašapkalpošanās kases kioskus un mobilo maksājumu iespējas, ko nodrošina automatizācijas tehnoloģija un AI. Šie risinājumi racionalizē norēķināšanās procesu, samazina gaidīšanas laiku un uzlabo vispārējo klientu apmierinātību. Tā ir kļuvusi arī par nepieciešamu tehnoloģiju daudziem mazumtirgotājiem pēc pandēmijas. Nesen Apvienotajā Karalistē veikta aptauja atklāja, ka 66% cilvēku domā, ka pašapkalpošanās palielina iepirkšanās efektivitāti, un vēlas vairāk pašapkalpošanās kases mazumtirdzniecības veikalos.
#7 Automatizētas krājumu vadības sistēmas
AI vadītas krājumu pārvaldības sistēmas automatizē dažādus uzdevumus, kas saistīti ar krājumu kontroli. Tas ietver krājumu papildināšanu, pasūtījumu pārvaldību un pat plauktu auditu. Šāda veida AI mazumtirdzniecībā var palīdzēt mazumtirgotājiem optimizēt krājumu līmeni, samazināt pārvadāšanas izmaksas un izvairīties no apjukuma darbinieku un klientu vidū. Palielināsies klientu lojalitāte, tiks vienkāršota mazumtirdzniecības darbība.
#8 Augmentētās realitātes pielaikošanas telpas
AR tehnoloģija ļauj klientiem izmēģināt produktus, piemēram, apģērbu, virtuāli, lai redzētu, kā tie pieguļ vai izskatās. Piemēram, klienti var izmantot AR spoguļus, lai praktiski pielaikotu apģērbu vai aplauzumu. Viņi var arī izmantot viedtālruņus, lai pirms pirkuma veikšanas pārklātu preci tiešraides video plūsmā. Šāda veida virtuālās pielaikošanas kabīnes uzlabo klientu iesaisti un palielina informētus lēmumus par pirkumiem.
Neatkarīgi no tā, vai tās ir digitālās cenu zīmes, automatizētie krājumi vai pašapkalpošanās, automatizācija un mākslīgais intelekts mazumtirdzniecībā turpinās mainīt iepirkšanās pieredzi.
Vai jūs domājat, ka jūsu mazumtirdzniecības veikals var gūt labumu no automatizācijas un digitālajiem rīkiem? SOLUM ESL var palīdzēt jums sākt digitālo transformāciju, izmantojot digitālās cenu zīmes! Runājiet ar SOLUM ekspertiem jau šodien un uzziniet, kā tieši digitālās cenu zīmes var veicināt jūsu uzņēmumu AI integrācijā.
8 Näidet AI-st jaemüügis
Update is good
soovitustest kuni tarneahela optimeerimiseni.
AI, or artificial intelligence, continues to leave its mark in significant industries. In retail, AI is making big waves and is changing every retail business and retail experience. So how is AI being applied in retail environments and businesses? What are the examples of AI in retail that are already improving the traditional retail experience?
Kuidas AI-d jaemüügis kasutatakse?
AI on kohanemisvõimeline, mis teeb selle jaemüügipoodide keskkonnas kasulikuks. See revolutsioneerib jaemüügitööstust mitmel viisil. Ning mis kõige tähtsam, see pakub jaemüüjatele erinevaid võimalusi kliendikogemuste parendamiseks, operatsioonide optimeerimiseks ja müügi suurendamiseks.
Siin on mõned üldised, populaarsed olukorrad, kus võite leida AI-d jaemüügis:
Isikupärastatud soovitused: AI-algoritmid või masinõpe suudavad analüüsida kliendiandmeid, sealhulgas varasemaid oste, sirvimisajalugu ja eelistusi. Nende andmete abil saavad nad pakkuda klientidele ja potentsiaalsetele klientidele isikupäraseid tootepõhiseid soovitusi. See aitab jaemüüjatel suurendada müüki, pakkudes igale kliendile asjakohaseid tooteid või meelitades uusi ostlejaid ja poe potentsiaalseid fänne. Üldiselt parandab see nende ostukogemust ja lojaalsust.
Inventuurihaldus: AI-ga varustatud süsteemid suudavad jaemüüjatele prognoosida nõudlust, optimeerida laovarusid ja automatiseerida täiendusprotsesse. Kliendinõudluse täpse prognoosimisega saavad jaemüüjad minimeerida laost otsakorralolekut, vähendada ülejääke või parandada e-kaubanduse tellimuste jälgimist ja üldist laovaru pöördekiirust. See viib paljude jaemüüjate jaoks kulude kokkuhoiu ja kasumi suurenemiseni.
Visuaalne otsing ja pildituvastus: AI jaemüügis võivad pakkuda visuaalseid otsimisvõimalusi digitaalsetel platvormidel või poodides. See võimaldab klientidel otsida tooteid piltide abil teksti asemel. Pildituvastustehnoloogia abil saavad jaemüüjad parandada otsingukogemust, hõlbustada toodete avastamist ja suurendada konversioone.
Hinnaoptimeerimine: AI-algoritmid saavad samuti analüüsida turudünaamikat, konkurentide hindu ja klientide käitumist, et dünaamiliselt kohandada hindu jaemüügipoodides. See võimaldab jaemüüjatel optimeerida hinnastrateegiaid, maksimeerida kasumit ja jääda turul konkurentsivõimeliseks.
Pettuste tuvastamine ja ennetamine: AI-ga varustatud pettuste tuvastamise süsteemid analüüsivad tehingute andmeid ja tuvastavad kahtlaseid mustreid pettuste näitena jaemüügipoodides. Petuskeemide tuvastamise ja leevendamisega reaalajas saavad jaemüüjad kaitsta end finantskahjude eest, hoida kliente oma rajatistes turvalisena, kaitsta klientide teavet pettuste eest ning palju muud.
Täpsemate müügiprognooside jaoks ennustav analüütika: AI-algoritmid analüüsivad jaemüüjatele ajaloolisi müügiandmeid, turusuundumusi ja väliseid tegureid, et genereerida täpseid müügiprognoose. Ennustusliku analüütika rakendamisega saavad jaemüüjad ette näha nõudluse kõikumisi, optimeerida laovarusid ja planeerida turunduskampaaniaid, mis on kõige tõenäolisemalt edukad.
Klienditeeninduse vestlusrobotid ja automatiseeritud vastused: AI-ga varustatud vestlusrobotid suhtlevad klientidega reaalajas, eriti jaemüüjate veebilehtedel. Nad vastavad päringutele, annavad tooteinfot ja abistavad ostude tegemisel. Automatiseeritud vastused aga tagavad, et kliendid või potentsiaalsed kliendid saavad vastuse kohe, isegi kui jaemüüjatel pole hetkel klienditeenindust saadaval. Need virtuaalsed vestlusrobotid on saadaval 24/7, parandades klienditeeninduse efektiivsust ja rahulolu ning vähendades töökulusid.
Tarneahela optimeerimine: AI optimeerib tarneahela operatsioone, analüüsides andmeid erinevatest allikatest. Siiamaani on nende hulka kuulunud tarnijad, transpordimarsruudid ja nõudluse prognoosid. Logistikaprotsesside optimeerimisega, tarneaegade vähendamisega ja häirete minimeerimisega saavad jaemüüjad parandada tarneahela efektiivsust ja vähendada kulusid.
Sügavamate kliendiandmete abil paremad klienditeadmised: AI-algoritmid analüüsivad tohutuid kliendiandmeid, et avastada väärtuslikke kliendi vaateid. Siiamaani on need hulka kuulunud eelistused, käitumismustrid ja uued suundumused jaemüügiklientide seas. Kliendivajaduste ja eelistuste sügavam mõistmine võimaldab jaemüüjatel kohandada turundusjõupingutusi, välja töötada sihitud promotsioone, luua paremat kaupluse paigutust ja suurendada kliendisidet poes.
Virtuaalne proovimine või virtuaalne sobitamine: Virtuaalsed prooviruumid või sobitamistehnoloogiaga laiendatud tegelikkus on mõjusad lisad, mis kasutavad AI-tehnoloogiat ja on jaemüügipoodides väga kasulikud.
Need võimaldavad klientidel visualiseerida tooteid reaalmaailma keskkondades enne ostu sooritamist, eriti rõivaste, aksessuaaride, jalatsite, ehtete ja muu puhul. See immersiivne ostukogemus suurendab kaasatust, vähendab tagasipöördumisi ja suurendab usaldust ostuotsuste tegemisel.
On tõsi, et AI võimaldab jaemüüjatel pakkuda paremat teenust, tooteid ja üldist ostukogemust oma klientidele ja kogukonnale. Pidevalt muutuva jaemüügimaastikuga saavad jaemüüjad AI-d kasutada oma kasvuks, kohanemiseks ja konkurentsivõime säilitamiseks.
Näited AI-st jaemüügipoodides
Mordor Intelligence'i andmetel on AI turu suurus jaemüügis hinnanguliselt 2024. aastal 9,85 miljardit dollarit. 2029. aastaks eeldatavasti kasvab see ja jõuab 40,49 miljardi dollarini. See on märkimisväärne prognoos, mis näitab jaemüügisektori valmidust võtta AI, automatiseerimine ja digitaalsed tehnoloogiad oma poodidesse järgnevatel aastatel. Alates asjade internetist kuni AI-ga varustatud algoritmideni kuni ennustussüsteemideni kasutavad jaemüüjad AI-d jaemüügipoodides oma operatsioonide lihtsustamiseks, kliendikogemuste parendamiseks ja tõhususe suurendamiseks.
Siin on mõned näited AI-st jaemüügipoodides:
Kassavabad poed
Robotabistajad
Digitaalsed hinnasildid
Nutikad riiulid
Poesisesed vestlusrobotid ja virtuaalsed abistajad
Automatiseeritud kassalahendused
Automatiseeritud inventuurihaldussüsteemid
Laiendatud tegelikkusega varustatud prooviruumid
#1 Kassavabad poed
Jaemüüjad rakendavad AI-d ja muid automatiseerimisvahendeid, et luua kassavaba pood. See on uus tõusev jaemüügi keskkond, kus kliendid saavad lihtsalt esemeid haarata ja lahkuda, ilma et peaksite läbima traditsioonilist kassaprotsessi. Kaamerad, andurid ja mitmesugused AI-algoritmid jälgivad, milliseid esemeid kliendid võtavad ja arvutavad need automaatselt, kui nad poest lahkuvad.
#2 Robotabistajad
Jaemüüjad hakkavad samuti kasutama roboteid, millel on AI võimed ja arenenud tehnoloogiad. Need jaemüügi- või toidupoerobotid võivad aidata mitmesuguste ülesannetega poes. Siiamaani võib see hõlmata inventuurihaldust, riiulite täitmist, poe puhastamist ja desinfitseerimist, klientide juhendamist toodete juurde ning tooteinformatsiooni pakkumist.
#3 Digitaalsed hinnasildid
Digitaalsed hinnasildid on kaasaegne lahendus, mis kõrvaldab traditsiooniliste paberilintide vajaduse jaemüügiriiulitel. Neil on tavaliselt täiustatud tehnoloogiad ja automatiseerimisvõimalused, mis ületavad pabersilte. Selle tulemusena saavad jaemüüjad parandada operatiivset efektiivsust, vähendada käsitsi vigu ja tööjõudu, hõlbustada omnikanalilist jaemüüki ning tugevdada jätkusuutlikku jõupingutust.
Näiteks Newton ESL by SOLUM on varustatud 7-leheküljelise teabe mahuga ja kiire värskenduskiirusega, muu hulgas võimaldades jaemüüjatel oma ettevõttes sadu digitaalseid hinnasilte värskendada. See aitab klientidel teha informeeritud otsuseid ja hõlbustada nende üldist ostukogemust.
#4 Nutikad riiulid
Digitaalsed hinnasildid võivad samuti aidata kaasa nutikatele riiulitele jaemüügipoodides. Need nutikad riiulid on varustatud andurite ja RFID-tehnoloogiaga, et jälgida toodete tasemeid reaalajas. AI-algoritmid analüüsivad neid andmeid, et optimeerida täiendamissidemeid, ära hoida laovaru otsakorralolekut ja parandada inventuurihalduse efektiivsust.
#5 Poesisesed vestlusrobotid ja virtuaalsed abistajad
AI-ga varustatud vestlusrobotid ja virtuaalsed abistajad suhtlevad kliendiga poes, kas mobiilirakenduste või puutetundlike kioskite kaudu. Nad pakuvad abi, vastavad küsimustele, tagavad korraliku navigeerimise ja pakuvad toote soovitusi klientidele. Need parandavad ostukogemust ja vähendavad vajadust inimtööjõu või manuaalse töö järele jaemüüjatele.
#6 Automatiseeritud kassalahendused
Jaemüüjad rakendavad iseennast teenindavaid kioskeid ja mobiilseid makselahendusi, mis on varustatud automatiseerimistehnoloogia ja AI-ga jaemüügipoodides. Need lahendused lihtsustavad kassaprotsessi, vähendavad ooteaegu ja parandavad üldist kliendirahulolu. See on saanud vajalikuks tehnoloogiaks paljudele jaemüüjatele pärast pandeemiat. Hiljutine Ühendkuningriigis läbiviidud uuring näitas, et 66% inimestest arvab, et iseteenindus suurendab efektiivsust ostes, ja soovib jaemüügipoodides rohkem iseennast teenindavaid kassasid.
#7 Automatiseeritud inventuurihaldussüsteemid
AI-ga juhitud inventuurihaldussüsteemid automatiseerivad erinevaid ülesandeid seotud varude kontrolliga. See hõlmab laovaru täiendamist, tellimuste haldamist ja isegi riiuli auditeerimist. Selline AI jaemüügis aitab jaemüüjatel optimeerida laovarusid, vähendada kandekulusid ja vältida segadust töötajate ja klientide seas. Kliendilojaalsus suureneb ja jaemüügioperatsioonid lihtsustuvad.
#8 Laiendatud tegelikkusega varustatud prooviruumid
AR-tehnoloogia võimaldab klientidel virtuaalselt proovida tooteid, nagu rõivad, et näha, kuidas need neile sobivad või välja näevad. Näiteks saavad kliendid kasutada AR-peegleid, et virtuaalselt proovida rõivaid või meiki. Nad saavad ka nutitelefonide abil reaalajas katta ennast soovitava tootega enne ostu sooritamist. Sellised virtuaalsed prooviruumid suurendavad kaasatust ja suurendavad kliendi informeeritud ostuotsuseid.
Olenemata sellest, kas tegemist on digitaalsete hinnasiltide, automatiseeritud inventuuri või iseteeninduskassadega, jätkavad automatiseerimine ja AI jaemüügis ostukogemuse mõjutamist.