科学＆テクノロジー

AIは、小売業者の店内ショッピングを変革することができます

次回あなた ロウズに立ち寄ってください 新しいハウスプラント、ハリケーンシーズンの準備のための供給、またはバスルームの漏れを修正するための一部の場合、製品の量と店内の場所はおそらく影響を受けているでしょう 人工知能。住宅改善小売業者は、AIシステムを使用して、急速に変化する顧客のニーズと期待をより深く理解し、それに応じてストアレイアウトを最適化しています。たとえば、植物の場合、AIは特定の種類の季節低木に対する需要の増加を予測し、関心が上昇するにつれて注文を増やし、植物を最も明白な店内の場所に置くことができます。ハリケーンの準備の場合、突然の天候の変化を考慮して、より多くの懐中電灯と気象ラジオを注文することができます。また、配管品は、過酷で予測不可能な季節に緊急の注意を必要とする漏れのために、店の前の近くに配置することができます。Lowe'sのデータ、AIの上級副社長であるChandhu Nairは、Business Insiderに、このテクノロジーがストアチェーンがより没入型を作成できるようにしていると語っています。 ショッピング体験 また、簡単かつ迅速にナビゲートできます。この努力は、舞台裏の家庭的な小売スタッフとホワイトカラーの労働者によって推進されており、AIが仕事を交換するのではなく増強することを保証しています。チーム全体の努力Nair氏は、「よりシンプルで、より速く、より楽しい」物理的な小売体験を提供するには、店員や顧客が提供する「ストアトラフィックパターン」や「ローカル設定」など、大量の現実世界データが必要であると述べました。また、Loweの空間計画チームが意味のある洞察を抽出するための適切なツールが必要であると彼は付け加えました。以前は、これらのチームは、この情報を収集し、分析し、洞察を実践するための手動プロセスに大きく依存していました。その結果、Nairは、Loweが意味のある結果を見るのに数か月かかる可能性があると述べました。しかし、aiが駆動しました 空間インテリジェンス システムはこれを「当時のほんの一部」に減らしました。Nairは、特に新製品の傾向が常に出現し、消滅しているため、これは最も重要だと言いました Tiktokのようなソーシャルメディアアプリ。彼は、「今年を通してレイアウトをより頻繁に交換できるようになり、その分野の顧客がその時点で必要としているものを反映することができます。」空間インテリジェンスおよびデータ分析ツールに加えて、Lowe'sは、小売店などの物理的環境の仮想バージョンを生成するソフトウェアであるデジタルツインの可能性も調査しています。 Nairは、同社が使用していると述べた Nvidiaの3Dグラフィックプラットフォーム、Omniverseは、販売および在庫データを提供する初期段階のアプリを作成し、ストックを自動的にソートし、物理資産の3Dバージョンを生成し、単一のプラットフォームからさらに多くを生成します。最終的に採用された場合、「商人にレイアウトをデジタル的にテストして洗練する方法を与えてから、店内で変更を加えることができ、地元の顧客が買い物をする方法と一致する最も関連性の高い製品を表現するのに役立ちます」とBiに語りました。よりスマートなショッピングのためのAIAIの可能性を信じている小売業者だけではありません。多国籍コングロマリットであるハネウェルからの研究は、小売業者の80％が AIシステムを取得します 顧客をよりよく理解し、より効率的なショッピングエクスペリエンスを作成し、労働者の生産性を向上させるために、今後数か月にわたって。特に、コンピュータービジョンモデルは、小売業者にも多くの可能性を提供する可能性があります。 ヴィノド・ゴジェソフトウェアエンジニアリングのリーダーであり、AIソリューションストラテジストはBIに、そのようなシステムは、最も多くの歩行者でストア部品を信号するヒートマップを生成できるため、労働者が製品を配置し、小売レイアウトをより戦略的に設計できるようにするとBIに語った。Gojeは、小売業者が棚にコンピュータービジョンシステムを設置して、製品が適切な場所にあり、在庫が低くなったときに補充されるようにすることもできると付け加えました。この技術はAIと連携して、店内のスマートスクリーンでのパーソナライズされたオファーを顧客に示すこともできると彼は言いました。将来的には、人間から独立した意思決定を行うように設計されたエージェントAIシステムは、小売部門をさらに混乱させる可能性があります。市場調査会社ForresterのプリンシパルアナリストであるSucharita Kodaliは、AIエージェントが病気の従業員のために埋める人々を見つけることができ、在庫レベルが低いときに商品を注文し、利用可能な在庫に沿ってマーケティング計画を作成できるとBIに語りました。考慮すべき課題もちろん、Loweのような小売業者は、効率を改善するためにAIに依存するようになるにつれて、今後数年間でこの技術が何百万ものブルーカラーの仕事を一掃する可能性があるという懸念が高まっています。とはいえ、ナイアは、ロウのアプローチはスタッフを拡大し、仕事から追い出さないことであると強調しました。 Store-Layoutの最適化にAIを使用するには、「人間の創造性」が必要であると彼は言いました。AIの採用に関する懸念の中で、Nairは、同社が「テクノロジーのためにテクノロジー」を使用していないことを強調しました。むしろ、店内およびeコマースチームからのフィードバックに基づいて、スタッフの最大の問題点に対処するソリューションに焦点を当てています。先を見ていますLoweのAIプロジェクトの多くはまだ初期段階にありますが、Nairは世紀前の小売業者の将来における彼らの役割について楽観的です。彼は、彼のチームが「洞察と予測を結びつけることを改善し続ける」と「店舗をさらに速く適応させる」ことを続け、忠実な顧客のために「より賢く、より個人的な」経験を生み出すと述べた。これを行うために、Nairと彼のチームは、新しいAIツールの実験を続け、「より速いフィードバックループ」を通じてそれらを改善し、「お客様との進化を続ける価値の高い小売体験」を作成するよう努めます。彼はBIに、「私たちは今後のことと、AIが問題を解決し続け、家の夢を実現するのにどのように役立つかについて興奮しています。」 #AIは小売業者の店内ショッピングを変革することができます