8 cách trí tuệ nhân tạo đang cách mạng hóa bán lẻ

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra một tác động lớn đến bán lẻ khi robot hiện đang hỗ trợ kiểm tra hàng tồn kho, giám sát khi sàn nhà bẩn, và nhiều hơn nữa. Vì các siêu thị, chẳng hạn, thường gặp khó khăn trong việc theo kịp các thách thức của nhân viên lao động, robot đang giúp họ quản lý các mẫu lưu lượng tiêu dùng và theo dõi các thẻ giá. Robot cũng đang cung cấp thông tin kinh doanh (BI) về hành vi mua của người tiêu dùng và phản ứng của đám đông.

Juniper Research dự đoán các nhà bán lẻ sẽ chi 7, 3 tỷ đô la cho AI vào năm 2022, so với khoảng 2 tỷ đô la đã chi trong năm 2018. Cả hai nhà bán lẻ trực tuyến và gạch hiện đang triển khai robot. "Chúng tôi đang chứng kiến ​​rất nhiều khoản đầu tư dựa trên robot đã thành hiện thực, đặc biệt là khi bạn muốn các quy trình vận chuyển nhanh chóng", Pravin Pillai, Trưởng phòng Giải pháp Công nghiệp Bán lẻ Toàn cầu cho Google Cloud cho biết.

Tại "Triển lãm lớn của bán lẻ", hội nghị của Liên đoàn bán lẻ quốc gia (NRF) được tổ chức vào tháng trước tại thành phố New York, Pensa Systems đã trình diễn một máy bay không người lái giúp các cửa hàng theo dõi hàng tồn kho. Nicholas Bertram, Chủ tịch của Cửa hàng thực phẩm khổng lồ, đã thảo luận về cách thức chuỗi sẽ triển khai một robot Badger Technologies có tên "Marty" trong 500 cửa hàng của mình. AI sẽ kết hợp với các phân tích dự đoán để cung cấp cho các nhà bán lẻ dữ liệu về sản phẩm nào sẽ bán nhiều nhất và cách cá nhân hóa các sản phẩm họ cung cấp.

Các nhà bán lẻ chuyển sang công nghệ để đáp ứng mong đợi của khách hàng và đối phó với tỷ suất lợi nhuận cao, Pillai của Google lưu ý. Các nhà bán lẻ sử dụng các nền tảng cơ sở dữ liệu như Google BigQuery và MongoDB Atlas để giúp họ xác định những người bán hàng hàng đầu và hiểu rõ hơn về cách bổ sung hàng tồn kho. "Bạn có thể nắm bắt thông tin về những sản phẩm trên kệ hoặc ngoài kệ và nơi mọi người đang đi qua cửa hàng, " Pillai nói. "Họ có rất nhiều dữ liệu họ có thể thu thập được nhờ dấu chân họ có, và điều đó dẫn đến việc có thể xây dựng các mô hình học máy."

Theo Pillai, khuyến nghị sản phẩm là bước đầu tiên hợp lý cho AI trong bán lẻ. "Chúng tôi đang chứng kiến ​​lượng dự báo sáng lên với ML cung cấp năng lượng cho nó", ông nói, thêm cách các công ty như Fast Retailing, công ty sở hữu thương hiệu quần áo thời trang Nhật Bản Uniqlo, đang sử dụng Google Cloud để xây dựng các mô hình dự báo dựa trên nhu cầu của khách hàng sử dụng ML . Các nhà bán lẻ sử dụng ML để "dự đoán tốt hơn những sản phẩm nào họ nên mang theo", ông nói. Trợ lý thương mại đàm thoại từ các công ty như công ty nghiên cứu Capgemini kết hợp xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) với các mô hình ML để hướng dẫn cho khách hàng trong quá trình mua sắm trực tuyến, theo Pillai.

Dưới đây là tám công nghệ tuyệt vời hơn đang cách mạng hóa bán lẻ.

1 Caper giới thiệu giỏ hàng thông minh

Caper, nhà cung cấp công nghệ bán lẻ có trụ sở tại Brooklyn, New York đã phát triển một giỏ mua hàng tự kiểm tra thông minh, sử dụng thị giác máy tính, phản ứng tổng hợp cảm biến và ba camera để tự động đổ chuông các mặt hàng được đặt trong giỏ hàng. Lần đầu tiên một sản phẩm được đặt trong giỏ hàng, khách hàng phải quét nó để giỏ hàng có thể "tìm hiểu" sản phẩm. Sau lần quét ban đầu đó, các tính năng thị giác máy tính sẽ tiếp quản và vật phẩm có thể được đặt vào giỏ hàng. Caper tự động tính giá mà không cần người mua tải xuống một ứng dụng. Khi họ mua sắm xong, họ có thể kiểm tra bằng cách sử dụng đầu đọc thẻ tín dụng trên giỏ hàng. Họ có thể sử dụng thanh toán di động hoặc thẻ tín dụng. Người mua hàng sau đó có thể loại bỏ túi của họ và đi ra ngoài.


Lindon Gao, đồng sáng lập và CEO của Caper cho biết: "Chúng tôi đã lấy một trong những công cụ thông thường nhất, đó là một giỏ mua hàng và biến nó thành một" giỏ mua hàng năng lượng ". "Các bộ phận được kích hoạt bởi phản ứng tổng hợp cảm biến và tầm nhìn máy tính để xác định trực tiếp các mặt hàng khi chúng được ném vào giỏ hàng."


Xe đẩy mua sắm thông minh là một cách để kết hợp công nghệ kỹ thuật số vào các địa điểm trực tiếp đã được tìm thấy trực tuyến trước đây, Gao lưu ý. "Chúng tôi muốn đưa thành phần kỹ thuật số đó của mua sắm trực tuyến, có khả năng hiển thị và minh bạch vào các cửa hàng thực tế", ông nói.


Giỏ hàng Caper cũng sẽ sớm đề xuất công thức nấu ăn trên máy tính bảng tích hợp cho các sản phẩm được đặt trong giỏ hàng. Caper đang làm việc với điều đó với một số nhà bán lẻ doanh nghiệp lớn có tên mà nó chưa thể tiết lộ. Cho đến nay, công ty đã triển khai giỏ hàng thông minh của mình tại hai cửa hàng ở New York: cửa hàng tạp hóa hoàn toàn tự nhiên Foodcellar & Co. Market và Gala Fresh Farms. Caper có kế hoạch cung cấp giỏ hàng thông minh của mình tới 150 cửa hàng vào năm 2019. Hiện tại tập trung vào các cửa hàng tạp hóa, Caper có kế hoạch mở rộng sang các loại nhà bán lẻ và cửa hàng tiện lợi khác. (Tín dụng hình ảnh: PCMag)



2 Spoon Guru sử dụng AI để giúp người mua hàng bị dị ứng thực phẩm

Công cụ tìm kiếm và khám phá thực phẩm Spoon Guru cung cấp một ứng dụng di động sử dụng AI để giúp những người bị dị ứng phát hiện ra các sản phẩm trong cửa hàng có chứa các thành phần tương thích với nhu cầu của họ. Ứng dụng quét nhãn kệ kỹ thuật số, sử dụng đèn hiệu và tích hợp với các ki-ốt cửa hàng. Bằng cách quét mã vạch, người mua hàng có thể biết thực phẩm nào trong cửa hàng an toàn cho họ, như liệu sản phẩm đó không có hạt hay không chứa gluten. Dịch vụ này hỗ trợ 180 thuộc tính chế độ ăn uống độc quyền.


"Chúng tôi kết hợp chuyên môn trong lĩnh vực dinh dưỡng với AI và ML để hiểu được dữ liệu phi cấu trúc", Markus Stripf, đồng sáng lập và đồng CEO của Spoon Guru nói. "Chúng tôi tối ưu hóa và tăng số lượng siêu dữ liệu khổng lồ liên quan đến các sản phẩm và công thức nấu ăn riêng lẻ, và kết hợp chúng với các thuộc tính chế độ ăn uống như thuần chay, không gluten, cholesterol thấp và chất xơ cao." Stripf cho biết anh nảy ra ý tưởng cho công ty vì vợ anh có một số hạn chế về chế độ ăn uống và đang phải vật lộn để đọc nhãn thực phẩm trong siêu thị.


Spoon Guru có sẵn trong các siêu thị Tesco ở Anh và công ty đang thảo luận để mở rộng công cụ này sang các siêu thị ở Mỹ. "Nền tảng của chúng tôi cho phép khách hàng của Tesco tìm thấy chính xác và ngay lập tức mọi sản phẩm và công thức trên toàn bộ chủng loại của họ đáp ứng nhu cầu ăn kiêng của họ", Stripf nói. Ngoài các khả năng quét được sử dụng trong các cửa hàng chính thống, Spoon Guru còn tích hợp các bộ lọc thuộc tính trên các trang web trực tuyến. (Tín dụng hình ảnh: Spoon Guru / Tesco)



3 Ocado sử dụng Google Cloud ML để xử lý các khiếu nại của khách hàng

Nhà bán lẻ trực tuyến Ocado có trụ sở tại Vương quốc Anh đang sử dụng máy học (ML) được cung cấp bởi Google Cloud Machine Learning Engine để tăng tốc độ phân tích từ dữ liệu mua sắm và tăng trải nghiệm của khách hàng. Khi khách hàng viết thư cho Ocado có khiếu nại, Ocado có thể sử dụng mô hình ML để sắp xếp và phân loại các tin nhắn đến, Pillai của Google Cloud cho biết.


Google cho biết Ocado có thể trả lời email nhanh hơn bốn lần, tăng 3, 5% bằng cách sử dụng công nghệ Google Cloud ML. Ocado sử dụng thư viện phần mềm nguồn mở của Google TensorFlow cho ML để có quyền truy cập vào các thuật toán ML để gắn thẻ và phân loại email của khách hàng. Các cửa hàng tạp hóa trực tuyến có thể ưu tiên các email để trả lời.


Ngoài ML và phân tích, Ocado sử dụng robot tự động (hiển thị ở trên) để trợ giúp cho các đơn đặt hàng đóng gói cho khách hàng, theo Pillai. Các robot sử dụng công nghệ AI từ Google Cloud. "Họ có một thiết lập robot trong đó các hệ thống này hoạt động trên lưới và họ biết sự hiện diện của các xe đẩy khác", ông nói.


Ocado đang tìm cách kết hợp ML vào các robot như một phần của kho tự động của mình để giúp khắc phục lỗi và tăng cường tự kiểm tra các thiết bị. (Tín dụng hình ảnh: Ocado)



4 Heasy Robot Điểm khách hàng đi đúng hướng

Các ki-ốt kỹ thuật số đã tồn tại ở những nơi như sân bay, trung tâm mua sắm và nhà ga trong nhiều năm, nhưng bây giờ các công ty như Hease Robotics đang làm cho chúng di động hơn một chút. Công ty cho biết các ki-ốt di động sẽ mang lại tương tác gấp 20 lần so với một ki-ốt tĩnh. Hease Robotics đang sản xuất 20 robot "Heasy" mỗi tháng, theo Jade Le Maitre, đồng sáng lập và Giám đốc Công nghệ (CTO) của Hease Robotics. Công ty đã triển khai robot Heasy tại các địa điểm bán lẻ ở các quốc gia như Đan Mạch, Pháp và Đức. Tại Pháp, bạn có thể tìm thấy robot Heasy trong đại siêu thị E.Leclerc. Công ty có kế hoạch mở rộng robot Heasy sang Mỹ.


Robot Heasy có thể quét thẻ khách hàng thân thiết của khách hàng và hiển thị các giao dịch có liên quan đến người mua hàng đó. Phần mềm của công ty sau đó thu thập dữ liệu để giải quyết các điểm đau của trung tâm mua sắm, chẳng hạn như khách hàng dành bao nhiêu thời gian trong các cửa hàng. Heasy robot chỉ đạo khách hàng xung quanh cửa hàng.


"Chúng tôi có bản đồ của cơ sở để robot có thể đưa ra chỉ dẫn cho một cửa hàng cụ thể hoặc các chương trình khuyến mãi đặc biệt", Le Maitre nói. "Nếu đến giờ ăn trưa, thì nó sẽ khuyên khách hàng nên ăn trưa."


Mục tiêu cuối cùng của các sản phẩm AI như robot Heasy là cung cấp dữ liệu phù hợp nhất để giúp cả khách hàng và nhà bán lẻ, theo Le Maitre. Đối với thương nhân, đó là dữ liệu về cách bán nhiều sản phẩm hơn và tăng doanh thu. Đối với người tiêu dùng, dữ liệu đó là dữ liệu mà các nhà bán lẻ đạt được về những gì người mua hàng muốn. (Tín dụng hình ảnh: Hease Robotics)



5 cửa hàng thu ngân miễn phí của Intel

Amazon là công ty hàng đầu trong xu hướng phát triển của các cửa hàng bán lẻ không có nhân viên thu ngân và theo kế hoạch sẽ mở 3.000 địa điểm bán tạp hóa mới không thu ngân vào năm 2021. Khách hàng có thể lấy các mặt hàng mà họ đang tìm và rời khỏi cửa hàng mà không cần đến quầy thanh toán . Trong một triển khai cải tiến khác, Cloud Pick và Intel đang hợp tác trên các cửa hàng thu ngân tại Trung Quốc kết hợp truy cập cửa tự động, máy ảnh và tầm nhìn máy tính để cho phép khách hàng kiểm tra mà không cần trợ giúp của nhân viên thu ngân.


Công nghệ này cũng bao gồm các cảm biến cân, bộ xử lý Intel Core i5 8500T và bộ công cụ OpenVINO, kết hợp Intel Deep Learning. Theo Stacey Shulman, Giám đốc sáng tạo (CIO) của Bộ phận Giải pháp bán lẻ của Intel, sự khác biệt trong loại công nghệ cửa hàng không thu ngân có thể là ở các loại cảm biến được sử dụng; một số cửa hàng có thể có cảm biến trọng lượng trong khi những cửa hàng khác có thể sử dụng Bluetooth Low Energy (BLE).


Một cổng xác thực giữ an toàn cho giao dịch di động. Công nghệ AI của Cloud Pick tương tự như những chiếc xe tự lái, với sự kết hợp giữa tầm nhìn máy tính, học sâu và phản ứng tổng hợp cảm biến. Trong nền tảng, Nền tảng bán lẻ thông minh (C-IRP) của Cloud Pick cho phép các nhà bán lẻ cung cấp dữ liệu để tối ưu hóa bố cục cửa hàng của họ và tăng lưu lượng cửa hàng. Nhân viên vẫn có thể có mặt để đi bộ quanh cửa hàng và hỗ trợ khách hàng mà không cần phải xử lý kiểm tra. (Tín dụng hình ảnh: Intel)



6 kệ thông minh AWM đẩy thông tin sản phẩm được nhắm mục tiêu

Kệ thông minh là một công nghệ khác có thể khiến khách hàng quan tâm đến việc ghé thăm các cửa hàng chính thống. Một sản phẩm như vậy, Kệ thông minh AWM, có màn hình LED và thông tin sản phẩm được nhắm mục tiêu. Máy ảnh thu thập dữ liệu về hành vi và nhân khẩu học của người mua sắm để cá nhân hóa các video mà nó hiển thị. AWM có thể tùy chỉnh các video theo độ tuổi, giới tính hoặc dân tộc. Các thành phần AI theo dõi sự sẵn có của kệ trong một cửa hàng. Kệ thông minh AWM kết hợp kiểm tra không thu ngân bằng cách sử dụng thị giác máy tính. Nền tảng cảm nhận được sản phẩm nào đã bị xóa khỏi giá và thêm các mặt hàng này vào giỏ hàng của khách hàng. Người mua hàng sau đó được tính phí thông qua ví kỹ thuật số của họ. (Tín dụng hình ảnh: Kệ thông minh AWM)



7 Celect ML giúp các cửa hàng Dự đoán nhu cầu tồn kho

Lucky Brand là một trong số các nhà bán lẻ chuyển sang ML và phân tích nâng cao để tối ưu hóa việc phân bổ hàng hóa trong cửa hàng của họ. Nền tảng Dự đoán & Tối ưu hóa của Celect giúp thực hiện điều này với cơ sở dữ liệu dự đoán và mô hình hóa dữ liệu. Được hỗ trợ bởi công nghệ AI từ Phòng thí nghiệm Khoa học Máy tính và Trí tuệ Nhân tạo của Viện Công nghệ Massachusetts, nền tảng Celect giúp các nhà bán lẻ như Lucky Brand bằng cách lấy dữ liệu từ dữ liệu quản lý quan hệ khách hàng (CRM) và giao dịch bán hàng.


"Celect có thể dự đoán nhu cầu trong tương lai bằng cách hiểu sự lựa chọn của khách hàng, bối cảnh giữa các sản phẩm trong một loại và nhu cầu về sản phẩm bị ảnh hưởng như thế nào bởi sự phân loại lớn hơn xung quanh nó", John Andrew, CEO của Celect nói. (Tín dụng hình ảnh: Celect)



8 Zone24x7 Robot Aziro có số lượng hàng tồn kho trong các cửa hàng

Các cửa hàng bách hóa lớn đang thử nghiệm một robot tên là Aziro từ

Khu24x7. Nó có một hệ thống cảm biến tự động sử dụng nhận dạng tần số vô tuyến (RFID) để kiểm tra hàng tồn kho. Zone24x7 nói rằng RFID có thể giúp tăng độ chính xác của số lượng hàng tồn kho và cải thiện khả năng định vị các mặt hàng trong một cửa hàng. Ngoài một phòng trưng bày cửa hàng, robot Aziro sẽ được sử dụng trong các nhà kho và trung tâm phân phối.


Robot Aziro có các cảm biến 3D, cản va và sonar cũng như các công cụ tìm phạm vi laser để giúp điều hướng xung quanh một cửa hàng. Cũng như nhiều thiết bị hiện nay, robot Aziro có thể được điều khiển từ xa. Người ta có thể làm như vậy bằng cách sử dụng hệ thống quản lý đội tàu dựa trên đám mây, giúp các cửa hàng tổ chức các nhiệm vụ bảo trì.


Robot Aziro chạy trên Hệ điều hành Robot mở (ROS) và cung cấp dữ liệu vào hệ thống cơ sở dữ liệu nguồn mở MySQL. Nó cũng phân phối dữ liệu bằng cách sử dụng Apache NiFi và sử dụng HĐH nguồn mở Ubuntu. (Tín dụng hình ảnh: Khu24x7)