人工智能未來在零售業(yè)的發(fā)展——高級篇

　　一直以來都被高度曝光的人工智能領(lǐng)域相關(guān)應用，總是引來巨大的關(guān)注。但是，相比于人工智能下棋、譜曲，人們卻可能鮮有聽聞人工智能對零售業(yè)的改造，即使這一改造可能影響到每一個消費者。

　　人工智能(AI)已經(jīng)在商業(yè)世界中掀起了一陣風潮。人工智能軟件及其系統(tǒng)的龐大的市場規(guī)模已足以被加以重視。

　　2015年，全球人工智能市場價值達到1262億美元，并預計在2024年底將達到30613.5億美元。在2016到2024這八年間，全球人工智能市場的復合年增長率預計會有36.10%的指數(shù)增長。

　　幾乎沒有任何一個行業(yè)的興起不會改變市場格局，零售行業(yè)也決不會是一個例外。下面就讓我們看一下人工智能的巨大潛力讓零售業(yè)演變成了什么模樣，這是我們幾年前所不能想象的。

　　人工智能能夠給零售業(yè)的顧客和賣家雙方都提供顯著的好處。在下面的一些零售業(yè)的關(guān)鍵領(lǐng)域中，人工智能正大步向前發(fā)展：

　　開店選擇優(yōu)化

　　是否開和在哪兒開一個商店，對于零售商來說一直是一個艱難的抉擇。根據(jù)統(tǒng)計,這個決定足以影響數(shù)百萬美元的成本或收入(具體取決于商店的大小和形式)。

　　目前，人工智能正在被用于尋找可以開個新店的最佳位置。智能算法綜合考慮銷售、人口、競爭對手的距離、附近發(fā)生的事件等歷史數(shù)據(jù)和天氣模式等當前數(shù)據(jù)，以此來決定是否開一個新店和在哪兒開它。這些算法可以為新商店的成功提供關(guān)鍵因素。

　　人員配置

　　糟糕的員工不僅會導致銷售損失,還會因為糟糕的客戶體驗而損毀品牌形象。

　　預測模型通過對客流量、銷量等歷史數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn)，營銷活動可以讓活躍的員工更活躍來預防上述的這些問題，從而獲取更高的銷售量,更好的客戶體驗和更高的客戶保留率。

　　產(chǎn)品組合優(yōu)化

　　有時，如氣候變化等看似無關(guān)的變量會對零售公司產(chǎn)生難以預料的巨大影響。

　　例如，北美夏季的延長會導致夏天衣服的購買量增加，冬天衣服的購買量減少以及更多的實體店購物。

　　擁有先進人工智能算法的零售商可以將天氣變量與產(chǎn)品結(jié)構(gòu)結(jié)合起來綜合考慮，從而能夠在店內(nèi)提供更合適的商品并創(chuàng)造更高的銷售量。　　

　　供應鏈優(yōu)化

　　供應鏈管理是影響的零售業(yè)盈虧的最重要的因素。一方面，過量的庫存會增加成本，另一方面， 庫存耗竭會損毀聲譽并導致顧客流失。

　　基于不同產(chǎn)品、事件、營銷行為、季節(jié)因素等歷史數(shù)據(jù)的規(guī)范模型能夠預測正確的供求關(guān)系，通過人工智能，零售商能夠有效預防庫存問題出現(xiàn)，并優(yōu)化物流管理，更有效地利用操作資金。

　　改善營銷和招聘策略

　　基于歷史銷售、營銷活動、網(wǎng)站折扣、重大事件和競爭對手相關(guān)數(shù)據(jù)的規(guī)范預測模型可以清晰地指出在過去和將來什么影響因素更有意義，這可以使零售商的營銷活動更有效，并且將幫助公司成長，吸引并轉(zhuǎn)化更多的人為客戶。

　　另一方面，先進的人工智能預測程序可以通過歷史員工績效等屬性(即背景、以前的銷售經(jīng)驗、上一份工作等等)來描繪想要更長久地待在公司的員工畫像。這將大大減少公司的招聘成本。

　　人工智能也在其它一些領(lǐng)域取得了進展，這將會對零售業(yè)產(chǎn)生大規(guī)模的影響。

　　智能助理

　　由于大數(shù)據(jù)、自然語言處理、機器學習的出現(xiàn)和商業(yè)應用，顧客的消費體驗發(fā)生了翻天覆地的改變。企業(yè)可以根據(jù)品牌內(nèi)在個性設(shè)計智能助理，他們可以更快、更準確地輔助購物。

　　North Face正在測試他們的人工智能Fluid Expert Personal Shopper，它由IBM Watson提供認知計算技術(shù)支持。通過自然語言分析，它能夠給用戶一個更直觀的搜索體驗。另外，Sephoras Chabot推出的Kik和由購物應用程序Spring推出的個人購物助理都是其他的例子。

　　虛擬試衣鏡

　　在商店里決定買什么，特別是服飾和配件，對于顧客來說一直是一個噩夢。一個簡單的問題——什么最適合我?或者說，什么我穿上最好看?在每次采購前，都不斷困擾著購買者。AI想出了一個解決辦法——虛擬試衣鏡。

　　虛擬試衣鏡可以幫助客戶在購買前嘗試各種選擇，它可以展示顧客穿上所選擇的服飾或配件的虛擬鏡像，但這樣做的前提是基于使用手勢和觸摸界面。它允許消費者混合搭配服裝和配飾，從而做出正確的購買選擇。

　　事實上，公司幫助顧客正確購買時，也為自己留住了顧客，提高了收入。另外，通過這個技術(shù)，公司也獲得了有用的關(guān)于消費者體型和偏好的統(tǒng)計數(shù)據(jù)?！　?/p>

　　Magic mirrors是在虛擬試衣鏡基礎(chǔ)上一個新的延伸，它和虛擬試衣鏡相比有更多的功能。例如，紐約、舊金山和洛杉磯的Rebecca Minkoff商店就以交互式的試衣鏡為特色，它可以讓消費者調(diào)整燈光亮度，瀏覽虛擬貨架，嘗試不同大小樣式的物品并能夠直接結(jié)賬。

　　Memory mirrors則是在相同概念上的另一個變種。在Neiman Marcus商店購物時，這些鏡子能夠在試衣間里給購物者提供一個獨一無二的的視角。當購物者旋轉(zhuǎn)時，鏡子給每一件服裝都記錄下一段8秒的視頻，消費者可以輕松嘗試一件商品的任何不同的顏色，與朋友分享并并排比較多個視頻，做出最終購買決策。

　　手勢識別

　　信息搜索是店內(nèi)購物時消費者所厭煩的另一件麻煩事。而由人工智能實現(xiàn)的店內(nèi)廣告和觸控墻已經(jīng)徹底改變了傳統(tǒng)的信息搜索形式。

　　這些觸控墻用來推銷商品、向顧客介紹商店并告訴顧客這里都能買到些什么。顧客可以通過在一段距離處用手勢來控制觸控墻來搜尋信息、檢查商品、加入收藏并購買。

　　這些觸控墻還可以被制作成為商店櫥窗的一部分，以此來吸引消費者并確保即使商店關(guān)門了也能進行交易。這樣即使商店停止營業(yè)，用戶仍然可以通過這些墻來搜索商品、購買并支付。

　　圖像分析

　　AI算法可以用來分析、理解用戶在instagram這樣的圖片分享平臺上分享某一品牌時，究竟是在分享什么。

　　個性化推薦

　　基于對購買歷史、年齡群體、人口統(tǒng)計、種族劃分、季節(jié)性和其它類似變量，使用匹配算法給消費者提供購買建議?！　?/p>

　　全渠道購物

　　商店銷售和線上銷售將被同步結(jié)合，通過更加了解消費者來向其銷售更多貨物。

　　比如說：當一個顧客走進商店的時候，店員將得到有關(guān)該顧客在線上瀏覽的所有商品的信息。這將幫助零售商制定更好的推銷策略并在店內(nèi)給消費者提供更好的建議。

　　機器人

　　一些專家預測，在5年的時間里90%的客戶服務中心將會被AI取代，谷歌的Rat Kurzweil預測2029年機器人將達到人類的智能水平。

　　現(xiàn)在機器人已經(jīng)在做很多過去由人類完成的工作，例如清潔地板，擺柜子，從倉庫里取貨物，打包貨物以及駕駛鏟車。

　　由JAPAN SOFTBANK研制的世界第一個類人的機器人PEPPER，由于其擁有情感，它已經(jīng)遠遠領(lǐng)先于傳統(tǒng)的機器人。進一步的研究將使PEPPER能夠分析數(shù)據(jù)，給出個人推薦，理解人類語言和情感，并利用社會媒體、視頻、圖片和文字等數(shù)據(jù)。　

　　與任何一種正在發(fā)展的技術(shù)一樣，AI能夠給零售業(yè)帶來變化的實際程度只有在將來才能知曉。然而，有一件事是確定的：人工智能將不可逆轉(zhuǎn)地改變整個零售業(yè)的面貌以及價值鏈。