如今零售業(yè)也在不斷變化中，即使我們并不總是意識(shí)到它，但它確實(shí)在發(fā)生改變。它逐漸成為日益復(fù)雜的客戶旅程中，又一個(gè)步驟。那么零售業(yè)如何實(shí)施機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)？由于數(shù)字化和零售自動(dòng)化，零售業(yè)本身不再是目的，而是滿足整個(gè)品牌需求的一種手段。體驗(yàn)的質(zhì)量，歸屬感和認(rèn)可度，以及購買的舒適度……所有這些參數(shù)現(xiàn)在都與銷售量息息相關(guān)，因此必須遵守?cái)?shù)據(jù)科學(xué)及其“智能算法”規(guī)定的優(yōu)化措施（又名機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)形式的人工智能）。

人工智能的使用首先是競(jìng)爭(zhēng)的必要。的確，電子商務(wù)參與者沒有等待任何人：例如，注意將在線搜索結(jié)果調(diào)整為最終客戶，或者根據(jù)數(shù)字資料提出的建議。對(duì)于磚塊和砂漿，這兩個(gè)方面是不可能的（目前）。但是，物理商務(wù)有其自身的優(yōu)勢(shì)。嗅覺，視覺，聽覺等數(shù)據(jù)可用于使消費(fèi)者有一種體驗(yàn)，體驗(yàn)獨(dú)特的東西并專門為他們量身定制。除了改善客戶關(guān)系外，人工智能還可以尋求解決長(zhǎng)期以來給零售商帶來負(fù)擔(dān)的問題的方法：更好的庫存管理，零售業(yè)空間的優(yōu)化，員工時(shí)間的優(yōu)化……

我們將在下面完整展示一下深度學(xué)習(xí)/機(jī)器學(xué)習(xí)用例，這些用例已實(shí)現(xiàn)以創(chuàng)建未來的零售業(yè)，并有實(shí)際示例支持。

　　1.調(diào)整零售業(yè)及其庫存以更好地為客戶服務(wù)

眾所周知，電子商務(wù)參與者可以使用動(dòng)態(tài)統(tǒng)計(jì)信息實(shí)時(shí)優(yōu)化其網(wǎng)站。這使他們可以根據(jù)可用資源和預(yù)定義的客戶細(xì)分來定義最有效的策略。像任何物理空間一樣，零售業(yè)也沒有這種奢華。

但是，這要?dú)w功于從智能算法中獲得的見識(shí)，因此并不能阻止物理空間的周期性優(yōu)化。在過去（不到20年前），我們聘請(qǐng)學(xué)生來跟蹤和統(tǒng)計(jì)零售業(yè)特定區(qū)域的顧客。幸運(yùn)的是，這些時(shí)代已經(jīng)過去了。熱圖，平均路線圖，在屏幕上花費(fèi)的時(shí)間，與總出勤率相關(guān)的各種比率，相關(guān)性……零售業(yè)中的攝像頭和計(jì)算機(jī)視覺算法現(xiàn)在提供了基于圖像的可操作工具。如今，熱圖和活動(dòng)識(shí)別解決方案不僅幫助定位促銷活動(dòng)，而且還有助于制定完整的營(yíng)銷策略，并衡量每個(gè)部門以及產(chǎn)品展示位置的績(jī)效。RetailFlux之類的公司提供的解決方案可以分析零售業(yè)視頻，為零售商提供有關(guān)零售業(yè)中的人數(shù)，進(jìn)入零售業(yè)后所走過的路以及留在哪里的數(shù)據(jù)。這有助于營(yíng)銷人員確定受歡迎的地點(diǎn)，從而使他們可以更改家具，展示，廣告或員工的布局，從而更好地為客戶提供服務(wù)并增加收入。

隨著技術(shù)的發(fā)展，我們也開始聽到“ 人口統(tǒng)計(jì) ”的信息：這些工具由DeepVision AI，MyStore-e，RetailDeep和RetailNext等初創(chuàng)企業(yè)創(chuàng)建，可讓我們估算前行人員的年齡和性別相機(jī)，從而使零售業(yè)可以訪問全新的分析粒度。這一點(diǎn)對(duì)于現(xiàn)在市場(chǎng)營(yíng)銷人員和類別經(jīng)理的合理化至為重要。

盡管這些攝像頭經(jīng)常懸掛在天花板上，但情況并非總是如此：例如Walgreens（與Cooler Screens合作），最近在其零售業(yè)的冷卻器門中集成了攝像頭，傳感器和數(shù)字屏幕創(chuàng)建“智能”展示廣告網(wǎng)絡(luò)，品牌商可以使用該廣告網(wǎng)絡(luò)將廣告定位到特定類型的客戶。這些門既可以充當(dāng)數(shù)字化商品銷售平臺(tái)，以最佳狀態(tài)描繪食物和飲料，也可以作為店內(nèi)廣告牌，根據(jù)年齡，性別和當(dāng)前天氣等變量，向正在接近的消費(fèi)者展示廣告。連接的冷卻器內(nèi)的攝像頭和傳感器還可以確定購買者已經(jīng)購買或查看了哪些物品，從而使廣告客戶能夠洞悉其促銷在屏幕上的工作方式，并迅速通知零售商是否不再有庫存。

因此，關(guān)鍵問題從“哪里”和“多少”轉(zhuǎn)變?yōu)椤罢l”，“何時(shí)”，“多少”，“多長(zhǎng)時(shí)間”和“多少個(gè)cookie?”。

　　2.預(yù)測(cè)增加利潤(rùn)

這些數(shù)據(jù)與結(jié)帳和忠誠度計(jì)劃的數(shù)據(jù)混合在一起，對(duì)于預(yù)測(cè)需求和創(chuàng)建零售業(yè)集群至關(guān)重要，從而改善了零售商的供應(yīng)鏈。通過更好地預(yù)測(cè)哪些產(chǎn)品將在特定領(lǐng)域中表現(xiàn)最佳，Symphony RetailAI等初創(chuàng)公司的機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以減少庫存空缺，幫助優(yōu)化定價(jià)（和利潤(rùn)）并提高客戶忠誠度（人們顯然傾向于尋找正確的產(chǎn)品組合)在最近的零售業(yè)）。

的確，未售出的庫存可能是零售業(yè)最大的障礙之一：未使用的庫存每年使美國零售商損失約500?億美元。減少這個(gè)數(shù)字是該行業(yè)長(zhǎng)期生存的關(guān)鍵：花在無用的存貨上的每一美元都是寶貴的錢，本可以用于培訓(xùn)人才，更好的研發(fā)，或者最明顯的是全新的智能算法。

預(yù)測(cè)還可以幫助零售商優(yōu)化促銷活動(dòng)：倉庫中的死庫存越少，促銷活動(dòng)就越有戰(zhàn)略意義，而不僅僅是反動(dòng)。許多定價(jià)愛好者會(huì)特別欣賞這方面的內(nèi)容，因?yàn)檫@將使他們的工作更加輕松，并且減少了很多不必要的工作。

　　3.個(gè)性化推廣店內(nèi)體驗(yàn)

與網(wǎng)站可以實(shí)時(shí)適應(yīng)最終用戶的方式一樣，零售業(yè)中也可以提高計(jì)算機(jī)視覺的粒度，使其可以針對(duì)個(gè)人。但是，這些算法所基于的元素要多于上述元素，因此更加復(fù)雜/可靠性較低。為了在個(gè)人層面上工作，這些算法需要結(jié)合人口統(tǒng)計(jì)，忠誠度代碼識(shí)別和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)，通常將其集成到諸如鏡子之類的智能對(duì)象中。

盡管它們尚不能大規(guī)模實(shí)施，但這些解決方案例證了零售業(yè)銷售方式的深刻變化。我們正在從產(chǎn)品銷售轉(zhuǎn)向體驗(yàn)銷售，在這種情況下，有形要約變成了副產(chǎn)品。這就是購物的概念。低廉的價(jià)格和種類繁多的目錄對(duì)于客戶而言已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，他們可以在網(wǎng)上找到這樣的價(jià)值主張。真實(shí)的品牌體驗(yàn)成為生存的關(guān)鍵：零售業(yè)是一個(gè)吸引人的體驗(yàn)，想法和互動(dòng)的倉庫。

用例當(dāng)然很多（即使它們經(jīng)常位于AI赤道的科幻技術(shù)邊緣）：在2019年的NRF期間，谷歌展示了一個(gè)連接鏡子，該鏡子將視覺識(shí)別數(shù)據(jù)和零售業(yè)產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫鏈接在一起。例如，在光學(xué)零售業(yè)的情況下，鏡子可以識(shí)別測(cè)試的模型并顯示與之相關(guān)的產(chǎn)品或營(yíng)銷信息。賣家還實(shí)時(shí)掌握了使用鏡子的統(tǒng)計(jì)信息：他們知道嘗試過某種眼鏡的人已經(jīng)在那里呆了一段時(shí)間或在兩副眼鏡之間猶豫了。這有助于賣方的工作，從而可以向顧客提供真正令他們感興趣的產(chǎn)品的建議。

H&M與微軟合作，共同測(cè)試了一個(gè)鏡子，該鏡子可以通過語音命令拍攝自拍照，而Lululemon的鏡子的作用更像是一塊木板，鼓勵(lì)客戶與該品牌創(chuàng)建和維護(hù)的社區(qū)互動(dòng)。

當(dāng)然，可以在購買過程中的不同間隔放置智能鏡子：拉爾夫·勞倫（Ralph Lauren）位于試衣間，以改變?cè)嚧┮路r(shí)經(jīng)常令人沮喪的體驗(yàn)。購買者可以與鏡子互動(dòng)，以改變?cè)囈麻g的照明，并可以為員工選擇不同尺寸或顏色的服裝，而這將是員工的選擇。鏡子還建議其他與嘗試的物品搭配使用的物品。

化妝品公司也采用了以下解決方案：絲芙蘭智能鏡子使用一種智能算法，該算法混合了看著它的人的性別，年齡，外觀和風(fēng)格，以便提出建議。它甚至聲稱可以區(qū)分穿著中性或鮮艷色彩，大膽或保守風(fēng)格的人以及帶有花卉和幾何圖案的衣服。

通過深度學(xué)習(xí)，我們還看到了一種新技術(shù)的出現(xiàn)：情感計(jì)算。它是計(jì)算機(jī)識(shí)別，解釋并可能刺激情緒的能力。確實(shí)可以識(shí)別出諸如頭部和身體動(dòng)作之類的手勢(shì)，而語音的語氣也可以表達(dá)有關(guān)個(gè)人情緒狀態(tài)的聲音。這些見解可以在零售業(yè)中使用，以免給顯然不需要幫助或打擾的客戶帶來不便。但是，這些技術(shù)是新技術(shù)（僅Releyeble提供零售用例）且具有侵入性：因此，最好不要對(duì)將來的用例發(fā)表評(píng)論。

　　4.使客戶的購物體驗(yàn)更加順暢

鏡子，增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)，虛擬現(xiàn)實(shí)……他們很少響應(yīng)零售商及其顧客的真正痛點(diǎn)。而且我們深知這些痛苦點(diǎn)：結(jié)帳時(shí)間，快速產(chǎn)品本地化和庫存管理……對(duì)于那些尋找使用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)解決方案的方式的零售業(yè)來說，這些應(yīng)該是優(yōu)先事項(xiàng)。

　　減少結(jié)帳時(shí)的摩擦

例如，在中國，某些肯德基的客戶可以使用支付寶技術(shù)，將自己的臉部圖像鏈接到數(shù)字支付系統(tǒng)或銀行帳戶后，將自己置于配備攝像頭的POS機(jī)前進(jìn)行購買。美國連鎖店Caliburger也已在其一些餐廳測(cè)試了面部識(shí)別的想法：首次顧客使用店內(nèi)自助服務(wù)亭進(jìn)行訂購時(shí)，他們被邀請(qǐng)使用（NEC）NeoFace?'s將他們的面孔與他們的帳戶關(guān)聯(lián)面部識(shí)別軟件為了從眾多優(yōu)勢(shì)中受益。仍然需要通過銀行卡付款，但是如果初始測(cè)試階段成功，該公司打算轉(zhuǎn)換為通過面部識(shí)別付款。

但是，對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全的擔(dān)心可能會(huì)阻止這種解決方案大規(guī)模出現(xiàn)。確實(shí)，顧客越來越嫉妒他們的個(gè)人數(shù)據(jù)（正確的是）：根據(jù)Wavestone的一項(xiàng)研究，只有11%的消費(fèi)者愿意在零售業(yè)中接受面部識(shí)別。為了被移動(dòng)應(yīng)用識(shí)別，這個(gè)數(shù)字上升到40%。

因此，正在考慮使用計(jì)算機(jī)視覺來使結(jié)賬更加流暢的其他更可行的方法。到目前為止，我們都熟悉Amazon Go的自動(dòng)零售業(yè)（不太希望，有人希望如此），該零售業(yè)允許具有Prime帳戶的客戶使用手機(jī)上的代碼進(jìn)入零售業(yè)，進(jìn)行購物，然后不走零售業(yè)就離開零售業(yè)。通過結(jié)帳。一種算法“跟蹤”了客戶，自動(dòng)扣除了購買金額，并通過電子郵件發(fā)送了發(fā)票。與XXII合作，也在Casino進(jìn)行了這項(xiàng)技術(shù)的測(cè)試。

這個(gè)領(lǐng)域有很多初創(chuàng)企業(yè)：Standard Cognition，Zippin，Trigo Vision …都聲稱可以幫助公司消除客戶結(jié)賬。同時(shí)，中國正在通過歐尚的Bingo-Box隨意地修改零售業(yè)的概念。

　　減少缺貨

所有這些攝像機(jī)都可以用來為客戶提供更多的視野：確實(shí)已經(jīng)出現(xiàn)了許多用于監(jiān)視貨架的解決方案。他們提出在人員短缺的情況下向員工發(fā)送警報(bào)，以便迅速做出響應(yīng)。

這對(duì)于零售業(yè)而言至關(guān)重要：缺貨每年在北美造成的銷售損失超過1290億美元（占收入的4%）。不僅如此，缺貨還會(huì)使客戶積極參與競(jìng)爭(zhēng)：亞馬遜24%的收入來自在當(dāng)?shù)亓闶凵倘必浀目蛻簟４祟惤鉀Q方案的例子很多：在法國，Angus AI與Les Mousquetaires合作。自去年以來，沃爾瑪就一直在研究這一概念，ABInbev也在Focal Systems進(jìn)行了研究。有趣的是，尤奧比奇的解決方案提供了類似的過程，但是相機(jī)要由個(gè)人掌握才能拍攝將由算法分析的照片。同時(shí)，在中國，Hema（阿里巴巴的未來零售業(yè)）在全球范圍內(nèi)不斷擴(kuò)大增強(qiáng)零售業(yè)的邊界。

　　通過語音技術(shù)進(jìn)行購物建議

當(dāng)然，圖像并不是零售業(yè)中唯一可以分析的東西。語音在簡(jiǎn)化客戶旅程中也可以發(fā)揮作用。這種低估的購物方式是一場(chǎng)小小的革命：根據(jù)OC&C Strategy Consultants的數(shù)據(jù)，2017年美國所有家庭中有13%擁有智能揚(yáng)聲器。預(yù)計(jì)到2022年，這一數(shù)字將上升到55%。

亞馬遜還是語音技術(shù)的領(lǐng)導(dǎo)者這一事實(shí)表明，西雅圖巨人在實(shí)體市場(chǎng)（已經(jīng)征服了虛擬空間）方面的重視程度。該品牌的Echo Buds于2019年推出，可與Alexa合作，以解決客戶在旅途中遇到的任何疑問。對(duì)于零售而言，更有趣的是，它還會(huì)通知用戶最近的Whole Foods（亞馬遜擁有Whole Foods）是否有顧客要尋找的商品。收到通知并進(jìn)入零售業(yè)后，Echo Buds可以將其引導(dǎo)至正確的過道。你可以想象Alexa不僅可以指導(dǎo)您制作一個(gè)商品，而且如果您告訴您要制作千層面，它還可以指導(dǎo)您在零售業(yè)中購物，從而為您提供最快的方式來提取所有必需的食材。未來就在耳邊（懂嗎？）。

虛擬助手的數(shù)量確實(shí)在上升。例如，火星代理商已與美國零售商BevMo!合作!到測(cè)試SmartAisle，數(shù)字威士忌采購助理。通過在架子上混合使用人工智能，語音激活技術(shù)和LED燈，SmartAisle幫助買家選擇完美的威士忌酒瓶。快速交談后，建議使用三個(gè)瓶子，并且相關(guān)的貨架會(huì)亮起來，以引導(dǎo)客戶找到首選的瓶子。如果客戶已經(jīng)有了一個(gè)品牌，助手可以推薦其他具有相似風(fēng)味的品牌或瓶子。整個(gè)體驗(yàn)持續(xù)不超過2分鐘。語音助手結(jié)合了開玩笑和有用的信息，為您帶來愉悅而豐富的體驗(yàn)。

從NLP到虛擬助手，以上兩個(gè)示例表明，如果使用得當(dāng)，語音技術(shù)可以釋放更多員工的時(shí)間，并將關(guān)鍵數(shù)據(jù)提供給零售商。

　　機(jī)器人自動(dòng)化

沒有圍繞機(jī)器人技術(shù)的討論，就不會(huì)完成關(guān)于改進(jìn)和簡(jiǎn)化流程的討論。這些物品長(zhǎng)期以來一直屬于科幻小說，現(xiàn)在在世界各地的零售業(yè)中顯示其實(shí)用性。盡管機(jī)器人技術(shù)本身并不是人工智能的子類別，但是在過道中漫游的機(jī)器人使用計(jì)算機(jī)視覺和NLP的概念。就像亞馬遜一樣，沃爾瑪也在技術(shù)的最前沿：Bossa Nova專門用于掃描貨架上的物品以幫助提高價(jià)格準(zhǔn)確性和補(bǔ)貨的機(jī)器人（稱為“ Auto-S”）已經(jīng)在其1000家零售業(yè)中出現(xiàn)。這些六英尺高的設(shè)備各包含15個(gè)攝像頭，可掃描貨架并實(shí)時(shí)向員工發(fā)送警報(bào)。這使工作人員從專注于可重復(fù)，可預(yù)測(cè)和手動(dòng)的任務(wù)中解放出來，從而使他們有時(shí)間專注于銷售和客戶服務(wù)。

沃爾瑪還推出了機(jī)器人，用于清理地板，從卡車上卸下物品并對(duì)其進(jìn)行分類以及在零售業(yè)接訂單。有趣的是，這一小眾市場(chǎng)正迅速變得競(jìng)爭(zhēng)激烈，Simbe的機(jī)器人已在全美的Schnuck零售業(yè)中部署，具有與Bossa Nova相同的價(jià)值主張，而Lowe于2016年推出了一種能夠理解和響應(yīng)的機(jī)器人簡(jiǎn)單的客戶問題。在冠狀病毒之后，幾乎可以肯定的是，在未來幾個(gè)月中，機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展將會(huì)加速。

　　5.預(yù)防損失

“收縮”（盜竊）的成本巨大：在歐洲范圍內(nèi)，每年490億歐元（占分銷部門年?duì)I業(yè)額的2.1%），這對(duì)已經(jīng)受到價(jià)格戰(zhàn)高度壓力的分銷商的利潤(rùn)造成沉重負(fù)擔(dān)。因此，安全性成為當(dāng)務(wù)之急。由于成本，自動(dòng)化也是如此。這可以采取多種形式。例如，增強(qiáng)型相機(jī)可以識(shí)別產(chǎn)品是否被隱藏，并向人類發(fā)出警報(bào)。然而，由于全知相機(jī)的物理不可能，這將產(chǎn)生許多誤報(bào)。諸如Vaak或DeepCam AI之類的公司聲稱，只有在訪客的行為高度可疑時(shí)，才可以通過提醒某人來避免此問題。StopLift等解決方案還提供檢測(cè)“甜心”（假裝進(jìn)行交易，但實(shí)際上是在不付款的情況下將產(chǎn)品送給熟人的雇員）。重要的是要記住，大部分零售業(yè)盜竊都是通過員工進(jìn)行的。這些解決方案的投資回報(bào)率很容易計(jì)算：零售業(yè)準(zhǔn)確地知道他們因盜竊和錯(cuò)誤而損失了多少。這樣，該用例很可能是第一個(gè)要實(shí)現(xiàn)的用例。

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