소매에서의 AI – 인공 지능이 소매 쇼핑 경험을 개선하는 방법

시애틀 중심부에는 2018년 초 첫 베타 스토어를 오픈한 후 인기를 얻은 소매 개념 인 독특한 파괴적인 소매점인 Amazon Go 가 있습니다.

Amazon Go의 세계를 처음 접하는 사람들을 위해 그것은 손 에 들고 다니며 사용할 수 있는 소매 모델 이며 소매에서 AI 의 완벽한 예 중 하나입니다. 여기 에서 앱을 다운로드하고 선반 , 그리고 가게를 나갑니다. 품목이 자동으로 장바구니 에 추가 되고 금액 이 아마존 계정에서 인출됩니다.

Amazon Go 가 출시된 개념은 소매 업계에서 본 적이 없는 것입니다. 사용자가 구매하는 항목 과 청구해야 하는 금액을 추적하는 인공 지능을 중심으로 Amazon Go 는 의심할 여지 없이 소비자의 쇼핑 경험에 혁명을 일으키고 있습니다 .

Amazon Go Retail이 공식 출시 된 지 불과 몇 년 만 에 달성할 수 있었던 인기는 딥 러닝 및 인공 지능 기술에 투자하는 다른 많은 소매점으로 이어졌습니다. 월마트와 마이크로소프트도 현재 아마존만 독점하고 있는 계산원이 없는 소매점 공간을 평준화할 계획인 것으로 보인다.

AI 기반 Amazon Go 가 전통적인 소매 계획에 뛰어들면서 시장에서 히트를 쳤다 는 것이 입증되었습니다 . 이 브랜드는 이제 비즈니스를 300개 이상의 매장으로 확장하고 소매업체가 2022년 및 그 이후 에 보게 될 주요 AI 기술 트렌드 중 하나가 되기를 희망 하고 있습니다. 그러나 소매 산업을 변화시키는 매개체 로서의 AI의 능력은 Amazon Go 소매와 같은 한 가지 파괴적인 사용 사례에만 국한되지 않습니다.
소매 AI 가 업계의 전망을 바꾸고 있는 다른 여러 방법이 있습니다. 이 기사에서는 실제 사용 사례와 함께 소매 산업에서 AI의 역할에 대해 자세히 알아볼 것입니다.

소매의 AI – 시장 개요

미래 소매 산업에서 AI의 역할에 대해 살펴보았으므로 이제 소매 영역에서도 AI의 필요성이 대두되는 이유를 살펴보겠습니다.

소매에서 AI의 이점은 무엇입니까?

AI와 머신 러닝 솔루션의 통합으로 소매 비즈니스의 모든 지점에서 속도, 효율성 및 정확성이 향상되었습니다. 공급망 , 소매 및 기타 유사한 분야 의 이러한 AI 솔루션은 향상된 소매 운영 및 새로운 비즈니스 기회에 활용되는 높은 수준의 데이터 및 정보를 통해 기업에 힘을 실어줍니다.

따라서 소매업에서 AI의 수많은 이점이 있지만 소매업체가 신뢰할 수 있는 네 가지 주요 이점은 다음과 같습니다.

더 많은 고객 사로잡기: 소매업체는 인공 지능 소매 솔루션을 사용하여 자동 계산부터 고객 기분 추적에 이르기까지 다양한 시나리오에서 원활한 고객 지원을 제공할 수 있습니다. Retail AI는 또한 고객에게 개인화된 몰입형 쇼핑 경험을 제공합니다. 이는 궁극적으로 더 많은 고객과 향상된 고객 경험으로 이어집니다.

흥미진진한 경험 만들기: 지속적인 관심을 유도하기 위해 소매업체는 제품을 차별화하고 소비자에게 매력적인 서비스와 경험을 제공해야 합니다. 예측 분석을 통합하여 더 많은 시장 통찰력을 수집함으로써 소매업체는 변화에 대응하기보다 혁신을 주도할 수 있습니다.

효과적인 판촉 및 상품화: 인공 지능 소매 솔루션은 마케팅 및 상품 계획을 추진하여 고객을 세분화하고, 콘텐츠를 생성하고, 표적 광고 프로그램을 계획 및 실행하도록 돕습니다. 예를 들어, Walmart는 이미 AI를 사용하여 경쟁사의 제품을 스캔하고 있으며 가까운 장래에 로봇을 사용하여 제품 믹스를 최적화하기 위해 자체 선반을 스캔하기를 희망합니다.

운영 효율성 향상: 일상적인 작업은 자동화되지만 AI는 점점 더 까다로워지는 작업도 지원하고 향상시킵니다. AI in for Retail은 다른 작업 중에서 노동 일정, 배송 추적 및 배송 경로 계획을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

AI가 소매 산업을 혁신하는 방식

수천 개의 전통적인 소매 상점이 온라인 소매 상점과 동일한 출력을 제공할 수 없는 후 운영을 폐쇄할 계획을 발표하면서 우리가 알고 있는 오프라인 소매 세계는 '소매 종말'에 직면해 있습니다.
소매업의 미래에 직면하게 된 공포를 보고 많은 소매업체들이 소매 시장에 인공 지능의 힘을 적용하여 살아남기 시작했습니다.

리테일과 AI의 결합이 두드러지는 몇 가지 영역을 살펴보겠습니다.

1. 공급망 및 물류 간소화

미래 공장이라는 단순한 개념의 주요 요소 중 하나는 스마트하고 연결되어 있으며 매우 효율적인 공급망으로 구성됩니다. 제조업체, 공급업체, 소매업체, 유통업체 및 고객과 같이 공급망 주기에 참여하는 수많은 이해 관계자가 있다는 사실은 공급망 자체가 비즈니스 프로세스에 자동화를 도입할 수 있는 많은 기회를 제공합니다. 소매용 체인 중심 AI 솔루션은 손쉽게 처리하는 것으로 알려져 있습니다.

AI 지원 공급망 및 물류 관리는 기업이 수요, 가용 재고량, 환경 조건, 공급업체 역량, 환경 조건, 심지어 고객 요구의 변화를 예측하고 이에 대응하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 궁극적으로 더 나은 생산성, 시기 적절한 제품 및 서비스 제공 및 수익 증대를 보장합니다.

Capgemini의 연구에 따르면 AI를 공급망에 적용하면 소매업체의 운영 비용을 3,400억 달러 절약할 수 있습니다.
다음은 공급망 및 물류 분야의 AI가 소매업을 혁신하는 몇 가지 방법입니다.

• 수요예측 정확도 향상
• 운영 및 재고 비용을 낮추고 고객에게 더 빠른 응답 시간을 제공합니다.
• 신제품 수요 예측
• 다양한 제약 조건을 고려한 다음 각 제약 조건에 대한 공급망을 최적화하여 공장 일정 및 생산 계획의 정확성을 개선합니다.
• 운송비 절감, 공급자 배송 성과 향상, 마지막으로 공급자 위험 최소화.

2. 고객 이해하기

소매업의 AI 및 기계 학습은 소매업체에 고객이 누구인지에 대한 완전한 아이디어를 제공합니다. 여러 고객 데이터와 리뷰를 연구하여 기업에 고객이 원하는 것과 반복 구매를 방지하는 것이 무엇인지에 대한 아이디어를 제공합니다.
이러한 방식으로 도출된 통찰력은 비즈니스에 대한 AI 영향의 미래와 기존 및 잠재 고객에 대한 직접적인 통찰력을 얻을 수 있는 방법을 제시합니다. 이 정보는 여러 소매업체에서 고객 유지 수를 개선하는 것으로 알려진 표적 마케팅 캠페인을 실행하는 데 사용할 수 있습니다.

3. 맞춤형 경험 제공

쇼핑객의 고유한 요구 사항에 응답하는 것은 고객 충성도 수를 늘리고 유지하는 가장 확실한 방법 중 하나입니다. 인공 지능과 고객 경험의 결합을 통해 편리하게 가능한 것.
설문 조사에서 응답자의 70%는 매장에 개인화 기능을 추가한 브랜드에 얼마나 더 충성할 것인지 밝혔습니다. 소매업의 거래 데이터, AI 및 기계 학습을 통해 브랜드는 과거 구매, 고객 행동 및 로열티 카드를 쉽게 추적한 다음 분석하여 보다 맞춤화된 제품을 제공할 수 있습니다.
소매에서 고객 지향 AI의 완벽한 예는 Sephora의 Color IQ입니다. 피부 표면을 스캔하고 피부색을 기반으로 메이크업 제품을 추천하는 것은 브랜드의 AI 기반 매장 오퍼링입니다.

4. 품절 사례 및 가격 인하

소매점에서 AI 솔루션을 사용하여 판매자는 상점의 판매 패턴에 대한 직접적인 통찰력을 얻고 안전 재고 사용량을 낮출 수 있습니다. AI가 소매 산업을 혁신하는 정도는 소매업체가 더 이상 계절적 할인에 의존할 필요가 없기 때문에 재고를 할당하거나 보충하는 동안 얼마나 편리한지 알 수 있습니다.
예를 들어 H&M은 매장 반품 및 영수증 분석에 빅 데이터와 AI를 활용하여 위치별 구매 평가를 한 다음 이러한 통찰력을 기반으로 재고를 비축합니다.
재고 분석을 목적으로 소매업에 AI 솔루션을 사용하면 매장에서 수요가 없는 대량 품목을 주문하는 경우를 줄이는 데 도움이 될 것이며, 이는 궁극적으로 낭비되고 반품되어야 하므로 구매 및 운송 비용이 불필요하게 증가합니다.

5. 지도 분석

최소 광고 가격(MAP)은 소매업체가 제품 판매에 대해 인용할 수 있는 최저 가격입니다. MAP보다 낮은 가격으로 판매되는 제품은 소매업체의 비즈니스에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 MAP 가격을 가지고 노는 판매자를 추적하는 것이 필요합니다. 소매 인공 지능을 사용하여 브랜드는 실시간으로 제품을 추적하고 모니터링하여 MAP 가격 위반을 방지할 수 있습니다.

6. 매장 내 고객 경험 혁신

의류 브랜드는 매장에 스마트 미러 기술을 통합하여 방문자가 의류가 어떻게 보이는지 확인할 수 있습니다. 그들이 해야 할 일은 옷을 몸 앞에 두는 것뿐입니다.
소매 산업에서 가장 널리 사용되는 AI의 하나인 거울 기술은 방문자에게 각 품목의 비용과 함께 선택한 의류와 함께 착용할 수 있는 더 많은 옵션을 제공함으로써 더욱 발전되고 사용자 친화적으로 만들 수 있습니다.
AI는 또한 매장 내 고객을 지원하기 위해 영업 직원을 대체하고, 계산대 없는 결제를 통해 대기열을 줄이며, 실시간 재고 모니터링을 통해 재고를 보충할 수 있습니다.

7. 비 스캔 감지

소매업체는 스캔을 하지 않고 축소한다는 명목으로 매년 약 450억 달러의 손실을 보고 있습니다. 치명적인 체크 아웃 문제는 AI로 쉽게 해결할 수 있습니다. 소매업체는 컴퓨터 비전과 AI 알고리즘을 사용하여 비디오 피드를 분석하고 제품이 스캔되지 않은 상태로 남아 있는 경우를 감지하고 계산대 직원에게 실시간으로 알릴 수 있습니다. 이러한 기술은 또한 체크아웃 시 사기와 실수를 식별하는 데 도움이 됩니다.

8. 스마트한 상품 검색

소매 시장의 인공 지능은 마찬가지로 고객을 위한 제품 검색을 단순화할 수 있습니다. 이제 고객들은 자신이 좋아하는 아이템이나 제품을 실물로 촬영한 후 이미지를 활용하여 웹상에서 판매하는 소매업체를 검색할 수 있습니다. 여기에서 머신 러닝은 다양한 판매자의 수많은 물건을 분류하고 몇 초 안에 고객을 위해 분류하여 항목 검색 및 비교를 그 어느 때보다 간단하게 만듭니다.

9. 행동 분석 및 예측

AI 기술은 소매업에 필수적인 것으로 여겨집니다. 이 혁신을 활용하면 소매업체가 고객의 요청과 요구 사항을 분류하는 데 도움이 될 수 있으며, 이는 소매업체를 보다 고객 중심적으로 만들 수 있습니다.
AI 기반 분석을 통해 조달된 정보의 도움으로 소매업체는 고객의 행동에 따라 주문할 재고 수량에 대해 정보에 입각한 비즈니스 선택을 할 수 있습니다. 생산성을 높일 뿐만 아니라 조직의 시간과 비용을 추가로 절약할 수 있습니다.
소매 조직은 AI 계산을 활용하여 고객의 지역, 성향, 성별 및 구매 습관을 기반으로 집중 마케팅 및 광고 캠페인을 실행할 수 있습니다. 맞춤형 경험은 고객에게 관심을 갖고 있음을 보여주는 놀라운 방법이므로 고객 충성도와 유지율을 높이는 데 도움이 됩니다.

10. 매장 운영 간소화

다채널 소매로 인해 매장 운영이 복잡해졌습니다. 매장 직원은 창고에서 여러 역할을 수행해야 합니다. 그들의 업무는 더 이상 상품 수령, 비축, 재고 관리에 국한되지 않습니다. 또한 제품 정보를 제공하고 판촉 행사를 추적하며 상품화를 처리해야 합니다. 소매업의 AI는 백오피스 활동을 자동화하고 품질 검사를 위해 로봇을 사용하여 매장 관리자의 작업을 간소화할 수 있습니다. 절약된 시간은 다른 생산적인 작업에 효과적으로 사용할 수 있으므로 창고에서 많은 시간을 절약할 수 있습니다.

이제 오프라인 소매 공간에 AI를 통합할 수 있는 다양한 방법을 살펴보았으므로 이제 소매 업계에서 AI의 실제 사례를 살펴보겠습니다.

[또한 읽기: 리테일 비즈니스 앱의 놀라운 기능에 대한 전체 가이드]

소매 사용 사례: 주요 소매업체는 AI를 어떻게 사용하고 있습니까?

현실을 직시합시다. 인공 지능을 사용하는 소매업체는 경쟁 우위를 점하고 있습니다. 몇몇 대형 브랜드는 이미 비즈니스 운영에 AI를 활용하여 효율성을 높이고 사용자에게 향상된 쇼핑 경험을 제공하기 시작했습니다.
다음은 AI를 사용하여 전반적인 소매 경험을 개선하고 판매를 늘리는 몇 가지 대기업입니다.

1. Lowe's help robot: Lowe's는 2016년에 Lowebot을 출시했습니다. 이는 소매 사례에서 최고의 AI 중 하나입니다. Lowebot은 다국어를 구사하고 누구보다 제품 위치를 잘 아는 고객 비서입니다. 또한 실시간으로 매장의 재고를 모니터링하고 제품 재입고 여부를 알려줍니다.
2. Domino의 로봇 유닛: 군사 전투 훈련에 사용되는 인공 지능 기술과 통합된 DRU 센서는 Domino가 피자 배달을 위한 최상의 경로를 탐색하는 데 도움이 됩니다. 도미노가 이 기술에 투자한 금액을 보면 배달원이 로봇으로 대체되는 미래가 멀지 않았다.
3. 아마존의 드론
   아마존 프라임 에어(Amazon Prime Air)라는 이름으로 만들어진 드론은 아마존 배송 시스템의 미래 지향적인 주요 부분입니다. 출시일은 아직 미정이지만, 우리가 구매한 물품이 드론을 통해 우리 집까지 배달되는 미래가 멀지 않았다. 소매에서 AI 사용 사례의 벤치마크를 설정할 미래입니다.
4. 월마트의 가상 체험실:
   Walmart가 신뢰하는 Zeekit은 AI 기술을 사용하여 온라인에서 찾을 수 있는 모든 의류 품목에 가상으로 옷을 입힙니다. 수백만 명의 쇼핑객을 위한 Zeekit의 인터랙티브 피팅룸 도입은 소매 환경 전반에 걸쳐 기술의 가용성을 촉진할 수 있습니다.
5. Neiman Marcus의 시각적 검색:
   고급 백화점은 AI를 활용하여 고객이 상품을 편리하게 검색할 수 있도록 합니다. 앱 사용자는 매장 밖에서 본 상품의 사진을 촬영한 후 Neiman Marcus 인벤토리를 검색하여 상품을 얻을 수 있습니다. 불분명한 검색어를 사용하여 항목을 검색하는 대신 사진을 통해 유사한 항목을 찾을 수 있습니다.
   모바일 소매 또는 mCommerce 앱의 경우 통합이 비교적 훨씬 쉽지만 매장에 파괴적인 기술을 통합하려면 비즈니스 모델을 대대적으로 점검해야 하며 통합이 다음과 같은 경우에만 유용하다고 간주됩니다. 기술적으로 진보된 – 기술의 핵심을 이해하는 동등하게 건전한 AI 소프트웨어 개발 회사와 파트너 관계를 맺을 때만 달성할 수 있는 것입니다.

Appinventiv가 AI 소매 여정에 어떻게 도움이 됩니까?

소매 시장에서 인공 지능을 활용하는 이점은 무궁무진합니다. 새로운 트렌드에 대한 명확한 통찰력을 제공하는 것부터 고객 경험 개선에 이르기까지 AI를 구현하면 비즈니스의 숙련도를 높일 수 있습니다.

Appinventiv의 고도로 숙련된 전문가 팀은 소매 비즈니스를 위한 지능형 AI 기반 솔루션을 구현하는 동시에 모든 문제를 처리하는 데 도움을 줄 것입니다. Appinventiv가 소매업체가 비즈니스에 가치를 더하도록 돕는 방법에 대해 자세히 알아보십시오.
따라서 최고 수준의 인공 지능 서비스를 찾고 있다면 전문가에게 상담하고 고용할 수 있습니다. 우리는 당신의 모든 요구를 다룰 것입니다!

AI를 통한 소매 산업의 디지털 혁신에 대한 FAQ

Q. AI는 소매 산업을 어떻게 변화시키고 있습니까?

A. AI는 다양한 형태와 측면에서 많은 산업을 변화시키고 있습니다. 소매 산업의 경우 훨씬 더 예측, 예측 및 예방이 가능합니다. 기업이 고객을 더 잘 이해하고, 품목 요구 사항을 추정하고, 판매해야 하는 가격을 매핑하는 등의 작업을 돕습니다.

Q. 리테일 분야에서 AI의 미래는 무엇입니까?
A. 가치가 50억 3,400만 달러로 추정되는 소매점의 AI의 미래는 소매점을 스마트하고 미래로 만들기 위해 AR/VR, 블록체인 등과 같은 다른 파괴적인 기술과 결합되는 것을 보게 될 것입니다. 중심의.

Q. AI가 소매업을 개선하고 매출 증대에 도움이 됩니까?
A. 네. 소매 업계의 AI는 고객의 구매 선호도, 짜증나는 것 등 고객에 대한 완전한 통찰력을 제공합니다. 또한 고객에게 재고에 대한 정보를 제공합니다. 재고에 대한 정보는 주문을 다시 주문해야 하거나 잠시 주문을 중단해야 합니다. -기간 판매 및 수익 창출 능력.

Q. 소매에서 AI의 이점은 무엇입니까?
A. 소매업에서 AI가 제공하는 이점 중 일부는 소비자 만족도 향상, 공급망 간소화, 사용자를 위한 새로운 경험 창출, 비 스캔 감지 등입니다.