零售行业中的人工智能-600学习网

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众所周知，零售业的竞争非常激烈。在响应客户需求和降低效率方面，人工智能可以为零售商提供优势。一般来说，零售业中的人工智能通常侧重于零售商已经但尚未完全开发的数据。对于人类来说，理解海量数据存储几乎是不可能的，但人工智能可以独立应用数据洞察力来获得更好的预测和建议。

以下是AI在零售行业的一些应用：

如果说有一件事让零售业的顾客恼火，那就是排队结账。这是他们向虚拟购物过渡的一个主要因素。根据虚拟排队和预订软件提供商Quidini的一项调查，在新冠肺炎流行之前，14%的受访者表示他们会因为排队而放弃购物。自从疫情爆发以来，排队已成为顾客面临的一个更大的问题。

解决排队结账问题的一种方法是使用人工智能驱动的免结账商店。像Amazon Go这样的免结账商店由AI视频监控.物联网传感器和数据分析支持。在顾客进入商店.选择商品并离开商店后，免结账商店将自动记录他们的购买行为并从顾客账户中扣除款项。

AI增强的自动化技术还支持自助餐厅使用的Mashgin自助结账系统。客户将他们的食物和饮料选择放在Mashgin设备上，这些设备使用深度学习和人工智能识别软件来识别每个项目，并在基于信用卡的支付门户上显示应付账单。

与免现金商店中使用的人工智能驱动的监控技术类似，人工智能增强型防盗平台通过闭路电视监控现场购物者，帮助防止盗窃。这些系统具有足够的智能，可以识别潜在的可疑行为并提醒保安，这是对必须由员工监控的闭路电视系统的重大改进。

印度解决方案的SmartDepartment和其他平台使用人工智能技术检测出口附近的购物车，并识别绕过商店结账系统的购物车。人工智能算法还可以检测购物车中的物品，并在商店.结账和退出时跟踪它们。如果系统检测到有人试图绕过收银机，它将闪烁商店出口上方的指示灯，并发出直接针对违规者的定制语音消息。门店防损人员可进一步调查。

到目前为止，电子商务客户已经习惯了在线”引导”购物体验。人工智能系统在客户浏览时推荐产品，并巧妙地引导他们完成购物体验。为虚拟客户弹出的产品推荐由人工智能系统支持，该系统可以实时分析客户行为，或在较长时间内分析返回客户的行为。

Zeta和其他人工智能平台通过各种客户交互(如移动应用程序.电子邮件活动和网站点击)分析客户数据，以识别与在线购物行为相关的模式。这些见解使数字零售商能够根据每个客户的特定偏好和行为提供更有效的产品推荐，并改善在线购物体验。

对于零售商来说，计算适当的库存以维持订单是一项具有挑战姓的任务，但人工智能可以轻松完成这项任务。人工智能库存管理平台用于分析与外部因素相关的数据，例如先前的销售趋势.客户需求预测的变化以及潜在的供应链放缓。

在电子商务仓库或零售实体店中，人工智能驱动的机器人可以从库存中提取库存，重新进货或准备发货。与零售店员工不同，机器人可以24小时工作。

Ralph Lauren等服装制造商正在使用Oracle的NetSuite等平台，通过机器学习和预测分析优化库存管理。该平台可以生成未来客户行为模型，提供与采购模式相关的报告，并随着时间的推移改进库存管理。

人工智能驱动的”虚拟镜子”让客户有机会看到他们在电子商务零售商提供的衣服。这些系统使用增强现实(AR)技术直接在客户的实时视频图像上显示衣服和配饰等商品。未来人们可能会看到这项技术与3D打印功能的结合，这样客户在网上购物时就可以穿上新衣服。

此外，虚拟技术或数字时尚是