但商店的攝影機和其他感測器
Posted: Sat Dec 28, 2024 3:33 am
2019 年，沃爾瑪推出了一家名為「智慧零售實驗室」的基於人工智慧的商店，其中的攝影機網路追蹤顧客在 30,000 多種產品中的行動情況。
顧客必須繼續在有員工在場的傳統收銀台付款，收集的數據決定了要更換哪些產品，並監控最脆弱或易腐爛食品的保存情況。
從那時起，關於人工智慧（AI）進入電子商務和零售業的爭論已經從驚訝和懷疑轉變為完全相信。自去年以來，人工智慧將（並且已經是）成為在更數位化和競爭激烈的市場中優化品牌和零售商未來的關鍵技術。
人工智慧在電子商務中的未來已經呈現
根據 Tractica 等分析師預測，到 2025 年，人工智慧提供的收益將成長至 368 億美元。
最可靠的消費者分析來源Google表示，76% 的人已經每週使用一些人工智慧系統，61% 的人擁有智慧型裝置。
儘管不同國家的消費者和產業對這項技術的採用程度有很大差異，但這無疑是決定性的一步，使報價能夠100%符合買家的期望。
在提高生產力和減少浪費和錯誤之間，電子商務和品牌人工智慧在製造過程、供 瑞士電報數據 應鏈和客戶服務中都有應用。
我們將簡要介紹任何零售商都可以開始研究和應用的最著名的方法。
在電子商務中使用人工智慧的 5 個關鍵
後勤支援
在許多製造商和分銷商的倉庫中，這種情況已不再罕見：由自動化手臂、機器和車輛組成的網絡，可以簡化迄今為止員工手中的任務。
不，機器人並不是為了消除工作，而是為了使物流網絡和供應鏈的管理更加精確和更快，從而透過減少庫存的投放和補貨瓶頸來對銷售和客戶產生積極影響。
人工智慧系統可讓您即時分析倉庫貨架上有多少產品，根據到貨日期應該先發布哪些產品，並能夠根據銷售率和日期或季節預測何時補貨需求量大。
支持人工智慧與人類合作的另一個論點是：它還能夠在繁忙時期需要更多員工時發出警告。透過分析庫存進出倉庫的行為歷史，人工智慧還根據運輸區域或區域收集有關採購模式、目錄中所有產品的表現以及銷售趨勢的寶貴資訊。
多通路商務使物流網路的管理變得非常複雜，而這種技術支援對於保證流程無錯誤非常重要。員工必須管理產品資訊、庫存、訂單和客戶的接收，而人工智慧系統的支援將使這些分析更快進行並確保100%的品質。
例如，PIM技術已經可以自動化管理發送給銷售過程中所有管道和參與者的產品訊息，並分析資料品質以檢測錯誤並豐富內容，而無需手動執行任務。未來的 PIM （例如銷售層）知道人工智慧是聯合技術，並開始朝這個方向整合功能，以使製造商和銷售商的工作變得更輕鬆，並改善客戶的購買體驗。
銷售預測
透過分析最常離開倉庫的產品，可以根據產品類型、客戶和地區得出更高的需求高峰的結論。
從這個意義上說，另一個有價值的預測任務是分析定價策略，根據產品的新穎程度、需求、季節性趨勢和競爭對手，在真正適當的時間應用變化。
在實體店裡，人工智慧也會有很大的幫助，在這個時候更是如此，因為它可以讓我們統計店裡的人數，了解他們最常去哪裡，以及在哪些時間段上座率較高。有了這些數據，賣家將能夠對產品佈局和商店空間組織做出更好的決策。
電子商務中日益興起的詐欺預防也將透過線上管道和應用程式自動支付的商店中的人工智慧分析即時實現。
顧客必須繼續在有員工在場的傳統收銀台付款，收集的數據決定了要更換哪些產品，並監控最脆弱或易腐爛食品的保存情況。
從那時起，關於人工智慧（AI）進入電子商務和零售業的爭論已經從驚訝和懷疑轉變為完全相信。自去年以來，人工智慧將（並且已經是）成為在更數位化和競爭激烈的市場中優化品牌和零售商未來的關鍵技術。
人工智慧在電子商務中的未來已經呈現
根據 Tractica 等分析師預測，到 2025 年，人工智慧提供的收益將成長至 368 億美元。
最可靠的消費者分析來源Google表示，76% 的人已經每週使用一些人工智慧系統，61% 的人擁有智慧型裝置。
儘管不同國家的消費者和產業對這項技術的採用程度有很大差異，但這無疑是決定性的一步，使報價能夠100%符合買家的期望。
在提高生產力和減少浪費和錯誤之間，電子商務和品牌人工智慧在製造過程、供 瑞士電報數據 應鏈和客戶服務中都有應用。
我們將簡要介紹任何零售商都可以開始研究和應用的最著名的方法。
在電子商務中使用人工智慧的 5 個關鍵
後勤支援
在許多製造商和分銷商的倉庫中，這種情況已不再罕見：由自動化手臂、機器和車輛組成的網絡，可以簡化迄今為止員工手中的任務。
不，機器人並不是為了消除工作，而是為了使物流網絡和供應鏈的管理更加精確和更快，從而透過減少庫存的投放和補貨瓶頸來對銷售和客戶產生積極影響。
人工智慧系統可讓您即時分析倉庫貨架上有多少產品，根據到貨日期應該先發布哪些產品，並能夠根據銷售率和日期或季節預測何時補貨需求量大。
支持人工智慧與人類合作的另一個論點是：它還能夠在繁忙時期需要更多員工時發出警告。透過分析庫存進出倉庫的行為歷史，人工智慧還根據運輸區域或區域收集有關採購模式、目錄中所有產品的表現以及銷售趨勢的寶貴資訊。
多通路商務使物流網路的管理變得非常複雜，而這種技術支援對於保證流程無錯誤非常重要。員工必須管理產品資訊、庫存、訂單和客戶的接收，而人工智慧系統的支援將使這些分析更快進行並確保100%的品質。
例如，PIM技術已經可以自動化管理發送給銷售過程中所有管道和參與者的產品訊息，並分析資料品質以檢測錯誤並豐富內容，而無需手動執行任務。未來的 PIM （例如銷售層）知道人工智慧是聯合技術，並開始朝這個方向整合功能，以使製造商和銷售商的工作變得更輕鬆，並改善客戶的購買體驗。
銷售預測
透過分析最常離開倉庫的產品，可以根據產品類型、客戶和地區得出更高的需求高峰的結論。
從這個意義上說，另一個有價值的預測任務是分析定價策略，根據產品的新穎程度、需求、季節性趨勢和競爭對手，在真正適當的時間應用變化。
在實體店裡，人工智慧也會有很大的幫助，在這個時候更是如此，因為它可以讓我們統計店裡的人數，了解他們最常去哪裡，以及在哪些時間段上座率較高。有了這些數據，賣家將能夠對產品佈局和商店空間組織做出更好的決策。
電子商務中日益興起的詐欺預防也將透過線上管道和應用程式自動支付的商店中的人工智慧分析即時實現。