신유통산업에 인공지능 적용

인터넷의 급속한 발전으로 인해 전통적인 오프라인 소매 채널은 부진한 발전 조짐을 보이기 시작했습니다. 지금 중국의 소매 산업은 "부스터"가 절실히 필요합니다. AI(인공지능) 기술의 발전은 미래 유통산업 발전을 위한 최고의 솔루션 중 하나가 될 수 있습니다.

AI 기술은 소매 상품과 소비자 데이터의 수집, 분석 및 가치 적용 형태를 바꾸고, 소매 산업에서 "사람, 상품, 장소"의 링 구조 최적화를 가속화하여 소비자 관계를 재구성하고 소비가 필요합니다.

현재 "AI + 소매"는 아직 탐색 단계에 있습니다. 소매 기업의 디지털 인프라 수준이 향상됨에 따라 AI 기술은 소매 기업의 지능적 개혁에 더 큰 상상력을 불어넣고 소매 기업의 전반적인 가치 성장을 촉진할 것입니다. 업계. .

NO.1 무인 슈퍼마켓 그랩 앤 고

우리나라의 많은 도시에서는 무인 슈퍼마켓이 뿌리를 내리고 일부 인기 상업 지구나 상업 광장에 분포되어 있습니다. 전통적인 슈퍼마켓에 비해 무인 슈퍼마켓은 집계, 출납원 및 기타 인력을 갖출 필요가 없으며 인건비 투자도 거의 0에 가깝습니다. 소비자는 모바일 결제 방법만 사용하여 결제하고 가져가기만 하면 됩니다. 편리한. .

편리함 뒤에는 기술력이 뒷받침됩니다. 무인 슈퍼마켓에는 얼굴 인식 등 생체 인식 기술과 기계 인식 등 지능형 인식 기술 등 다양한 인식 기술이 활용되는 것으로 알려졌다. 무인 슈퍼마켓의 제품에는 바코드나 RFID 태그가 있어 소비자에게 편리한 결제 경험을 제공할 수 있습니다. 동시에 얼굴 인식과 같은 생체 인식 기술은 무인 슈퍼마켓에 보안을 제공할 수 있을 뿐만 아니라 새로운 결제 수단이 될 수도 있습니다.

인공지능 기술은 식별에 반영되는 것 외에도 무인 슈퍼마켓의 운영 데이터 수집 및 분석에도 사용됩니다. 인공지능 기술을 활용한 사용자 데이터 분석을 통해 상품의 판매 상황과 고객 선호도를 신속하고 신속하게 파악함으로써 조달 정확도를 높이고 실제 영업이익을 증대시키며 소비자에게 더 나은 소비자 서비스를 제공할 수 있습니다.

NO.2 무인배송으로 효율성이 향상됩니다

무인차량, 드론, 무인창고, 무인스테이션, 배송로봇 등 '무인기술'이 전자상거래, 테이크아웃, 물류 분야의 새로운 인기로 떠오르고 있습니다. 신기술의 재구축으로 '주문하기 위해 몸을 낮추고, 빠른 배송을 받기 위해 고개를 드는' 라이프스타일이 가능해졌습니다.

드론은 산간 오지의 라스트 마일 배송을 해결하고, 무인 차량은 도시 배송의 라스트 마일을 해결하며, 배송 로봇은 공원 건물 깊숙이 들어가서 다양한 환경에 따라 다양한 솔루션을 매칭하여 일괄 배송을 수행하고 배송 효율성을 향상시킵니다. .. 이는 무인창고에서 벗어나 스마트 물류를 실천하는 것이며, 이 단계에서 달성할 수 있는 무인유통이기도 하다. 무인유통의 궁극적인 목표는 전통적인 물류시스템 아키텍처를 변화시켜 완전한 무인운영을 실현하는 것이다. 스마트물류 하에서

NO.3 지능형 고객 서비스의 미래는 유망합니다

AI, 클라우드 컴퓨팅 등 기술의 지속적인 발전에 힘입어 자연어 처리 기술로 대표되는 지능형 고객 서비스 시스템을 소매업체에 적용하는 사례가 지속적으로 증가하고 있습니다. , 사전 판매, 판매 및 애프터 판매의 전체 과정을 다루고 있습니다.

7×24시간 서비스는 제품 상담, 셀프 쇼핑, 주문 조회, 물류 추적, 자동 반품 및 교환 등에 대한 소비자의 요구를 효율적이고 고품질로 충족시켜 소비자 만족도를 향상시키고 매장을 늘릴 수 있습니다. 문의 전환율 고객 서비스 인건비를 50% 이상 절감하세요.

이를 바탕으로 지능형 고객 서비스 시스템은 소비자 정보 태그를 수집하고 사용자 행동에 대한 통찰력을 얻으며 정밀 마케팅, 지능형 운영 및 기타 링크에 대한 데이터 지원을 제공할 수 있습니다. 또한, 음성 상호작용 기술이 지속적으로 발전함에 따라 음성을 통한 소비자 상호작용이 점점 더 많아지고 있으며, 음성 로봇, 지능형 아웃바운드 통화 등 서비스 시나리오가 점차 풍부해지고 있습니다.

NO.4 소비자 식별 분석

기존 오프라인 소매 시나리오에는 소비자 정보를 수집하고 분석하는 효과적인 수단이 부족합니다. 거래 데이터 외에 소비자 차원의 미세 데이터, 쇼핑 프로세스 데이터, 데이터 통합 ​​분석 등의 가치도 활용되지 않았다. 머신비전 기술을 기반으로 소비자를 주요 식별 대상으로 삼고 카메라를 통해 얼굴, 움직임, 궤적 등의 정보를 수집하고, 제품 이미지 정보를 식별 및 분석해 보완함으로써 유통업체가 '사람, 상품, 완전한 사용자 초상화와 소비자 통찰력을 형성하기 위해 데이터를 배치합니다.

또한, 소비자를 위한 시각적 솔루션인 가상 시착/메이크업을 모바일 APP이나 오프라인 스마트 대형 스크린을 통해 점차 구현하고 있으며, 소비자에게 맞춤형 제품 디스플레이 효과를 제공하고 브랜드 광고 시연 피팅 비용을 절감할 수 있는 채널을 확대하고 있습니다. 소비자에게 도달하고 소비자 쇼핑 경험을 최적화함으로써 전환율을 효과적으로 높이고 브랜드 소유자 비용을 절감합니다.

또한 오프라인 소매점은 전자상거래에 비해 소비자 행동 통찰력을 얻기 위해 필요한 정보 수집 방법이 부족합니다. 이제 스마트 카메라를 소비자의 얼굴, 표정, 의복, 자세, 헤어 스타일 및 정보 수집 포털로 사용할 수 있습니다. 다른 정보는 오프라인 소매 시나리오에서 소비자의 전체 프로세스 인식을 실현할 수 있습니다.

현재 오프라인 리테일 현장 집중화, IT 구축 기반 등의 영향을 받고 있는 비전 기반 소비자 행동 인사이트 솔루션은 4S 매장, 가전 3C 매장, 대형 상업용 부동산 및 기타 소매 형태에서 실험적으로 구현되었습니다. 향후 컴퓨팅 파워 업그레이드, 기술 발전에 따른 알고리즘 비용 절감, 시장 수요 증가 등의 유리한 요인으로 인해 비전 기반 소비자 행동 인사이트 솔루션의 규모는 점차 커질 것입니다.

NO.5 결제수단 업그레이드

일부 가맹점에서는 매장 인건비 절감을 위해 자동정산을 이용하기도 합니다. 예를 들어, RFID 기술은 상품에 RFID 태그를 부착하는 데 사용되며, 상품의 RFID 태그 정보는 식별이 완료된 후 자동으로 상품 대금을 차감하고 결제를 완료합니다. 지불. 정산이 완료되면 문을 열고 매장을 나가시면 됩니다. 또한, 이미지 인식 기술을 활용해 상품의 가격 정보를 직접 확인할 수도 있어 라벨 제작 비용을 없애고 상품 식별 대기 시간을 단축할 수 있다.

결론·명언

요약하자면, "AI + 소매" 솔루션의 구현 효과를 높이기 위해서는 대량의 데이터에 의존하여 실제 구현 과정에서 알고리즘을 최적화하고 솔루션 로직을 다듬어야 합니다. 실제 요구 사항을 해결하고 진정으로 요구 사항을 해결하십시오." . 소매 거대 기업으로 대표되는 이들은 소매 기술 생태계 구축을 적극적으로 추진하고 AI에 점점 더 많은 투자를 하고 있습니다. 마지막으로, 지능형 변혁, 비용 절감, 효율성 향상을 위한 소매 기업의 요구를 충족하기 위해 한편으로는 사물 인터넷, 5G와 같은 신흥 기술이 AI 솔루션을 지원하고 윈윈을 달성할 수 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 반면에 프로젝트 구현 경험과 알고리즘 장점 그리고 생태계 구축은 여전히 ​​AI 개발 경쟁력의 핵심입니다.

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