AI와 클라우드 컴퓨팅을보다 적극적으로 채택하는 소매 업체  

AI 트렌드 스태프 

소매업에서 AI의 채택이 증가함에 따라 업계는 디지털 시대에 보다 개인화된 제품 및 서비스에 대한 고객의 기대에 맞춰 제품을 제공하고 있습니다. 

"인공 지능이 소매업에 미치는 파괴적인 영향은 가치 사슬 전반에 걸쳐 나타나고 있으며 소매 브랜드가 경쟁에서 전략적 우위를 확보할 수 있는 강력한 도구로 부상하고 있습니다.”라고 말했습니다. Chithrai Mani, 최고 기술 및 혁신 책임자(CTIO) 인포비전, 최근에 작성 포브스. InfoVision은 디지털 혁신을 위해 기업과 협력합니다.   

Mani는 다음을 위해 AI를 통합한 경험 많은 소매업체입니다.  

매장 내 경험 향상: AI는 매장 운영을 자동화하고 매장 운영 비용을 줄이는 데 사용할 수 있습니다. 계산대 없는 결제를 통해 매장의 줄을 줄이고 실시간 재고 모니터링으로 재고를 보충하며 매장 디스플레이를 디지털화하는 데 사용할 수 있습니다. 최근 출시된 Amazon Go 및 Amazon의 Just Walk Out 쇼핑 기술은 고객이 매장 선반에서 제품을 선택할 때마다 응답합니다. Kroger의 EDGE 선반(식료품 매장 환경용 고급 디스플레이)은 가격표를 디지털 판독값으로 대체합니다.  

개인화 및 고객 통찰력 향상: 생체 인식 및 얼굴 인식 기술로 매장 재방문 고객을 식별할 수 있어 시스템이 고객의 호불호를 기억할 수 있습니다. "따라서 그들은 제품을 추천하고 프로모션을 디자인할 수 있습니다."라고 Mani는 말합니다. 고급 AI 알고리즘은 인구 통계 데이터, 소셜 미디어 노출 및 디지털 발자국에서 소비자의 선호도를 결정할 수 있습니다. Boston Consulting Group의 최근 연구에 따르면 이 전략을 성공적으로 실행한 소매업체는 이러한 전략을 사용하지 않는 회사보다 6~10배 빠른 속도로 매출을 XNUMX%에서 XNUMX%로 늘릴 수 있었습니다.  

지능형 제품 검색. 고객은 실제 세계에서 마음에 드는 제품의 사진을 찍은 다음 이 사진을 사용하여 웹에서 판매하는 소매업체를 검색할 수 있습니다. 기계 학습 소매 소프트웨어는 다양한 판매자의 수백만 항목을 분류하고 몇 초 안에 분류할 수 있습니다. NS 러브더세일즈 웹사이트는 이 모델을 사용하여 고객이 소매업체에서 가장 좋은 거래를 찾도록 도와줍니다. 

"AI는 소매 비즈니스의 모든 측면을 변화시킬 수 있습니다.”라고 Mani는 조언하면서 “비즈니스 리더는 AI를 구현하는 동안 접근 방식에서 실용적이어야 합니다. 가장 좋은 방법은 작은 프로젝트부터 시작하는 것입니다.” 

대규모 클라우드 컴퓨팅으로 전환하는 소매업체  

클라우드 컴퓨팅은 소매업체가 데이터로 더 많은 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다. 고객을 위한 클라우드 컴퓨팅 구현 블로그 게시물.  

2019년 Accenture의 연구에 따르면 소매 업계 경영진의 76%가 모바일, 소셜 미디어, 분석 및 클라우드 기능을 엔터프라이즈 IT 전략의 핵심 구성 요소로 보고 있습니다.    

Naser는 "클라우드 컴퓨팅은 소매업이 앞으로 나아가는 길입니다."라고 말했습니다. 그녀가 언급한 이점에는 데이터 기반 의사 결정, 비용 효율성, 통합 컴퓨팅 및 손쉬운 재고 관리가 포함됩니다. 예를 들어 통합된 경험으로 고객은 온라인 매장에서 구매(Bopus)할 수 있습니다.  

의 연구에 따르면 소매 클라우드 시장은 16년까지 연간 2026% 이상의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 모르도르 지능. '전자 상거래의 부상은 표준을 설정했습니다. 쇼핑객은 오프라인 매장에서 대부분의 거래를 완료하지만 고객은 매장에서 쇼핑할 때 온라인에서 접하는 것과 동일한 개인화되고 관련성이 있으며 편리하고 사용하기 쉬운 경험을 기대하게 되었습니다.”라고 회사는 보고했습니다. 

지역적으로는 북미가 소매 클라우드 솔루션에 대한 수요를 주도하고 있습니다. “레지on은 다른 많은 지역과 비교할 때 가장 실험적인 소매 시나리오 중 하나입니다.”라고 Morder 보고서는 말했습니다. 노스캐롤라이나주 느와르에 있는 Bernhardt Furniture Company의 경험은 유익합니다. 이 회사는 IBM의 소매 클라우드 제품을 사용하여 20주 만에 회사 매출을 205% 증가시킨 모바일 판매 앱 및 분석 플랫폼을 만들었습니다. Bernhardt는 또한 경영진이 이 기술을 사용하여 판매 이벤트 동안 XNUMX명의 더 많은 고객을 참여시킨다고 보고했습니다.   

Wal-Mart에서는 기술 현대화가 전면적으로 진행 중입니다. 글로벌 CTO Suresh Kumar는 최근 인터뷰에서 다음과 같이 말했습니다. 디지 노 미카 회사는 최근 기술 팀을 위해 업계 전반의 고위 리더를 고용했습니다. "이는 우리가 보다 현대적인 애플리케이션을 구축하기 시작하면서 깊은 도메인 전문 지식을 만들었습니다." 

기술에 막대한 투자를 하는 Walmart 

Walmart는 또한 인프라를 "공격적으로" 업그레이드하여 50,000개 이상의 서버를 업그레이드하여 매장이 최신 하드웨어 및 소프트웨어를 활용할 수 있도록 했습니다. 이 회사는 또한 2.000개 이상의 매장을 초당 1기가비트의 광섬유 연결로 업그레이드했습니다. "이것은 우리가 많은 대역폭을 요구하는 컴퓨터 비전 및 증강 현실과 같은 머신 러닝 및 데이터 워크로드를 매장 내에서 바로 실행할 수 있습니다.”라고 Kumar가 말했습니다.   

Walmart는 또한 클라우드 플랫폼으로의 전환을 두 배로 늘려 Microsoft에 대한 주요 약속을 하고 있습니다. Kumar는 다음과 같이 말했습니다. “지난 휴가 동안 미국 전자 상거래 및 Sam's Club 고객 여정의 100%를 클라우드에서 실행했습니다. 우리는 또한 클라우드에 데이터 레이크를 구축하고 1.7페타바이트 이상의 데이터를 마이그레이션했으며, 이를 통해 매우 효율적인 방식으로 매우 고급 분석을 실행할 수 있습니다. 마지막으로 우리는 거의 23,000개의 POS 기기에 클라우드 체크아웃 시스템을 출시했습니다. 따라서 이러한 클라우드로의 마이그레이션은 지난 해 우리 현대화 노력의 핵심이었습니다." 

월마트는 머신러닝 활용도 확대하고 있다. 예를 들어, 회사는 가격 인하의 시기와 가격을 최적화하기 위해 기계 학습 모델을 구축했습니다. Kumar는 "이 한 번의 노력만으로 가격 인하 비용이 30천만 달러를 절약했습니다."라고 말했습니다. "우리는 수요를 더 잘 예측하고 재고의 위치와 수량을 모두 최적화하는 알고리즘을 구축하고 있으므로 애초에 가격 인하를 할 필요성도 줄일 수 있습니다."라고 그는 말했습니다.   

또한 이 회사는 시설 유지 관리에 ML을 적용하여 과거 인건비, 부품 비용, 이동 시간과 같은 다양한 차원에서 정확성을 바탕으로 매일 수천 개의 제안과 송장을 검토하는 자동화 시스템을 구축했습니다. 시스템에서 승인하거나 거부할 항목을 권장합니다. 부동산 관련 추천을 사용하여 제안 및 송장 정확도를 높입니다. Kumar는 "이를 통해 작년에 최소 40천만 달러를 절약할 수 있었습니다."라고 말했습니다.  

약국 측면에서 Walmart는 데이터 레이크를 구축하여 그 위에서 ML 모델을 실행할 수 있습니다. "우리는 공급업체 계약을 개선하고 상품화 선택을 개선함으로써 수백만 달러의 비용을 절감했습니다.”라고 그는 덧붙였습니다. “ML의 힘과 잠재력은 우리가 하는 모든 일에 적용할 수 있습니다. 정말 흥분된다.” 

소스 기사 및 정보 읽기 in 포브스, 에 모르도르 지능, 안에 블로그 게시물 몬트리올의 Vexxhost에서, 그리고 디지 노 미카. 

출처: https://www.aitrends.com/retail/retailers-adopting-ai-and-cloud-computing-more-aggressively/