新しい小売業界における人工知能の応用

インターネットの急速な発展に伴い、伝統的なオフライン小売チャネルは弱体化の兆候を見せ始めており、中国の小売業界は現時点で「後押し」を緊急に必要としている。 AI（人工知能）技術の発展は、小売業界の将来の発展にとって良い解決策の一つとなるかもしれません。

AI技術は小売商品や消費者データの収集、分析、応用方法を変え、小売業界における「人・物・場所」の循環構造の最適化を加速させ、消費者関係を再構築し、消費者需要を刺激することができます。

現在、「AI+小売」はまだ模索段階にあります。小売企業のデジタルインフラレベルの向上に伴い、AI技術は小売企業のインテリジェント化にさらに大きな想像力の空間をもたらし、業界全体の価値成長を押し上げます。

NO.1 無人スーパーマーケット：グラブアンドゴー

私の国の多くの都市では、無人スーパーマーケットが定着しており、人気のあるビジネス街や商業広場の周辺に立地しています。従来のスーパーマーケットと比較すると、無人スーパーマーケットは品出しやレジ打ちなどの人員を必要とせず、人件費の投資はほぼゼロです。消費者はモバイル決済手段を使って支払いをするだけで、商品を持って帰ることもできるので、非常に便利です。

その利便性の裏には技術力の支えがあります。無人スーパーでは、顔認識などの生体認証技術や機械認識などの知能認識技術など、さまざまな認識技術が活用されていると報告されています。無人スーパーマーケットの商品にはすべてバーコードまたは RFID タグが付けられており、消費者に便利なチェックアウト体験を提供できます。同時に、顔認証などの生体認証技術は、無人スーパーマーケットのセキュリティを確保するだけでなく、新たな決済手段にもなり得ます。

人工知能技術は認識に反映されるだけでなく、無人スーパーマーケットにおける業務データの収集・分析にも活用されています。人工知能技術を活用してユーザーデータを分析することで、商品の販売状況や顧客の嗜好を迅速かつタイムリーに把握し、調達精度を向上させ、実際の営業利益を増やし、消費者により良い消費者サービスを提供できるようになります。

NO.2 無人配送で効率アップ

無人運転車、ドローン、無人倉庫、無人駅、配達ロボットなどの「無人技術」が、電子商取引、食品配達、物流の新たな寵児となりつつある。新技術の再構築により、「頭を下げて注文し、頭を上げて宅配便を受け取る」というライフスタイルが可能になった。

ドローンは山岳地帯のラストワンマイルの配送問題を解決し、無人車は都市のラストワンマイルの問題を解決し、配送ロボットは工業団地やビルの奥深くまで入り込み、さまざまなソリューションをさまざまな環境に合わせて一括配送し、配送効率を向上させます...これは、無人倉庫を超えたスマート物流の実践であり、この段階で実現できる無人配送でもあります。無人配送の究極の目標は、従来の物流システムアーキテクチャを変革し、スマート物流の下での無人運用を完全に実現することです。

NO.3 今後はインテリジェントな顧客サービスが期待される

AIやクラウドコンピューティングなどの技術の継続的な発展の恩恵を受け、小売企業では自然言語処理技術に代表されるインテリジェントな顧客サービスシステムの応用が増加しており、販売前、販売、アフターセールスの全プロセスをカバーしています。

24時間365日のサービスにより、商品相談、セルフサービスショッピング、注文問い合わせ、物流追跡、自動返品・交換などの消費者ニーズを効率的かつ高品質に満たし、消費者満足度を向上させ、店舗問い合わせのコンバージョン率を高め、顧客サービスの人件費を50%以上節約できます。

これを基に、インテリジェント顧客サービスシステムは、消費者情報タグを収集し、ユーザーの行動に関する洞察を得て、精密マーケティング、インテリジェント運用などの側面に対するデータサポートを提供することもできます。さらに、音声インタラクション技術の継続的な発展により、音声を介した消費者とのインタラクションがますます増加し、音声ロボットやインテリジェントなアウトバウンドコールなどのサービスシナリオが徐々に充実しています。

NO.4 消費者識別分析

従来のオフライン小売シナリオでは、消費者情報を収集して分析するための効果的な手段が不足しています。取引データに加えて、ディメンション別の詳細な消費者データ、ショッピングプロセスデータ、データ統合分析の価値は十分に調査されていません。マシンビジョン技術を活用し、消費者を主な識別対象として、カメラを通じて顔、動き、軌跡などの情報を収集し、さらに商品画像情報の認識と分析を加えることで、小売企業は「人、商品、場所」のデータを統合し、完全なユーザーポートレートと消費者インサイトを形成できるようになります。

さらに、消費者向けの視覚的ソリューションであるバーチャル試着/メイクアップが、携帯電話アプリやオフラインのスマートスクリーンを通じて徐々に実装され、消費者にカスタマイズされた製品展示効果を提供し、ブランドの試用パッケージコストを節約し、製品が消費者に届くチャネルを広げ、消費者のショッピング体験を最適化し、それによってコンバージョン率を効果的に向上させ、ブランドコストを削減しています。

さらに、電子商取引と比較すると、オフライン小売店には消費者行動の洞察に関する情報を取得するための必要な手段が不足しています。現在、オフライン小売店はスマートカメラを情報収集の入り口として使用し、消費者の顔、表情、服装、体型、髪型などの情報を収集して、オフライン小売シナリオで消費者の全プロセス認識を実現できます。

現在、オフライン小売シーンの集中化やIT構築の基盤整備などの影響を受け、4S店舗、家電3C店舗、大規模商業不動産などの小売業態にビジョンベースの消費者行動洞察ソリューションが導入されています。今後は、コンピューティング能力の向上、技術開発によるアルゴリズムコストの削減、市場需要の増加などの好ましい要因により、ビジョンベースの消費者行動洞察ソリューションの実装規模は徐々に拡大するでしょう。

NO.5 支払い方法のアップグレード

店舗の人件費を削減するために自動決済を導入している企業もあります。たとえば、RFID技術を使用して、商品にRFIDタグを取り付け、スマート決済チャネルを使用して商品のRFIDタグ情報を識別します。識別が完了すると、携帯電話システムが自動的に商品金額を差し引いて支払いを完了します。支払いが完了したら、ドアを開けて店を出ることができます。さらに、画像認識技術により商品の価格情報を直接識別できるため、ラベル作成コストを削減し、商品識別の待ち時間を短縮できます。

結論

一般的に、「AI+Retail」ソリューションの導入効果を高めるには、実際の導入プロセスにおいて、膨大なデータを基にアルゴリズムを最適化し、ソリューションロジックを磨き上げ、「真のニーズを解決し、真にニーズを解決する」ことが必要です。例えば、小売大手は小売技術エコシステムの構築を積極的に推進しており、AIへの投資を増やしています。最後に、小売企業のインテリジェント化とコスト削減、効率向上のニーズを満たすために、モノのインターネットや5Gなどの新興技術は、一方ではAIソリューションを支援し、ウィンウィンの状況を実現できる一方で、プロジェクトの実装経験、アルゴリズムの優位性、エコシステム構築は依然としてAI開発の競争力の中核であることに注目すべきです。