تتطلب ابتكارات الذكاء الاصطناعي في البيع بالتجزئة استراتيجيات بيانات فعالة

تتحقق القوى التحويلية للذكاء الاصطناعي عبر الصناعات. من السيارات ذاتية القيادة إلى الروبوتات في التصنيع ، يستحوذ الذكاء الاصطناعي ببطء على حصة السوق. يعتبر البيع بالتجزئة من بين الصناعات التي يتم تحويلها من خلال هذه التكنولوجيا ، وبحلول عام 2027 ، من المتوقع أن يصل سوق الذكاء الاصطناعي في تجارة التجزئة إلى 23.2 مليار دولار.

يجب أن تكون كل شركة تتبنى أدوات الذكاء الاصطناعي على دراية بالابتكارات المختلفة القائمة على البيانات في صناعتها وأنواع البيانات اللازمة لتعزيز الكفاءة واتخاذ القرار. فيما يلي أمثلة رئيسية للابتكارات التي يقودها الذكاء الاصطناعي في مجال البيع بالتجزئة والخطوات التي يمكن للقادة اتخاذها لنشر إستراتيجية بيانات فعالة.

فوائد الذكاء الاصطناعي

توفر تقنية الذكاء الاصطناعي العديد من الفوائد لقطاع البيع بالتجزئة. يكمن السبب الرئيسي وراء تحول البيع بالتجزئة إلى مرتع لنشر ابتكارات الذكاء الاصطناعي في قدرة الذكاء الاصطناعي على تحسين العمليات وتعزيز تجربة العملاء وزيادة الأرباح. تشمل الأمثلة البارزة لابتكارات الذكاء الاصطناعي ما يلي:

أنظمة الرؤية الحاسوبية

اليوم ، يستطيع تجار التجزئة تصنيف قوائم الجرد تلقائيًا حسب اللون والشكل والنوع ومجموعة متنوعة من الفئات الذاتية الأخرى ثم السماح للعملاء بتصفية المنتجات باستخدام تلك الفئات. على سبيل المثال ، إذا كنت تبحث عن نمط معين من الكراسي باللون الأزرق ، فيمكنك البحث عن نتائج مماثلة وستتمكن خوارزمية الذكاء الاصطناعي تلقائيًا من العثور عليها لك. أصبح هذا ممكنًا من خلال مجال الدراسة داخل الذكاء الاصطناعي الذي يسمى رؤية الكمبيوتر.

تشمل المجالات الأخرى المفيدة جدًا في رؤية الكمبيوتر التعرف على الصور واكتشاف الحركة. في مساحات البيع بالتجزئة ، يمكن أن تكون هذه الأدوات فعالة بشكل خاص لحساب حركة المرور أو المخزون على أرفف العرض. يمكن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي أيضًا مساعدة العملاء في تقديم التوصيات ورسم خريطة رحلتهم الشاملة من الجهاز إلى المتجر ، باستخدام أدوات مثل الواقع المعزز ، الذي أصبح ممكنًا أيضًا من خلال أنظمة الرؤية الحاسوبية.

أنظمة معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

تعالج أنظمة البرمجة اللغوية العصبية (NLP) اللغة البشرية لتمكين الآلات من فهم المحادثات الطبيعية. يأتي مثال بديهي على ذلك في شكل تفاعلات بين الإنسان والآلة من خلال روبوتات المحادثة وأنظمة الحوار.

على مر السنين ، أصبحت روبوتات الدردشة إنجازًا بارزًا في مجال البيع بالتجزئة ، لا سيما في أدوار خدمة العملاء. إنهم قادرون على الرد على استفسارات العملاء ، وبالتالي تقليل عبء العمل البشري وتقليل الخطأ البشري.

يمكن أن تكون روبوتات الدردشة أيضًا مصدرًا رائعًا لفهم ما يحتاجه العملاء. يمكن بعد ذلك استخدام هذه الاستجابات لوضع استراتيجية مبيعات رشيقة بناءً على الطلب الحالي ، أو تكملة عملية صنع القرار الأخرى في مجال الأعمال.

نظرًا لأن معظم البيانات عبر الإنترنت تستند إلى النصوص ، فهناك العديد من حالات الاستخدام الأخرى للغة البرمجة اللغوية العصبية ، مثل تحليل المشاعر.

أنظمة التخصيص والتنبؤ المدعومة بالبيانات

عندما يتم عرض اقتراحات للمستهلكين تتوافق تلقائيًا مع تفضيلاتهم ، فمن المرجح أن يستمتعوا بعملية التسوق. أدوات التخصيص التي تعمل بالذكاء الاصطناعي هي المفتاح لفهم المنتجات التي يمكن بسهولة إقناع العميل بشرائها ، والتي هي في الأساس القدرة على سد الفجوة بين الحاجة والحاجة. في الواقع ، يُعزى أكثر من 35٪ من مشتريات المستهلكين في أمازون إلى محرك التوصية الخاص بها ، والذي كان جزءًا مهمًا من نجاحها.

تستخدم الأنظمة التنبؤية أيضًا على نطاق واسع في التنبؤ بالمبيعات وكذلك لتنبؤات الأسعار والطلب وتحسين المخزون وسلسلة التوريد. وبالمثل ، يمكن أن تساعد خوارزميات التعلم الآلي (ML) بشكل كبير عند التنبؤ بأداء المنتج والطلب عليه ، بناءً على مجموعة من العوامل. يعد سجل الشراء وموقع العملاء والعطلات القادمة والمشتريات الموسمية بعض العوامل التي يمكن حسابها بواسطة الخوارزميات.

علاوة على ذلك ، مع البيانات المتوفرة حول المبيعات والتركيبة السكانية للعملاء والمسافة من منافذ المنافسين ، يمكن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي أيضًا التنبؤ بالمواقع المثلى للمنافذ. تسمح البيانات والذكاء الاصطناعي أيضًا بتقارب إستراتيجية المبيعات الرقمية والمبيعات في المتجر.

استراتيجيات البيانات لتحقيق أقصى استفادة من هذه الابتكارات

من الواضح أن ابتكارات الذكاء الاصطناعي بدأت في جعل تجارب البيع بالتجزئة أكثر سلاسة وتخصيصًا وجاذبية. ولكن كيف يمكن لشركات البيع بالتجزئة رسم إستراتيجية للاستفادة من كل من هذه الابتكارات؟

احتياجات البيانات لرؤية الكمبيوتر

تتطلب إستراتيجية البيانات لنشر أنظمة رؤية الكمبيوتر عددًا كبيرًا من الصور ومقاطع الفيديو. لإعطاء مثال بديهي ، إذا كنا نبني نظامًا للتعرف على الوجوه ، فهناك العديد من العوامل التي نحتاج إلى أخذها في الاعتبار: ما هي الإضاءة؟ هل يرتدون نظارات شمسية أو قبعات؟ هل تقدموا في السن؟ هل لديهم تسريحة شعر مختلفة؟ هل هناك شخصان في الصورة؟ هل هو فيديو للشخص وليس الشخص الفعلي؟

نتيجة لذلك ، من المهم أن يكون لديك قدر كبير من البيانات المشروحة في مكانها لمراعاة جميع الاختلافات والحصول على تخطيط واضح للمعلومات. لكن في بعض الأحيان ، لا نمتلك بيانات كافية. تتمثل إحدى التقنيات المستخدمة غالبًا في التعلم العميق في التدريب على مجموعة بيانات أخرى متشابهة قليلاً ، ثم كخطوة أخيرة ، قم بتدريبها على مجموعة البيانات الخاصة بنا. يمنح هذا خوارزمية التعلم الآلي “السبق” باستخدام مجموعة بيانات أكبر لتحديد السمات المشتركة ، مثل شكل الإنسان أو الأشكال التي يتكون منها. هذا يسمى نقل التعلم.

أثناء جمع الكمية الكبيرة من البيانات المطلوبة ، تحتاج شركات البيع بالتجزئة أيضًا إلى الاهتمام بقضايا الخصوصية المتعلقة بالأشخاص أمام الكاميرا. وبالمثل ، فإن تكلفة تخزين التغذية المستمرة للكاميرات من جميع المتاجر يمكن أن تزيد بسرعة. نتيجة لذلك ، يعد فهرسة هذه الخلاصات أمرًا مهمًا.

احتياجات البيانات لأنظمة البرمجة اللغوية العصبية

نظرًا لأن أنظمة البرمجة اللغوية العصبية تحتاج أيضًا إلى التعامل مع البيانات غير المنظمة ، مثل البيانات من تذاكر مركز الاتصال ونماذج ملاحظات العملاء ورسائل البريد الإلكتروني والمكالمات الهاتفية ، تحتاج شركات البيع بالتجزئة إلى إيجاد آليات لمعالجة مجموعات البيانات هذه وتصنيفها لاستخلاص رؤى قابلة للتنفيذ.

من معالجة البيانات الصوتية من تفاعلات العملاء إلى استخلاص الرؤى من سجل شراء الكلام والمعاملات ، يمكن للشركات أن تتفوق على منافسيها فقط إذا كانت مجهزة لمعالجة مجموعات كبيرة من البيانات غير المهيكلة ، والعثور على أنماط قابلة للتكرار على مستوى ما ، وهو ما سيفعله الجهاز . تكون قادرة على التعلم.

احتياجات البيانات للأنظمة التنبؤية

لتحقيق أقصى استفادة من الأنظمة التنبؤية ، يجب على شركات البيع بالتجزئة إزالة مستودعات البيانات الداخلية وإنشاء وصول أفضل إلى مجموعات البيانات هذه. وبالمثل ، يجب عليهم دمج المعلومات من البيانات المهيكلة وغير المهيكلة لإنشاء مستودع للمعلومات يكون كبيرًا قدر الإمكان ، بحيث يمكنهم بعد ذلك اختيار البيانات واختيارها لإدخالها في خوارزميات تعلم الآلة.

يجب أن تدمج الشركات البيانات المنظمة ، مثل بيانات المبيعات من مصادر مختلفة ، مع البيانات الصوتية والنصية من مكالمات العملاء وبيانات الفيديو من المتاجر ، كل ذلك في مكان واحد. يمكن أن ينتج عن ذلك رؤى مجمعة قوية للغاية حول المنتجات والمبيعات والطلب ، مما سيسمح بنماذج ML أكثر قوة.

خاتمة

في المشهد الرقمي اليوم ، يحتاج كل عمل إلى استراتيجية واقية من المستقبل للتعامل مع البيانات. نظرًا لأن التجزئة هي صناعة تواجه العملاء ، فإن كمية البيانات التي تنتجها وفيرة. يتم إعداد أدوات التعلم الآلي لتحويل هذه البيانات إلى رؤى وتطبيقات مؤتمتة ، وتحرير البشر من المهام الروتينية والسماح لهم بالتركيز على المزيد من المساعي الاستراتيجية.

سيستمر التحول الرقمي في تعطيل أساليب البيع بالتجزئة التقليدية. التعامل الصحيح مع البيانات هو الطريقة الوحيدة للشركات للاستفادة من الذكاء الاصطناعي في البيع بالتجزئة والبقاء في الطليعة.

سمير مسكي هو المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Fusemachines ويعمل كأستاذ مشارك مساعد في جامعة كولومبيا.