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    人工智能“入侵”零售业

       相比于人工智能下棋、谱曲,人们却很少听闻人工智能对零售业的改造,即使这一改造可能影响到每一个消费者。未来,人工智能的巨大潜力将会如何改变零售业?
     
      事实上,在一些零售实体店的关键领域,人工智能已经开始发挥作用。
     
      虚拟试衣镜
     
      在商店里决定买什么,特别是服饰和配件,对于顾客来说一直是一个噩梦。一个简单的问题———什么最适合我?或者说,什么我穿上最好看?在每次采购前,都不断困扰着购买者。人工智能想出了一个解决办法———虚拟试衣镜。
     
      虚拟试衣镜可以帮助客户在购买前尝试各种选择,它可以展示顾客穿上所选择的服饰或配件的虚拟镜像,并鼓励消费者混合搭配服装和配饰,从而做出正确的购买选择。
     
      事实上,虚拟试衣镜帮助顾客正确购买时,也为商家留住了顾客,提高了收入。而且,通过这个技术,商家还可以获得更多有用的关于消费者体型和偏好的统计数据。
     
      今年3月,快时尚品牌Gap宣布联手谷歌,推出自己的AR(增强现实)试衣应用程序“试衣间”,并在华硕的最新款手机Zen Fone AR上预先装载。打开这个App,输入身材指数后,用户可以把自己的“虚拟化身”放置在任何场景当中,多角度观察衣服穿在“模特”身上的样子。
     
      据这家公司介绍,这款App中3D模特身上衣服的每一个褶皱,都是根据大量的消费者信息输入而生成,甚至可以识别衣服的厚度、重量和材质,让其精确地包裹在虚拟化模特身上,效果和穿在同尺寸比例的真人身上完全一致。对于那些不想去实体店的人来说,这消除了那些因为不合身而退货的网购烦恼……手机淘宝团队早前推出“360 商品展示”“360 虚拟试衣”功能。用户可以在淘宝上看到一件“三维”的衣服,可以360 旋转视角,拉近放大,从各个角度查看细节。据悉,这种3D立体展示技术需要对每个物体单独建模,成本不小。京东则与英特尔合作,将英特尔的“实感技术”植入到京东“虚拟试衣间”的功能中。
     
      在决定要不要购买一件衣服的时候,用户纠结的因素还有衣服的材质和上身的动态效果等。另一家旧金山创业公司PhiSix正在尝试解决这个问题。这家曾经服务过多家好莱坞电影公司的创业企业,通过参考衣服本身的版型、材料等参数开发出一个数据模型,可以让用户看到自己在不同动作环境下的试衣效果,如下楼梯、打高尔夫、坐在椅子上、抱着孩子、坐进车内时等各种日常生活场景。
     
      “记忆魔镜”是在虚拟试衣镜基础上一个新的延伸产品,它和虚拟试衣镜相比有更多功能。当购物者旋转时,镜子会给每一件服装都录下一段8秒的视频,方便消费者分享给朋友,并可以轻松尝试一件商品的任何不同的颜色,在决定买单后直接完成结账。
     
      手势识别
     
      信息搜索是店内购物时消费者所厌烦的另一件麻烦事。而由人工智能实现的店内广告和触控墙,已经彻底改变了传统的信息搜索形式。这些触控墙用来推销商品、向顾客介绍商店并告诉顾客这里都能买到些什么。顾客可以在一段距离外用手势控制触控墙来搜寻信息、检查商品、加入收藏并购买。
     
      实体店内的触控墙还可以被制作成商店橱窗的一部分,以此来吸引消费者并确保即使商店关门了也能进行交易。
     
      智能助理
     
      由于大数据、自然语言处理、机器学习的出现和商业应用,顾客的消费体验发生了翻天覆地的改变。企业可以根据品牌内在个性设计智能助理,他们可以更快、更准确地辅助购物。
     
      户外品牌北脸(North Face)正在测试他们的人工智能服务程序FEPS,它由IBM  的超级计算机沃森提供认知计算技术支持。通过自然语言分析,能够给用户一个更直观的搜索体验。
     
      你总经历过在超市里找一样东西却很久都没有找到的情况吧,工作人员也经常不知道某款比利时啤酒摆在货架的哪一层。但是廉价的无线芯片(RFID)可以实时监控每一个商品的位置。
     
      对消费者来说,你可以在App上直接定位通道左边第三层的薯片,让“目标性购物”过程更加迅速。想必你已经听说了“拿了就走”的亚马逊GO无人超市,无线传感技术不仅定位了商品,也可以让你自动付款。
     
      与此同时,这项技术可以追踪到生产链前端,并有助于公司挖掘到更深的消费者洞察。卡罗拉第说,“在未来,你在商店买下一个苹果的同时,你也获知了这个苹果的所有信息:它是在哪棵树上生长的、这棵树生长在哪里、种植这棵苹果树的农户名字、苹果运送过程当中二氧化碳排放量是多少、它有没有接受过化学处理,以及它是如何运到货架上的。”
     
      开店选择优化
     
      目前,人工智能正在被用于寻找可以开个新店的最佳位置。智能算法综合考虑销售、人口、竞争对手的距离、附近发生的事件等历史数据和天气模式等当前数据,以此来决定是否开一个新店和在哪儿开。这些算法可以为新商店的成功提供关键支持。
     
      产品组合优化
     
      有时,如气候变化等看似无关的变量会对零售公司产生难以预料的巨大影响。例如,某一年夏季的延长,会导致夏季服装的购买量增加,冬天衣服的购买量减少……拥有先进人工智能算法的零售商可以将天气变量与产品结构结合起来综合考虑,从而能够在店内提供更合适的商品并创造更高的销售量。
     
      图像分析
     
      人工智能算法可以用来分析、理解用户在照片墙(instagram)这样的图片分享平台上分享某一品牌时,究竟是在关注什么。
     
      个性化推荐
     
      基于对购买历史、年龄群体、人口统计、种族划分、季节性和其他类似变量,使用匹配算法,向消费者提供购买建议。

      面对诸多“智能XX”,消费者未必买账
     
      “智能XX”的风行已经有段时间了,不只是科技界在不断推出新品想给人一种“身在未来”的感觉,零售商也寄希望于某些和人工智能沾边的销售手段,能让自己显得更年轻。
     
      这种尝试横跨零售界。家居用品店Lowe s在2015年底推出了一项新服务,让消费者戴上VR头盔自主设计空间;百货公司诺思卓姆(Nordstrom)计划用聊天机器人取代线上线下的商店导购,在节日期间为购物者推荐礼物品种;女装零售Rebecca Minkoff推出了智能欢迎墙,让顾客进入店内时自主选择饮料和要试的衣服。
     
      另一个很时髦的产品是智能试衣镜,它可以显示不同颜色的同款在白天和夜晚的效果,如果顾客暂时不想要,可以在镜子上“保存”当前所试产品,镜子便会把保存物品发送到顾客手机,方便其以后去网站购买……然而,这些看起来很高大上的创意,并没有被消费者认可。市场调研机构的调查显示,对于上述那个智能镜子,只有18%的人认为这可能会提高他们的购物体验。一位分析师更是尖刻地指出,“Tory Burch和Rebecca Minkoff基本是同时创立的,现在前者比后者成功得多,前者的试衣间里只有一面镜子,所以 魔法镜子 对于一家正常运作的零售商来说,也许根本就是扯淡。”
     
      对于发展良好的公司来说,意图提升体验的智能手段算是锦上添花;但对于一般的零售公司,这种赶时髦的办法看上去真的有点尴尬。商家和消费者,在技术方面有点“断联”———当零售商满腔热情拥抱新技术,希望用它来吸引消费者时,大多数消费者却表示,我只想静静地买完东西走人。
     
      显然,双方的关注点不一样。零售商想靠“黑科技”噱头吸引人,但消费者只重视服务的实际效用。而现在的技术,还没有成熟到能让所有人满意的程度。拿聊天机器人举例,任何稍有名气的公司都在拿聊天机器人的服务取代人力,但是它们能提供的帮助往往非常有限,如果顾客的问题稍微复杂一点,聊天机器人的单调语音和标准答复通常会惹毛顾客。
     
      吸引消费者的核心要素永远是有质量的服务和产品,也许商家们应该停止跟风,琢磨一下顾客想要的到底是什么。这个数据可能会帮到他们———超过50%的消费者认为,自助付款是购物时最能提供帮助的。其中的信息已经很明显了———别理我们,我们只想静静地买。
     
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