در صنعت ریتیل، هوش مصنوعی برای ایجاد تجربه‌های خرید شخصی، بهینه‌سازی مدیریت موجودی، جلوگیری از تقلب و ارتقای خدمات مشتری و سایر برنامه‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد. با پیشرفت فناوری و افزایش استفاده از هوش مصنوعی، انتظار می‌رود اهمیت آن در صنایع مختلف همچنان رو به رشد باشد.
در این مقاله، نحوه استفاده بزرگان صنعت ریتیل دنیا، از هوش مصنوعی در صنعت ریتیل را مورد بحث قرار خواهیم داد.
تجربه خرید شخصی
Amazon از دستگاه‌های توصیه مبتنی بر هوش مصنوعی برای پیشنهاد محصولات به مشتریان بر اساس تاریخچه خرید آنها استفاده می‌کند. علاوه بر این، چت بات آمازون، الکسا، می‌تواند به مشتریان کمک کند تا محصولات را از طریق دستورات صوتی پیدا و خریداری کنند.
Sephora: چت بات Sephora، از هوش مصنوعی برای کمک به مشتریان برای یافتن محصولات مناسب بر اساس نوع پوست، ترجیحات و عوامل دیگر استفاده می‌کند. چت بات همچنین می‌تواند آموزش‌های آرایش و توصیه‌های شخصی را ارائه دهد.
Stitch Fix از هوش مصنوعی برای ارائه توصیه‌های شخصی پوشاک به مشتریان استفاده می‌کند. مشتریان از طریق یک مسابقه ساده، ترجیحات و اندازه‌های خود را به اشتراک می‌گذارند، و الگوریتم Stitch Fix از این داده‌ها برای پیشنهاد مواردی استفاده می‌کند که احتمالاً متناسب با ترجیحات و نوع بدن آنها هستند.
مدیریت موجودی و بهینه‌سازی فرایندها از طریق هوش مصنوعی
از هوش مصنوعی در صنعت ریتیل برای ردیابی موجودی و پیش‌بینی تقاضا مورد استفاده قرار می‌گیرد، که می‌تواند به ریتیلرها کمک کند تا موجودی خود را بهینه کنند.
Walmart، از یک سیستم مبتنی بر هوش مصنوعی به نام Eden برای مدیریت موجودی خود در فروشگاه‌های خود استفاده می‌کند. Eden از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی تقاضا، بهینه‌سازی سطح موجودی و کاهش ضایعات استفاده می‌کند. درنتیجه، والمارت توانسته است تا 30 درصد حوادث خارج از انبار را کاهش دهد و درعین‌حال از انباشت بیش از حد و ضایعات نیز بکاهد.
ZARA، از یک سیستم مدیریت موجودی مبتنی بر هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی زنجیره تولید و تأمین خود استفاده می‌کند. این سیستم از داده‌های فروش، بازخورد مشتری و روند رسانه‌های اجتماعی برای پیش‌بینی تقاضا و بهینه‌سازی سطح موجودی استفاده می‌کند. درنتیجه ZARA قادر به تولید و تحویل سریع محصولات و کاهش زمان تحویل و افزایش رضایت مشتری است.
Kroger، از یک سیستم مبتنی بر هوش مصنوعی به نام QueVision برای مدیریت موجودی در فروشگاه‌های خود استفاده می‌کند. این سیستم از حسگرها و الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای ردیابی موجودی در زمان واقعی و بهینه‌سازی مجدد استفاده می‌کند. درنتیجه، Kroger توانسته است زمان انتظار هنگام پرداخت را کاهش دهد و رضایت مشتری را بهبود بخشد.
کشف و پیشگیری از تقلب با کمک هوش مصنوعی
هوش مصنوعی می‌تواند برای تجزیه و تحلیل الگوها و رفتارها در تراکنش‌ها برای شناسایی فعالیت‌های جعلی استفاده شود. به‌عنوان‌مثال، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند الگوهای خرید غیرمعمول، مانند تعداد زیادی از تراکنش‌های انجام‌شده در مدت‌زمان کوتاه یا تراکنش‌های انجام‌شده از مکان‌های مختلف را شناسایی کنند. هوش مصنوعی همچنین می‌تواند داده‌های مشتری، مانند تاریخچه خرید و اطلاعات جمعیتی را تجزیه و تحلیل کند، تا کلاهبرداری احتمالی را شناسایی کند. همچنین، از هوش مصنوعی می‌تواند برای جلوگیری از بازپرداخت وجه، که زمانی رخ می‌دهد که مشتری یک تراکنش را به چالش می‌کشد و درخواست بازپرداخت می‌کند، استفاده شود. الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند رفتار مشتری و داده‌های تراکنش را برای شناسایی تقلب بالقوه در خصوص استرداد وجه تحلیل کنند.
Amazon از یک سیستم مبتنی بر هوش مصنوعی به نام Fraud Detector برای شناسایی و جلوگیری از تقلب در معاملات خود استفاده می‌کند. این سیستم از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل داده‌های تراکنش و شناسایی فعالیت‌های جعلی مانند تصاحب حساب و تقلب در پرداخت استفاده می‌کند. آمازون گزارش می‌دهد که آشکارسازی تقلب به کاهش کلاهبرداری تا 40درصد کمک کرده است.
PayPal از یک سیستم مبتنی بر هوش مصنوعی به نام Deep Learning Fraud Detection برای شناسایی و جلوگیری از فعالیت‌های جعلی در تراکنش‌های خود استفاده می‌کند. این سیستم از الگوریتم‌های یادگیری عمیق برای تجزیه و تحلیل داده‌های تراکنش و شناسایی الگوهای رفتار متقلبانه استفاده می‌کند. PayPal گزارش می‌دهد که Deep Learning Fraud Detection به کاهش ضررهای ناشی از کلاهبرداری تا 25درصد کمک کرده است.
Shopify از یک سیستم مبتنی بر هوش مصنوعی به نام Fraud Protect برای شناسایی و جلوگیری از تقلب در تراکنش‌های خود استفاده می‌کند. این سیستم از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده‌های تراکنش و شناسایی فعالیت‌های جعلی مانند تصاحب حساب و تقلب در پرداخت استفاده می‌کند. Shopify گزارش می‌دهد که Fraud Protect به کاهش تقلب تا 85درصد کمک کرده است.
مدیریت زنجیره تأمین به کمک هوش مصنوعی
یکی از چالش برانگیزترین بخش‌ها برای فعالان صنعت ریتیل، مدیریت زنجیره تأمین است. به همین دلیل برای این بخش باید از هوش مصنوعی استفاده کنید.
Alibaba به‌عنوان یکی از بزرگ‌ترین ریتیلرهای آنلاین جهان، برای مدیریت زنجیره تأمین به هوش مصنوعی متکی است. از سیستم پیش‌بینی هوشمند برای پیش‌بینی الگوهای تقاضا و کنترل موجودی استفاده می‌کند.
ZARA، از هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی فرآیندهای زنجیره تأمین خود استفاده می‌کند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی داده‌های فروش، ترجیحات مشتری و روند بازار را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا پیش‌بینی دقیقی از تقاضا داشته باشند. دستگاه‌های مجهز به هوش مصنوعی ZARA، فرآیندهای تولید چابک و سریع را امکان‌پذیر می‌کنند و تضمین می‌کنند که اقلام محبوب همیشه در انبار هستند.
Target، از هوش مصنوعی برای بهبود مدیریت زنجیره تأمین خود و بهبود تجربه خرید مشتری استفاده می‌کند. این شرکت از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای پیش‌بینی تقاضا، بهینه‌سازی موجودی و برنامه‌ریزی مجموعه استفاده می‌کند. Target همچنین از ربات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در انبارهای خود استفاده می‌کند تا کارهایی مانند مرتب‌سازی و ذخیره‌سازی قفسه‌ها را خودکار کند.
