零售業(yè)是使用人工智能的主要領(lǐng)域。自動送貨機器人、自動化倉庫、智能聊天機器人、個性化推薦，以及深入的供應(yīng)鏈分析已經(jīng)對很多企業(yè)產(chǎn)生了重大影響。
但是很多零售商都在努力適應(yīng)。根據(jù)調(diào)研機構(gòu)Gartner公司的調(diào)查，美國、英國、加拿大和歐洲只有19%的大型零售商部署了人工智能，并將其用于生產(chǎn)。
Gartner公司分析師Bob Hetu表示，這一數(shù)字將在未來幾年中迅速變化，其中31%的零售商正在試用人工智能技術(shù)，另有27%的零售商計劃在2020年底之前進行部署。還有一些企業(yè)正在進行試驗。
接受人工智能的零售商這樣做是為了降低成本，增加收入。盡管前期投資對許多公司來說是一個障礙，但沒有投資人工智能對于企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展來說可能是致命的。
Hutu說：“在未來五年左右的時間里，人工智能將成為零售商差異化的關(guān)鍵要素之一。他們必須精通，這真的很緊迫。”
A.T.Kearney公司數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐的合作伙伴Suketu Gandhi表示，“我們認為人工智能是一個必須采用的措施，而不是一個可有可無的選擇。”
提高效率
IDC公司分析師Jon Duke表示，零售業(yè)和銀行業(yè)是對人工智能投資最為積極的兩個行業(yè)。尤其是零售業(yè)被廣泛認為是應(yīng)用人工智能最有希望的行業(yè)之一。
Duke說，當今的用例主要包括管理流程的自動化、重復(fù)性流程和低級的決策任務(wù)，例如自動化的客戶服務(wù)代理。
家居裝飾零售商Build.com公司就是這樣一家部署人工智能來提高效率的組織。該公司技術(shù)高級總監(jiān)Patrick Berry認為，機器學習可以使員工擺脫繁瑣的工作，使他們能夠?qū)Ｗ⒂诟邔哟蔚膯栴}。
例如，這項技術(shù)減少了客戶服務(wù)呼叫的等待時間。他說，“當我們根據(jù)客戶在我們網(wǎng)站上采取的行動更好地了解他們在尋找什么或想做什么時，我們可以更快地為客戶提供他們想要的東西。”
基于機器學習的系統(tǒng)也對Build.com上的應(yīng)用程序部署產(chǎn)生影響，Build.com采用該技術(shù)用于建立基準并檢測異常。Berry說：“我們節(jié)省了很多時間，因為沒有工程師來監(jiān)視日志或監(jiān)視系統(tǒng)。”
該公司還希望在代碼審查中使用人工智能。他說：“自動化審查將把許多平淡無奇的審查從隊列中剔除，從而騰出寶貴的時間。這將使我們的團隊在不降低質(zhì)量的情況下提高交付速度。”
根據(jù)Gartner公司的調(diào)查，88%的零售商認為人工智能的最大影響是節(jié)省成本，與效率相關(guān)的人工智能技術(shù)是計劃使用中最常提及的技術(shù)，其中包括倉庫中的機器人(59%)，用于欺詐或異常檢測的人工智能(56%)和送貨機器人(45%)。
但是只有少數(shù)公司將這些技術(shù)投入生產(chǎn)。目前，只有19%的大型零售商依靠人工智能驅(qū)動的欺詐檢測。倉庫中的機器人仍然主要是試點項目，41%的機器人處于測試階段。
Gartner公司的Hetu說：“現(xiàn)在正在發(fā)生很多事情。例如，美國聯(lián)邦快遞(Fedex)、亞馬遜(Amazon)，甚至達美樂比薩公司都在嘗試使用送貨機器人，而快遞廠商UPS公司剛獲得了FAA批準的送貨無人機許可。這可能比我們想象的還要快。”
更加智能的供應(yīng)鏈
根據(jù)Coresight Research公司的調(diào)查，零售商們也轉(zhuǎn)向人工智能來改善供應(yīng)鏈管理，77%的大型零售商使用了這項技術(shù)。
Coresight公司表示，關(guān)鍵的改進機會包括庫存管理、需求預(yù)測、定價計算，因為去年降價使美國非本土零售商損失了3000億美元，約占銷售額的12%，主要是由于糟糕的庫存決策導(dǎo)致產(chǎn)品過多或產(chǎn)品類型錯誤。
Gartner公司的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，64%的大型零售商正在使用或計劃使用人工智能進行產(chǎn)品開發(fā)和選擇，60%的零售商正在使用或計劃使用人工智能來提高定價。
根據(jù)Coresight公司的調(diào)查，在對200個零售商進行的調(diào)查中，86%的零售商在決定購買哪些產(chǎn)品以及庫存量等方面，已經(jīng)確定了高級分析的具體用例。
增強客戶體驗
客戶體驗是當今的一個關(guān)鍵焦點，零售商正在尋求利用人工智能和機器學習來推薦產(chǎn)品并優(yōu)化促銷。個性化和虛擬助理也被視為可以推動收入增長的技術(shù)。
數(shù)字服務(wù)咨詢機構(gòu)Nerdery公司的跨功能交付和功能副總裁Arpit Jain說：“消費者的期望已經(jīng)改變。我們有更高的期望，希望減少摩擦。”
他說，聊天機器人就是一個例子。另一個必須具備的功能是能夠向消費者展示他們所希望的內(nèi)容、時間和方式。他說：“四五年前，聊天機器人的推出讓人耳目一新?，F(xiàn)在，這是必要的措施。”
例如，總部位于明尼阿波利斯的電子商務(wù)廠商Bluestem Brands公司，采用人工智能用于改善搜索以向客戶展示相關(guān)的產(chǎn)品和服務(wù)。這家公司的年銷售額為20億美元，擁有七個品牌網(wǎng)站，其中包括Fingerhut、Haband和Appleseed。
該公司IT主管Jacob Wagner說：“人工智能和機器學習是識別客戶搜索和購買行為中的相關(guān)性和模式的強大工具。”
他表示，人工智能工具有助于Bluestem公司更好地了解客戶的需求，然后創(chuàng)建模型來預(yù)測哪些新產(chǎn)品或服務(wù)值得推薦。
例如，如果一個客戶搜索在某個搜索引擎沒有進行索引的東西，比如“jeggings”，它會假設(shè)這個客戶的意思是“leggings”，并給出這些結(jié)果。當客戶向下滾動結(jié)果并點擊牛仔色緊身褲時，人工智能系統(tǒng)會記錄下來。
Wagner說：“現(xiàn)在我們有了一個信號，這個特定的產(chǎn)品與‘jeggings’這個詞是匹配的，即使產(chǎn)品本身在任何地方都不使用這個詞。這是典型的信號材料。”
最新的人工智能技術(shù)(特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))將這一點提高了一個檔次。
他說，“我們可以查看用戶點擊的產(chǎn)品圖片，然后，我們可以對所有其他產(chǎn)品的圖像使用相似性評分。”
例如，人工智能系統(tǒng)可能會找到所有形狀像牛仔色褲子的物品，并將它們添加到建議中。他說：“下次顧客輸入‘jeggings’時，用戶以前點擊的產(chǎn)品會首先彈出，其次是圖像相似的產(chǎn)品，然后是leggings的類似部分。我們現(xiàn)在已經(jīng)訓練引擎如何將許多產(chǎn)品與一個從未聽說過的術(shù)語相關(guān)聯(lián)，它僅使用了單一用戶的行為信號。”
Bluestem公司還希望使用人工智能來識別客戶無法獲得訂單的發(fā)貨地點，并在結(jié)賬時為這些包裹提供更好的保護服務(wù)。
Wayfair公司是另一家使用人工智能技術(shù)(包括計算機視覺)改善客戶服務(wù)的電子商務(wù)公司。這家家居用品零售商去年營收67億美元，為1500多萬客戶提供服務(wù)。
該公司數(shù)據(jù)科學和機器學習負責人Dan Wulin說：“在家具和裝飾等類別中，可能很難準確地描述所要記述的項目，尤其是搜索引擎可以理解的方式。因此，我們構(gòu)建了一個人工智能驅(qū)動的視覺搜索工具。”
例如，Wayfair公司最近宣布了一項“帶有照片搜索”的功能，該功能使用智能手機的照片來幫助用戶查找產(chǎn)品。該應(yīng)用程序于11月初發(fā)布，其中包括增強現(xiàn)實工具，可讓客戶預(yù)覽家具在其房屋中的外觀。
他說：“由于我們的產(chǎn)品目錄很大，產(chǎn)品種類繁多，而且我們的客戶以直觀的方式購物，所以我們必須以不同的方式使用人工智能才能取得成功。”
Wulin說，人工智能和機器學習是如此重要，以至于Wayfair公司有2300名工程師和數(shù)據(jù)科學家致力于將人工智能技術(shù)應(yīng)用于業(yè)務(wù)問題。他說，該公司正在研究的領(lǐng)域之一是結(jié)合使用計算機視覺和自然語言處理來創(chuàng)建新模型，以更好地反映機器學習的學習方式。
但是要花多少費用呢?
很少有零售商有能力聘請數(shù)十名數(shù)據(jù)科學家，更不用說上千名了。因此，對于大多數(shù)零售商來說，盡管具有長期的發(fā)展?jié)摿?，但對人工智能的大量初始投資卻是令人望而卻步的。
咨詢機構(gòu)Insight公司數(shù)字創(chuàng)新零售行業(yè)專家Kim Knickle說：“零售商很謹慎，除非他們知道這將直接影響收入或利潤，否則他們對決定如何進行IT投資持謹慎態(tài)度。”
此外，許多組織甚至還需要采取基本的數(shù)字化步驟才能應(yīng)用人工智能。例如美國第三大高檔葡萄酒廠商米歇爾葡萄酒莊園，該公司擁有1000多名員工和14個實體店，并通過酒吧及其電子商務(wù)網(wǎng)站進行分銷。
該公司首席信息官Joe Gregg說，該酒廠從三個不同的渠道獲得了三組有關(guān)其客戶的數(shù)據(jù)。他說，“邁向人工智能的第一步就是解決數(shù)據(jù)問題。我們才剛剛開始走上這段旅程。”
Gregg表示，在人工智能技術(shù)方面，并不會與Facebook公司和亞馬遜公司這樣的廠商競爭。他說：“我們可以雇傭世界上最好的釀酒師，但我們永遠無法雇傭到最好的數(shù)據(jù)科學家。”
因此，Gregg選擇了微軟公司的Dynamics 365 Commerce產(chǎn)品，該產(chǎn)品基于Dynamics 365 Retail構(gòu)建。預(yù)計將于今年年底完成部署。在數(shù)據(jù)問題解決之后，釀酒廠將開始使用該平臺進行預(yù)測分析，例如，根據(jù)客戶以前購買的商品向他們推薦新型葡萄酒。這證明了另一種趨勢：隨著人工智能變得商品化，小型零售商更容易使用它。
咨詢機構(gòu)德勤公司美國零售分析和信息管理團隊負責人Tracie Kambies表示：“隨著技術(shù)的普及，專業(yè)零售商開始獲得優(yōu)勢。讓這項技術(shù)更容易獲得、更具成本效益只是時間問題。”
對采用人工智能并沒有多大阻礙的一項發(fā)展是隱私法規(guī)的增加。實際上，他們可以提供幫助。
Constellation Research公司首席分析師兼創(chuàng)始人Ray Wang說：“隱私法規(guī)實際上為企業(yè)提供了一些保護措施。歐洲的GDPR法規(guī)和加利福尼亞的CCPA法規(guī)使零售商更容易收集和分析客戶數(shù)據(jù)。因為現(xiàn)在有一些基本規(guī)則。”
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