對(duì)于希望業(yè)務(wù)快速發(fā)展的零售商來(lái)說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)正在迅速成為必不可少的東西，但前期成本和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備仍然是大多數(shù)零售商面臨的障礙。

零售業(yè)是使用人工智能的主要領(lǐng)域。自動(dòng)送貨機(jī)器人、自動(dòng)化倉(cāng)庫(kù)、智能聊天機(jī)器人、個(gè)性化推薦，以及深入的供應(yīng)鏈分析已經(jīng)對(duì)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(jī)構(gòu)Gartner公司的調(diào)查，美國(guó)、英國(guó)、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(lái)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(jì)劃在2020年底之前進(jìn)行部署。還有一些企業(yè)正在進(jìn)行試驗(yàn)。

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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(duì)許多公司來(lái)說(shuō)是一個(gè)障礙，但沒(méi)有投資人工智能對(duì)于企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展來(lái)說(shuō)可能是致命的。

Hutu說(shuō)：“在未來(lái)五年左右的時(shí)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(shí)踐的合作伙伴Suketu Gandhi表示，“我們認(rèn)為人工智能是一個(gè)必須采用的措施，而不是一個(gè)可有可無(wú)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(duì)人工智能投資最為積極的兩個(gè)行業(yè)。尤其是零售業(yè)被廣泛認(rèn)為是應(yīng)用人工智能最有希望的行業(yè)之一。

Duke說(shuō)，當(dāng)今的用例主要包括管理流程的自動(dòng)化、重復(fù)性流程和低級(jí)的決策任務(wù)，例如自動(dòng)化的客戶(hù)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(lái)提高效率的組織。該公司技術(shù)高級(jí)總監(jiān)Patrick Berry認(rèn)為，機(jī)器學(xué)習(xí)可以使員工擺脫繁瑣的工作，使他們能夠?qū)Ｗ⒂诟邔哟蔚膯?wèn)題。

例如，這項(xiàng)技術(shù)減少了客戶(hù)服務(wù)呼叫的等待時(shí)間。他說(shuō)，“當(dāng)我們根據(jù)客戶(hù)在我們網(wǎng)站上采取的行動(dòng)更好地了解他們?cè)趯ふ沂裁椿蛳胱鍪裁磿r(shí)，我們可以更快地為客戶(hù)提供他們想要的東西。”

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的系統(tǒng)也對(duì)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(zhǔn)并檢測(cè)異常。Berry說(shuō)：“我們節(jié)省了很多時(shí)間，因?yàn)闆](méi)有工程師來(lái)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(shuō)：“自動(dòng)化審查將把許多平淡無(wú)奇的審查從隊(duì)列中剔除，從而騰出寶貴的時(shí)間。這將使我們的團(tuán)隊(duì)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(rèn)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(jì)劃使用中最常提及的技術(shù)，其中包括倉(cāng)庫(kù)中的機(jī)器人(59%)，用于欺詐或異常檢測(cè)的人工智能(56%)和送貨機(jī)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(dòng)的欺詐檢測(cè)。倉(cāng)庫(kù)中的機(jī)器人仍然主要是試點(diǎn)項(xiàng)目，41%的機(jī)器人處于測(cè)試階段。

Gartner公司的Hetu說(shuō)：“現(xiàn)在正在發(fā)生很多事情。例如，美國(guó)聯(lián)邦快遞(Fedex)、亞馬遜(Amazon)，甚至達(dá)美樂(lè)比薩公司都在嘗試使用送貨機(jī)器人，而快遞廠商UPS公司剛獲得了FAA批準(zhǔn)的送貨無(wú)人機(jī)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(lái)改善供應(yīng)鏈管理，77%的大型零售商使用了這項(xiàng)技術(shù)。

Coresight公司表示，關(guān)鍵的改進(jìn)機(jī)會(huì)包括庫(kù)存管理、需求預(yù)測(cè)、定價(jià)計(jì)算，因?yàn)槿ツ杲祪r(jià)使美國(guó)非本土零售商損失了3000億美元，約占銷(xiāo)售額的12%，主要是由于糟糕的庫(kù)存決策導(dǎo)致產(chǎn)品過(guò)多或產(chǎn)品類(lèi)型錯(cuò)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(jì)劃使用人工智能進(jìn)行產(chǎn)品開(kāi)發(fā)和選擇，60%的零售商正在使用或計(jì)劃使用人工智能來(lái)提高定價(jià)。

根據(jù)Coresight公司的調(diào)查，在對(duì)200個(gè)零售商進(jìn)行的調(diào)查中，86%的零售商在決定購(gòu)買(mǎi)哪些產(chǎn)品以及庫(kù)存量等方面，已經(jīng)確定了高級(jí)分析的具體用例。

增強(qiáng)客戶(hù)體驗(yàn)

客戶(hù)體驗(yàn)是當(dāng)今的一個(gè)關(guān)鍵焦點(diǎn)，零售商正在尋求利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)推薦產(chǎn)品并優(yōu)化促銷(xiāo)。個(gè)性化和虛擬助理也被視為可以推動(dòng)收入增長(zhǎng)的技術(shù)。

數(shù)字服務(wù)咨詢(xún)機(jī)構(gòu)Nerdery公司的跨功能交付和功能副總裁Arpit Jain說(shuō)：“消費(fèi)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(shuō)，聊天機(jī)器人就是一個(gè)例子。另一個(gè)必須具備的功能是能夠向消費(fèi)者展示他們所希望的內(nèi)容、時(shí)間和方式。他說(shuō)：“四五年前，聊天機(jī)器人的推出讓人耳目一新。現(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(hù)展示相關(guān)的產(chǎn)品和服務(wù)。這家公司的年銷(xiāo)售額為20億美元，擁有七個(gè)品牌網(wǎng)站，其中包括Fingerhut、Haband和Appleseed。

該公司IT主管Jacob Wagner說(shuō)：“人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)是識(shí)別客戶(hù)搜索和購(gòu)買(mǎi)行為中的相關(guān)性和模式的強(qiáng)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(hù)的需求，然后創(chuàng)建模型來(lái)預(yù)測(cè)哪些新產(chǎn)品或服務(wù)值得推薦。

例如，如果一個(gè)客戶(hù)搜索在某個(gè)搜索引擎沒(méi)有進(jìn)行索引的東西，比如“jeggings”，它會(huì)假設(shè)這個(gè)客戶(hù)的意思是“leggings”，并給出這些結(jié)果。當(dāng)客戶(hù)向下滾動(dòng)結(jié)果并點(diǎn)擊牛仔色緊身褲時(shí)，人工智能系統(tǒng)會(huì)記錄下來(lái)。

Wagner說(shuō)：“現(xiàn)在我們有了一個(gè)信號(hào)，這個(gè)特定的產(chǎn)品與‘jeggings’這個(gè)詞是匹配的，即使產(chǎn)品本身在任何地方都不使用這個(gè)詞。這是典型的信號(hào)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(diǎn)提高了一個(gè)檔次。

他說(shuō)，“我們可以查看用戶(hù)點(diǎn)擊的產(chǎn)品圖片，然后，我們可以對(duì)所有其他產(chǎn)品的圖像使用相似性評(píng)分。”

例如，人工智能系統(tǒng)可能會(huì)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(shuō)：“下次顧客輸入‘jeggings’時(shí)，用戶(hù)以前點(diǎn)擊的產(chǎn)品會(huì)首先彈出，其次是圖像相似的產(chǎn)品，然后是leggings的類(lèi)似部分。我們現(xiàn)在已經(jīng)訓(xùn)練引擎如何將許多產(chǎn)品與一個(gè)從未聽(tīng)說(shuō)過(guò)的術(shù)語(yǔ)相關(guān)聯(lián)，它僅使用了單一用戶(hù)的行為信號(hào)。”

Bluestem公司還希望使用人工智能來(lái)識(shí)別客戶(hù)無(wú)法獲得訂單的發(fā)貨地點(diǎn)，并在結(jié)賬時(shí)為這些包裹提供更好的保護(hù)服務(wù)。

Wayfair公司是另一家使用人工智能技術(shù)(包括計(jì)算機(jī)視覺(jué))改善客戶(hù)服務(wù)的電子商務(wù)公司。這家家居用品零售商去年?duì)I收67億美元，為1500多萬(wàn)客戶(hù)提供服務(wù)。

該公司數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)負(fù)責(zé)人Dan Wulin說(shuō)：“在家具和裝飾等類(lèi)別中，可能很難準(zhǔn)確地描述所要記述的項(xiàng)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(gè)人工智能驅(qū)動(dòng)的視覺(jué)搜索工具。”

例如，Wayfair公司最近宣布了一項(xiàng)“帶有照片搜索”的功能，該功能使用智能手機(jī)的照片來(lái)幫助用戶(hù)查找產(chǎn)品。該應(yīng)用程序于11月初發(fā)布，其中包括增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)工具，可讓客戶(hù)預(yù)覽家具在其房屋中的外觀。

他說(shuō)：“由于我們的產(chǎn)品目錄很大，產(chǎn)品種類(lèi)繁多，而且我們的客戶(hù)以直觀的方式購(gòu)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(shuō)，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)是如此重要，以至于Wayfair公司有2300名工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家致力于將人工智能技術(shù)應(yīng)用于業(yè)務(wù)問(wèn)題。他說(shuō)，該公司正在研究的領(lǐng)域之一是結(jié)合使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理來(lái)創(chuàng)建新模型，以更好地反映機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)方式。

但是要花多少費(fèi)用呢?

很少有零售商有能力聘請(qǐng)數(shù)十名數(shù)據(jù)科學(xué)家，更不用說(shuō)上千名了。因此，對(duì)于大多數(shù)零售商來(lái)說(shuō)，盡管具有長(zhǎng)期的發(fā)展?jié)摿?，但?duì)人工智能的大量初始投資卻是令人望而卻步的。

咨詢(xún)機(jī)構(gòu)Insight公司數(shù)字創(chuàng)新零售行業(yè)專(zhuān)家Kim Knickle說(shuō)：“零售商很謹(jǐn)慎，除非他們知道這將直接影響收入或利潤(rùn)，否則他們對(duì)決定如何進(jìn)行IT投資持謹(jǐn)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(guó)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(gè)實(shí)體店，并通過(guò)酒吧及其電子商務(wù)網(wǎng)站進(jìn)行分銷(xiāo)。

該公司首席信息官Joe Gregg說(shuō)，該酒廠從三個(gè)不同的渠道獲得了三組有關(guān)其客戶(hù)的數(shù)據(jù)。他說(shuō)，“邁向人工智能的第一步就是解決數(shù)據(jù)問(wèn)題。我們才剛剛開(kāi)始走上這段旅程。”

Gregg表示，在人工智能技術(shù)方面，并不會(huì)與Facebook公司和亞馬遜公司這樣的廠商競(jìng)爭(zhēng)。他說(shuō)：“我們可以雇傭世界上最好的釀酒師，但我們永遠(yuǎn)無(wú)法雇傭到最好的數(shù)據(jù)科學(xué)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(jì)將于今年年底完成部署。在數(shù)據(jù)問(wèn)題解決之后，釀酒廠將開(kāi)始使用該平臺(tái)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，例如，根據(jù)客戶(hù)以前購(gòu)買(mǎi)的商品向他們推薦新型葡萄酒。這證明了另一種趨勢(shì)：隨著人工智能變得商品化，小型零售商更容易使用它。

咨詢(xún)機(jī)構(gòu)德勤公司美國(guó)零售分析和信息管理團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人Tracie Kambies表示：“隨著技術(shù)的普及，專(zhuān)業(yè)零售商開(kāi)始獲得優(yōu)勢(shì)。讓這項(xiàng)技術(shù)更容易獲得、更具成本效益只是時(shí)間問(wèn)題。”

對(duì)采用人工智能并沒(méi)有多大阻礙的一項(xiàng)發(fā)展是隱私法規(guī)的增加。實(shí)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(shuō)：“隱私法規(guī)實(shí)際上為企業(yè)提供了一些保護(hù)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(hù)數(shù)據(jù)。因?yàn)楝F(xiàn)在有一些基本規(guī)則。”