Как машинное обучение улучшают опыт розничной торговли купить с установкой, продажа, хорошая цена Харьков!

Как машинное обучение улучшают опыт розничной торговли купить с установкой, продажа, хорошая цена Харьков!

Как машинное обучение, AI улучшают опыт роскошной розничной торговли
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение внедряются и используются практически во всех отраслях. Это включает в себя сектор элитной розничной торговли, где усовершенствованные алгоритмы позволяют ритейлерам повышать качество обслуживания клиентов как в магазине, так и в Интернете.
Такие бренды, как Dior, запустили чат-роботы AI, которые могут взаимодействовать и давать рекомендации онлайн-покупателям, в то время как флагманский магазин Burberry в Лондоне полностью охватил цифровую эпоху с помощью интерактивных мультимедийных инструментов, таких как зеркала, которые дублируют друг друга как экраны.
В магазине розничные продавцы предметов роскоши используют AI и дополненную реальность (AR), чтобы предоставить покупателям более персонализированный и захватывающий опыт покупок. Примером этого являются умные зеркала, которые могут автоматически рекомендовать аксессуары для данного наряда, а также позволяют покупателям делать 360-градусное видео и менять цвет одежды.
В то время как розничные торговцы предметами роскоши в настоящее время все еще полагаются на партнеров по продажам, AI и машинное обучение играют все более важную роль, помогая брендам взаимодействовать со своими клиентами.
В отчете McKinsey & Company говорится: «Большие данные и машинное обучение возвращают аутентичность и актуальность отношениям с клиентами», предоставляя расширенную аналитику, чтобы помочь брендам предлагать услуги, индивидуально адаптированные к каждому клиенту и случаю.
По словам Эндрю Фоукса, руководителя центра розничных продаж SAS в Великобритании и Ирландии, «применение машинного обучения для обработки данных в магазине имеет большой потенциал, чтобы помочь ритейлерам класса люкс лучше понимать своих клиентов на протяжении всего их жизненного цикла. Он добавил, что ритейлеры также «используют эти методы, чтобы лучше понять структуру спроса, чтобы иметь товары с высокой стоимостью в нужной части мира для удовлетворения спроса».
Фоукс сказал, что ритейлеры класса люкс внедряют методы машинного обучения, чтобы лучше понимать своих клиентов и поддерживать их связь с брендом. Такие методы также использовались для «применения большего контекста в реальном времени к предложениям или сообщениям, которые они размещают перед своими клиентами, или к сообщениям, которые их сотрудники могут использовать, чтобы продавать больше при личной встрече с клиентами», добавил он.
Рэй Хартьен, директор по маркетингу RetailNext, подчеркнул необходимость точных данных о результатах, отметив важность датчиков с глубоким обучением, таких как Aurora v2 компании RetailNext, которые могут точно различать клиентов и отражения, тени и корзины для покупок, заваленные товарами. Хартен добавил, что усовершенствованные датчики и процессы способны определять покупателей из числа торговых партнеров, предоставляя не только точную информацию о шагах, но и информацию о том, как, когда и где взаимодействуют покупатели и персонал.
«Внутри магазина датчики с искусственным интеллектом определяют, что делают покупатели на дисплеях, отличных от жилья в определенном географическом месте. Например, датчик может определить, достигает ли покупатель какого-либо предмета, поднимает его, смотрит на него более внимательно или примеряет его, возвращает его на дисплей и т. Д. Распознавание человеческой деятельности на основе глубокого обучения предоставляет данные, которые позволяют ритейлеры изменяют макеты своих магазинов, дисплеи, приборы, ассортимент продукции, модели укомплектования персоналом - все на самом деле - чтобы добиться желаемых результатов, к которым они стремятся », - сказал он.
Фоукс также указал на использование компьютерного зрения; новая дисциплина, которая обучает машины интерпретировать и понимать визуальный мир, используя цифровые изображения с камер в сочетании с моделями глубокого обучения, которые имитируют процессы, используемые человеческим мозгом.
«Наши наиболее развитые клиенты могут присоединиться к данным онлайн-просмотра, влияниям в социальных сетях и даже изображениям, использующим методы компьютерного зрения для автоматической генерации атрибутов. Эти атрибуты могут затем использоваться для точной настройки предложений клиентов в реальном времени или будущего проектирования и разработки продуктов », - сказал Фоукс.

29.01.2019