인공 지능이 소매를 혁신하는 8 가지 방법

인공 지능 (AI)은 로봇이 재고 확인, 바닥이 더러워진 때 모니터링 등을 지원하는 등 소매점에 큰 영향을 미치고 있습니다. 예를 들어 슈퍼마켓은 노동 인력 문제를 해결하는 데 어려움을 겪기 때문에 로봇은 소비자 트래픽 패턴을 관리하고 가격표를 추적하는 데 도움을줍니다. 로봇은 또한 소비자 구매 행동 및 군중 반응에 관한 비즈니스 인텔리전스 (BI)를 제공하고 있습니다.

주니퍼 리서치 (Juniper Research)는 소매 업체가 2018 년에 약 20 억 달러를 소비 한 것과 비교하여 2022 년까지 AI에 73 억 달러를 소비 할 것으로 예측하고 있습니다. 현재 오프라인 소매 업체와 온라인 소매 업체 모두 로봇을 배치하고 있습니다. 구글 클라우드의 소매 산업 솔루션 글로벌 책임자 인 프라 빈 필라이 (Pravin Pillai)는 "특히 빠른 배송 프로세스를 원할 때 많은 로봇 기반 투자가 실현되고있다"고 말했다.

지난달 뉴욕시에서 열린 NF (National Retail Federation) 컨퍼런스 인 '소매점 빅쇼 (Retail 's Big Show)'에서 Pensa Systems는 매장 재고 모니터링을 돕는 드론을 선보였다. Giant Food Stores의 사장 인 Nicholas Bertram은 체인이 500 개 매장에서 "Marty"라는 Badger Technologies 로봇을 구현하는 방법에 대해 논의했습니다. AI는 예측 분석과 결합하여 소매 업체에게 가장 많이 판매 할 제품과 제공하는 제품을 개인화하는 방법에 대한 데이터를 제공합니다.

구글의 필라 이는 소매 업체들은 고객의 기대에 부응하기 위해 기술을 사용하고 마진을 다룬다 고 지적했다. 소매 업체는 Google BigQuery 및 MongoDB Atlas와 같은 데이터베이스 플랫폼을 사용하여 최고의 판매자를 식별하고 재고 보충 방법에 대한 통찰력을 얻습니다. Pillai는 "선반 또는 선반에있는 제품과 매장을 걷는 사람들에 대한 정보를 얻을 수있다"고 말했다. "발자국으로 인해 캡처 할 수있는 데이터가 많기 때문에 머신 러닝 모델도 구축 할 수 있습니다."

Pillai에 따르면, 제품 권장 사항은 소매 AI의 논리적 첫 단계였습니다. "우리는 ML이 전력을 공급함으로써 예측의 양이 밝아지고있다"고 그는 말했다.. 소매 업체는 ML을 사용하여 "어떤 제품을 휴대해야하는지 더 잘 예측합니다." Pillai에 따르면 리서치 회사 Capgemini와 같은 회사의 대화 상거래 보조원은 자연어 처리 (NLP)와 ML 모델을 결합하여 온라인 쇼핑 프로세스 중에 고객에게 지침을 제공합니다.

소매를 혁신하는 8 가지 멋진 기술이 있습니다.

1 명의 Caper는 똑똑한 쇼핑 카트를 소개합니다

뉴욕에 본사를 둔 소매 기술 공급 업체 인 Caper는 컴퓨터 비전, 센서 퓨전 및 3 대의 카메라를 사용하여 카트에 넣은 품목을 자동으로 울리는 스마트 한 자체 체크 아웃 쇼핑 카트를 개발했습니다. 제품을 카트에 처음 넣을 때 고객은 카트가 제품을 "학습"할 수 있도록 스캔해야합니다. 최초 스캔 후 컴퓨터 비전 기능이 이어지고 항목을 카트에 담을 수 있습니다. Caper는 구매자가 앱을 다운로드하지 않고도 가격을 자동으로 높입니다. 쇼핑을 마치면 쇼핑 카트에서 신용 카드 판독기를 사용하여 체크 아웃 할 수 있습니다. 그들은 모바일 지불 또는 신용 카드를 사용할 수 있습니다. 그런 다음 쇼핑객은 가방을 꺼내고 밖으로 나갈 수 있습니다.

Caper의 공동 창립자이자 CEO 인 Lindon Gao는“우리는 가장 일반적인 도구 중 하나 인 쇼핑 카트를 가져 와서 '파워 쇼핑 카트'로 바꿨습니다. "부품은 센서 융합 및 컴퓨터 비전으로 인해 카트에 넣을 때 품목을 직접 식별 할 수 있습니다."

Gao는 스마트 쇼핑 카트는 디지털 기술을 이전에 온라인에서 찾은 벽돌 및 박격포 위치에 통합하는 방법이라고 지적했다. "우리는 온라인 쇼핑의 디지털 구성 요소 인 가시성과 투명성을 실제 매장에 가져오고 싶다"고 말했다.

케이 퍼 카트는 곧 카트에 넣은 제품에 대한 내장 태블릿의 레시피를 제안 할 것입니다. Caper는 아직 이름을 밝힐 수없는 일부 대기업 소매 업체와 협력하고 있습니다. 이 회사는 지금까지 스마트 쇼핑 카트를 뉴욕의 두 매장 즉, 모든 자연 식료품 점 Foodcellar & Co. Market과 Gala Fresh Farms에 배치했습니다. Caper는 2019 년 스마트 쇼핑 카트를 150 개 매장에 공급할 계획입니다. 현재 식료품 점에 중점을 둔 Caper는 다른 유형의 소매점 및 편의점으로 확장 할 계획입니다. (이미지 크레디트: PCMag)



2 개의 숟가락 전문가는 AI를 사용하여 음식 알레르기를 가진 쇼핑객을 돕는다

음식 검색 및 검색 엔진 Spoon Guru는 AI를 사용하여 알레르기 환자가 자신의 요구에 맞는 재료가 들어있는 매장에서 제품을 찾을 수 있도록 도와주는 모바일 앱을 제공합니다. 이 앱은 디지털 선반 라벨을 스캔하고 비콘을 사용하며 매장 키오스크와 통합됩니다. 쇼핑객은 바코드를 스캔하여 제품에 견과류가 없는지 또는 글루텐이 없는지 등 어떤 식품이 안전한지 알 수 있습니다. 이 서비스는 180 개의식이 속성을 지원합니다.

Spoon Guru의 공동 창립자이자 공동 CEO 인 Markus Stripf는“우리는 영양 도메인 전문 지식을 AI 및 ML과 결합하여 비정형 데이터를 이해합니다. "우리는 개별 제품 및 레시피와 관련된 대량의 메타 데이터를 최적화하고 보강하며 비건, 글루텐 프리, 저 콜레스테롤 및 고 섬유질과 같은식이 속성과 비교합니다." Stripf는 아내가 여러 가지식이 제한을 가지고 슈퍼마켓에서 식품 라벨을 읽는 데 어려움을 겪고 있기 때문에 회사에 대한 아이디어를 생각해 냈습니다.

Spoon Guru는 영국의 Tesco 슈퍼마켓에서 구할 수 있으며이 회사는이 도구를 미국 슈퍼마켓으로 확장하기 위해 논의 중입니다. Stripf는 "우리의 플랫폼을 통해 Tesco의 고객은식이 요구를 충족하는 전체 제품 모음에서 모든 제품과 레시피를 정확하고 즉시 찾을 수 있습니다."라고 말했습니다. Spoon Guru는 오프라인 상점에서 사용되는 스캔 기능 외에도 온라인 사이트에 속성 필터를 통합합니다. (이미지 제공: Spoon Guru / Tesco)



3 Ocado, Google Cloud ML을 사용하여 고객 불만 처리

영국의 온라인 식료품 상인 Ocado는 Google Cloud Machine Learning Engine이 제공하는 기계 학습 (ML)을 사용하여 쇼핑 데이터의 분석 속도를 높이고 고객 경험을 향상시킵니다. Google Cloud의 Pillai는 고객이 불만을 가지고 Ocado에 편지를 쓰면 ML 모델을 사용하여 수신 메시지를 분류하고 분류 할 수 있다고 말했다.

구글은 Ocado가 구글 클라우드 ML 기술을 사용하여 이메일에 4 배 더 빠르게 (3.5 % 증가) 응답 할 수 있다고 말한다. Ocado는 ML 용 Google TensorFlow 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리를 사용하여 ML 알고리즘에 액세스하여 고객 이메일에 태그를 지정하고 분류합니다. 온라인 식료품 점은 응답을 위해 이메일의 우선 순위를 지정할 수 있습니다.

Pillai에 따르면 ML과 분석 외에도 Ocado는 자동화 로봇 (위 그림 참조)을 사용하여 고객의 포장 주문을 도와줍니다. 로봇은 Google Cloud의 AI 기술을 사용합니다. "그들은이 시스템이 그리드에서 작동하고 다른 카트의 존재를 알고있는 로봇 식 셋업을 가지고있다"고 그는 말했다.

Ocado는 자동화 된 창고의 일부로 ML을 로봇에 통합하여 오류를 복구하고 장치의 자체 테스트를 향상시킬 수 있도록 노력하고 있습니다. (이미지 제공: Ocado)



4 로봇이 올바른 방향으로 고객을 가리 키도록 도와줍니다.

디지털 키오스크는 공항, 쇼핑몰 및 기차역과 같은 장소에 수년간 존재 해 왔지만 현재 Hease Robotics와 같은 회사는 좀 더 모바일 화하고 있습니다. 이 회사는 모바일 키오스크가 고정 키오스크보다 20 배 더 많은 상호 작용을 가져올 것이라고 말합니다. Hease Robotics의 공동 창립자이자 CTO (Chief Technology Officer) 인 Jade Le Maitre에 따르면 Hease Robotics는 한 달에 20 개의 "Heasy"로봇을 생산하고 있습니다. 이 회사는 덴마크, 프랑스 및 독일과 같은 국가의 소매점에 Heasy 로봇을 배치했습니다. 프랑스에서는 하이퍼 마켓 E.Leclerc에서 Heasy 로봇을 찾을 수 있습니다. 이 회사는 로봇을 미국으로 확장 할 계획이다.

로봇은 고객의 충성도 카드를 스캔하여 해당 구매자와 관련된 거래를 보여줄 수 있습니다. 그런 다음이 회사의 소프트웨어는 고객이 상점에서 보내는 시간과 같은 쇼핑몰의 어려움을 해결하기 위해 데이터를 수집합니다. 로봇은 매장 주변의 고객을 안내합니다.

Le Maitre는 "로봇이 특정 매장이나 특별 프로모션에 대한 지시를 내릴 수 있도록 시설 맵을 가지고있다"고 말했다. "점심 식사 시간이라면 점심을 잡으라고 고객에게 조언 할 것입니다."

르 마이트 르에 따르면 로봇 Heasy와 같은 AI 제품의 궁극적 인 목표는 고객과 소매 업체 모두에게 도움이되는 가장 관련성 높은 데이터를 제공하는 것입니다. 판매자에게는 더 많은 제품을 판매하고 수익을 늘리는 방법에 대한 데이터입니다. 소비자에게있어이 데이터는 쇼핑객이 원하는 것에 대해 소매 업체가 얻는 데이터입니다. (이미지 크레디트: Hease Robotics)



계산대 무료 매장을 제공하는 인텔 5 대

아마존은 점원이없는 소매점의 성장 추세를 선도하고 있으며 2021 년까지 점원이없는 새로운 식료품 점 3, 000 곳을 개설 할 계획이라고합니다. 고객은 계산대에 가지 않고도 매장에서 물건을 가져 가고 물건을 떠날 수 있습니다.. 또 다른 혁신적인 구현에서 Cloud Pick과 Intel은 자동화 된 도어 액세스, 카메라 및 컴퓨터 비전을 통합하여 고객이 계산원의 도움없이 체크 아웃 할 수있는 중국의 계산원이없는 매장에서 협업하고 있습니다.

이 기술에는 계량 센서, Intel Core i5 8500T 프로세서 및 Intel Deep Learning을 통합 한 OpenVINO 툴킷도 포함됩니다. 인텔 리테일 솔루션 사업부의 CIO (Chief Innovation Officer) 스테이시 슐만 (Stacey Shulman)에 따르면, 계산원이없는 점포 기술 유형의 차이는 사용 된 센서 유형에있을 수 있습니다. 일부 매장에는 무게 센서가있는 반면 다른 매장에는 Bluetooth 저에너지 (BLE)를 사용할 수 있습니다.

인증 게이트는 모바일 트랜잭션을 안전하게 유지합니다. Cloud Pick의 AI 기술은 컴퓨터 비전, 딥 러닝 및 센서 융합이 결합 된 자율 주행 자동차의 AI 기술과 유사합니다. 백그라운드에서 Cloud Pick의 C-IRP (Intelligent Retailing Platform)를 통해 소매 업체는 매장 레이아웃을 최적화하고 매장 트래픽을 늘리기위한 데이터를 제공 할 수 있습니다. 직원이 매장을 돌아 다니면서 체크 아웃을 처리하지 않고도 고객을 지원할 수 있습니다. (이미지 제공: 인텔)



6 AWM Smart Shelf, 목표 제품 정보를 제공합니다

스마트 선반은 고객이 오프라인 매장 방문에 관심을 가질 수있는 또 다른 기술입니다. 이러한 제품 중 하나 인 AWM Smart Shelf에는 LED 디스플레이 및 대상 제품 정보가 있습니다. 카메라는 쇼핑객 행동 및 인구 통계에 대한 데이터를 수집하여 표시되는 비디오를 개인화합니다. AWM은 연령, 성별 또는 민족에 따라 비디오를 사용자 정의 할 수 있습니다. AI 구성 요소는 상점 내 선반 가용성을 추적합니다. AWM 스마트 선반에는 컴퓨터 비전을 사용하여 계산원이없는 계산대가 통합되어 있습니다. 플랫폼은 선반에서 제거 된 제품을 감지하고 이러한 품목을 고객의 장바구니에 추가합니다. 그런 다음 구매자는 디지털 지갑을 통해 요금을 청구합니다. (이미지 제공: AWM Smart Shelf)



7 Celect ML은 매장에서 재고 수요를 예측하는 데 도움을줍니다

Lucky Brand는 매장에서 상품 할당을 최적화하기 위해 ML 및 고급 분석으로 전환하는 소매 업체 중 하나입니다. Celect의 예측 및 최적화 플랫폼은 데이터 모델링 및 예측 데이터베이스를 통해이를 가능하게합니다. Massachusetts Institute of Technology 컴퓨터 과학 및 인공 지능 연구소의 AI 기술로 구동되는 Celect 플랫폼은 CRM (고객 관계 관리) 데이터 및 판매 거래에서 데이터를 가져 와서 Lucky Brand와 같은 소매 업체를 돕습니다.

셀렉트의 CEO 인 앤드류 앤드류 (John Andrews)는“셀렉은 고객의 선택, 다양한 제품 간 상황, 제품에 대한 수요가 제품의 수요에 미치는 영향을 이해함으로써 현지화 된 미래 수요를 예측할 수있다. (이미지 크레디트: Celect)



8 Zone24x7 Aziro 로봇, 매장에서 재고 실사

대형 백화점에서 Aziro라는 로봇을 테스트하고 있습니다.

존 24x7. RFID (Radio Frequency Identification)를 사용하여 선반 재고를 확인하는 자율 감지 시스템이 특징입니다. Zone24x7에 따르면 RFID는 재고 수의 정확성을 높이고 매장 내에서 품목을 찾는 기능을 향상시킬 수 있다고 말합니다. 매장 쇼룸 외에도 Aziro 로봇은 창고 및 유통 센터에서 사용됩니다.

Aziro 로봇은 3D, 범퍼 및 소나 센서와 레이저 거리 측정기를 갖추고있어 매장 내 탐색을 도와줍니다. 요즘 많은 장치와 마찬가지로 Aziro 로봇을 원격으로 제어 할 수 있습니다. 클라우드 기반 차량 관리 시스템을 사용하여이를 수행 할 수 있으며, 이는 매장에서 유지 관리 작업을 구성하는 데 도움이됩니다.

Aziro 로봇은 ROS (Open-souce Robot Operating System)에서 실행되며 MySQL 오픈 소스 데이터베이스 시스템에 데이터를 공급합니다. 또한 Apache NiFi를 사용하여 데이터를 배포하고 Ubuntu 오픈 소스 OS를 사용합니다. (이미지 제공: Zone24x7)