AI正在让自助服务、快速服务迈向一个更智能的未来
2023.12.22
伴随技术迅速发展，运营商不用再靠“猜”来定位服务需求，同时也能减少在库存管理和补货上花费的时间，减少机会成本和低迷销售造成的损失，当然，还可以降低人力成本。
旅途中，自助服务机和快餐店一向都是获取食物、饮料等最快速的选择之一。
如今，伴随技术迅速发展，运营商不用再靠“猜”来定位服务需求，同时也能减少在库存管理和补货上花费的时间，减少机会成本和低迷销售造成的损失，当然，还可以降低人力成本。
消费者不断变化的需求同样要被纳入考量。为了在商品供应方面保持领先，运营商需要了解实际售出的商品，并通过收集、分析数据来洞察消费者的需求以及何时会产生此类需求。
尽管如此，仍然不能保证运营商一定会取得某种成效。
总体而言，自助服务、快速服务等零售业态正随着运营模式的转变而发生变化。其中，许多转变是人们行为变化的结果，甚至是自动化、人工智能应用兴起的结果。例如，新冠疫情期间，为了减少病毒传播隐患，消费者开始选择无接触的服务，尤其是无接触的支付方式。
趋势之下，不仅是亚马逊这样的电商巨头，自助服务机和快餐店也有望获得更多机会。运营商可以通过数字化、智能化转型，减少日常运营中所需的人力。
近期，为了估算旧金山一家Amazon Go的潜在收入，RBC Capital对无人收银的零售门店进行了调研。根据对其流量的观察，RBC预估，在一家约2000平方英尺的Amazon Go内，每天约有400至700名顾客光顾。假设每位顾客平均消费10美元，Amazon Go的年销售额大概在110万至200万美元之间，最高可达美国一家传统便利店年销售额的两倍。
新技术正不断改变无人零售和自助服务的局面。当下，运营商可以借助数据驱动的方式，为消费者提供更好的产品和服务，同时互动、消费等信息也能实时反馈给运营商和零售商。
此外，还有一些技术可以实现无接触购物，进一步提升消费者的体验。基于计算机视觉等技术所打造的自动结算方案，不仅减少了排队造成的拥挤现象和漫长等待，也减少了消费者与商品、结算台等物体表面的接触，大幅降低了病毒传播隐患。
值得一提的是，计算机视觉技术可以通过物体识别，实时监测商品拿放情况并计数。这种方式使得运营商能够针对市场需求快速优化商品结构，淘汰那些很少受到消费者关注的商品，也可以及时发现入店行窃或毁坏财物等事件，发出报警信号。
现如今，零售商可以借助各种数字化手段，将实体门店与电子商务进行有机融合。例如，让人工智能技术帮助实体门店优化库存管理，解决线上线下库存不同步的问题，此外，也能同时管理多个门店或仓库的库存，根据销售情况及时进行商品调拨等。
这意味着，零售商可以在实时了解商品库存的基础上，及时补货，避免出现栏位空置的情况，让消费者每次进店都能买到想要的商品。
借助行为识别和商品学习算法引擎，零售商能够精准把握消费者与商品之间的交互及其他购物行为。这也使得系统可以基于消费者过往的消费信息自动调整营销策略，由此打造个性化的线下购物体验。
当无线技术被用于改善城市的连通性、效率和生活质量时，计算机视觉等技术加持下的自动结算和个性化营销等，也都让实体零售为智慧城市的全面融合做好了准备。可以说，人工智能创造了支持万物互联的、高度数字化的智慧商店，而这也恰好是智慧城市的主要特征。
区别于RFID技术、静态计算机视觉技术以及结合数字技术与人力的零售解决方案，AI计算机视觉技术的识别准确率超过99.9%。这些因素，都会助力那些现代的、开放的零售商或运营商在新一轮竞争中打造自己的核心优势。
数字化、智能化、人工智能驱动的实体零售可以提供更优质的顾客体验。具体而言，这些技术能让运营商和零售商通过销售数据和经营情况，深入洞察市场趋势、获取颗粒度更细的用户画像，在真正了解消费需求、消费偏好、消费力的基础上，精准调整选品、管理库存、优化陈列、策划活动，高效“俘获”消费者，带来更高的销售转化。
运营商和零售商也可以通过门店数智化管控平台，实时监控店内各类设备的运行情况，了解货柜温度、货架上的商品数量等等，或是预测销售情况、接受缺货提醒等等，保证随时都能为进店的消费者提供优质的服务。
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