机器学习在大盒子零售 - 沃尔玛,目标和哥斯科

Niccolo Mejia.
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Niccolo是EMERJ的内容作家和初级分析师,开发网上内容并帮助定量研究。他拥有艾默生学院的书面,文学和出版学士学位。

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许多顶级财富500强零售商已经开始使用AI和ML来解决各个部门的业务问题。沃尔玛和科斯科共享一个杂货袜,其中包括产品的新鲜度和条件以及时序的重复时间。

由于它们不会保留所有信息,因此难以跟踪来自领先零售商的每一个新技术倡议。也就是说,他们仍然宣布他们的倡议,以了解他们目前正在开发的方式。

在本文中,我们讨论了美国的三家顶级零售商。以及它们如何利用AI,ML和数据科学来解决业务问题。这些问题包括销售额建议书几乎尝试了产品。我们还使用该信息,该信息提供了对这些公司在未来开发其AI的推断。

我们涵盖的公司包括:

  • 沃尔玛和智能零售实验室。这是他们在仪器中的最大尝试进入砖和砂浆商店。
  • 目标以及他们提升的举措电子商务建议以及虚拟产品 - 尝试应用程序。
  • Costco.及其“未来国家面包店经验”,或通过烘烤推荐的产品来跟踪新鲜食品库存和减少废物的ML供电方法。

我们看看这些顶级零售商用沃尔玛开始,他们最新尝试完全数字化商店。

沃尔玛的智能零售实验室和机器人监视器

智能零售实验室是一家沃尔玛商店,配备了数千台摄像机,可在产品的库存或现状以及客户购物行为中传播信息。摄像机将此信息发送到数据库,以获取一台机器学习模型,该模型不断学习更多关于管理商店的信息。沃尔玛技术孵化器商店No8.开发了实验室,以探索的可能性零售AI

沃尔玛新闻室记者问道Mike Hanrahan.智能零售实验室的首席执行官,了解仪器商店的员工如何感受到变化。关于与AI的警报和建议合作,Hanrahan说:

“我们认为这是我们的伙伴会兴奋的东西。该技术已经建成了改善员工的“工作,使他们的工作更有趣,帮助他们缓解一些平凡的任务。AI可以在一个非常迅速变化的世界中提高他们的技能集。“

沃尔玛似乎探索了一些主要的AI功能,通过使用相机和传感器仪表使用50,000平方英尺的商店。这些包括:

  • 产品库存和可用性
  • 打开和关闭寄存器
  • 确定购物车的可用性

实验室能够检测某些产品是否需要补充,因为它们被客户从货架上脱离时。一旦股票在给定的过道中的任何众多摄像机中都变得明显低,系统将警告员工将运行低的产品恢复。

此外,该系统可以跟踪当天跨越香蕉的变色。一旦系统认识到香蕉变得太棕色以保持货架上,它会向工作人员发送类似的警报,以派人扔掉他们。

沃尔玛声称智能零售实验室的系统可以确定需要打开更多的现金寄存器。虽然它们没有熟悉这一点,但我们可以推断摄像机观察每个寄存器上方的亮度信号,以确定它是否打开,并将这些数字与等待退房的客户量进行比较。如果不是所有寄存器都是自动的,这可能导致人类员工的警报。

以下视频是一个简短的演练,智能零售实验室周围的相机如何将产品和库存信息传送回背部的大型数据中心。扬声器还强调了在沃尔玛网络上使用AI进行实用的效用,以及维护客户隐私:

此外,该公司声称实验室可以检查商店是否可以触发警报让员工收集返回其指定区域。这可能与检测“寄存器打开”信号相同的方式完成。需要在来自实验室摄像机的历史数据和实时数据的购物车的高分辨率图像上培训。

然后,实验室可以检测到废弃或空购物车的存在,并跟踪有多少。当购物车量达到一定数量时,员工可以将系统设置为提醒它们。

目标目前的AI举措

目标公司有三个积极的举措,涉及使用机器学习或AI来改善业务流程或提高客户满意度。他们在新的AI应用程序和算法上工作以推动销售,获取较小的科技公司雇用他们的领导,以及与其他AI公司合作,为客户群提供新服务。

电子商务销售建议

根据他们的公司网站,目标在机器学习算法上工作,将产品的网页与其他互补产品匹配,以便在该页面上宣传。该公司声称他们的一个实习生正在努力开发这种算法,但很可能需要更大的团队来完全开发和实施这种模型。这是因为这一点,我们可以推断目标至少试图开发更大的ML供电解决方案,以优化他们的电子商务存在。

从理论上讲,目标可以使用机器学习来推动网站让客户了解“享受这也购买的人”的销售额。该公司可能需要大量的电子商务销售数据,他们将用来培训机器学习模型来识别客户群中的购物模式。

定位广告花费和拆除

另一个目标的举措正在通过它来构建数据科学团队获取较小的AI公司并将它们添加到他们的团队中。收购包括购买较小的公司,然后找到最佳业务领域,为其前领导人在目标内工作。公司自2014年以来一直在进行这些类型的战略收购,他们可能会看到他们创新和维护当前AI解决方案的能力。

一个例子是目标最近获得的公司Kvantum。在买断之前,kvantum.开发机器学习模式,了解花费广告预算的最佳方式。我们可以推断出kvantum寻求kvantum以改善这种能力。

这将允许目标决定在哪里广告和哪些类型的客户更容易。例如,如果营销领导者指定了他们想要市场的消费者人口,那么机器学习模型可以预测和比较电视或YouTube广告上的支出投资回报率。

实际上尝试与目标美容工作室的产品

目标也是利用AI,允许他们的客户几乎使用增强现实(AR)与他们的产品互动。在桌面和移动时,目标客户可以访问目标美容工作室实际上尝试构成和其他化妆品,如假睫毛。

客户使用智能手机摄像头或网络摄像头来允许Studio应用程序扫描它们的脸部。然后它将能够将产品的高分辨率图像直接或将产品的高分辨率图像映射到用户的脸上。目标声称这使客户给客户带来了良好的印象,这些印象在他们的脸上的样子。

目标与之合作PerfectCorp.是一款由其脸部映射技术而闻名的台湾机器视觉公司,将AI与AR结合在一起。他们声称能够将液体产品的颜色和色调映射到用户的脸上,以便在应用于皮肤时想到它可能看起来的样子。

这可能是通过在将阴影应用于透明度的透明度水平之前判断用户脸的尺寸和形状来实现。不透明度取决于产品的覆盖范围以及客户的肤色,理想情况会导致准确的测试图像。

Costco面包店需求预测

会员仓库俱乐部零售商Costco.使用机器学习在其新鲜食品部门维持生产力和可持续性。Costco捐赠了所有未售出或损坏的食物,因为这甚至更昂贵而不是必要的新物品。他们合作了树液用一个解决这个问题需求预测算法据称有助于管理人员确保客户通过时适量的新鲜产品。

Costco Bakery Managers需要预测每天需要生产的菜单上的每个项目的需求。在SAP的解决方案之前,这些管理人员需要通过审查销售和趋势报告来创建纸质的生产计划。他们还需要研究当地活动和他们的同事的过去的经历。

COSTCO将这种经验知识称为“部落知识”。每天根据前一天,损坏的物品或摧毁物品在烘焙队可以在早晨开始之前调整计划。

该解决方案的设计由此引导SAP APPHAUS.是SAP解决方案的分支,专注于易于使用和与最终用户在开发期间合作。当哥斯科准备开始在新的解决方案开始工作时,他们带来了新鲜食品高级副总统杰夫利昂,以及来自面包店的几个面包店管理者和监事。

这些Costco Bakery专家将继续成为解决方案的最终用户,因此Apphaus希望当客户购买某些产品以及多久的频率时都希望他们的输入。他们在工作期间接受了每个员工的接受采访,并在工作期间遮蔽了一些员工。一旦SAP有足够的数据关于面包店经理的日常任务,他们就可以与Costco员工共同创造新的面包店体验。

该公司称该解决方案是一个“未来的国家面包店经验”,这是一个平板电脑应用程序,显示对面包店管理者的数据和见解并进行数字化手动流程。金宝搏吧该应用程序使用机器学习为每个面包店菜单项提供规划预测。该预测决定了每件物品的烘焙量,自动调整成套货物。

这样,面包店的工作人员总是有一个理想的“未来状态”,让面包店在新的客户到达时,并自动生成并更新将面包店放入烘焙面包店的计划。

用于开发解决方案应用程序的机器学习模型最初是在七年内培训的销售和促销数据,也利用了在商店附近进行的天气,假期和体育赛事等影响因素。此外,SAP可能会在合作,面试和阴影面包经理时培训他们在他们创建的数据上培训。这据称允许Costco准确地预测对所做的每种面包店的需求。

下面是SAP的解决方案应用程序在平板电脑上运行的图像。它显示销售和需求预测的概述,同时在屏幕中间发生时绘制销售。用户还可以导航到顶级销售项目,并且需要将哪些项目重新存入最快:

使SAP应用程序功能的软件可能是由与Costco开发的机器学习算法提供支持的预测或规定性分析软件。

这是因为它能够从过去的历史数据方面做出关于销售的预测,并根据面包店的状态推荐特定的行动方案。虽然既不是SAP和COSTCO做出明确的,但我们可以推断该应用程序至少基于这些类型的人工智能技术,因为使用机器学习算法。金博宝官网

SAP声称解决方案仍然有助于Costco满足始终拥有新鲜和可用产品的需求,同时减少涉及未售出的食物的废物。他们还声称能够从企业数据找到特定的见解,例如客户将访问商店与体育赛事相关。金宝搏吧

Costco目前在美国超过500个面包店中将这种新解决方案集成在一起。他们还在商店的熟食店和食品法院地区探索了类似的商业挑战解决方案。

标题图像信用:运输主题

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