Благодаря своей разветвленной сети, насчитывающей около 4700 магазинов
Уалмарт и 600 клубов Сэм в Соединенных Штатах, в которых в
совокупности работают около 1,6 миллиона человек, и обширным наборам
данных, Уалмарт получила особое преимущество в использовании
потенциала искусственного интеллекта (Искусственный интеллект) для
улучшения впечатлений клиентов от покупок.
По словам Аншу Бхардваджа, старшего вице-президента Уалмарт по
технологической стратегии и коммерциализации, стратегия компании в
области искусственного интеллекта направлена на использование технологий
и машинного обучения для улучшения взаимодействия клиентов и
сотрудников в широкой бизнес-среде.
Клуб Сэм, например, использует свою модель членства для сбора огромного
количества данных о поисковых запросах клиентов, истории покупок и
предпочтениях, что позволяет ритейлеру улучшить свой опыт покупок,
поскольку клиенты постоянно оставляют “хлебные крошки”, которые
раскрывают их симпатии и потребности, по словам Бхардваджа.
Чтобы убедиться, что нужные товары доступны для покупки, Клуб Сэм
отслеживает примерно 6000 наименований, хранящихся на полках магазинов
складского типа со средней площадью 136 000 квадратных футов. Для этого
Клуб Сэм разработал необычное решение: скребки для мытья полов.
Когда эти машины перемещаются по магазину, моют полы и поддерживают
на них порядок, они также получают изображения каждого представленного
товара в режиме реального времени. В каждом магазине есть один из таких
скрубберов, оснащенный системами инвентаризации, способными ежедневно
делать более 20 миллионов фотографий всех товаров на полках.
“Это означает, что я могу отличить замороженные хлопья Kellogg's Froot
Loops от замороженных хлопьев Kellogg's Frosted Flakes по тому, в каком
количестве они представлены на полках”, - сказал Бхардвадж. “И если вы
думаете о полке, то на ней не всегда есть товары спереди. Их можно было бы
заколоть сзади, и тогда тоже появились бы тени.”
Тем не менее, при некоторой подготовке алгоритмы способны точно
распознавать различные бренды и их расположение на складе, принимая во
внимание такие факторы, как интенсивность освещения и глубина полки,
достигая впечатляющей точности - более 95%. Как только товар достигает
определенного порога, система автоматически отправляет оповещение на
склад, чтобы убедиться, что товар остается на складе.
Система, основанная на искусственном интеллекте, также может определить
наилучший план действий, когда товара нет на складе, но доставка
запланирована с учетом недостающих товаров на этот день. В таких
ситуациях алгоритм предписывает сотруднику отнести товар
непосредственно в торговый зал, а не на склад. По словам Бхардваджа, этот
подход помог повысить производительность труда сотрудников на 15% с
момента его внедрения в прошлом году.
Торговое приложение Уалмарт также использует искусственный интеллект
для улучшения качества обслуживания клиентов. Примером этого является
способность системы распознавать, когда клиент заказывал подгузники
ранее, и определять, подходит ли ранее заказанный размер.
Бхардвадж отметил, что, хотя разработка искусственного интеллекта Walmart
занимает несколько лет, конечная цель компании остается неизменной:
определить более эффективные способы определения того, что клиенты
хотят приобрести, и как это им доставить.
Именно этой цели помогает достичь искусственный интеллект, упрощая
процесс принятия решений, что приводит к уменьшению разногласий между
предпочтениями клиентов и их окончательной покупкой.

incatalog.kz