नई दिल्ली : बड़ी खुदरा शृंखलाएं ग्राहकों को सर्वोत्तम उत्पाद और अनुभव प्रदान करने के प्रयास में ऑनलाइन और भौतिक दुकानों में उपभोक्ता व्यवहार का अध्ययन करने के लिए मशीन लर्निंग और कंप्यूटर विज़न जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) टूल का उपयोग करके ग्राहकों की संतुष्टि बढ़ाने की कोशिश कर रही हैं।
बेंगलुरू और सैन फ्रांसिस्को स्थित एआई समाधान प्रदाता एल्गोनॉमी ने पैंटालून्स के लिए एआई-आधारित निर्णय इंजन को तैनात किया है, जो आदित्य बिड़ला फैशन एंड रिटेल लिमिटेड के स्वामित्व वाली एक बहु-ब्रांड खुदरा श्रृंखला है। ज़ेन एआई वास्तविक में हर बातचीत के लिए सबसे इष्टतम अनुभव का चयन करता है। -समय, ग्राहक की प्रोफ़ाइल और खरीदारी यात्रा के चरण के आधार पर। उदाहरण के लिए, यदि कोई महिला ग्राहक पीच ड्रेस के लिए ऑनलाइन ब्राउज़ करती है और बाद में उसे आज़माने के लिए स्टोर पर जाती है, तो स्टोर सहयोगी उसकी प्राथमिकताओं, व्यवहार संबंधी डेटा, खोजों और पिछली खरीदारी के आधार पर उसकी बेहतर सहायता के लिए एक ऐप का उपयोग करता है, निदेशक भावना सच्चर ने कहा , Algonomy में उत्पाद विपणन। उन्होंने कहा कि इसका मकसद एआई-आधारित वैयक्तिकरण का उपयोग ग्राहकों को अनुकूलित सर्व-चैनल अनुभव प्रदान करने के लिए करना है।
सच्चर ने कहा, “स्टोर और डिजिटल के बीच कृत्रिम अलगाव को तोड़ने की दिशा में एक मजबूत इच्छा और कार्रवाई है, जिससे ग्राहक के लिए टूटी हुई यात्रा और खंडित अनुभव और खुदरा विक्रेता के लिए कुशल संचालन होता है।”
गुरुग्राम स्थित एआई स्टार्टअप स्टैक ने अपने रिटेल एनालिटिक्स सॉल्यूशन की मांग में उल्लेखनीय वृद्धि देखी है जो स्टोर्स को अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए कंप्यूटर विज़न का लाभ उठाता है। “महामारी के बाद खुदरा से मांग बहुत तेजी से बढ़ी है। कारण सरल है – वे ई-कॉमर्स के साथ प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं,” स्टैक के मुख्य कार्यकारी अधिकारी और सह-संस्थापक अतुल राय ने कहा।
राय ने कहा कि ई-कॉमर्स स्टोर ग्राहकों पर डेटा हासिल करने और प्रासंगिक उत्पादों और सौदों को प्रदर्शित करने के लिए इसका लाभ उठाने के लिए बेहतर स्थिति में हैं। वे जानते हैं कि उपयोगकर्ता वेबसाइट पर कब जाते हैं और वे उस पर क्या कर रहे हैं। “ऑफ़लाइन स्टोर के पास उस तरह के डेटा तक पहुंच नहीं है। उन्हें केवल इतना पता है कि कितनी बिक्री हुई। उनके पास जो डेटा है वह ग्राहकों की जरूरतों को समझने और बिक्री और मार्केटिंग गतिविधि की योजना बनाने के लिए पर्याप्त नहीं है।”
स्टैक का रिटेल एनालिटिक्स सॉल्यूशन फुटफॉल एनालिटिक्स जैसी सुविधाएँ प्रदान करता है जो किसी विशेष स्टोर पर फुटफॉल पर नज़र रखने के लिए इन-स्टोर कैमरों से फीड में टैप करता है। यह ग्राहकों के लिंग जैसे जनसांख्यिकीय विश्लेषण फैक्टरिंग तत्व भी प्रदान करता है। यह एक बड़े स्टोर में ग्राहक हीट मैप का पता लगाने के लिए प्लानोग्राम विश्लेषण भी प्रदान करता है।
राय के मुताबिक, स्टैक ने इन समाधानों को कई स्टोरों में तैनात किया है। उन्होंने कहा, ‘हम स्टारबक्स और फ्यूचर रिटेल के साथ भी बातचीत कर रहे हैं।’
हालांकि महामारी के बाद खुदरा स्टोरों में ग्राहकों को बेहतर अनुभव प्रदान करने के लिए एआई का लाभ उठाने के प्रयास तेज हो गए हैं, लेकिन चुनौतियां बनी हुई हैं। बड़े खुदरा स्टोर वर्षों से ग्राहक संबंध प्रबंधन (सीआरएम) और डेटा प्रबंधन का उपयोग कर रहे हैं। डेलॉयट इंडिया के पार्टनर रजत वाही के अनुसार, इनमें से कई समाधान अब एआई का लाभ उठा रहे हैं, जो बेहतर ज्ञान और क्षमता के निर्माण में मदद करता है। हालांकि, चुनौती यह है कि “आप उस प्रारंभिक ग्राहक डेटा को कैसे कैप्चर करते हैं और आप ग्राहकों और खरीदारों के लिए उस उपयोगकर्ता के अनुकूल कैसे बनाते हैं”, उन्होंने कहा।
बड़े खुदरा स्टोरों के लिए, डेटा गोपनीयता और आसन्न डेटा सुरक्षा कानूनों के बारे में बढ़ती जागरूकता के साथ उपभोक्ताओं पर बहुत अधिक डेटा कैप्चर करना भी मुश्किल साबित हो सकता है।
इन डेटा-संबंधी चिंताओं को ध्यान में रखते हुए, अल्गोनोमी जैसे समाधान प्रदाताओं ने कहा कि सेवाएं प्रदान करते समय, वे एक अनाम पहचानकर्ता का उपयोग करते हैं जिसमें किसी व्यक्ति से वापस जुड़ने की क्षमता नहीं होती है। स्टोर सहायकों और अन्य उपयोगकर्ताओं की पहुंच को व्यापारी के परिभाषित स्तरों के अनुसार कॉन्फ़िगर किया जा सकता है। “आमतौर पर, उनके पास एआई-जनरेटेड अनुशंसाओं तक पहुंच होगी- जिन उत्पादों में उनकी रुचि होने की संभावना है, क्रॉस-सेल / पूर्ण-दि-लुक आइटम के साथ-साथ ब्रांड, श्रेणी और अन्य समानताएं।”
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