人工知能が小売マーケティング環境をどのように再構築しているか
人工知能が小売業界に革命をもたらしたことは周知の事実です。人工知能の出現以来、人工知能は業界のほぼすべての分野を変革してきました。人工知能テクノロジーも常に向上しており、人工知能テクノロジーを使用する企業のビジネス成長の機会が増加しています。数十年前には夢にすぎなかった人工知能の導入が、今では現実のものになりました。将来的には、人工知能の発展トレンドに乗らない小売企業は競争で遅れを取る可能性があります。
顧客サービス、戦略、セキュリティ、マーケティング業務のいずれにおいても、人工知能は企業のビジネスのやり方に革命をもたらしました。
人工知能の台頭
歴史を振り返ると、人工知能テクノロジーの父であるミンスキーとマッカーシーは、人工知能が世界をどのように変えるかを予測しました。このニュースは業界全体に衝撃を与えた。彼らの予測によれば、人工知能が人間の知能に取って代わるでしょう。
人工知能の現代の定義では、人工知能は人間の知能によってのみ可能となる機能を実行する機械 (コンピューター自体またはコンピューター制御のロボット) の能力として説明されています。
人工知能の発展により、世界は日々革新を目の当たりにしています。今日、その夢が現実になりました。 Apple の Siri がユーザーを商品の購入に誘導するとき、または自動運転車を運転するとき、人工知能は私たちの目の前で進化しています。
過去 10 年間で、あらゆる業界が画期的な変化を経験しました。たとえば、製造業におけるロボットの普及や、人工知能による医療の進歩などです。これらの画期的なイノベーションはすべて人工知能のおかげです。
小売企業が人工知能に注目する理由
前述したように、人工知能は小売業を含むほぼすべての業界を変革しました。 Amazon のようなオンライン大手からウォルマートやターゲットのような小売業者に至るまで、小売企業は人工知能に注目しています。その理由は次のとおりです。
(1) 人工知能は信頼できる
信頼性という点では、人工知能システムに勝るものはありません。彼らは人間よりも信頼性が高く、効率的です。 24 時間体制で働くことが求められれば、そうするでしょう。人間とは異なり、これらの機械は食事をしたり、眠ったり、休憩したりする必要がありません。
これらのマシンを使用すると、企業は休暇や病欠に対処する必要がなくなり、AI が人間よりも信頼できるようになります。また、データを数秒で処理し、人間では完了するまでに何年もかかるタスクを実行することもできます。
(2) 人工知能は長年にわたって顧客サービスを向上させてきました
人工知能は長年にわたって顧客サービスを大きく変えてきました。今の時代、カスタマーケアはあらゆるビジネスのマーケティングの根幹です。小売企業は顧客ケアの重要性をよく認識しているため、人間の知能よりも人工知能を選択します。
ボットは、チャット、電話、電子メールを 24 時間年中無休で処理できます。彼らは、長年の言語データから複雑な語彙を開発します。人工知能は人々が信頼を築き、それによって会社に対する顧客ロイヤルティを獲得するのに役立ちます。一部の広告ターゲティング ソフトウェアは、人工知能を使用してターゲット ユーザーをより効果的に特定するようになりました。
(3) 人工知能は生産性を向上させることができます
専門家は、人工知能が従業員のヘルパーとして機能する可能性があると示唆しています。人工知能を使用すると、従業員はロボットと仕事を共有し、自分のタスクに集中できます。これにより、生産性が向上し、より良いパフォーマンス結果を達成できるようになります。
小売業における人工知能の使用の最良の例
人工知能は今日の小売業界のいたるところにあります。ビジネス機能で人工知能を効果的に活用している小売業者の例をいくつか紹介します。
· Sephora Inc. は、人工知能を使用して化粧品を推奨しています。有名な化粧品ブランドのセフォラは、人工知能技術を利用して顧客に化粧品を推奨しています。一部の女性にとって、自分の肌タイプや肌色に合ったメイクアップを見つけるのは難しい場合があります。 Color IQ システムはユーザーの顔をスキャンし、それに応じてファンデーションとコンシーラーを推奨します。 LipIQ も ColorIQ テクノロジーの一部であり、ユーザーの唇をスキャンし、適切な唇の色を推奨します。
- LOWES LoweBots を使用してアイテムを検索します。店内で商品を見つけるのは、顧客にとって非常に難しい作業です。ここで LoweBot が重要な役割を果たします。 LOWESの店舗ではこのロボットが歩き回り、お客様を案内します。ボットは顧客が何を見つけたいかを尋ね続け、その回答に基づいてサポートを提供します。
- ノースフェイスではお客様にジャケットをおすすめしております。ノースフェイスは人工知能を活用して顧客にアウターウェアを推奨している。顧客はイベントの詳細をロボットに伝えるだけで、ロボットがそのイベントに最適なコートを判断します。
- ウォルマートは人工知能を使用して在庫を監視しています。ウォルマートは、人工知能を使用して店内在庫を管理した最初の小売業者の 1 つです。すべての通路をスキャンするスマート ロボットで在庫レベルを確認します。いつでも在庫を補充するために店舗の倉庫に通知を送信します。
人工知能が新しい消費者基準を設定する方法
人工知能は、新しい消費者のトレンドと基準を設定する上で重要な役割を果たします。消費者は、商品を探すのに苦労する必要がなくなりました。これまで、消費者は探しているものを見つけるのにジレンマを経験することがよくありました。
現在、AI が過去の検索を追跡し、顧客が尋ねることなく製品を推奨します。消費者は不要な広告を見る必要がなくなるため、このアプローチはより直接的かつ効果的です。 AI によって取得された広告はより関連性が高いため、顧客にとって迷惑ではなく、より魅力的なものになります。
ソーシャル メディア ユーザーも人工知能の機能を体験しています。人々が Google 検索エンジンで製品を検索するとき、ソーシャル メディア プラットフォームでその製品を目にする頻度はどれくらいですか? ほぼ毎回です。これらのターゲットを絞った広告は、消費者が実際に望んでいることを推奨します。多くの消費者がこの製品を気に入ったら、この製品を宣伝することが新しいトレンドになるでしょう。
人工知能は、特定の製品に対する消費者の行動を識別し、企業がその製品が販売可能かどうかを理解するのにも役立ちます。
小売業界における人工知能の未来
小売分野における人工知能の応用の見通しは間違いなく明るいです。多くの利点が実証されていますが、このテクノロジーはまだ初期段階にあります。実際、人工知能の応用は始まったばかりで、その可能性が最大限に発揮されるのは今後 10 ~ 20 年後です。
人工知能の黎明期であっても、多くの小売企業は人工知能から恩恵を受けるでしょう。彼らは現在、消費者の行動に基づいて戦略を立てています。人工知能は絶えず進化しており、今後数年間で小売業界のあらゆる側面が自動化されることが予想されます。
以上が人工知能が小売マーケティング環境をどのように再構築しているかの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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ブートストラップリストのサイズは、リスト自体ではなく、リストを含むコンテナのサイズに依存します。 BootstrapのグリッドシステムまたはFlexBoxを使用すると、コンテナのサイズを制御することで、リスト項目を間接的に変更します。

ブートストラップのネストされたリストでは、スタイルを制御するためにブートストラップのグリッドシステムを使用する必要があります。まず、外層< ul>を使用します。および< li>リストを作成するには、内側のレイヤーリストを< div class =" row>に巻き付けます。 and< div class =" col-md-6">内側のレイヤーリストに、内側の層リストが行の幅の半分を占めることを指定します。このように、内側のリストは正しいものを持つことができます

アイコンをブートストラップリストに追加する方法:アイコンライブラリ(Font Awesomeなど)が提供するクラス名を使用して、アイコンをリストアイテム< li>に直接詰めます。 Bootstrapクラスを使用して、アイコンとテキストを調整します(たとえば、d-flex、Justify-content-wether、align-Items-center)。ブートストラップタグコンポーネント(バッジ)を使用して、数字またはステータスを表示します。アイコンの位置(Flex-Direction:Row-Reverse;)を調整し、スタイル(CSSスタイル)を制御します。一般的なエラー:アイコンは表示されません(違います

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Bootstrap 5リストスタイルの変更は、主に詳細の最適化とセマンティック改善が原因です。これには、以下を含みます。リストスタイルはセマンティクスを強調し、アクセシビリティと保守性を向上させます。

質問:エクスポートデフォルトを通じてエクスポートされるVUEコンポーネントを登録する方法は?回答:3つの登録方法があります。グローバル登録:vue.component()メソッドを使用して、グローバルコンポーネントとして登録します。ローカル登録:現在のコンポーネントとそのサブコンポーネントでのみ利用可能なコンポーネントオプションに登録します。動的登録:vue.component()メソッドを使用して、コンポーネントが読み込まれた後に登録します。

700万のレコードを効率的に処理し、地理空間技術を使用したインタラクティブマップを作成します。この記事では、LaravelとMySQLを使用して700万を超えるレコードを効率的に処理し、それらをインタラクティブなマップの視覚化に変換する方法について説明します。最初の課題プロジェクトの要件:MySQLデータベースに700万のレコードを使用して貴重な洞察を抽出します。多くの人は最初に言語をプログラミングすることを検討しますが、データベース自体を無視します。ニーズを満たすことができますか?データ移行または構造調整は必要ですか? MySQLはこのような大きなデータ負荷に耐えることができますか?予備分析:キーフィルターとプロパティを特定する必要があります。分析後、ソリューションに関連している属性はわずかであることがわかりました。フィルターの実現可能性を確認し、検索を最適化するためにいくつかの制限を設定しました。都市に基づくマップ検索
